基于弹幕评论的大数据分析平台

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测试报告

(版本V1.0)

团队:开拓者研发团队

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目录

1.引言 (1)

1.1编写目的 (1)

1.2名词解释 (1)

2.测试概述 (1)

2.1测试对象 (1)

2.2项目背景 (1)

2.3测试目的 (2)

3.测试方法 (2)

3.1测试用例设计 (2)

3.1.1等价类划分法 (2)

3.1.2边界值分析法 (2)

3.1.3场景法 (2)

3.2测试方法 (2)

3.2.1Junit4单元测试 (2)

3.2.2白盒测试 (3)

3.2.3黑盒测试 (3)

3.2.4压力测试 (3)

4.缺陷的统计与分析 (4)

4.1缺陷汇总 (4)

4.2测试分析总结: (4)

5.测试总结 (4)

1.引言

1.1编写目的

本测试报告为基于弹幕评论的大数据分析平台项目的测试报告,目的在于总结测试阶段的测试情况以及分析测试结果,描述系统符合需求并对测试质量进行分析。

1.2名词解释

BUG优先级:

紧急:出现系统崩溃、数据丢失、数据毁坏等问题,阻碍开发或测试下一步工作。(立即修复,停止进一步测试)

紧要:操作性错误、错误结果、遗漏功能。(产品发布前必须修复)

主要:小问题、错别字、UI布局、罕见故障。(时间允许应该修复)

次要:不影响使用的瑕疵或更好的实现。(可能会修复,但是也能发布)

2.测试概述

2.1测试对象

直播平台主播:

查看高频词汇统计分析:直播平台主播通过查看高频词汇统计分析了解到

观看人群的偏好和兴趣,可据此修改直播内容,以便吸引更多用户观看。

查看真实弹幕所占比例:直播平台主播可以通过查看真实弹幕所占比例分

析得出真实用户比例。

查看活跃粉丝排行:直播平台主播查看活跃粉丝排行得出粉丝的身份、年

龄等资料,可以了解自己直播所吸引的观看人群的特点。

查看高频词汇统计分析:直播平台用户通过某个直播的高频词汇统计分析

可以辨别当前直播内容是否是自己感兴趣的,可以据此筛选自己喜欢的直播内容。

平台管理员:

测试系统基本功能是否正常

2.2项目背景

基于弹幕评论的大数据分析平台,该软件面向直播平台主播和直播平台用户。主要是利用国内知名的直播平台-斗鱼,通过其弹幕服务器第三方接入协议

来爬取海量弹幕数据,对于弹幕数据做一个大数据的分析。

2.3测试目的

通过对软件的测试,尽可能的发现软件中的错误,借以减少功能上的缺陷,保证每个模块能正确地实现其预期的功能,使整体的性能和功能完整。

3.测试方法

3.1测试用例设计

3.1.1等价类划分法

等价类是指某个输入域的子集合。在该子集合中,各个输入数据对于揭露程序中的错误都是等效的,并合理地假定:测试某等价类的代表值就等于对这一类其它值的测试。因此,可以把全部输入数据合理划分为若干等价类,在每一个等价类中取一个数据作为测试的输入条件,就可以用少量代表性的测试数据,取得较好的测试结果。等价类划分可有两种不同的情况:有效等价类和无效等价类。设计测试用例时,要同时考虑这两种等价类。因为,软件不仅要能接收合理的数据,也要能经受意外的考验。这样的测试才能确保软件具有更高的可靠性。

1.有效等价类:是指对于程序的规格说明来说是合理的,有意义的输入数据

构成的集合。利用有效等价类可检验程序是否实现了规格说明中所规定的

功能和性能。

2.无效等价类:与有效等价类的定义恰巧相反。

3.1.2边界值分析法

边界值分析法就是对输入或输出的边界值进行测试的一种黑盒测试方法。通常边界值分析法是作为对等价类划分法的补充,这种情况下,其测试用例来自等价类的边界。

3.1.3场景法

现在的软件几乎都是用事件触发来控制流程的,事件触发时的情景便形成了场景,而同一事件不同的触发顺序和处理结果就形成事件流。这种在软件设计方面的思想也可以引入到软件测试中,可以比较生动地描绘出事件触发时的情景,有利于测试设计者设计测试用例,同时使测试用例更容易理解和执行。

3.2测试方法

开发期间采用Junit4单元测试,开发完成采用白盒测试、黑盒测试和压力测试三种方法进行测试。

3.2.1Junit4单元测试

单元测试是编写测试代码,应该准确、快速地保证程序基本模块的正确性。JUnit 是Java单元测试框架,已经在Eclipse中默认安装。

JUnit4通过注解的方式来识别测试方法。目前支持的主要注解有:

