BIEE应用技术架构详解

关于大数据架构与关键技术

4大数据参考架构和关键技术 4.1大数据参考架构 大数据作为一种新兴技术，目前尚未形成完善、达成共识的技术标准体系。本章结合NIST 和JTC1/SC32的研究成果，结合我们对大数据的理解和分析，提出了大数据参考架构（见图5）。 图5 大数据参考架构图 大数据参考架构总体上可以概括为“一个概念体系，二个价值链维度”。“一个概念体系”是指它为大数据参考架构中使用的概念提供了一个构件层级分类体系,即“角色—活动—功能组件”，用于描述参考架构中的逻辑构件及其关系；“二个价值链维度”分别为“IT价值链”和“信息价值链”，其中“IT价值链”反映的是大数据作为一种新兴的数据应用范式对IT技术产生的新需求所带来的价值，“信息价值链”反映的是大数据作为一种数据科学方法论对数据到知识的处理过程中所实现的信息流价值。这些内涵在大数据参考模型图中得到了体现。 大数据参考架构是一个通用的大数据系统概念模型。它表示了通用的、技术无关的大数据系统的逻辑功能构件及构件之间的互操作接口，可以作为开发各种具体类型大数据应用系统架构的通用技术参考框架。其目标是建立一个开放的大数据技术参考架构，使系统工程师、数据科学家、软件开发人员、数据架构师和高级决策者，能够在可以互操作的大数据生态系统中制定一个解决方案，解决由各种大数据特征融合而带来的需要使用多种方法的问题。它提供了一个通用的大数据应用系统框架，支持各种商业环境，包括紧密集成的企业系统和松散耦合的垂直行业，有助于理解大数据系统如何补充并有别于已有的分析、商业智能、数据库等传统的数据应用系统。

大数据参考架构采用构件层级结构来表达大数据系统的高层概念和通用的构件分类法。从构成上看，大数据参考架构是由一系列在不同概念层级上的逻辑构件组成的。这些逻辑构件被划分为三个层级，从高到低依次为角色、活动和功能组件。最顶层级的逻辑构件是角色，包括系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者、数据消费者、安全和隐私、管理。第二层级的逻辑构件是每个角色执行的活动。第三层级的逻辑构件是执行每个活动需要的功能组件。 大数据参考架构图的整体布局按照代表大数据价值链的两个维度来组织，即信息价值链（水平轴）和IT价值链（垂直轴）。在信息价值链维度上，大数据的价值通过数据的收集、预处理、分析、可视化和访问等活动来实现。在IT价值链维度上，大数据价值通过为大数据应用提供存放和运行大数据的网络、基础设施、平台、应用工具以及其他IT服务来实现。大数据应用提供者处在两个维的交叉点上，表明大数据分析及其实施为两个价值链上的大数据利益相关者提供了价值。 五个主要的模型构件代表在每个大数据系统中存在的不同技术角色：系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者和数据消费者。另外两个非常重要的模型构件是安全隐私与管理，代表能为大数据系统其他五个主要模型构件提供服务和功能的构件。这两个关键模型构件的功能极其重要，因此也被集成在任何大数据解决方案中。 参考架构可以用于多个大数据系统组成的复杂系统（如堆叠式或链式系统），这样其中一个系统的大数据使用者可以作为另外一个系统的大数据提供者。 参考架构逻辑构件之间的关系用箭头表示，包括三类关系：“数据”、“软件”和“服务使用”。“数据”表明在系统主要构件之间流动的数据，可以是实际数值或引用地址。“软件”表明在大数据处理过程中的支撑软件工具。“服务使用”代表软件程序接口。虽然此参考架构主要用于描述大数据实时运行环境，但也可用于配置阶段。大数据系统中涉及的人工协议和人工交互没有被包含在此参考架构中。 （1）系统协调者 系统协调者角色提供系统必须满足的整体要求，包括政策、治理、架构、资源和业务需求，以及为确保系统符合这些需求而进行的监控和审计活动。系统协调者角色的扮演者包括业务领导、咨询师、数据科学家、信息架构师、软件架构师、安全和隐私架构师、网络架构师等。系统协调者定义和整合所需的数据应用活动到运行的垂直系统中。系统协调者通常会涉及到更多具体角色，由一个或多个角色扮演者管理和协调大数据系统的运行。这些角色扮演者可以是人，软件或二者的结合。系统协调者的功能是配置和管理大数据架构的其他组件，来执行一个或多个工作负载。这些由系统协调者管理的工作负载，在较低层可以是把框架组件分配或调配到个别物理或虚拟节点上，在较高层可以是提供一个图形用户界面来支持连接多个应用程序和组件的工作流规范。系统协调者也可以通过管理角色监控工作负载和系统，以确认每个工作负载都达到了特定的服务质量要求，还可能弹性地分配和提供额外的物理或虚拟资源，以满足由变化/激增的数据或用户/交易数量而带来的工作负载需求。 （2）数据提供者 数据提供者角色为大数据系统提供可用的数据。数据提供者角色的扮演者包括企业、公共代理机构、研究人员和科学家、搜索引擎、Web/FTP和其他应用、网络运营商、终端用户等。在一个大数据系统中，数据提供者的活动通常包括采集数据、持久化数据、对敏感信息进行

