大数据图形化软件如何新增数据集
1.描述
大数据图形化软件FineBI可以直接通过可视化操作从数据库中添加数据表至业务包中，同时支持SQL语句从数据库中取数和导入外部Excel，下面详细描述。
2.SQL数据集
通过SQL语句写出来的数据表，我们称之为数据集，以大数据图形化软件FineBI的BIdemo为例，点击数据配置>业务包管理，进入BIdemo业务包中进行业务包管理，点击下方的+SQL数据集按钮。
2.1增加SQL语句
在大数据图形化软件FineBI中点击数据连接选择下拉框，选择构建自循环列中建立的mysql数据连接，在SQL语句输入框中输入一个SQL查询语句，如下图：注：数据连接的创建方式请查看大数据图形化软件FineBI的配置数据连接
2.2数据预览
点击预览按钮，即可查看该SQL查询语句的查询结果：
2.3数据表重命名
点击下一步，进入大数据图形化软件FineBI的数据表的配置界面，在表名输入框中输入表名称，比如说公司部门，点击保存，即可在大数据图形化软件FineBI的业务包管理界面看到该业务包中多了一个数据表，如下图：
3.Excel数据集
大数据图形化软件FineBI的Excel数据集就是指以外部Excel中数据为数据源的数据表。
点击+Excel数据集按钮，进入Excel数据集添加界面，如下图：
3.1上传Excel
点击上传数据按钮，选中需要上传的Excel文件，如下图，即可将Excel数据上传至大数据图形化软件FineBI的业务包中：
3.2重命名数据表
点击下一步，回到大数据图形化软件FineBI的表设置界面，在表名后面的文本框中输入上传Excel得到的数据表的名称，比如说省份数据，点击保存，即可在大数据图形化软件FineBI的BIdemo业务包中看到该张数据表，如下图：
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行资源配置，Hive 完成数据仓库，Pig进行数据分析，以及Oozie，Zookeeper，Sqoop 和Flume 等模块。最后阶段将学习Spark 生态体系，及其Scala 基础和SparkSQL 开发。 真正的大数据课程视频一定是启用商业数据、全栈数据开发的，能够吊打初级工程师。千锋与亚马逊达成战略合作，企业项目真实还原，让学员积累真正的开发经验。开发效果及时可见，实战过程等于企业实际开发，奠定中高级工程师基础。集数据库开发、数据收集、数据分析、可视化预测、精准评估（淘宝、京东等电商推送）于一体，多方向求职无压力。 说了这么多，大家不要嫌弃我啰嗦，好东西总是在最后才出现（没看完的小朋友可就错过了好几亿了），接下来可以开始我们的获取之旅了！ 获取方式：直接到千锋教育官网免费领取
第七章 图形化编程软件平台
举手之劳发信人: ilyfe (伊犁*飞), 信区: LabVIEW 标题: 第七章图形化编程软件平台 发信站: 饮水思源(2003年05月04日13:24:43 星期天), 站内信件 第七章图形化编程软件平台 图形化编程软件平台作为虚拟仪器应用程序的开发环境，具有编程简单、使用方便等优势，本章介绍了图形化编程软件平台的特点，重点介绍了浙江大学数字技术及仪器研究所自主开发的图形化编程软件平台VPP的设计思路与应用。 7.1 图形化编程软件平台的特点 自动测试系统应用程序开发环境可以选择传统文本形式的语言环境，如BC、VC、VB、Delphi 或LabWindows/CVI等，也可以选择图形化的软件开发环境。被称为快速应用程序开发环境（RAD）的VC、VB、Delphi等开发平台具有可视化界面与已经以类形式封装的可视化控件，在很大程度上编程也不需要从头开始，但是，它们的源代码从本质上还是一行行的文本代码，编程还是包含了许多技巧。对于一个仪器工程师而言，在进行测试系统应用程序设计与调试时，往往会将精力与时间过多地停留于语言调试本身，而很难集中时间与精力在真正系统集成任务上，工作量大，难度也大。为了让仪器工程师从繁重的编程任务中走出来，回归到他们本职工作上去，业界推出了图形化语言的概念。在现实的生活中和科学研究过程中，人们常常以框图来描述事物。框图不仅可以描述事物的位置、大小，更为重要的是，它可以描述事物的运行过程。在计算机上以二维平台上的框图描述一个程序的结构和运行过程，就形成了图形化语言。简略地说，一个图形化语言是指一个计算机系统，其执行过程可由二维平台上的框图来描述。与一些框图绘制系统不同的是，图形化语言需要满足两个规范： 1、图形化语言中的框图必须是可运行的。就是说，与那些静态的流程框图绘制软件和图像处理软件不同，图形化语言中的框图描述的是系统的运行过程，并且每个部分在运行中会执行一定的操作。 2、框图可以动态修改，这里的修改不只是设定一些参数或变量值，框图编辑环境可以修改程序的结构和运行的流程。因此，那些基于文本的具有一定图形化特性的编程语言如VB、VC、Delphi等，都不是图形化语言，它们只是文本语言的图形化环境或者称为支持可视化的环境。那些用于描述图形结构和内容的语言如Postscript也不是图形化语言。绘图软件也不是图形化语言，因为它们并不解释图形所代表的意义。图形化语言是图形化计算机领域中的一个重要分支。为了与其它一些图形化系统相区别，在一些文献中称图形化语言为图形化
大数据处理框架选型分析
大数据处理框架选型分析
前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据和处理失败等等问题。 针对这些复杂的问题，Google决定设计一套抽象模型来执行这些简单计算，并隐藏并发、容错、数据分布和均衡负载等方面的细节。受到Lisp和其它函数式编程语言map、reduce思想的启发，论文的作者意识到许多计算都涉及对每条数据执行map操作，得到一批中间key/value对，然后利用reduce操作合并那些key值相同的k-v对。这种模型能很容易实现大规模并行计算。 事实上，与很多人理解不同的是，MapReduce对大数据计算的最大贡献，其实并不是它名字直观显示的Map和Reduce思想（正如上文提到的，Map和Reduce思想在Lisp等函数式编程语言中很早就存在了），而是这个计算框架可以运行在一群廉价的PC机上。MapReduce的伟大之处在于给大众们普及了工业界对于大数据计算的理解：它提供了良好的横向扩展性和容错处理机制，至此大数据计算由集中式过渡至分布式。以前，想对更多的数据进行计算就要造更快的计算机，而现在只需要添加计算节点。 话说当年的Google有三宝：MapReduce、GFS和BigTable。但Google三宝虽好，寻常百姓想用却用不上，原因很简单：它们都不开源。于是Hadoop应运而生，初代Hadoop的MapReduce和
最全的大数据术语合集