@BeforeClass 全局只会执行一次,而且是第一个运行

@Before 在测试方法运行之前运行

@Test 测试方法

@After 在测试方法运行之后允许

@AfterClass 全局只会执行一次,而且是最后一个运行

@Ignore 忽略此方法

3.2.2白盒测试

白盒测试是基于代码的测试,测试人员通过阅读程序代码或者通过使用开发工具中的单步调试来判断软件的质量,一般白盒测试由项目经理在程序员开发中来实现。白盒测试分为动态白盒测试和静态白盒测试。

静态白盒测试:利用眼睛,浏览代码,凭借经验,找出代码中的错误或者代码中不符合书写规范的地方。比如,代码规范中规定,函数必须为动宾结构。

动态白盒测试:利用开发工具中的调式工具进行测试。比如一段代码有4个分支,输入4组不同的测试数据使4组分支都可以走通而且结果必须正确。

白盒测试通常在单元测试的时候进行

3.2.3黑盒测试

黑盒测试也称功能测试,它是通过测试来检测每个功能是否都能正常使用。在测试中,把程序看作一个不能打开的黑盒子,在完全不考虑程序内部结构和内部特性的情况下,在程序接口进行测试,它只检查程序功能是否按照需求规格说明书的规定正常使用,程序是否能适当地接收输入数据而产生正确的输出信息。黑盒测试着眼于程序外部结构,不考虑内部逻辑结构,主要针对软件界面和软件功能进行测试。

黑盒测试是以用户的角度,从输入数据与输出数据的对应关系出发进行测试的。很明显,如果外部特性本身设计有问题或规格说明的规定有误,用黑盒测试方法是发现不了的。

3.2.4压力测试

压力测试是在强负载(大数据量、大量并发用户等)下的测试,查看应用系统在峰值使用情况下操作行为,从而有效地发现系统的某项功能隐患、系统是否具有良好的容错能力和可恢复能力。压力测试分为高负载下的长时间(如24小时以上)的稳定性压力测试和极限负载情况下导致系统崩溃的破坏性压力测试。

通过压力测试,可以更快地发现内存泄漏问题,还可以更快地发现影响系统稳定性的问题。例如,在正常负载情况下,某些功能不能正常使用或系统出错的概率比较低,可能一个月只出现一次,但在高负载(压力测试)下,可能一天就出现,从而发现有缺陷的功能或其它系统问题。通过负载测试,可以证明这一点,某个电子商务网站的订单提交功能,在10个并发用户时错误率是零,在50个并发用户时错误率是1%,而在200个并发用户时错误率是20%。

4.缺陷的统计与分析

4.1缺陷汇总

4.2测试分析总结:

本次测试功能覆盖率为100%;提交总的缺陷数756,

其中严重、高级别为缺陷数有497个;

一般的等级的缺陷数为126个;

已修复缺陷数752个;

未修复缺陷数4个

5.测试总结

本次测试基本上达到了预期测试目标,本阶段每模块功能覆盖率达到100%,每模块缺陷密度为:每模块bug数/每模块功能点数,测试缺陷曲线图已处于下降收敛状态,达到预期测试目标,测试的严重bug已修复并验证完毕,较严重的bug也已修复并验证,一般和低等级的缺陷数为8个不影响软件功能使用,可以进入UAT验收测试。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略,全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求: ?采用多层体系结构,应用软件系统具有相对的独立性,不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境,便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植,保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B(浏览器)/A(应用服务器)/D(数据库服务器)应用模式。 ?采用平台化和构件化技术,实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括:元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构,实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求,制定统一的技术元数据和业务元数据标准,覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节,建立相应的管理维护机制,梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括: ●根据业务特点,制定元数据标准,要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理,包括:定义、添加、删除、查询和修改等操作,

支持对派生元数据的管理,如派生指标、代码重新组合等,对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据,实现对各类业务数据的统一管理和利用,包括: ?基础数据管理:建立各类业务数据与元数据的映射关系,实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL:通过元数据获取ETL规则的描述信息,包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库:利用元数据实现对数据仓库结构的描述,包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体(CUBE)的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发,构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台,通过数据抽取、清洗和转换等操作,最终加载到数据仓库中,完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括: ●支持多种数据格式的数据交换,如关系型数据库:MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等;文件格式:DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述,包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控,如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式; ●支持元数据的管理,能提供动态的影响分析,能与前端报表系统结合, 分析报表到业务系统的血缘分析关系; ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力,数据处理流程,客户自定义 脚本和函数等具备可重用性; ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