大数据技术架构解析

技术架构解析大数作者：匿名出处：论2016-01-22 20:46大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领;析技术 域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于?屔与经营的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技

大数据平台架构~巨衫

1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：

（此图要修改，北明） 数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据； 数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作； 平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？； 分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具； 业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。

深入浅出解析大数据平台架构

目录： 什么是大数据 Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase 大数据平台应用举例-腾讯 公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。 大数据的4V特征-来源 公司的“大数据” 随着公司业务的增长，大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如： 1、业务系统现在平均每天存储20万张图片，磁盘空间每天消耗100G; 2、平均每天产生签约视频文件6000个，每个平均250M，磁盘空间每天消耗1T; …… 三国里的“大数据” “草船借箭”和大数据有什么关系呢?对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的“非结构”类型，并且数据量较大，只不过这些数据输入到的不是电脑，而是人脑并最终通过计算分析得出结论。

Google分布式计算的三驾马车 Google File System用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余(也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上)的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。 Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。 BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案，解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。 Hadoop体系架构 Hadoop核心设计

HDFS介绍-文件读流程 Client向NameNode发起文件读取的请求。 NameNode返回文件存储的DataNode的信息。 Client读取文件信息。 HDFS介绍-文件写流程

系统架构分析

论系统功能架构设计院系 专业 学号 姓名 成绩

摘要 当今，以信息科学技术为先导的社会变革，全面推动着社会的发展，当代社会进入了以网络信息为中心的信息时代。建立以计算机技术、网络技术、现代数据库技术为基础的现代多层人事管理信息系统，不仅是建立现代化企业的需要，也是发展的需要。文章从J2EE技术出发，对Struts、Spring和Hibemate框架进行了分析。Struts是一个MVC模式的框它将业务代码与视图代码分离开，有效的优化了系统结构，提高了系统的扩展性。Spring是一种轻量级的容器，依赖注入动态的使系统各组件间达到松散结合，同时能够很好的兼容各种框架。Hibemate是一个对象/关系数据库映射工具，提供了Java类到数据表之间的映射，实现了对象与数据库关系之间的交互，使系统具有良好的性能和移植性。 关键词:架构、多层分级、struts、Spring、Hibemate