最全的大数据术语合集 大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。因此，一亦在国外的一个网站上扒来了常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解。其中部分定义参考了相应的博客文章。当然，这份术语表并没有100%包含所有的术语。一个常见的大数据术语表大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。因此，我们通过本文给出一个常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解。其中部分定义参考了相应的博客文章。当然，这份术语表并没有100%包含所有的术语，如果你认为有任何遗漏之处，请告之我们。 A 聚合(Aggregation) –搜索、合并、显示数据的过程 算法(Algorithms) –可以完成某种数据分析的数学公式 分析法(Analytics) –用于发现数据的内在涵义 异常检测(Anomaly detection) –在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions, surprises, contaminants.他们通常可提供关键的可执行信息 匿名化(Anonymization) –使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据 应用(Application) –实现某种特定功能的计算机软件 人工智能(Artificial Intelligence) –研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习 B 行为分析法(Behavioural Analytics) –这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式 大数据科学家(Big Data Scientist) –能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人 大数据创业公司(Big data startup) –指研发最新大数据技术的新兴公司 生物测定术(Biometrics) –根据个人的特征进行身份识别 B字节(BB: Brontobytes) –约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。 1 B字节包含了27个0！ 商业智能(Business Intelligence) –是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解 C 分类分析(Classification analysis) –从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta data),是描述数据的数据 云计算(Cloud computing) –构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的（即云端） 聚类分析(Clustering analysis) –它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性 冷数据存储(Cold data storage) –在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时 对比分析(Comparative analysis) –在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果 复杂结构的数据(Complex structured data) –由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
大数据处理平台构架设计说明书
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
EXCEL数据图形化常用技巧
2 Excel 数据的图形化技术............................................................................................................1 2.1 概述..................................................................................................................................1 2.2 Excel 标准图表类型.........................................................................................................2 2. 3 标准图表制作的一般步骤..............................................................................................3 例2.3.1......................................................................................................................3 例2.3.2......................................................................................................................6 例2.3.3......................................................................................................................7 2. 