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。

城市交通大数据可视化框架及实现

城市交通大数据可视化框架及实现 随着智能交通在物联网、云计算、移动互联等领域的结合应 用和迅速发展,其发展模式已经从传统的信息不均衡、信息处理能力低效的系统发展成为真正的运用新技术的智能交通系统。智能交通系统是多个与交通有关的系统的综合应用,包括车路协同系统、公众出行便捷服务、车联网等,这些应用运用大数据技术、云计算技术、移动互联技术等为交通系统的智能化效率的提高提供重要的支持,不断提高智能交通系统的数据分析判断能力,以优化交通的运行管理,精准地掌握交通状况,给车辆和出行者带来更加智能化的服务。目前大数据技术已经应用在很多城市的智能交通领域,公众出行越来越离不开交通大数据分析带来的便利。 随着大数据技术的兴起,智能交通的发展也在飞速前进的阶段,交通大数据的总量已从TB级跃升为PB级并仍在不断攀升。但目前,在如何运用大数据技术有效处理分析这些日益剧增的交通大数据分析获取更有价值的信息的问题上,我国的智能交通发展仍然处于开始阶段。如何运用大数据技术,有效分析利用交通大数据,实现大数据的可视化,使其发挥出应有的价值,是现阶段智能交通发展的重要任务。 1数据可视化基本框架 1.1 数据可视化流程 科学可视化和信息可视化分别设计了可视化流程的参考体系结

构并被广泛应用于数据可视化系统中。可视分析学的基本流程则通过人机交互将自动和可视分析方法紧密结合。从数据到知识的转化方式有两种途径,交互的可视化方法和自动的数据挖掘方法。过程中用户即可以对可视化结果进行交互的修正,也可以调节参数以修正模型。 在相当多的应用场合,异构数据源需要在可视分析或自动分析方法之间被整合。因此,这个流程的第一步需要将数据预处理并转换,导出不同的表达,便于后续的分析,其他的预处理任务包括数据清洗、数据规范、数据归类和异构数据源集成。在任何一种可视化分析过程中,人都是最核心的要素。机器智能虽然在很多场合都比人的效率要高,但是机器只能承担替代一部分人所承担的工作,并不能够最终决策或对知识进行加工和使用。所以数据可视化的目的并不是替代人的判断和决策,而是为人所用,增强人的能力,提高人的效率。 1.2数据可视化流程中的核心要素数据可视化流程中的核心要 素包括 3 个方面。 1.2.1 数据表示与变换数据可视化的基础是数据表示和变换。为了允许有效的可视化、分析和记录,输入数据必须从原始状态变换到一种便于计算机处理的结构化数据表示形式。通常这些结构存在于数据本身,需要研究有效的数据提炼或简化方法以最大程度地保持信息和 知识的内涵及相应的上下文。

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。

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具,数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求,需要考虑的问题主要包括下面几个方面: (1)业务边界:有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 (2)数据边界:有哪些业务数据需要接入大数据分析平台,具体的包括哪些表,表结构如何,表间关系如何(区别于传统模式)。 (3)功能边界:提供哪些功能,不提供哪些功能,必须明确界定,该部分详见需求分析; 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式,决定了大数据平台的架构和设计,因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面: 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点,决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境,否则在后续的项目实施过程中,必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境,因此前期需求分析阶段,必须根据数据规模和性能需求,构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略,全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求: 采用多层体系结构,应用软件系统具有相对的独立性,不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境,便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植,保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B(浏览器)/A(应用服务器)/D(数据库服务器)应用模式。 采用平台化和构件化技术,实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括:元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构,实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求,制定统一的技术元数据和业务元数据标准,覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节,建立相应的管理维护机制,梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括: ●根据业务特点,制定元数据标准,要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理,包括:定义、添加、删除、查询和修改等操作,

支持对派生元数据的管理,如派生指标、代码重新组合等,对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据,实现对各类业务数据的统一管理和利用,包括: ?基础数据管理:建立各类业务数据与元数据的映射关系,实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL:通过元数据获取ETL规则的描述信息,包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库:利用元数据实现对数据仓库结构的描述,包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体(CUBE) 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发,构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台,通过数据抽取、清洗和转换等操作,最终加载到数据仓库中,完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括: ●支持多种数据格式的数据交换,如关系型数据库:MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等;文件格式:DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述,包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控,如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式; ●支持元数据的管理,能提供动态的影响分析,能与前端报表系统结合, 分析报表到业务系统的血缘分析关系; ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力,数据处理流程,客户自定义 脚本和函数等具备可重用性; ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

交通管控大数据分析研判系统

交通管控大数据分析研判系统 设 计 方 案

目录 1 系统概述 (5) 1.1 系统背景 (5) 1.2 系统意义 (5) 1.3 研发原则 (6) 1.4 系统内容 (7) 2 需求分析 (8) 2.1 业务需求 (8) 2.1.1 面向交通管理的大数据业务需求 (8) 2.1.2 面向交通安全的大数据业务需求 (8) 2.2 功能需求 (9) 2.2.1 基于大数据的在线统计和离线分析需求 (9) 2.2.2 基于大数据的车辆特征分析需求 (9) 2.2.3 基于大数据的违法事故分析需求 (9) 2.2.4 基于大数据的勤务快速处置需求 (10) 2.2.5 基于大数据平台的车辆特征二次识别需求 (10) 2.2.6 基于大数据平台的技战法需求 (10) 2.3 性能需求 (10) 2.3.1 高并发实时数据采集需求 (10) 2.3.2 海量数据存储需求 (10) 2.3.3 分布式流处理需求 (11) 2.3.4 车辆二次识别需求 (11) 3 架构设计 (11) 3.1 总体应用架构 (11) 3.2 软件框架结构 (12)

