华为大数据应用案例——华为大数据一体机服务于北大重点实验室

华为助北大实验室大数据科研走在最前沿

基于RH5885 V2高性能服务器的华为SAP HANA?

一体机服务于北大重点实验室

2013年即将画上句号，这一年IT界关注的焦点之一即“智慧城市”，媒体甚至将2013年称为智慧城市发展元年。随着智慧城市大帷幕的开启，大数据也作为其中一个主角走上了舞台，并伴随着大数据搜集和分析技术的发展，未来的交通、零售、医疗、安全、教育等领域都将发生重大变化。大数据将在智慧城市中担当重任，也使得当前大数据的研究更加紧迫和关键。

大数据研究前沿北大重点实验室担重任

如今越来越多的领域都需要使用大数据分析和挖掘技术，大数据的获取、挖掘和分析不只是生产工具，而且它已经成为科学进程的组成部分，未来不论在自然科学还是社会科学方面，很多研究都将由大数据驱动。大数据研究这一具有挑战性的课题，目前由国内最顶尖的高等学府北京大学重点研究实验室承担，也就是北京大学机器感知与智能教育部重点实验室（以下简称北大重点实验室）。

北大重点实验室是一个横跨多个研究领域的实验室，目前涉及的主要领域包括计算机科学、智能科学技术、心理学以及认知科学等，是一个多学科交叉科研机构。实验室以实现高度智能化的机器感知系统为目标，并紧密结合国民经济和社会发展的要求，开展机器感知、智能信息处理与认知科学方面的基础与应用基础研究。目前实验室的主要研究方向有感知机理，计算智能与知识发现，视感知，听感知，数字媒体技术，可视化与视觉计算。

北大重点实验室承担着多学科的重点研究，并一直走在科技的前沿，这次北大重点实验室承接了大数据研究这一项目后，将工作重点不仅放在了研发用于处理海量数据的新技术和系统上面，还放在了确保个人资料的收集、处理和分析在一个严密、安全的环境下进行上面。同时，北大重点实验室还承担着如何利用大数据解决交通运输、城市规划、卫生、财政和教育等现实中不同领域的问题，以及如何通过大数据建立分析模型，来预测传染病的传播并进行舆情分析等研究方向。

大数据研究面临的挑战及北大重点实验室IT选型重点

目前，参与大数据研究的各方面临着一些技术上的挑战，其中包括：

1. 非结构化和半结构化数据的高效处理

据统计，目前采集到的数据85%以上是非结构化和半结构化数据，而传统的关系数据库技术无法胜任这些数据的处理，因为关系数据库系统的出发点是追求高度的数据一致性和容错性。

2. 如何探索大数据复杂性、不确定性特征描述的刻画方法及大数据的系统建模

这一问题的突破是实现大数据知识发现的前提和关键。从长远角度来看，依照大数据的个体复杂性和随机性所带来的挑战将促使大数据数学结构的形成，从而导致大数据统一理论的完备。从短期而言，学术界鼓励发展一种一般性的结构化数据和半结构化、非结构化数据之间的转化原则，以支持大数据的交叉工业应用。管理科学，尤其是基于最优化的理论将在发展大数据知识发现的一般性方法和规律性中发挥重要的作用。

3. 数据异构性与决策异构性的关系对大数据知识发现与管理决策的影响

由于大数据本身的复杂性，这一问题无疑是一个重要的科研课题，对传统的数据挖掘理论和技术提出了新的挑战。在大数据环境下，管理决策面临着两个“异构性”问题：“数据异构性”和“决策异构性”。传统的管理决定模式取决于对业务知识的学习和日益积累的实践经验，而管理决策又是以数据分析为基础的。

4. 数据的去冗余和高效率低成本的数据存储

数据中有大量的冗余，消除冗余是降低开销的重要途径。大数据的存储方式不仅影响效率也影响成本，需要研究高效率低成本的数据存储方式。需要研究多源多模态数据的高质量获取与整合的理论和技术、错误自动检测与修复的理论和技术、低质量数据上的近似计算的理论和算法等。

5. 大数据的有效融合

数据不整合就发挥不出大数据的大价值。大数据的泛滥与数据格式太多有关。大数据面临的一个重要问题是个人、企业和政府机构的各种数据和信息能否方便地融合。

6. 适合不同行业的大数据挖掘分析工具和开发环境

不同行业需要不同的大数据分析工具和开发环境，应鼓励计算机算法研究人员与各领域的科研人员密切合作，在分析工具和开发环境上创新。当前跨领域跨行业的数据共享仍存在大量壁垒，海量数据的收集，特别是关联领域的同时收集还存在很大挑战。

