Goldengate big data for hbase

Goldengate big data for hbase
Goldengate big data for hbase

使用OGG同步ORACLE ACTIVE DATAGUARD 数据到CLOUDERA HBASE测试

环境介绍:

机器名数据库版本架构OGG版本IP OS版本uatdbrac1 Oracle 11.2.0.4 rac NULL 172.16.49.191 REDHAT6.4 Uatdbrac2 Oracle 11.2.0.4 rac NULL 172.16.49.193 REDHAT6.4 uagracdg Oracle 11.2.0.4 ADG OGG 12.2.0.1 172.16.49.138 REDHAT6.4 master1 Hbase cdh5.6.0 OGG FOR BIG DATA 12.2.0.1 172.16.49.35 REDHAT6.4

测试目的:

以ORACLE ACTIVE DATAGUARD 作为数据抽取源,使用ORACLE GOLDENGATE将ORACLE数据库中变化数据同步到HBASE集群。

一.部署ORACLE RAC的ACTIVE DATAGUARD

请参照之前ADG EXAMPLE 文档

二.在主库RAC上的准备工作

1. 创建GoldenGate表空间

2. 创建GoldenGate用户并授权

3. 开启force logging(做Active Datagurad时候已经配好)

4. 启用附加日志

alter database add supplemental log data;

alter system switch logfile;

select supplemental_log_data_min from v$database;

5. 启用enable_goldengate_replication

alter system set enable_goldengate_replication=true;

三.在ADG上部署goldengate 12.2

1. 创建golden os用户

2. 创建ogg软件安装目录/goldengate/gg12c

3. 编辑golden用户profile

Vi .bash_profile 添加如下内容:

export ORACLE_BASE=/u01/app/oracle

export ORACLE_HOME=/u01/app/oracle/product/11.2.0/dbhome_1

export ORACLE_SID=uatracdg --ACTIVE DATAGUARD ORACLE SID

export LD_LIBRARY_PATH=/goldengate/gg12c:$ORACLE_HOME/lib:$ORACLE_HOME/lib32 export OGG_HOME=/goldengate/gg12c

PATH=$PATH:$HOME/bin:$ORACLE_HOME/bin:/goldengate/gg12c:.

export PATH

cd $OGG_HOME

4. 下载goldengate 12.2 for linux 64bit版本

最新软件包名V100692-01.zip

5. 解压安装包

Unzip V100692-01.zip得到下列文件:

fbo_ggs_Linux_x64_shiphome

OGG-12.2.0.1.1-ReleaseNotes.pdf

OGG-12.2.0.1-README.txt

6. 编辑静默安装参数文件

cd /goldengate/fbo_ggs_Linux_x64_shiphome/Disk1/response

编辑response文件,更改下列参数

INSTALL_OPTION=ORA11g

SOFTWARE_LOCATION=/goldengate/gg12c

START_MANAGER=true

MANAGER_PORT=7801

DATABASE_LOCATION=/u01/app/oracle/product/11.2.0/dbhome_1

INVENTORY_LOCATION=/goldengate/gg12c/oraInventory

UNIX_GROUP_NAME=oinstall

7. 静默安装OGG

cd /goldengate/fbo_ggs_Linux_x64_shiphome/Disk1

./runInstaller -silent -responseFile /goldengate/fbo_ggs_Linux_x64_shiphome/Disk1/response/oggcore.rsp

8.添加表的附加日志

因为ADG是只读模式,添加附加日志需要更改数据字典,所以此操作需要在ggsci命令行中连接主库RAC进行

ggsci dblogin userid goldengate@uatrac passowrd

add trandata HADP.OGGT1

add trandata HADP.OGGT2

9.添加配置extract进程

add extract ext01, tranlog, begin yyyy-MM-dd HH:mm:ss

add exttrail ./dirdat/et, extract ext01

edit param ext01

EXTRACT ext01

setenv ( NLS_LANG="SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.ZHS16GBK" )

setenv ( ORACLE_SID=uatracdg )

userid goldengate, password golden123

exttrail ./dirdat/et

gettruncates

--dynamicresolution

discardfile ./dirrpt/discardext01.txt, append, megabytes 50

--DBOPTIONS ALLOWUNUSEDCOLUMN

--TRANLOGOPTIONS CONVERTUCS2CLOBS

EOFDELAY 3

getupdatebefores

TRANLOGOPTIONS MINEFROMACTIVEDG --FOR ADG

TABLE HADP.OGGT2;