系统功能架构分析与设计 1.系统分层结构应用及MVC框架开发简介 我们在做着表面上看似是对于各种不同应用的开发，其实背后所对应的架 构设计都是相对稳定的。在一个好的架构下编程，不仅对于开发人员是一件赏 心悦目的事情，更重要的是软件能够表现出一个健康的姿态；而架构设计的不 合理，不仅让系统开发人员受苦受难，软件本身的生命周期更是受到严重威胁。 信息系统功能部分一般采用多层架构，是在MVC框架概念上发展而来的， 最适合B/S及C/S程序的模板。而B/S是随着Internet技巧的兴起，对C/S结构的一种变化或者改良的结构。在这种结构下，用户工作界面是通过WWW浏览 器来实现，极少部分事务逻辑在前端实现，但是主要事务逻辑在服务器端实现，形成所谓三层结构,即表现层、业务逻辑层、数据持久层。其中,表现层:包含代码、用户交互GUI、数据验证,这层用于向客户端用户提供GUI交互,它允许用 户在显示系统中输入和编辑数据,同时,系统提供数据验证功能。这样就大大简 化了客户端电脑载荷，减轻了系统保护与升级的成本和工作量，降低了用户的 总体成本。同时也被广泛地应用到工具软件中，成为应用程序的构成基础。MVC把系统的组成分解成模型、视图、控制三个核心组成，三者的分离使得一 个模型可以具有多个显示视图。MVC具有设计清晰，易于扩展，运用可分布的 特点，使得前台后台的数据控制和表现能力彼此分离，加快开发进程及产品推 向市场的时间。 2.SSH开发框架的引入 SSH为Struts+Spring+Hibemate的一个集成框架，是目前比较流行的一种Web应用程序开源框架。集成SSH框架的系统从职责上分为四层：表示层、业 务逻辑层、数据持久层和域模块层，以帮助开发人员在短期内搭建结构清晰、 可复用性好、维护方便的Web应用程序。其中使用Struts作为系统的整体基础框架，充当MVC里的Controller层，在Struts框架的模型部分，利用Hibemate框架对持久层提供支持，业务层用Spring支持。具体做法是：用面 向对象的分析方法根据需求提出一些模型，将这些模型实现为基本的Java对象，

大数据技术架构解析

大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分析技术;三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领

大数据技术框架

大数据技术框架 社会信息化进程进入大数据时代，海量数据的产生与流转成为常态，大数据成为人们获得新的认知、创造新的价值的源泉。大数据技术也是逐渐深得各大企业的青睐，对于大数据程序员的需求更是逐渐增加，所以现在学习大数据技术应该是良好的机遇了吧——企业需要，正好你有！ 今天千锋小编分享给大家的大数据技术框架，正是现在很火的千锋大数据培训机构的内部学习路线图，很有学习价值，对于想要自学大数据的同学来说应该是天大的好事了吧！ 千锋大数据技术框架： 阶段一、大数据基础——java语言基础方面 （1）Java语言基础 Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类 （2）HTML、CSS与JavaScript PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript 交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用

（3）JavaWeb和数据库 数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕 阶段二、Linux&Hadoop生态体系 Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 阶段三、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系 （1）分布式计算框架 Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming 大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（https://www.360docs.net/doc/4811675834.html,）（2）storm技术架构体系 Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战 阶段四、大数据项目实战（一线公司真实项目） 数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用 阶段五、大数据分析—AI（人工智能） Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习 1、Python机器学习 2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析 千锋大数据课程学习路线，崇尚从夯实基础开始，比如说编程语言的学习，所以对于真正想要学习大数据的同学来说，提前掌握一门编程语言是很有必要的；

大数据 技术架构解析

大数据技术架构解析 作者：匿名出处：论坛2016-01-22 20:46 大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存

真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理

4)数据的分析

5)大数据的价值：决策支持系统

大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用

系统架构设计师的岗位职责

系统架构设计师的岗位职责 系统架构设计师需要负责系统及相关产品需求分析及架构设计。以下是小编整理的系统架构设计师的岗位职责。 系统架构设计师的岗位职责1 职责: 1. 负责公司系统的架构设计、研发工作 2. 配合产品经理对公司产品以及公司基础研究项目进行技术需求分析，承担从业务向技术转换的桥梁作用，根据产品业务需求提出技术方案和系统设计 3. 负责制定系统的整体框架，编写软件架构设计文档。对系统框架相关技术和业务进行培训，指导开发人员开发并解决系统开发、运行中出现的各种问题 4. 主持和参与系统逻辑模型和物理模型设计，负责开发和维护统一的软件开发架构，保证软件模块的复用性 5. 参与各项目、各阶段的技术评审;特别是技术架构方面和软件复用方面