4 图表的编辑和修饰..........................................................................................................9 2.4.1 修改网格线和背景色...........................................................................................9 2.4.2 修改数据源的系列.............................................................................................11 2.4.3 修改坐标轴格式.................................................................................................12 2.4.4 修改数据系列格式.............................................................................................13 2.4. 5 修改图例.............................................................................................................13 2.4. 6 修改坐标轴和图表标题.....................................................................................13 思考题.....................................................................................................................13 2.4. 7 修改图表区格式.................................................................................................13 2.4. 8 更换图表类型.....................................................................................................14 2.4. 9 调整、移动和复制图表.....................................................................................14 小提示.....................................................................................................................15 例2.4.1....................................................................................................................15 例2.4.2....................................................................................................................16 例2.4.3....................................................................................................................16 2.5 图表中加图形和文字....................................................................................................18 2.6 对数坐标图的制作........................................................................................................19 例2.6.1....................................................................................................................19 2.7 多曲线图形的制作........................................................................................................20 例2.7.1....................................................................................................................20 2.8 重叠曲线的分开............................................................................................................21 例2.8.1....................................................................................................................22 2.9 内嵌小插图的制作........................................................................................................22 例2.9.1....................................................................................................................23 2.10 本章教学讲义参考读物..............................................................................................23 N U S T
常用大数据量、海量数据处理方法 (算法)总结
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu goog le 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集 基本原理及要点： 对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m 的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任