TABLE HADP.OGGT1;

10.添加配置PUMP进程

add extract pup1, exttrailsource ./dirdat/et

add rmttrail ./dirdat/rt, extract pup1

Edit param pup1

extract pup1

setenv ( NLS_LANG="SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.ZHS16GBK" )

userid goldengate password golden123

rmthost 172.16.49.35, mgrport 7809, TCPBUFSIZE 5000000

rmttrail ./dirdat/rt

DYNAMICRESOLUTION

NUMFILES 3000

ALLOCFILES 200

passthru

TABLE HADP.OGGT2;

TABLE HADP.OGGT1;

四.在CDH上部署goldengate for big data 12.2

1. 创建golden os用户

2. 创建ogg软件安装目录/goldengate/gg12c

3. 编辑golden用户profile

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_80

PATH=$PATH:$HOME/bin

export PATH

export NLS_LANG=AMERICAN_AMERICA.ZHS16BGK

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH:/goldengate/gg12c:/usr/local/apache-maven-3.1.1/bin:. export

LD_LIBRARY_PATH=$JAVA_HOME/jre/lib/amd64/server:/goldengate/gg12c:/goldengate/gg12c/g gjava/resources/ggplugins/hdfs:.

export

CLASSPATH=/goldengate/gg12c/ggjava/*:/goldengate/gg12c/dirprm/*:/goldengate/gg12c/lib/*:/ etc/hadoop/conf/core-site.xml:/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml:/opt/cloudera/parcels/

CDH-5.6.0-1.cdh5.6.0.p0.45/lib/hadoop-hdfs/*:/opt/cloudera/parcels/CDH-5.6.0-1.cdh5.6.0.p0.4 5/lib/hadoop-hdfs/lib/*:/opt/cloudera/parcels/CDH-5.6.0-1.cdh5.6.0.p0.45/lib/hadoop/*:/

opt/cloudera/parcels/CDH-5.6.0-1.cdh5.6.0.p0.45/lib/hadoop/client/*:/goldengate/gg12c/dirpr m/*:/opt/cloudera/parcels/CDH-5.6.0-1.cdh5.6.0.p0.45/lib/hadoop/lib/*:.

export OGG_HOME=/goldengate/gg12c

4.下载ogg for big data

最新软件包V100447-01.zip

5.安装ogg for big data

解压在安装目录即可

6.创建子目录

Ggsci > create subdirs

7.配置管理进程MGR

Edit param mgr

PORT 7809

dynamicportlist 7820-7850

8.添加配置复制进程

将/goldengate/gg12c/AdapterExamples/big-data/hbase下文件copy到$OGG_HOME/dirprm下,编辑hbase.props

更改下列参数

gg.handler.hbase.hBaseColumnFamilyName=ID

gg.classpath=/etc/hbase/conf.cloudera.hbase:/opt/cloudera/parcels/CDH-5.6.0-1.cdh5.6.0.p0.45 /lib/hbase/*:/opt/cloudera/parcels/CDH-5.6.0-1.cdh5.6.0.p0.45/lib/hbase/lib/*:/opt/clou

dera/parcels/CDH-5.6.0-1.cdh5.6.0.p0.45/lib/hadoop/*:/opt/cloudera/parcels/CDH-5.6.0-1.cdh5.

6.0.p0.45/lib/hadoop/client/*:/goldengate/gg12c/dirprm/*:/opt/cloudera/parcels/CDH-5.6.

0-1.cdh5.6.0.p0.45/lib/hadoop/lib/*:.

ggsci>add replicat rhbase, nodbcheckpoint, exttrail ./dirdat/rt

ggsci>Edit param rhbase

REPLICAT rhbase

SOURCEDEFS ./dirsql/hdfs.sql

-- Trail file for this example is located in "AdapterExamples/trail" directory

-- Command to add REPLICAT

-- add replicat rhbase, exttrail AdapterExamples/trail/tr

setenv (NLS_LANG=AMERICAN_AMERICA.ZHS16GBK)

TARGETDB LIBFILE /goldengate/gg12c/libggjava.so SET property=/goldengate/gg12c/dirprm/hbase.props