3.3 网络部署架构 (12) 3.4 数据流结构 (13) 3.5 关键技术路线 (13) 3.5.1 Hadoop技术 (14) 3.5.2 Spark技术 (14) 3.5.3 车辆特征二次识别技术 (16) 4 功能设计 (16) 4.1 功能结构图 (16) 4.2 功能模块 (16) 4.2.1 首页 (16) 4.2.2 实时预警 (20) 4.2.3 信息查询 (21) 4.2.4 统计分析 (27) 4.2.5 技战法 (31) 4.2.6 车辆布控 (34) 4.2.7 系统设置 (35) 4.2.8 运维管理 (36) 5 数据库设计 (37) 5.1 数据库ER模型 (37) 5.2 数据库表 (37) 6 接口设计 (37) 6.1 接口分布图(接口关联图) (37) 6.2 接口详细说明 (37) 7 系统特色 (37) 7.1 优化交通大数据集中存储能力 (37)

DreamBI大数据分析平台-技术白皮书

DreamBI大数据分析平台 技术白皮书

目录 第一章产品简介 (4) 一、产品说明 (4) 二、产品特点 (4) 三、系统架构 (4) 四、基础架构 (7) 五、平台架构 (7) 第二章功能介绍 (7) 2.1.元数据管理平台 (7) 2.1.1.业务元数据管理 (8) 2.1.2.指标元数据管理 (10) 2.1.3.技术元数据管理 (14) 2.1.4.血统管理 (15) 2.1.5.分析与扩展应用 (16) 2.2.信息报送平台 (17) 2.2.1.填报制度管理 (17) 2.2.2.填报业务管理 (33) 2.3.数据交换平台 (54) 2.3.1.ETL概述 (55) 2.3.2.数据抽取 (56) 2.3.3.数据转换 (56) 2.3.4.数据装载 (57) 2.3.5.规则维护 (58) 2.3.6.数据梳理和加载 (65) 2.4.统计分析平台 (67) 2.4.1.多维在线分析 (67) 2.4.2.即席查询 (68) 2.4.3.智能报表 (70) 2.4.4.驾驶舱 (74)

2.4.5.图表分析与监测预警 (75) 2.4.6.决策分析 (79) 2.5.智能搜索平台 (83) 2.5.1.实现方式 (84) 2.5.2.SolrCloud (85) 2.6.应用支撑平台 (87) 2.6.1.用户及权限管理 (87) 2.6.2.统一工作门户 (94) 2.6.3.统一消息管理 (100) 2.6.4.统一日志管理 (103) 第三章典型用户 (106) 第四章案例介绍 (108) 一、高速公路大数据与公路货运统计 (108) 二、工信部-数据决策支撑系统 (110) 三、企业诚信指数分析 (111) 四、风险定价分析平台 (112) 五、基于斯诺模型的增长率测算 (113) 六、上交所-历史数据回放引擎 (114) 七、浦东新区能耗监控 (115)