意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg 表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。 问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用6 4字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？ 根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个
大数据处理技术的总结与分析
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
简析大数据及其处理分析流程
昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院：国土资源工程学院 班级：测绘121 姓名：王易豪 学号：201210102179 任课教师：李刚
简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析 引言 大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。 而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。
大数据的概念
一、大数据概念 "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（V elocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（V eracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 百度知道—大数据概念大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：V olume、Velocity、Variety、Veracity。互联网周刊—大数据概念"大数据"的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，或者所谓的"4个V"之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服
务，或深刻的洞见，最终形成变革之力研究机构Gartner—大数据概念"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（A WS）、大数据科学家JohnRauser 提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly 说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是A WS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据技术 数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，
大数据整合集成解决方案
数据集成，主要是指基于企业分散的信息系统的业务数据进行再集中、再统一管理的过程，是一个渐进的过程，只要有新的、不同的数据产生，就不断有数据集成的步聚执行。企业有了五年、八年的信息化发展，凌乱、重复、歧义的数据接踵而至，数据集成的空间与需求日渐迫切，企业需要一个主数据管理（Master Data Manager）系统来统一企业的产品信息、客户信息；企业需要一个数据仓库（Data Warehouse）系统来提高领导层的决策意识，加快市场战略调整行动；企业需要一个数据中心（Data Center）系统来集中交换、分发、调度、管理企业基础数据。 数据集成的必要性、迫切性不言而喻，不断被推至企业信息化战略规划的首要位置。要实现企业数据集成的应用，不光要考虑企业急需集成的数据范围，还要从长远发展考虑数据集成的架构、能力和技术等方面内容。从数据集成应用的系统部署、业务范围、实施成熟性看主要可分三种架构。一种是单个系统数据集成架构、一种是企业统一数据集成架构、一种是机构之间数据集成架构。 企业统一数据集成架构，组织结构较复杂的大型企业、政府机构尤为偏爱这种数据集成的架构，因此类单位具有业务结构相对独立、数据权力尤为敏感、数据接口复杂繁多等特征，更需要多个部门一起协商来建立一个统一的数据中心平台，来解决部门之间频繁的数据交换的需求。如金融机构、电信企业，公安、税务等政府机构，业务独立、层级管理的组织结构决定了内部数据交互的复杂性。概括来说此类应用属于多对多的架构、数据交换频繁、要有独立的数据交换存储池、数据接口与数据类型繁多等特点。
对于企业管理性、决策性较强的信息系统如主数据管理系统、财务会计管理系统、数据仓库系统等数据可直接来源于数据中心，摆脱了没有企业数据中心前的一对多交叉的困扰，避免了业务系统对应多种管理系统时需要数据重复传送
大数据图形化软件如何设置表格组件
1.描述 大数据图形化软件FineBI的表格组件是传统的展现数据的一个组件，通过简单的拖曳即可实现，如下图： 2.示例 在大数据图形化软件FineBI中新建一个分析，实现如上图所示效果，输入模板名称为Simple，点击创建，即新建了一个数据分析，如下图：
3.添加表格组件 布局方式选择自由布局，在右侧的组件框中选中表格组件，拖拽至分析页面，如下图： 4.类型选择
大数据图形化软件FineBI的表格组件包括三种类型，在组件属性配置界面点击表格组件后面的下拉选项，可以选择表格组件类型，如下图： 分组表：表格组件默认是分组表，分组表是指由一个行表头和数值区域组成的分组报表，没有列表头。 交叉表：是指由行表头和列表头以及数值区域组成的较为复杂的报表。 复杂表：是交叉表的一种类型，适用于很复杂的交叉表。 5.绑定数据 点击点击进入配置界面按钮，进入大数据图形化软件FineBI的表格配置界面，选择BIdemo业务包，将该业务包中的分公司信息数据表中的分公司名称和合同信息数据表中的合同类型作为行表头，合同金额作为数值区域指标，如下图：
此时，一张简单分组模板就已经就做好了。 6.样式设置 默认展开所有节点 在下方效果预览中可以看到，其第一个列数据是收缩的，导致只能看到汇总数据，看不到后面的详细分组数据，查看时，只能一个个展开查看，那么，如果要默认展开的话，点击样式，勾选默认展开所有节点即可，如下图：