REPORTCOUNT EVERY 1 MINUTES, RATE

GROUPTRANSOPS 10000

MAP HADP.OGGT2, TARGET HADP.OGGTEST,

RESOLVECONFLICT(INSERTROWEXISTS, (DEFAULT, OVERWRITE)),

COLMAP (ID=ID, COL1=COL1, COL2=COL2);

MAP HADP.OGGT1, TARGET HADP.OGGTEST,

RESOLVECONFLICT(INSERTROWEXISTS, (DEFAULT, OVERWRITE)),

COLMAP (ID=ID, COLA=COLA, COLB=COLB);

9.登陆HBASE创建测试表

创建namespace HADP:

hbase shell

create namespace ‘HADP’

list_namespace

describe_namespace‘HADP’

创建表:

create ‘HADP:OGGTEST’,’ID’,’COL1’,’COL2’,’COLA’,’COLB’查看表数据:

scan ‘HADP:OGGTEST’

10.查看OGG FOR BIG DATA日志

cd /goldengate/gg12c/dirrpt

more *hbase*.log

如何处理数据库中海量数据,以及处理数据库海量数据的经验和技巧

如何处理数据库中海量数据,以及处理数据库海量数据的经验和技巧 疯狂代码 https://www.360docs.net/doc/8b12377519.html,/ ?:http:/https://www.360docs.net/doc/8b12377519.html,/DataBase/Article11068.html 海量数据是发展趋势,对数据分析和挖掘也越来越重要,从海量数据中提取有用信息重要而紧迫,这便要求处理要准确,精度要高,而且处理时间要短,得到有价值信息要快,所以,对海量数据的研究很有前途,也很值得进行广泛深入的研究。 基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起,面对着超海量的数据,一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理,这样的误差不会很高,大大提 高了处理效率和处理的成功率。在实际的工作环境下,许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题,它的主要难点有以下几个方面:一、数据量过大,数据中什么情况都可能存在。 ;如果说有10条数据,那么大不了每条去逐一检查,人为处理,如果有上百条数据,也可以考虑,如果数据上到千万级别,甚至过亿,那不是手解决的了,必须通过工具或者程序进行处理,尤其海量的数据中,什么情况都可能存在,例如,数据中某处格式出了问题,尤其在程序处理时,前面还能正常处理,突然到了某个地方问题出现了,程序终止了。二、软硬件要求高,系统资源占用过高 对海量的数据进行处理,除了好的方法,最重要的就是合理使用工具,合理分配系统资源。一般情况,如果处理的数据过TB级,小型机是要考虑的,普通的机子如果有好的方法可以考虑,不过也必须加大CPU和内存,就象面对着千军万马,光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。三、要求很高的处理方法和技巧。 这也是本文的写作目的所在,好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累,也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法,但有通用的原理和规则。下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧:一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多,对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高,一般使用 Oracle或者DB2,微软公 司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域:数据库,数据仓库,多维数据库,数据挖掘,傲博知识库等相关工具也要进行选择,象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要, 例如Informatic,Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中,对每天6000万条的日志数据进行处理,使用SQL Server 2000需要花费6小时,而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。二、编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码,尤其在进行复杂数据处理时,必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要,这不仅仅是数据处理准确度的问题,更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法,包含好的处理流程,包含好的效率,包含好的异常处理机制等。三、对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要,例如针对按年份存取的数据,我们可以按年进行分区,不同的数据库有不同的分区方式 ,不过处理机制大体相同。例 如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下,而不同的文件组存于不同的磁盘分区下,这样将数据分散开,减小磁盘I/O,减小了系统负荷, 而且还可以将日志,索引等放于不同的分区下。四、建立广泛的索引 对海量的数据处理,对大表建立索引是必行的,建立索引要考虑到具体情况,例如针对大表的分组、排序等字段,都要建立相应索引,一般还可以建立复 合索引,对经常插入的表则建立索引时要小心,笔者在处理数据时,曾经在一个ETL流程中,当插入表时,首先删除索引,然后插入完毕,建立索引,并实施聚合 操作,聚合完成后,再次插入前还是删除索引,所以索引要用到好的时机,索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。五、建立缓存机制 当数据量增加时,一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败,例如,笔者在处理2亿条数据聚合操作时,缓存设置为100000条/Buffer,这对于这个级别的数据量是可行的。六、加大虚拟内存 如果系统资源有 限,内存提示不足,则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理,内存为