智能交通大数据综合服务平台设计方案

智能交通大数据综合服务平台 1. 概述 随着经济发展、城市化进程的加快以及城市规模不断扩大,机动车拥有量及道路交通流急剧增加,城市紧缺的土地资源和高密度的土地利用模式,使得交通供给与交通需求之间的矛盾日益突出,交通拥堵、停车困难、环境恶化等交通问题不断加剧,影响了城市的可持续发展及人民生活水平的提高,阻碍了经济的发展。大城市也面临同样的问题,近年来机动车保有量持续快速增长,高峰交通拥堵日益加剧,交通发展面临严峻形势和新的挑战。很多城市在市区主要范围内实施“错峰限行”等交通管理措施。采取调控交通需求削减交通需求总量其原因之一是城市道路已经难以通过基础设施规划建设来改善交通。另一方面,如何利用智能交通系统(ITS)来缓解交通、提升交通效率也是可以着力的一个方向。 目前各交通管理部门建立了功能相对完善的交通指挥控制中心,包括交通信号控制系统、道路交通监控系统、交通诱导显示系统、停车管理系统、交通违章处理系统等,初步实现了交通信号控制、道路监控、交通信息综合查询、有/无线指挥调度及交通诱导等基础功能。ITS的各种信息采集技术(如微波采集技术、视频采集技术、环形线圈感应式采集技术等)被广泛地运用于交通数据采集,公安交管部门不仅具备了交通基础信息,还拥有了各类动态数据,如车辆实时营运信息、道路交通状况等,采集的数据类型包括属性数据、空间数据、影像数据等。对交通三要素(人流、车辆、道路)连续不断采集的多源交通数据流产生了巨量的交通数据,具有典型的“3V”特性:大容量、多样性、高速度,也具有价值、复杂性的特点,属于名符其实的交通“大数据”。仅以国内某城市内道路卡口数据为例,每天达到约15GB的数据量,要实现对城市道路交通的整体运营水平和人们出行规律的深度挖掘,就要以日、月甚至年为时间粒度对大数据进行计算和分析。 数据是智能交通的核心,数据为王的大数据时代已经到来[。如何高效地从海量数据中分析、挖掘所需的信息和规律,结合已有经验和数学模型等生成更高层次的决策支持信息,获得各类分析、评价数据,为交通诱导、交通控制、交通需求管理、紧急事件管理等提供决策支持,为交通管理者、运营者和个体出行者提供交通信息,成为当务之急。交通数据分析的发展趋势正如TDWI大数据分析报告指出的,由常规分析转向深度分析,如图1所示。

交通大数据的应用

交通大数据应用分析 大数据时代是在现代科学技术跨越式发展的过程中逐步衍生而来,大数据诞生以来,世界各国高度重视,积极探索数据的来源、安全等问题,并将其应用于智能交通、智慧政府、智能金融等各行各业各个领域。[1]在政策方面,我国相继出台了《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》、《促进大数据发展行动纲要》等文件,明确提出要全面推进大数据的发展与应用;在实践方面,2016年以智慧城市为代表的“互联网+交通”项目在在全国范围内遍地开花,有效提升了城市的智能化水平。交通大数据是“互联网+交通”发展的重要依据,其发展及应用在宏观层面能为综合交通运输体系的“规、设、建、管、运、养”等提供支撑;在微观层面能够指导优化区域交通组织,如:优化交通信号、交通诱导、路况融合、规范停车场管理等。[2] 一、“互联网+交通”发展形势分析 根据高德地图发布的《中国“互联网+交通”城市指数研究报告》,2016年“互联网+交通”领域中数据开放、资源共建、政务智能服务、智能出行、交通拥堵、绿色出行、交通大数据发展势头强劲,七大热点紧跟时代前沿,符合国家政策导向,且与社会大众的生活就业息息相关。[3]在新常态新形势之下,结合国家“创新、协调、绿色、开放和共享”五大发展理念,“互联网+交通”领域将重点发展绿色、便捷、安全、经济、高效的大容量公共交通,一是通过借助“互联网+交通”领域的前沿技术,模拟城市交通运行情况,采取有效的诱导与控制措施,引导居民出行方式,缓解城市交通拥堵,提高公众出行效率与出行舒适度;二是通过政府与企业建立合作协调与资源共享机制,借助“互联网+交通”领域先进技术,共同致力于提升城市道路交通管理水平,充分实现城市道路体系的高效率利用。[4]实践证明,交通大数据是“互联网+交通”发展的关键支撑,是“互联网+交通”科学决策的重要依据,是构建智能出行系统,缓解城市交通拥堵,实现绿色出行的基础,因此,在“互联网+交通”背景下,不仅要关注交通大数据的发展方向与发展形势,如何解决交通大数据的来源、安全、储存及使用效率,充分发挥交通大数据的价值更为关键。[5]

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境,以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础,建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展的综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理,人口与地理,法人与地理,实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理,为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同,提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据,还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后,持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据的离线计算能力、高效即

席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加,需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量,满足未来政务各类业务工作的发展需要,确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台的数据,通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系,建立关键数据之间的关联关系,将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能,促进民生的发展。

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 (广州城市职业学院广东广州510405) 摘要:在信息技术高速发展的今天,金融业面临的竞争日趋激烈,信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化,并提供灵活、可自定义的程序接口,具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础,采用云计算的体系架构,整合多种ETL技术和不同的ETL工具,具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据,提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位,促进传统优势企业走新型信息化道路,充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”,值得大力发展和推广。 关键词:面向金融,大数据,综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前,全球IT行业讨论最多的两个议题,一个是大数据分析“Big Data”,一个是云计算“Cloud Computing”。中

国五大国有商业银行发展至今,积累了海量的业务数据,同时还不断的从外界收集数据。据IDC(国际数据公司)预测,用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长,占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长,相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段,如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能,无法充分利用和及时更新海量数据,更难以进行综合研究,中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今,积累了海量的业务数据,同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源,不同历史阶段的数据进行分析,银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势,针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以,银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有,在信息技术高速发展的今天,金融业面临的竞争日趋激烈,信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧,五大国有商业银行不断深化以客户为中心,以优质业务为核心的经营理念,这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出,将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度,提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