7.表格维度冻结 大数据图形化软件FineBI的表格维度冻结是指，将表格的表头冻结起来，包括行表头和列表头，当数据过多，有滚动条的时候，滚动查看下方数据，表头还停留在原来的位置，可以清晰的知道每个数据列的具体含义，如下图： 8.显示序号
大数据图形化软件如何设置过滤指标条件
描述 大数据图形化软件FineBI的数据过滤是指只显示满足条件的数据，大数据图形化软件FineBI中的控件天然支持数据的过滤，即无需任何其他设置，控件选择数据之后就会自动过滤；而除了控件的天然过滤之外，大数据图形化软件FineBI还支持手动设置过滤条件的功能，可手动设置过滤条件的地方有三个：指标的过滤、通用查询控件以及业务包权限配置。 下面以数值类型指标的过滤来讲解指标过滤条件的使用，为合同信息中的合同金额指标添加一个过滤条件，合同付款类型为一次性付款，即合同金额的汇总数据是汇总了合同付款类型为一次性付款的金额。 1.示例 以大数据图形化软件FineBI的BIAnalytics分析为例，点击我创建的，单击BIAnalytics，进入大数据图形化软件FineBI的即时分析编辑界面，点击右上角的按钮进入组件配置界面，选择数值区域下的合同金额后面的下拉选中中的过滤设置，进入合同金额过滤条件添加界面，如下图： 在大数据图形化软件FineBI的过滤设置界面可以添加两种数据过滤方式：添加公式和添加条件，同时还可以添加多个过滤条件，过滤条件并存方式可以选择或和且。
2添加过滤字段 点击大数据图形化软件FineBI的添加条件按钮，选择需要过滤的数据所在的表和字段，这里选择合同信息表中的合同付款类型，如下图 注：在创建业务包的时候会建立数据表之间的关联关系，这里点击添加条件按钮之后，大数据图形化软件FineBI会自动根据关联关系显示所有与该指标有关联关系的数据表，以供选择。
3.添加过滤字段需满足的条件 选择字段之后，页面会回到大数据图形化软件FineBI的过滤条件添加界面，单击空白处添加需满足的条件，如下图：
大数据
大数据 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 大数据的定义 大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、庋用、管理和处理能力。大数据的大小经常改变，截至2012年，单一数据集的大小从数太字节（TB）至数十兆亿字节（PB）不等。 在一份2001年的研究与相关的演讲中，麦塔集团（META Group，现为高德纳）分析员道格·莱尼（Doug Laney）指出数据增长的挑战和机遇有三个方向：量（Volume，数据大小）、速（Velocity，数据输入输出的速度）与多变（Variety，多样性），合称“3V”或“3Vs”。高德纳与现在大部分大数据产业中的公司，都继续使用3V来描述大数据。高德纳于2012年修改对大数据的定义：“大数据是大量、高速、及/或多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。”另外，有机构在3V之外定义第4个V：真实性（Veracity）为第四特点。 大数据必须借由计算机对数据进行统计、比对、解析方能得出客观结果。美国在2012年就开始着手大数据，奥巴马更在同年投入2亿美金在大数据的开发中，更强调大数据会是之后的未来石油。数据挖掘（data mining）则是在探讨用以解析大数据的方法。 大数据的特点 具体来说，大数据具有4个基本特征： 一是数据体量巨大。百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。 二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。 三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。 四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒大数据的作用 第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。 大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。 第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。 第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。 对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。 第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东
大数据平台技术框架选型
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？ 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会
大数据图形化软件如何新增数据集
1.描述 大数据图形化软件FineBI可以直接通过可视化操作从数据库中添加数据表至业务包中，同时支持SQL语句从数据库中取数和导入外部Excel，下面详细描述。 2.SQL数据集 通过SQL语句写出来的数据表，我们称之为数据集，以大数据图形化软件FineBI的BIdemo为例，点击数据配置>业务包管理，进入BIdemo业务包中进行业务包管理，点击下方的+SQL数据集按钮。 2.1增加SQL语句 在大数据图形化软件FineBI中点击数据连接选择下拉框，选择构建自循环列中建立的mysql数据连接，在SQL语句输入框中输入一个SQL查询语句，如下图：注：数据连接的创建方式请查看大数据图形化软件FineBI的配置数据连接
2.2数据预览 点击预览按钮，即可查看该SQL查询语句的查询结果：
2.3数据表重命名 点击下一步，进入大数据图形化软件FineBI的数据表的配置界面，在表名输入框中输入表名称，比如说公司部门，点击保存，即可在大数据图形化软件FineBI的业务包管理界面看到该业务包中多了一个数据表，如下图： 3.Excel数据集 大数据图形化软件FineBI的Excel数据集就是指以外部Excel中数据为数据源的数据表。 点击+Excel数据集按钮，进入Excel数据集添加界面，如下图：
3.1上传Excel 点击上传数据按钮，选中需要上传的Excel文件，如下图，即可将Excel数据上传至大数据图形化软件FineBI的业务包中：
3.2重命名数据表 点击下一步，回到大数据图形化软件FineBI的表设置界面，在表名后面的文本框中输入上传Excel得到的数据表的名称，比如说省份数据，点击保存，即可在大数据图形化软件FineBI的BIdemo业务包中看到该张数据表，如下图：