基于海量数据传输方式及融合研究

基于海量数据传输方式及融合研究 摘要本文简要的论述了海量数据传输方式及融合技术,将电力大数据通过高效、快速、安全的进行传输,以分布式消息机制进行数据交互和传输,从而达到数据快速交付及应用,满足不同业务层级人员的数据需求。基于以上的目标本文主要对数据传输技术和融合技术进行论述。 关键词电力;微服务;海量数据;技术难点;数据接口服务;文件传输接口;数据交互技术 Research on mass data transmission and fusion zhangxinyang,chenda The Information Centre of Yunnan power grid limited liability company,Kunming 650217 Abstract This paper briefly discusses the massive data transmission and fusion technology,the power of big data in an efficient,fast and secure transmission of data to the micro application services,so as to achieve rapid delivery of data and application,to meet the different levels of staff business data needs. Based on the above objectives,this paper mainly discusses the data transmission technology and fusion technology. Key words Electric power;Micro service;Massive data;Technical difficulties;Data interface service;File interface service;Data delivery technology 1 概述 电力行业在海量数据采集方面,目前着重单一领域的数据采集,电网及设备的状态运行数据、管理类数据、在线监测数据以及用户用电计量数据都未能进行数据统一规划,另外,针对外部的气象信息、宏观经济、用电舆情等数据也未纳入统一。 存在单一系统主数据完整性不足,各系统间数据单独采集、分散存储、独立应用等问题。 数据存储技术落后。目前面向结构化数据存储的关系型数据库已经不能满足相互电力大数据快速访问、大规模数据分析的需求,较难支撑电力业务的更专业应用需求。针对海量状态监测、用电计量等准实时数据,基于原有存储技术的落后都不能实现永久存储,电网中大量的历史数据都只能被定期转存并逐步清理,没有发挥出更多的价值[1]。

基于一种海量数据处理分析系统设计文档

中科基于一种海量数据处理分析 系统的设计文档 一、海量数据处理的背景分析 在当前这个信息量飞速增长的时代,业的成功已经越来越多地与其海量数据处理能力相关联。高效、迅速地从海量数据中挖掘出潜在价值并转化为决策依据的能力,将成为企业的核心竞争力。数据的重要性毋庸置疑,但随着数据的产生速度越来越快,数据量越来越大,数据处理技术的挑战自然也越来越大。如何从海量数据中挖掘出价值所在,分析出深层含义,进而转化为可操作的信息,已经成为各互联网企业不得不研究的课题。数据量的增长,以及分析需求的越来越复杂,将会对互联网公司的数据处理能力提出越来越高的要求、越来越大的挑战。但每一个场景都有其特点与功能,充分分析其数据特性,将合适的软件用在合适的场景下,才能更好地解决实际问题。 二、海量数据处理分析的特点 (一)、数据量大,情况多变 现在的数据量比以前任何时期更多,生成的速度更快,以前如果说有10条数据,繁琐的操作时每条去逐一检查,人为处理,如果有上百条数据,也可以考虑,如果数据上到千万级别,甚至过亿,那不是手工能解决的了,必须通过工具或者程序进行处理,尤其海量的数据中,情况多变,手工操作是完不成任务的。例如,数据中某处格式出了问题,尤其在程序处理时,前面还能正常处理,突然到了某个地方问题出现了,程序将会终止。海量数据处理系统的诞生是输入层每个神经元的输入是同一个向量的一个分量,产生的输出作