大数据分析平台

一、数据分析平台层次解析 大数据分析处理架构图 数据源:除该种方法之外,还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构,而特别要说的是流数据,它的核心就是数据的连续性和快速分析性; 计算层:内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品,思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中,省掉很多I/O开销和硬盘拖累,从而加快计算。而Impala思想来源于Google Dremel,充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度,这也就是我上面说到的近似实时查询;底层的文件系统当然是HDFS独大,也就是Hadoop的底层存储,现在大数据的技术除了微软系的意外,基本都是HDFS作为底层的存储技术。上层的YARN就是MapReduce的第二版,和在一起就是Hadoop最新版本。基于之上的应用有Hive,Pig Latin,这两个是利用了SQL的思想来查询Hadoop上的数据。 关键:利用大数据做决策支持。R可以帮你在大数据上做统计分析,利用R语言和框架可以实现很专业的统计分析功能,并且能利用图形的方式展现;而Mahout就是一个集数据挖掘、决策支持等算法于一身的工具,其中包含的都是

基于Hadoop来实现的经典算法,拿这个作为数据分析的核心算法集来参考还是很好的。 如此一个决策支持系统要怎么展现呢?其实这个和数据挖掘过程中的展现一样,无非就是通过表格和图标图形来进行展示,其实一份分类详细、颜色艳丽、数据权威的数据图标报告就是呈现给客户的最好方式!至于用什么工具来实现,有两个是最好的数据展现工具,Tableau和Pentaho,利用他们最为数据展现层绝对是最好的选择。 二、规划的数据平台产品AE(Accelerate Engine) 支持下一代企业计算关键技术的大数据处理平台:包括计算引擎、开发工具、管理工具及数据服务。计算引擎是AE的核心部分,提供支持从多数据源的异构数据进行实时数据集成、提供分布式环境下的消息总线、通过Service Gateway能够与第三方系统进行服务整合访问;设计了一个分布式计算框架,可以处理结构化和非结构化数据,并提供内存计算、规划计算、数据挖掘、流计算等各种企业计算服务。Data Studio包括了数据建模、开发、测试等集成开发环境。管理工具包括了实施、客户化及系统管理类工具。AE平台还可以通过UAP开发者社区提供丰富的数据服务。 AE架构图

大数据分析:智能交通发展的引擎

大数据分析:智能交通发展的引擎

大数据分析:智能交通发展的引擎 0前言 近年来,各国都在关注“大数据”,力图通过扩大其在国内的应用范围,进一步释放数据所蕴含的潜在价值。2012年3月29日,奥巴马政府公布“大数据研发计划”,旨在改进现有人们从海量和复杂的数据中获取知识的能力,从而加速美国在科学与工程领域发明的步伐,增强国家安全,转变现有的教学和学习方式。我国亦于2012年7月22日在北京大学举行“首届中国大数据应用论坛”,主要议题包括大数据的发展趋势、不同场景的大数据应用、云计算与大数据、大数据与商业智能等,旨在共同讨论大数据的应用价值。在2013年4月举行的首届中国国际云计算技术和应用展览会上,工信部软件服务业司司长陈伟表示“大数据,我认为它有四个维度:量大,种类 多,发展速度快,最后就是价值复杂,可以说处处是黄金,到处是沙子” [1] 。 随着城市的迅速发展,交通拥堵、交通污染日益严重,交通事故频繁发生,这些都是各大城市亟待解决的问题。智能交通成为改善城市交通的关键所在。为此,及时、准确获取交通数据并构 建交通数据处理模型是建设智能交通的前提,而这一难题可以通过大数据技术得到解决[2] 。 1大数据概念 Big Data“大数据”是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革,对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。在信息技术中,大数据是一个数据集的集合,这个集合是如此大而复杂,以至于它很难通过现有数据库管理工具 来进行处理 [3] 从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。大数据特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。包括视频、图片、地理位置信息、传感器数据等等。第三,价值密度低,应用价值高。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。在交通领域,海量的数据主要包括4个类型的数据:传感器数据(位置、温度、压力、图像、速度、RFID等信息);系统数据(日志、设备记录、MIBs等);服务数据(收费信息、上网服务及其他信息);应用数据(生成厂家、能源、交通、性能、兼容 性等信息)。交通数据的类型繁多,而且体积巨大[4] 。 2 大数据技术与智能交通 2.1大数据:改变传统交通管理的路径 社会经济的快速发展促使城市机动车辆的数量大幅增加。城镇化的加速打破了城市道路系统的均衡状态,传统的交通系统难以满足当前复杂的交通需求,交通堵塞成为棘手问题。用大数据技术可促进交通管理模式的变革。大数据技术的主要特点及其对传统交通的改变集中在以下方面:第一,大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。行政区域的划分是国家为了有效统治和管理,而将一个国家划分不同行政区域。这个划分在促进各个行政区域自治的同时,也导致各个地方政府追求各自辖区利益的最大化,而对地方政府之间边界区的交通基础设施建设、过境交通线路等漠不关心。交通大数据的虚拟性,有利于其信息跨越区域管理,只要多方共同遵照相关的 信息共享原则,就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题[2] 。 第二,大数据具有信息集成优势和组合效率。我国大部分城市的各类交通运输管理主体分散在不同主管部门,呈现出条块分割的现象。涉及交通的“有关部门”超过10个,每个部门都有自己的信息化系统,但这些数据信息只存在于垂直业务和单一应用中,与邻近业务系统缺乏共通联动。