6. 参与部门研发技术方向规划，负责提供软件产品框架和技术路线;负责关键技术的预研与攻关, 解决项目开发或产品研发中的技术难题 7. 协助部门经理合理分配软件研发任务使项目团队高效率运作，确保技术架构得以推进和实施 岗位要求： 1. 本科及以上学历，计算机或相关专业毕业, 8年以上软件产品开发及架构设计经验 2. 具有丰富的大中型开发项目的总体规划、方案设计及技术队伍管理经验 3. 熟悉C/C++或JAVA等开发语言，并且实际开发工作不少于5年;熟悉常见的数据库系统，如MySQL、Oracle和MongoDB 等 4. 精通设计模式和开源的框架，有面向对象分析、设计、开发能力(OOA、OOD、OOP)，精通UML，熟练使用Rational Rose 等工具进行设计开发 5. 对计算机系统、网络和安全、应用系统架构等有全面的认识，熟悉项目管理理论，并有实践基础

大数据技术与应用专业详细解读

大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

大数据架构的介绍及分析

大数据架构的介绍及分析 数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI 系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI 系统来说，大概的架构图如下： 可以看到在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行多种操作，例如上钻、下钻、切片等操作。大部分BI系统都基于关系型数据库，关系型数据库使用SQL语句进行操作，但是SQL 在多维操作和分析的表示能力上相对较弱，所以Cube有自己独有的查询语言MDX，MDX表达式具有更强的多维表现能力，所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山，大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务，轻易便可搭建出一套Olap分析系统。不过BI的问题也随着时间的推移逐渐显露出来： BI系统更多的以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主，对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力，例如图片，文本，音频的存储，分析。 由于数据仓库为结构化存储，在数据从其他系统进入数据仓库这个东西，我

们通常叫做ETL过程，ETL动作和业务进行了强绑定，通常需要一个专门的ETL团队去和业务做衔接，决定如何进行数据的清洗和转换。 随着异构数据源的增加，例如如果存在视频，文本，图片等数据源，要解析数据内容进入数据仓库，则需要非常复杂等ETL程序，从而导致ETL变得过于庞大和臃肿。 当数据量过大的时候，性能会成为瓶颈，在TB/PB级别的数据量上表现出明显的吃力。 数据库的范式等约束规则，着力于解决数据冗余的问题，是为了保障数据的一致性，但是对于数据仓库来说，我们并不需要对数据做修改和一致性的保障，原则上来说数据仓库的原始数据都是只读的，所以这些约束反而会成为影响性能的因素。 ETL动作对数据的预先假设和处理，导致机器学习部分获取到的数据为假设后的数据，因此效果不理想。例如如果需要使用数据仓库进行异常数据的挖掘，则在数据入库经过ETL的时候就需要明确定义需要提取的特征数据，否则无法结构化入库，然而大多数情况是需要基于异构数据才能提取出特征。 在一系列的问题下，以Hadoop体系为首的大数据分析平台逐渐表现出优异性，围绕Hadoop体系的生态圈也不断的变大，对于Hadoop系统来说，从根本上解决了传统数据仓库的瓶颈的问题，但是也带来一系列的问题：从数据仓库升级到大数据架构，是不具备平滑演进的，基本等于推翻重做。 大数据下的分布式存储强调数据的只读性质，所以类似于Hive，HDFS 这些存储方式都不支持update，HDFS的write操作也不支持并行，这些特性导致其具有一定的局限性。 基于大数据架构的数据分析平台侧重于从以下几个维度去解决传统数据仓库做数据分析面临的瓶颈： 分布式计算：分布式计算的思路是让多个节点并行计算，并且强调数据本地性，尽可能的减少数据的传输，例如Spark通过RDD的形式来表现数据的计算逻辑，可以在RDD上做一系列的优化，来减少数据的传输。

《智能制造系统架构映射及示例解析》

国家智能制造系统架构映射及示例解析 图11 智能制造系统架构各维度与智能制造标准体系结构映射 图11通过具体的映射图展示了智能制造系统架构三个维度与智能制造标准体系的映射关系。由于智能制造标准体系结构中A基础共性及C行业应用涉及到整个智能制造系统架构，映射图中对B关键技术进行了分别映射。 B关键技术中包括BA智能装备、BB智能工厂、BC智能服务、BD智能赋能技术、BE工业网络等五大类标准。其中BA智能装备主要对应生命周期维度的设计、生产和物流，