为隐藏层的输入,输出层每一个神经元都会产生一个标量结果,所以整个输出层所有神经元的输出构成一个向量,向量的维数等于输出层神经元的数目在人工神经网络模型中,各个神经元通过获取输入和反馈,相对独立地进行训练和参数计算。其拓扑结构的重要特点便是每一层内部的神经元之间相互独立,各个层次间的神经元相互依赖。 由于各个层次内部神经元相互独立,使得各个层次内部的神经元的训练可以并行化。但由于不同层之间的神经元具有相互依赖关系,因此各个层次之间仍然是串行处理的。可以将划分出的每一层内部的不同神经元通过map操作分布到不同的计算机上。各个神经元在不同的计算终端上进行训练,在统一的调度和精度控制下进行多个层次的神经元的训练,这样神经网络算法的训练就可以实现并行化。训练结束后,同样可以通过每层内节点的并行化处理快速地得到输出结果。在神经网络算法中,每层内的节点都可以进行并行化处理,并行化程度非常高。 (二)、软硬件要求高,系统资源占用率高 各种应用对存储系统提出了更多的需求,数据访问需要更高的带宽,不仅要保证数据的高可用性,还要保证服务的高可用性;可扩展性:应用在不断变化,系统规模也在不断变化,这就要求系统提供很好的扩展性,并在容量、性能、管理等方面都能适应应用的变化;对海量的数据进行处理,除了好的方法,最重要的就是合理使用工具,合理分配系统资源。一般情况,如果处理的数据过TB级,小型机是要考虑的,普通的机子如果有好的方法可以考虑,不过也必须加大CPU和内存,对电脑的内存、显卡、硬盘及网络都要求相对较高!其中对网络要求高的原因是因为其引入目前最前沿的“云端计算”好多东西都要从网络上调用;对硬盘要求是最高的,用SATA6.0的固态硬盘,对整机性能限制比较大的就是高速系统总线对低速硬盘传输,32位的系统,最大只能认到3.5G内存,就是说,不论你装几根内存条,装多大容量的内存条,你装8G的,它也只能用到3.5G,64位的系统就可以突破了这个限制。如果你的电脑配置不是特别高的话,XP是比较好的选择。32位的XP是最低要求。基于23G互操作测试生成23G互操作测试报告测试起始点时间、测试终止点时间、 3G网络驻留时间(秒)、2G网络驻留时间(秒)、3G覆盖总采样点、3G覆盖总采样点不同区间数量统计、3G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、2G覆盖总采样点、2G覆盖总采样点不同区间数量统计、2G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、3G到2G重选成功次数、2G到3G重选成功次数、3G到2G切换尝试次数、3G到2G切换成功次数、切换掉话次数和其它掉话次数。

海量数据处理小结

海量的数据处理问题,对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面: 一、数据量过大,数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据,那么大不了每条去逐一检查,人为处理,如果有上百条数据,也可以考虑,如果数据上到千万级别,甚至过亿,那不是手工能解决的了,必须通过工具或者程序进行处理,尤其海量的数据中,什么情况都可能存在,例如,数据中某处格式出了问题,尤其在程序处理时,前面还能正常处理,突然到了某个地方问题出现了,程序终止了。 二、软硬件要求高,系统资源占用率高。对海量的数据进行处理,除了好的方法,最重要的就是合理使用工具,合理分配系统资源。一般情况,如果处理的数据过TB级,小型机是要考虑的,普通的机子如果有好的方法可以考虑,不过也必须加大CPU和内存,就象面对着千军万马,光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。 三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在,好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累,也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法,但有通用的原理和规则。那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢,我把我所知道的罗列一下,以供大家参考: 一、选用优秀的数据库工具现在的数据库工具厂家比较多,对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高,一般使用Oracle或者DB2,微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域:数据库,数据仓库,多维数据库,数据挖掘等相关工具也要进行选择,象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要,例如Informatic,Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中,对每天6000万条的日志数据进行处理,使用SQL Server 2000需要花费6小时,而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。 二、编写优良的程序代码处理数据离不开优秀的程序代码,尤其在进行复杂数据处理时,必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要,这不仅仅是数据处理准确度的问题,更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法,包含好的处理流程,包含好的效率,包含好的异常处理机制等。 三、对海量数据进行分区操作对海量数据进行分区操作十分必要,例如针对按年份存取的数据,我们可以按年进行分区,不同的数据库有不同的分区方式,不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下,而不同的文件组存于不同的磁盘分区下,这样将数据分散开,减小磁盘I/O,减小了系统负荷,而且还可以将日志,索引等放于不同的分区下。 四、建立广泛的索引对海量的数据处理,对大表建立索引是必行的,建立索引要考虑到具体情况,例如针对大表的分组、排序等字段,都要建立相应索引,一般还可以建立复合索引,对经常插入的表则建立索引时要小心,笔者在处理数据时,曾经在一个ETL流程中,当插入表时,首先删除索引,然后插入完毕,建立索引,并实施聚合操作,聚合完成后,再次插入前还是删除索引,所以索引要用到好的时机,索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。 五、建立缓存机制当数据量增加时,一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败,例如,笔者在处理2亿条数据聚合操作时,缓存设置为100000条/Buffer,这对于这个级别的数据量是可行的。 六、加大虚拟内存如果系统资源有限,内存提示不足,则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理,内存为1GB,1个P4 2.4G的CPU,对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的,提示内存不足,那么采用了加大虚拟内存的方法来解决,在6块磁盘分区上分别建立了6个4096M的磁盘分区,用于虚拟内存,这样虚拟的内存则增加为4096*6 + 1024 = 25600 M,解决了数据处理中的内存不足问题。 七、分批处理海量数据处理难因为数据量大,那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理,然后处理后的数据再进行合并操作,这样逐个击破,有利于小数据量的处理,不至于面对大数据量带来的问题,不过这种方法也要因时因势进行,如果不允许拆分数据,还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的,都可以采用先分后合的方法,对数据进行分开处理。八、使用临时表和中间表数据量增加时,处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零,大表变小表,分块处理完成后,再利用一定的规则进行合并,处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要,如果对于超海量的数据,大表处理不了,只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作,可按