大数据在交通方面的应用2018答案

大数据在交通方面的应用(97分) 1.根据周琦老师所讲,高德交通信息服务覆盖()多个城市以及全国高速路网。(单选题3分) A.一百一十 B.一百 C.九十 D.八十 2.根据周琦老师所讲,高德实时统计用户近()行驶里程数据与用户数,一旦发现异常则报警。(单选题3分) A.5分钟 B.10分钟 C.15分钟 D.20分钟 3.根据周琦老师所讲,高德交通信息服务覆盖全国主干道路及其它()以上。(单选题3分) A.90% B.70% C.50% D.30% 4.根据周琦老师所讲,高德交通日均采集数十亿定位请求,系统处理月均()公里驾驶里程覆盖。(单选题3分) A.50亿 B.80亿 C.100亿 D.150亿 5.根据周琦老师所讲,以下哪项不属于数据挖掘的内容?(单选题3分) A.补充与完善路网属性 B.多维分析统计用户出行规律 C.建立道路拥堵概率与拥堵趋势变化模型 D.高德地图导航有躲避拥堵功能 6.根据周琦老师所讲,高德交通信息服务覆盖全国高速()以上。(单选题3分) A.90% B.70% C.60% D.50% 7.根据周琦老师所讲,高德2014年被()全资收购了。(单选题3分) A.百度 B.阿里巴巴 C.腾讯 D.搜狐 8.根据周琦老师所讲,高德早在()就开始投入资源来做全国交通信息的采集和发布。(单选题3分) A.2002年 B.2004年 C.2005年 D.2007年 9.根据周琦老师所讲,高德交通报告针对全国()个城市交通状态进行挖掘分析。(单选题3分) A.21 B.25 C.30 D.38

10.根据周琦老师所讲,大数据加速道路网络快速更新,高德()完成全国10万公里15万处更新。(单选题3分) A.2006年 B.2008年 C.2010年 D.2014年 11.根据周琦老师所讲,高德地图有哪些功能?(多选题8分) A.交通路况实时播报 B.智能计算到达目的地所需的时间 C.避堵路线方案规划 D.为用户搜索地点 12.根据周琦老师所讲,高德现在的数据来源主要是()。(多选题8分) A.公众数据 B.行业数据 C.政府数据 D.国外数据 13.根据周琦老师所讲,对大数据的管理和使用包括哪些方面?(多选题8分) A.大数据的存储 B.大数据的应用 C.大数据的运营 D.大数据的挖掘 14.根据周琦老师所讲,大数据在交通方面可以有哪些应用?(多选题8分) A.出行轨迹选择 B.旅行时间计算 C.数据挖掘 D.多样化展现 15.根据周琦老师所讲,以下哪些属于数据挖掘的内容?(多选题8分) A.补充与完善路网属性 B.多维分析统计用户出行规律 C.建立道路拥堵概率与拥堵趋势变化模型 D.高德地图导航有躲避拥堵功能 16.根据周琦老师所讲,高德地图使用大数据能进行小路的识别。(判断题3分) 正确错误 17.根据周琦老师所讲,高德地图使用大数据能进行新路的识别。(判断题3分) 正确错误

自主大数据处理平台的设计和实现.

自主大数据处理平台的设计和实现 崔希宁 1 1. 中国移动北京公司信息系统部系统维护中心 , 北京 ,中国 100058 【摘要】本文分析大数据处理的基本原理,并根据分片存储、分布计算、移动计算的原则,论述一种基于通用数据库存储的大数据处理平台的构架设计和实现。 【关键词】大数据;分片存储;分布分析;移动计算 1现有基础设施无法应对数据驱动 当今的数据仓库解决方案通常是借助通用数据库 (比如 Oracle 或基于硬件的专用平台(比如 Teradata 、 Netezza 而创建的,而这两种方案都不能从根本上解决 当今(以及未来数据驱动型社会所面临的挑战。 通用数据库(比如 Oracle 是针对 OLTP 处理功能 设计的,在运行大量小规模交易查询数据时效果最好。 从结构上来说, 他们采用了“完全共享”或“磁盘共享” 体系。“完全共享”体系局限于单一服务器(通常是价 格比较昂贵的 SMP 服务器 , 其扩展性和性能受到相应 的限制。“磁盘共享”体系(比如 Oracle RAC允许系 统带有多个服务器, 这些服务器与 SAN 或其它共享存储 设备相连。这种体系需要通过一个狭窄的数据管道将所