7. 大幅度降低数据处理、存储和通信能耗的新技术

大数据的获取、通信、存储、管理与分析处理都需要消耗大量的能源。在能源问题日益突出的今天，研究创新的数据处理和传送的节能方法与技术是重要的研究方向。

显然，这些挑战是大数据研究者共同面临的，而北大重点实验室IT选型的

重点就是针对上述的挑战，找到合适的解决方案。

北大重点实验室IT架构解决方案

经过大量的前期调查，比较和分析准备工作，北大重点实验室最后选择了华为基于高性能服务器RH5885 V2的HANA数据处理平台。HANA提供的对大量实时业务数据进行快速查询和分析以及实时数据计算等功能，在很大程度上得益于华为RH5885 V2服务器的高可靠、高性能和高可用性的支撑。

华为RH5885 V2是新一代四路/八路机架服务器，采用Intel? Xeon?

E7-8800/4800系列处理器，支持6核、8核及10核CPU类型，最高频率2.66GHz，最大30MB L3缓存空间，完全能满足大数据分析、挖掘对服务器提出的具备强

大处理性能的要求；支持两个高性能GPU，这就在很大程度上提升了系统图形

处理与浮点计算能力，恰好满足了大数据分析中图形展示对服务器提出的高性能GPU要求。

RH5885 V2其他的特点还包括：可灵活扩展，八路服务器支持128条内存，最大容量4TB；可靠性高，支持多达35项容错特性；维护简单，支持免开箱维护和绿色环保等。这些特点都为HANA提供了强大的硬件支撑，让HANA能够顺畅地进行大数据的各种应用。

北大重点实验室继续引领大数据研究前沿

华为高性能服务器RH5885V2的HANA一体机应用于北大重点实验室后，经过近一年的使用，以事实证明了其高可靠、高性能的领先优势，不仅如此，北大重点实验室的相关负责人认为：“华为创新的SSD 高速存储卡，使一体机I/O 性能提升了5 倍，仅系统硬件就帮助北大重点实验节省投资60%，一体机方案优势明显。更重要的是，通过使用华为高性能服务器RH5885V2的HANA一体机，优越的性能帮助我们的研究取得事半功倍的效果，并在智能化大数据领域的研究始终走在国内的最前沿。“而华为也在此次与北大重点实验室的合作中，更细致的把握了教育行业及大数据应用的需求特点，帮助更多的中国教育行业用户及大数据应用用户构建更加卓越的IT系统架构。

展会预告分享：

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通信大会暨展览

2014.4.22-4.23 北京国家会议中心https://www.360docs.net/doc/ee4166070.html,/

第七届CCS云计算高峰论坛2014.4.23 北京国家会议中心https://www.360docs.net/doc/ee4166070.html,/

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华为公安大数据解决方案

公安大数据是指通过对公安原有卡口、车辆、人口、案件等多维海量数据的挖掘和分析，把离散的、碎片化的数据加工形成具有警务价值的数据处理技术。华为基于对公安业务及数据的深刻理解，全面覆盖大数据领域关键技术，推出了智能融合的公安大数据解决方案，提供海量数据存储、处理和分析等多维度服务，并与多地公安客户及各应用厂家展开紧密合作，打造服务于实战应用的智能大数据解决方案。背景随着信息化技术的飞速发展，大数据为公安信息化建设带来了新的机遇。大数据产生大信息，大信息产生大价值，大价值才能有大服务、大实战。在大数据时代，基于公安数据与社会数据融合的大数据分析研判在侦破案件、预防犯罪、精确打击、辅助决策等警务工作中的作用日益凸显。应用场景

通过Hadoop 、MPP DB 、Spark 等海量数据处理技术，将公安内部数据、视频数据、政府数据及互联网数据进行综合碰撞分析，挖掘数据隐藏的价值和内在关联，同时通过人物、车辆、行为分析等模型进行数据筛选，为各警种提供大数据服务。 ??ο???????? ???? ??ノ? ISV 智慧高达百万维度的全量建模，深度刻画；高效数据分析/挖掘算法显现大数据价值高效数据分析加速，响应实时查询；实时数据流，在线处理开放开放的编程和数据服务接口，联合行业ISV 提供多种大数据服务