(重点学习)海量数据处理方法总结

海量数据处理方法总结 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,google,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

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

【精品】海量数据处理分析

海量数据处理分析 北京迈思奇科技有限公司戴子良 笔者在实际工作中,有幸接触到海量的数据处理问题,对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面: 一、数据量过大,数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据,那么大不了每条去逐一检查,人为处理,如果有上百条数据,也可以考虑,如果数据上到千万级别,甚至过亿,那不是手工能解决的了,必须通过工具或者程序进行处理,尤其海量的数据中,什么情况都可能存在,例如,数据中某处格式出了问题,尤其在程序处理时,前面还能正常处理,突然到了某个地方问题出现了,程序终止了。 二、软硬件要求高,系统资源占用率高。对海量的数据进行处理,除了好的方法,最重要的就是合理使用工具,合理分配系统资源。一般情况,如果处理的数据过TB级,小型机是要考虑的,普通的机子如果有好的方法可以考虑,不过也必须加大CPU和内存,就象面对着千军万马,光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。 三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在,好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累,也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法,但有通用的原理和规则。 那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢,我把我所知道的罗列一下,以供大家参考: 一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多,对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高,一般使用Oracle或者DB2,微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域:数据库,数据仓库,多维数据库,数据挖掘等相关工具也要进行选择,象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要,例如Informatic,Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中,对每天6000万条的日志数据进行处理,使用SQL Server 2000需要花费6小时,而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。 二、编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码,尤其在进行复杂数据处理时,必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要,这不仅仅是数据处理准确度的问题,更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法,包含好的处理流程,包含好的效率,包含好的异常处理机制等。 三、对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要,例如针对按年份存取的数据,我们可以按年进行分区,不同的数据库有不同的分区方式,不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下,而不同的文件组存于不同的磁盘分区下,这样将数据分散开,减小磁盘I/O,减小了系统负荷,而且还可以将日志,索引等放于不同的分区下。 四、建立广泛的索引 对海量的数据处理,对大表建立索引是必行的,建立索引要考虑到具体情况,例如针对大表的分组、排序等字段,都要建立相应索引,一般还可以建立复合索引,对经常插入的表则建立索引时要小心,笔者在处理数据时,曾经在一个ETL流程中,当插入表时,首先删除索引,然后插入完毕,建立索引,并实施聚合操作,聚合完成后,再次插入前还是删除索引,所以索引要用到好的时机,索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。

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 (3) 3.技术要求 (3) 4.大数据处理业务场景 (4) 5.大数据处理技术对比 (6) 5.1. MPP与H ADOOP&S PARK技术对比 (6) 5.2. H ADOOP&S PARK技术优势 (9) 5.3. H ADOOP框架对比 (10) 5.4. H ADOOP使用情况 (11) 5.5. H ADOOP血缘关系 (12) 5.6. 行业大数据应用场景对比分析 (17) 6.大数据处理参考架构 (19) 6.1. 参考架构 (19) 6.2. 与J AVA EE体系对比 (21)

6.3. 参考架构运行状态 (21) 7.总结与思考 (22) 附录:名词解释 (25)