系统层级维度的设备和单元，以及智能特征维度中的资源要素；BB智能工厂主要对应生命周期维度的设计、生产和物流，系统层级维度的车间和企业，以及智能特征维度的资源要素和系统集成；BC智能服务主要对应生命周期维度的销售和服务，系统层级维度的协同，以及智能特征维度的新兴业态；BD智能赋能技术主要对应生命周期维度的全过程，系统层级维度的企业和协同，以及智能特征维度的所有环节；BE工业网络主要对应生命周期维度的全过程，系统层级维度的设备、单元、车间和企业，以及智能特征维度的互联互通和系统集成。 智能制造系统架构通过三个维度展示了智能制造的全貌。为更好的解读和理解系统架构，以计算机辅助设计（CAD）、工业机器人和工业网络为例，诠释智能制造重点领域在系统架构中所处的位置及其相关标准。 1.计算机辅助设计（CAD）

智能特征系统集成互联互通融合共享 图12a CAD 在智能制造系统架构中的位置 CAD 位于智能制造系统架构生命周期维度的设计环节、系统层级的企业层，以及智能特征维度的融合共享，如图12a 所示。已发布的CAD 标准主要包括： ● GB/T 18784-2002 CAD/CAM 数据质量 ● GB/T 18784.2-2005 CAD/CAM 数据质量保证方 法 ● GB/T 24734-2009 技术产品文件 数字化产品定义 数据通则

大数据平台技术框架选型资料

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大增加复杂性和费用。所以请查证你是否真正需要一个非常重量级的解决方案。是否你真的需要它的所有特性？ 陷阱：请注意某些陷阱。某些大数据套件采用数据驱动的付费方式（“数据税”），也就是说，你得为自己处理的每个数据行付费。因为我们是在谈论大数据，所以这会变得非常昂贵。并不是所有的大数据套件都会生成本地Apache Hadoop代码，通常要在每个Hadoop 集群的服务器上安装一个私有引擎，而这样就会解除对于软件提供商的独立性。还要考虑你使用大数据套件真正想做的事情。某些解决方案仅支持将Hadoop用于ETL来填充数据至数据仓库，而其他一些解决方案还提供了诸如后处理、转换或Hadoop集群上的大数据分析。ETL仅是Apache Hadoop和其生态系统的一种使用情形。

大数据处理技术参考架构

大数据处理技术参考架构 二〇一五年十二月

目录 1.背景 (1) 2.技术目标 (2) 3.技术要求 (2) 4.大数据处理业务场景 (3) 5.大数据处理技术对比 (4) 5.1.MPP与H ADOOP&S PARK技术对比 (4) 5.2.H ADOOP&S PARK技术优势 (6) 5.3.H ADOOP框架对比 (6) 5.4.H ADOOP使用情况 (7) 5.5.H ADOOP血缘关系 (8) 5.6.行业大数据应用场景对比分析 (12) 6.大数据处理参考架构 (13) 6.1.参考架构 (13) 6.2.与J AVA EE体系对比 (14) 6.3.参考架构运行状态 (15) 7.总结与思考 (16) 附录：名词解释 (18)