免责声明本文档可能含有预测信息，包括但不限于有关未来的财务、运营、产品系列、新技术等信息。由于实践中存在很多不确定因素，可能导致实际结果与预测信息有很大的差别。因此，本文档信息仅供参考，不构成任何要约或承诺。华为可能不经通知修改上述信息，恕不另行通知。版权所有 ? 华为技术有限公司 2015。保留一切权利。非经华为技术有限公司书面同意，任何单位和个人不得擅自摘抄、复制本手册内容的部分或全部，并不得以任何形式传播。商标声明、HUAWEI 、华为、是华为技术有限公司的商标或者注册商标。在本手册中以及本手册描述的产品中，出现的其他商标、产品名称、服务名称以及公司名称，由其各自的所有人拥有。华为技术有限公司深圳市龙岗区坂田华为基地电话: (0755) 28780808 邮编: 518129 版本号: M3-036728-20150422-C-1.0 https://www.360docs.net/doc/ee4166070.html, 统一大数据平台：? 实现公安内外部数据整合和共享，实现全能力大数据处理平台。完备存储引擎、计算/分析能力，实现整合公安内部和外部的数据，提升信息共享能力。超强的数据分析：? 丰富高效数据分析/挖掘算法，更能匹配公安业务，实现辅助破案、预防犯罪和决策支持；通过智能分析和关系关联挖掘，快速发现数据内涵，提供数据挖掘和数据内在关联的图形化展示。实时：? 提高数据分析效率，抓住黄金24小时，辅助案件侦破；百亿级记录秒级检索查询，迅速定位关键数据。开放合作：? 提供开放数据服务平台，联合行业ISV 合作，聚焦大数据服务合作，助力公安信息化建设。

华为FusionInsight大数据平台销售白皮书

华为FusionInsight 2.5 销售一纸阐文档版本01 发布日期2015-09-10

版权所有? 华为技术有限公司2015。保留一切权利。非经华为技术有限公司书面同意，任何单位和个人不得擅自摘抄、复制本手册内容的部分或全部，并不得以任何形式传播。商标声明、HUAWEI、华为、是华为技术有限公司的商标或者注册商标。在本手册中以及本手册描述的产品中，出现的其他商标、产品名称、服务名称以及公司名称，由其各自的所有人拥有。免责声明本文档可能含有预测信息，包括但不限于有关未来的财务、运营、产品系列、新技术等信息。由于实践中存在很多不确定因素，可能导致实际结果与预测信息有很大的差别。因此，本文档信息仅供参考，不构成任何要约或承诺。华为可能不经通知修改上述信息，恕不另行通知。华为技术有限公司地址：深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼邮编：518129 网址：https://www.360docs.net/doc/ee4166070.html,

华为FusionInsight 2.5销售一纸阐 (客户经理版) 一、FusionInsight HD 2.5大数据平台的组成大数据，或称巨量数据、海量数据、大数据，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息（维基百科）。大数据一般具备4V的特征。Volume（数据量大）、Variety（数据种类多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。华为FusionInsight是基于开源社区软件Hadoop进行功能增强，提供企业级大数据存储、查询和分析的统一平台，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统。通过对各类海量数据信息进行实时和非实时的分析和挖掘，帮助企业从海量数据信息中获取到真正的价值，及时洞察和决策新的机会与风险。FusionInsight HD 2.5大数据平台的逻辑架构图如下，包含：在开源社区软件Hadoop基础上进行企业级增强的大数据平台软件，以及自研的Manager管理软件。（红色部分，其余部分在后续版本提供）二、FusionInsight 2.5大数据平台可销售产品与主要销售场景 FusionInsight 2.5大数据平台的可销售产品如下：