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

史上最全的数据来源和数据分析平台

史上最全的数据来源(数据分析)平台 网站分析类: 百度指数- 以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台 Google趋势- 了解Google中热度上升的搜索 360指数- 基于360搜索的大数据分享平台 Alexa - 网站排名 Google Analytics - Google出品,可以对目标网站进行访问数据统计和分析百度统计- 百度推出的一款免费的专业网站流量分析工具 腾讯云分析- 是腾讯数据云,腾讯大数据战略的核心产品 移动应用分析类: 友盟指数- 以友盟海量数据为基础的观察移动互联网行业趋势的数据平台移动观象台- 20亿独立智能设备为依据,提供应用排行榜 ASOU趋势- 每日跟踪超过100万款应用,分析超过6亿条数据 蝉大师- App数据分析与ASO优化专家,应用与游戏推广平台 百度移动统计- 基于移动APP统计的分析工具 QuestMobile - 国内知名的移动大数据服务提供商 应用雷达- 专业的APP排行历史跟踪软件实时榜单排名分析 Appannie - 移动应用和数字内容时代数据分析和市场数据的行业领导者CQASO - 国内最专业的APP数据分析平台 媒体传播类: 微博指数 优酷指数 微票儿票房分析 BOM票房数据 爱奇艺指数 数说传播 百度风云榜 微博风云榜 爱奇艺风云榜 豆瓣电影排行榜 新媒体排行榜 品牌微信排行榜 清博指数 易赞- 公众号画像 电商数据类:

阿里价格指数 淘宝魔方 京东智圈 淘宝排行榜 投资数据类: Crunchbase - 一个免费的科技公司、技术行业知名人物和投资者相关信息的数据库 清科投资界- 风险投资,私募股权,创业者相关投资,私募,并购,上市的研究 IT桔子- 关注TMT领域创业与投资的数据库 创投库- 提供最全的投资公司信息 Angel - 美国创业项目大全 Next - 36kr子站,每天更新新产品介绍 Beta List - 介绍初创公司 金融数据类: 积木盒子- 全线上网络借贷信息中介平台 网贷中心- 告网贷行业危机,公正透明地披露网贷平台数据 网贷之家- P2P网贷平台排名 网贷数据- 网贷天下- 行业过去30天详细交易数据,网贷天下统计、发布,每天6点更新中国P2P网贷指数 零壹数据-专业互联网金融数据中心 大公金融数据 全球股票指数 爱股说-基金经理分析找股平台 私募基金管理人综合查询 中财网数据引擎 游戏数据: 百度网游风云榜 360手机游戏排行榜 360手游指数 CGWR排行榜 App Annie游戏指数 小米应用商店游戏排名 TalkingData游戏指数 游戏玩家排名&赛事数据 国家社会数据: 中国综合社会调查 中国人口普查数据 中国国家数据中心

大数据量,海量数据 处理方法总结

大数据量,海量数据处理方法总结 从目前大公司用的比较多的数据处理系统角度,你可以去看看关于Hadoop,Hbase,Hive的书,纯粹讲海量数据处理的没见过, https://www.360docs.net/doc/8b12377519.html,/~ullman/mmds.html,这个是关于海量数据挖掘的 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 google 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

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: 一是事务处理型操作都是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二是计算相对简单,一般只有少数几步操作组成,比如修改某行的某列; 三是事务型处理操作涉及数据的增、删、改、查,对事务完整性和数据一致性要求非常高。 四是事务性操作都是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成; 五是基于以上特点,索引是支撑事务型处理一个非常重要的技术。 在数据量和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。 在数据量和并发交易量增加情况下,一般可以采用ORALCE RAC集群方式或者是通过硬件升级(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的系统来解决本问题。

2 数据统计分析 数据统计主要是被各类企业通过分析自己的销售记录等企业日常的运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型的使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导的各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应的营销策略等。 数据统计分析特点包括以下几点: 一是数据统计一般涉及大量数据的聚合运算,每次统计涉及数据量会比较大。二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,目前越来越多的用户希望能做做到交互式实时统计; 传统的数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库的数据仓库技术。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的结构来实现高性能的数据统计分析,以支持可以通过下钻和上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度的统计分析。 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,基于内存计算的数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP的HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要是根据商业目标,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的规律和知识。

HCNA-BigData新版(无答案)