1.背景 随着大数据时代的到来，数据由海量拓展为多样，在注重计算速度的同时更加关注挖掘有价值的数据。以IOE体系为核心的数据计算和存储方式越来越不能满足目前大数据处理在性能和成本上的综合要求。为适应对大数据处理的要求，众多的分布式计算平台随之兴起，在对众多分布式计算平台进行权衡的同时，增强自主创新能力，以满足人民银行对信息技术安全可控的要求。 在核心应用自主研发、核心知识自主掌控的氛围下，保障大数据技术达到灵活可用的目标，确保数据和信息的有效、及时，确保信息系统的可靠、灵活。同时，充分的利用开源产品透明公开的关键信息，做到对技术细节的掌控和验证，开源产品的特点也更能够激发开发者的热情并推进技术的快速变革。 在“互联网+”的战略布局下，当利用信息通信技术把互联网和包括金融行业在内的相关行业结合起来时，能够更加合理和充分的利用大数据技术促进互联网金融的健康发展。当前互联网金融的格局中，由传统金融机构和非金融机构组成。传统金融机构的发展方向主要为传统金融业务的互联网创新以及电商化创新、手机APP服务等；非金融机构的发展方向则主要是指利用互联网技术进行金融运作的电子商务企业、P2P模式的网络借贷平台，众筹模式的网络投资平台或掌上理财服务，以及第三方支付平台等。在金融行业新兴业态下，为促进互联网金融的健康发展，为全面提升互联网金融服务能力和普惠水平，为有效防范互联网金融风险及其外溢效应而提供技术支撑。 在金融领域，新生业态层出不穷，金融机构日益多样化，金融资产的流动性快速上升，金融体系的关联度、复杂度大幅提高。金融业的快速发展和创新，使货币政策操作环境、传导渠道发生重大变化。在数据的处理分析上，对原有的宏观审慎分析框架及其有效性、准确性提出了挑战。

系统架构设计师-案例分析知识点整理

系统规划：包括系统项目的提出预可行性分析；系统方案的制定、评价和改进；新旧系统的分析和比较；现有软件、硬件和数据资源的有效利用； 软件架构设计：XML技术；基于架构的软件开发过程；软件的质量属性；架构（模型）风格；特定领域软件架构；基于架构的软件开发方法；架构评估；软件产品线；系统演化 设计模式：设计模式概念；设计模式的组成；模式和软件架构；设计模式分类；设计模式实现； 系统设计：处理流程设计；人机界面设计；文件涉及；存储设计；数据库设计；网络应用系统的设计；系统运行环境的集成与设计；中间件；应用服务器；性能设计与性能评估；系统转换设计划； 软件系统建模：系统需求、建模的作用以及意义；定义问题（目标、功能、性能）与归结模型（静态结构模型、动态行为模型、物理模型）；结构化系统建模；数据流图；面向对象系统建模；统一建模语言（UML）；数据库建模；E-R图；逆向工程； 分布式系统设计：分布式通行协议的设计；基于对象的分布式系统设计；基于web的分布式系统设计；基于消息和协同的分布式系统设计；异构分布式系统的互操作性设计； 嵌入式系统设计：实时系统和嵌入式系统特征；实时任务调度和多任务设计；中断处理和异常处理；嵌入式系统的开发设计 系统的可靠性分析与设计：系统故障模型和可靠性模型；系统的可靠性分析与可靠度计算；提高系统可靠性的措施；系统的故障对策和系统的备份与恢复； 、 系统安全性和保密性设计：系统的访问控制技术；数据的完整性；数据与文件的加密；通信的安全性；系统的安全性设计； 1、概念类 系统规划 项目计划：包括范围计划、工作范围计划、活动定义、资源需求、资源计划、活动排序、