有 I/O信息过滤到昂贵的共享磁盘子系统。实践证明: 这些通用磁盘共享体系复杂、脆弱,在处理万亿字节数 据时难以胜任。 2需要采用新的方法 以往的经验已经多次证明:专有硬件的优越性只能 维持很短的一段时间,然后就必然被迅速更新的商用硬 件取而代之。在数据仓库领域,专有互连体系、定制处 理器 /FPGA以及其它类似组件都曾经占有一席之地。不过,从现在的情况来看,这些老式技术已经逐渐被新式 数据构架体系所取代。分片存储、移动计算成为解决数据扩张的根本之道。 3自主的大数据处理平台构架设计 3.1 平台整体架构 主节点: 负责解析外部数据,以及对路由节点提供数据路由数据。 路由节点 ;

交通事故大数据挖掘分析

国外交通事故大数据挖掘分析 摘要:近年来,随着车速的提高及交通量的增长,道路交通事故每年呈上升趋势。通过对交通事故大数据挖掘分析,k-means聚类分析和Apriori关联规则分析交通事故的趋势和模式,找出事故频发的路段和引发事故的原因以及事故频发的高峰期,以数据分析结果为依据,改善交通状况,减少交通事故,提高交通系统的效率。 关键词:交通系统、k-means聚类、Apriori算法

Abstract:recent years,as the improvement of speed of vehicle and growth of traffic volume,road traffic accidents is on the rise every year.based on data mining and analysis of traffic accidents big data,K-means cluster analysis and Apriori association rules analysis traffic accident tendency and pattern.find out frequent accident sections and the cause of accident and peak hours,base on data analysis result,improve the traffic situation,reduce tarffic accident,improve the efficiency of traffic system. Key words:transportation system、k-means cluster、Apriori algorithm

大数据分析平台

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/5a11867826.html, 大数据分析平台 作者:郑纬民陈文光 来源:《中兴通讯技术》2016年第02期 摘要:认为现有以MapReduce/Spark等为代表的大数据处理平台在解决大数据问题的挑战问题方面过多考虑了容错性,忽视了性能。大数据分析系统的一个重要的发展方向就是兼顾性能和容错性,而图计算系统在数据模型上较好地考虑了性能和容错能力的平衡,是未来的重要发展方向。 关键词:大数据;分布与并行处理;并行编程;容错;可扩展性 Abstract:Existing big data analytic platforms, such as MapReduce and Spark, focus on scalability and fault tolerance at the expense of performance. We discuss the connections between performance and fault tolerance and show they are not mutually exclusive. Distributed graph processing systems are promising because they make a better tradeoff between performance and fault tolerance with mutable data models. Key words:big data; distributed and parallel processing; parallel programming; fault tolerance; scalability 随着信息化技术的发展,人类可以产生、收集、存储越来越多的数据,并利用这些数据进行决策,从而出现了大数据的概念。大数据的定义很多,比较流行的定义是Gartner公司提出的简称为3V的属性,即数据量大(Volume),到达速度快(Velocity)和数据种类多(Variety)。大数据分析利用数据驱动的方法,在科学发现、产品设计、生产与营销、社会发展等领域具有应用前景。 由于大数据的3V属性,需要在多台机器上进行分布与并行处理才能满足性能要求,因此传统的关系型数据库和数据挖掘软件很难直接应用在大数据的处理分析中。传统的超级计算技术,虽然具有很强的数据访问和计算能力,但其使用的MPI编程模型编程较为困难,对容错 和自动负载平衡的支持也有缺陷,主要运行在高成本的高性能计算机系统上,对于主要在数据中心运行的大数据分析不是非常适合。 为了解决大数据的分析处理所面临的编程困难,负载不平衡和容错困难的问题,业界发展出了一系列技术,包括分布式文件系统、数据并行编程语言和框架以及领域编程模式来应对这些挑战。以MapReduce[1]和Spark[2]为代表的大数据分析平台,是目前较为流行的大数据处理生态环境,得到了产业界的广泛使用。 但是在文章中,我们通过分析认为:MapReduce和Spark系统将容错能力作为设计的优先原则,而在系统的处理性能上做了过多的让步,使得所需的处理资源过多,处理时间很长,这样反而增加了系统出现故障的几率。通过进一步分析性能与容错能力的关系,我们提出了一种

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