1、YARN 服务中,如果要给队列 QueueA 设置容量为 30%,应该配置那个参数? A、https://www.360docs.net/doc/8b12377519.html,er-limit-factor B、yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.minimum-user-limit-percent C、yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.capacity D、yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.state 2、判断题:FusionInsight 集群组网设计中,二层组网指集群内二层交换,集 群节点在一个子网里,适用节点数小于 200 的集群场景 3、FusionInsigh HD 系统中 HDFS 默认 Block Size 是多少? A、32M B、64M C、128M D、256M 4、FusionInsight Manager 会定时备份哪些数据?(多选) A、NameNode B、LDAP C、OMS D、DBService 5、某高校的 FusionInsight HD 集群中有 230 个节点,在进行集群规划时,下 列哪些进程应该部署在数据节点上?(多选) A、DataNode B、NameNode C、NodeManager D、RegionServer E、DBServer F、SolrServer 6、判断题:Spark 应用运行时,如果某个 task 运行失败则导致整个 App 运行 失败 7、Hbase 的数据文件 HFile 中一个 KeyValue 格式包含哪些信息?(多选) A、Key B、Value C、TimeStamp D、Key Type 8、安装 FusionInsight HD 的 Streaming 组件时,Nimbus 角色要求安装几个节点? A、1 B、2 C、3 D、4 9、FusionInsight HD 产品中,关于 Kafka 组件说法正确的有?(多选) A、删除 Topic 时,必须确保 Kafka 的服务配置 deleted.topic.enable 配置为ture B、Kafka 安装及运行日志保存路径为/srv/Bigdata/kafka/ C、ZooKeeper 服务不可用会导致 Kafka 服务不可用 D、必须使用 admin 用户或者 kafkaadmin 组用户进行创建 Topic 10、客户 IT 系统中 FusionInsight HD 集群有 150 个节点,每个节点 12 块磁盘(不做 RAID,不包括 OS 盘),每块磁盘大小 1T,只安装 HDFS,按照默认配置 最大可存储多少数据? A、1764TB B、1800TB C、600TB

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。

基于海量数据的数据分析方案设计

基于海量数据的数据分析方案设计 data analysis program design based on mass data 摘要:随着互联网,移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们来到了一个海量数据的时代。随着数据积累的越来越多,现在许多行业大多面临基于海量数据的分析问题,该文从基于海量数据挖掘的分析方法出发,利用河南省2005到2009年交通事故的数据,设计了一个数据分析方案。 关键词:海量数据,数据挖掘,回归模型,方案 Abstract: with the development of Internet, mobile Internet and development of Internet of things, nobody can deny that we come to a massive data era. As data accumulate more and more, many industries are facing problems based on large amounts of data analysis . This paper ibased on the analysis of mass data mining method of Henan province from 2005 to 2009, using the data of traffic accidents, designes a data analysis program. Key words: mass data, data mining, regression model, scheme 一、引言 随着信息技术的发展,人们积累的数据越来越多。事实上,数据本身是没有意义的,只有用以进行分析处理才真正起到作用。因此,可以说激增的数据背后更重要的是隐含的信息,人们希望能够对这些数据进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据。 海量数据是发展趋势,对数据分析和挖掘也越来越重要,从海量数据中提取有用信息重要而紧迫,这便要求处理要准确,精度要高,而且处理时间要短,得到有价值信息要快,所以,对海量数据的研究很有前途,也很值得进行广泛深入的研究。 在实际的工作环境下,许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题,它的主要难点有以下几个方面:数据量过大,数据中什么情况都可能存在;软硬件要求高,系统资源占用过高;要求很高的处理方法和技巧。 基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起,面对着超海量的数据,一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理,这样的误差不会很高,大大提高了处

大数据服务平台功能简介

大数据服务平台简介 1.1 建设目标 大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想,构建满足学校各部门信息化建设需求,进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。因此, 要建设大数据服务平台 主要包括综合查询,教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统计分析和数据采集终端(含数据录入及数据导入)。通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据,为学校的决策支持积累所需的分析数据,为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据,为学校的应用系统建设提供所需的公共数据。 1.2建设效益 协助领导决策、提供智能分析手段通过建设大数据服务平台:为校领导提供独特、集中的综合查询数据,使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况,有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。 为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息,使校领导能够全面掌握多方面的信息,有助于校领导提高决策的科学性和高效性(以往各部门向校领导提供的信息往往只从部门角度考虑,而校领导无法及时获取多方面的信息,无法及时做出决策)。为校领导提供丰富、全面的校情展示数据,使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等情况,有助于校领导制定学校未来发展战略。 为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表,包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。1.3 建设内容基于中心数据库,将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织,多层次、多维度的整合、挖掘和分析,从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等,为各级管理人员、校领导科学决策提供强有力的技术保障与数据支持。 1、信息查询 包括教职工信息查询和学生信息查询。

相关文档
最新文档