移动边缘计算的系统架构和关键技术分析

无线互联科技 Wireless Internet Technology No.13 July,2019 第13期 2019年7月 移动边缘计算的系统架构和关键技术分析 董春利"，王莉1 (1.南京交通职业技术学院电子信息工程学院，江苏南京211188;2.上海剑曦信息科技有限公司，上海200051) 摘要：随着移动互联网和物联网应用的快速发展，传统的集中式云计算遇到了严峻的挑战，例如高延迟、低频谱效率和非自适应机器类型的通信。为了解决这些挑战，新技术正在推动将集中式云计算功能转移到网络边缘设备。移动边缘计算被认为是物联网和任务关键型、垂直解决方案的关键推动因素，被公认为是一种关键的架构概念和技术之一。文章讨论分析了移动边缘计算的系统架构和关键技术。 关键词：移动边缘计算；虚拟机；计算卸载；VM迁移 移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)被欧洲电信标准化协会(European Telecommunications Standards Institute,ETSI)定义为一种新技术，在移动网络边缘、无线接入网络内以及移动用户附近，提供IT服务环境和云计算能力ETSI发布了一份关于移动边缘计算的白皮书，移动边缘计算被认为是一种重要的新兴技术，成为下一代网络的重要组成部分。由于具有低延迟、近距离和高带宽等先进特性，以及实时洞察无线网络信息和位置感知功能，移动边缘计算为多个行业(如消费者、企业)提供了大量新的应用和服务。特别地，MEC被认为是智能城市中处理视频流服务有前景的解决方案。 来自监视设备的视频流在MEC服务器上进行本地处理和分析，从视频流中提取有意义的数据。可以将有价值的数据传输到应用服务器，以减少核心网络流量。增强现实(Augmented Reality,AR)移动应用在上行链路中的数据收集、边缘计算和下行链路中的数据传递方面，具有固有的协作属性。增强现实数据需要低延迟和髙速率的数据处理，以便根据用户的位置提供正确的信息。数据处理可以在本地MEC服务器上执行，而不是在集中式服务器上执行，以提供良好的用户体验。物联网在电信网络上生成额外的消息，要求网关聚合消息并确保低延迟和安全性。引入利用MEC收集，分类和分析物联网数据流的新架构，MEC服务器负责管理各种协议、消息分发和分析处理。MEC环境创造了一个新的价值链和充满活力的生态系统，从而为移动运营商、应用和内容提供商创造了新的机会。 1MEC的系统架构 ETSI描述的MEC参考架构使MEC应用程序能够实现为在MEC主机上运行的纯软件实体⑵。移动边缘平台提供运行MEC应用程序所需的基本环境和功能。MEC应用程序在虚拟化基础架构之上作为虚拟机(Virtual Machine,VM)运行，并且可以与移动边缘平台交互以执行与应用程序的生命周期相关的某些支持过程。此外，虚拟化基础设施包括一个执行由移动边缘平台接收的流量规则的数据平面，并路由在应用本地网络和外部网络之间的流量。MEC主机级管理包括移动边缘平台管理器和虚拟化基础架构管理器。前者管理应用程序的生命周期以及应用程序规则和要求，包括服务授权、流量规则、域名系统(Domain Name System, DNS)配置和解决冲突。后者负责分配、管理和发布虚拟化基础架构的可视化(计算、存储和网络)资源。 操作支持系统通过生命周期管理代理商或运营商的第三方客户，通过面向客户的服务门户接收用户应用程序的请求，操作支持系统决定是否授予请求。授权请求将转发给MEC协调器进行下一步处理。MEC协调器是核心功能，因为它根据部署的MEC主机、可用资源、可用MEC服务和拓扑，维护一个整体视图。出于性能、成本、可扩展性、运营商首选部署的原因，MEC支持不同的部署方案叫例如在蜂窝宏基站演进型Node B站点(Evolved Node B,eNodeB)、在3G无线网络控制器(Radio Network Controller,RNC)站点、在多个无线电接入技术小区聚合站点，和聚合点(其也可以位于核心网络的边缘，例如在分布式数据中心中)，探讨了一个网络规划问题，该讨论决定了在可用站点中安装MEC 服务器的最佳位置，以便在安装成本和服务质量(Quality of Service,QoS)之间进行权衡。 2MEC的关键技术 MEC的关键技术包括计算卸载和移动性管理。 计算卸载是一个将资源密集型计算从移动设备迁移到资源丰富的附近基础设施的过程画。虽然移动设备受到计算能力、电池寿命和散热的限制，但是通过将能量消耗的应用程序计算卸载到MEC服务器，MEC可以在用户设备(User Equipment,UE)上运行新的复杂应用程序。计算卸载的一个重要部分是决定是否卸载、是否适用全部或部分卸载、卸载什么以及如何卸载。卸载决策取决于根据3个标准分类的应用程序模型。第1个标准是应用程序是否包含不能卸载的用户等不可卸载部分(例如用户输入、摄像或需要在UEs处 基金项目：南京交通职业技术学院高层次人才科研基金项目；项目编号：440105001o 作者简介：董春利(1964—),男，山东青岛人，教授，博士；研究方向：认知无线电网络，下一代无线泛在网络。 -131_