项目8：使用华为数据可视化平台发布可视化大数据

项目名称：使用华为数据可视化平台发布可视化大数据背景知识：华为数据可视化（Data Lake Visualization，简称DLV）服务是一站式数据可视化开发平台，适配云上云下多种数据源，提供丰富多样的2D、3D可视化组件，采用拖拽式自由布局，旨在帮助客户快速定制和应用属于客户自己的数据大屏。华为DLV提供了基础版、高级版和专业版三种版本，为不同行业客户提供了一套直观、形象、全面的大数据信息的可视化展示平台。华为DLV具有以下主要特点：（1）丰富多样的可视化组件：提供丰富的可视化组件，包括常用的数据图表、图形、控件等。（2）专业级地理信息可视化：支持绘制地理轨迹、地理飞线、热力分布、地域区块、3D 地球等效果，支持地理数据多层叠加。（3）图形化编辑界面：拖拽即可完成组件自由配置与布局、所见即所得，无需编程就能轻松搭建可视化大屏，并且依据投放设备分辨率，自由定制大屏尺寸。（4）多种数据源支持：无缝集成华为云数据仓库服务、数据湖探索、关系型数据库、对象存储服务等，支持本地CSV、在线API及企业内部私有云数据。操作提示：使用华为数据可视化平台发布可视化大数据的步骤如下：步骤1：注册和登录使用数据可视化服务（DLV）前，需要先注册一个华为云账号，并登录控制台。（1）注册账号访问华为云官网（https://https://www.360docs.net/doc/ee4166070.html,/），如图1所示。图1 华为云官网在页面右上方，单击“注册”，在注册页面，输入您的账号名、密码、手机号码以及短信验证码信息。如图2所示。（如果已有账户，可直接点击右上角的“登录”。）注册完成后，系统将跳转到华为云官网。

2017华为网络技术大赛--大数据与安全

1.1、大数据概述 1、大数据概述 1996年，SGI公司首席科学家John Mashey第一次提出大数据的概念。 2001年，Gartner分析师Doug Laney首先定义了大数据的三个维度：数据容量速度和种类（3V）。业界把3V扩展到了11V，但主要包括Volume、Velocity、Variety、Value等 2、大数据定义指无法在可承受的时间内用软硬件进行捕捉、管理和处理的数据集合，需要新处理模式才能使该数据集合成为具有更强的决策力、洞察力和流程优化等能力的海量、多样化的信息资产。 3、海量数据的来源由25%的结构化数据和75%的非结构和半结构化数据构成。数据类型分为：结构化数据：指可以存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。非结构化数据：不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据，包括所有格式的办公文档，文本、图片，XML，HTML，各类报表图像和音频，视频信息等等半结构化数据：介于结构化数据和非结构化数据之间的数据。HTML文档就属于半结构化数据。 4、大数据的价值

对于企业组织，大数据在竞争能力构建、决策分析和成本控制等领域有广泛的应用前景；对于事业组织，大数据在科学探索、知识服务和社会安全等领域也有强烈的需求。例如： 1.在卫星测绘领域能海量存储数据。 2.在金融领域能盘活归档数据，深挖存量数据价值。 3.在能源勘探领域能进行潜力分析，降低的勘探成本。 4.在媒体娱乐中能进行高清制播 …… 5、大数据基本特征（4V）量大（Volume）：存储大、计算量大样多（Variety）：来源多、格式多快速（Velocity）：生成速度快、处理速度要求快价值（Value）：价值密度的高低和数据总量的大小成反比，即有价值的数据比重小。 6、大数据带来的挑战：网络架构：传统网络架构支持南北向网络流量，不适配大数据应用对东西流量的需求。数据中心：同时访问子系统压力大。数据仓库：不适应非结构化数据和半结构化数据在数据处理上的需求。 7、大数据与云计算的关系：云计算是底层平台，大数据是应用。云计算作为底层平台，整合了计算、存储、网络等资源。同时提供基础架构资源弹性伸

hadoop是什么_华为大数据平台hadoop你了解多少

hadoop是什么_华为大数据平台hadoop你了解多少 Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载（ETL）方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务（Map）发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载（Reduce）到数据仓库里。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。华为大数据平台hadoop你了解多少提到大数据平台，就不得不提Hadoop。Hadoop有三大基因：第一，Hadoop需要sharenothing的架构，所以它可以scale-out。第二，它是一个计算存储解耦的架构，好处是计算引擎可以多样化。举个例子，批处理有Hive，交互查询有Spark，机器学习还可以有后面的tensorflow这些深度学习的框架。第三，Hadoop是近数据计算的。因为大数据平台是一个数据密集的计算场景，在这种非场景下，IO会是个瓶颈，所以把计算移动到数据所在地会提升计算的性能。网络技术的发展是推动大数据平台发展的一个关键因素。2012年以前是一个互联网的时代，这个时期互联网公司和电信运营商，掌握着海量的数据，所以他们开始利用Hadoop 平台来进行大数据的处理。那时候程序员自己写程序跑在Hadoop平台上来解决应用问题。2012年以后移动互联网的迅猛发展，这使得服务行业率先数字化。例如在金融行业，手机App让用户可以随时随地查询、转账，此时银行开始面临海量数据和高并发的冲击，就需要一个大数据平台来解决这个问题。这也就是为什么华为在2013年面向行业市场推出大