大数据平台介绍
大数据平台简介
大数据平台简介
大数据平台简介
目录
Hadoop生态系统 Hadoop主流厂商 HDFS MapReduce Hive Spark
Hadoop生态系统
Hadoop 1.0 V 2.0
Hadoop生态系统
Ambari （安装部署工具）
Zookeeper （分布式协调服务）
HDFS的基本结构之 NameNode
Namenode是一个中心服务器负责管理文件系统的命名空间 协调客户端对文件的访问 Namenode执行文件系统的命名空间操作例如打开、关闭、重命名文件和目录 记录每个文件数据块在各个Datanode上的位置和副本信息
HDFS元数据持久化
NameNode存有HDFS的元数据：主要由FSImage和EditLog组成 FSImage是元数据镜像文件 保存整个文件系统的目录树 数据块映射关系：文件与数据块映射关系DataNode与数据块映射关系 EditLog是元数据操作日志记录每次保存fsimage之后到下次保存之间的所有hdfs操作
HBase （分布式协数据库）
Oozie （作业流调度系统）
HDFS （分布式存储系统）
YARN （分布式计算框架）
MapReduce （离线计算）
Tez （DAG计算）
Spark （内存计算）
Hive
Pig
Mahout
Sqoop （数据库TEL工具）
Flume （日志收集）
……
……
HDFS－Hadoop Distributed
无法高效存储大量小文件
HDFS现在遇到的主要问题
分布后的文件系统有个无法回避的问题因为文件不在一个磁盘导致读取访问操作的延时这个是HDFS现在遇到的主要问题
Tempo大数据分析平台介绍
Tempo大数据分析平台介绍（Tempo-DataAnalysis）美林数据技术股份有限公司，专注数据价值发现，为客户提供大数据分析与利用产品和业务解决方案；重点与大家分享美林T empo大数据分析平台，会从平台概述、产品特点、应用价值和行业案例四个部分进行介绍。
第一部分产品概述“美林T empo大数据分析平台”，即T empo-DataAnalysis；是一款数据价值发现与利用平台，为客户提供专业、敏捷、易用的大数据分析挖掘与可视化展现的工具。
2015年12月12日北京中关村大数据日，美林T empo大数据分析平台正式发布。
T empo平台以数据增值为目标，为客户提供多种数据处理与分析方法，满足组织不同角色的数据价值挖掘和应用的需求。
T empo平台面向企业各级数据分析、数据价值利用人员，集数据可视化探索、数据深度分析、模型应用开发于一体的大数据平台。
平台首先能够实现对多数据源进行接入和处理；平台实现数据接入、数据处理、数据分析、结果应用等产品处理应用全过程；客户可以通过数据可视化方式进行直观分析，也能通过数据挖掘发掘数据中隐含的深度规律。
平台可面向企业领导、各级业务人员、技术人员共同使用；产品的核心理念就是“智能、互动、增值”；产品具备多种智能算法，可视化分析过程智能化，产品以可视交互的方式实现分析，产品不仅为客户节约成本、提高效率，更重要是为客户创造价值。
第二部分，产品特点，主要包括四个方面：第一个特点，基于大数据架构TEMPO平台基于大数据架构，支持分布式存储、分布式并行计算、内存计算。
支持Hadoop、Hive、Y arn、Spark、Zookeeper、Sqoop、Kafka、Python、Scala、Mesos、Chronos、hbase、T ez、Mongodb等多种大数据技术。
第二个特点，领先算法产品内嵌10种世界领先独创算法、19种经典算法。
在算法支持方面，美林独创的L1/2算法在高维问题分析中准确率比普通算法具有明显优势。
人大金仓大数据平台解决方案
人大金仓大数据平台解决方案引言在当今数字化时代，大数据已经成为了企业和组织的核心资源之一、然而，随着数据量的急剧增长和种类的多样化，许多企业面临着数据分析和管理的挑战。
人大金仓大数据平台旨在为企业提供一个全面、高效的解决方案，以便更好地利用和管理大数据，并从中获得商业价值。
一、背景介绍二、核心功能1.数据采集和整合：人大金仓大数据平台支持多种数据源的采集和整合，包括传统数据库、日志文件、传感器数据等。
通过自动化的数据采集和整合功能，将各种数据源中的数据统一为可分析的格式。
2.数据存储和管理：平台提供高效可靠的数据存储和管理功能，包括数据压缩、备份、恢复和权限管理等。
用户可以根据自己的需求选择不同的存储方式，如关系型数据库、分布式文件系统等。
3.数据分析和挖掘：平台内置了强大的数据分析和挖掘功能，包括数据可视化、机器学习、图像识别等。
用户可以通过简单的界面操作，快速进行数据分析和挖掘，从而发现隐藏在数据中的商业机会和趋势。
4.实时监控和预警：平台支持实时数据监控和预警功能，用户可以设置不同的监控指标和阈值，一旦数据出现异常，系统会立即发送预警通知。
这样，用户可以及时采取措施来避免潜在的风险和损失。
5.数据治理和合规性：平台提供完善的数据治理和合规性功能，包括数据脱敏、数据加密、权限控制等。
通过严格的数据访问控制和审计机制，保证数据的安全性和隐私性。
三、优势与价值1.高效节省成本：人大金仓大数据平台能够自动化地进行数据采集、整合和分析，无需耗费大量的人力和时间成本。
同时，通过优化数据存储和管理，减少了硬件设备和存储空间的需求，进一步节省了成本。
2.提高决策效果：平台提供了丰富的数据分析和挖掘功能，可以帮助用户从海量数据中挖掘出有用的信息和洞察力。
这将有助于用户做出更准确、更快速的决策，提高企业的竞争力。
3.管理风险和合规性：通过实时监控和预警功能，用户可以及时发现数据异常和风险，采取相应的措施来规避潜在的风险和损失。
大数据处理平台(完整版)
动态位置信息
位置数据规范化
更多…
热点分析
号码信息 用户信息 业务位置信息 更多信息
输出
标准的位置应用
基础统计分析 用户分类 更多…
谢谢！
对系统资源消耗严重。
数据采集面临巨大压力
接口单元名称
类别 数据量（天）
网络数据类信令
Gb/Gn接口 1.65T/Day
用户动态呼叫、短信、位置、 切换、开关机行为信息
A接口
3.3T/Day
WAP日志
WAP网关 300G/Day
…
…
…
1 运营商大数据背景 2 大数据平台介绍
3 应用案例
大数据平台规划
聚类
分类
信息统计
4
日志 汇总
用户 行为
网站
分类
访问 内容 主题
访搜问 索 关键 字
基础分 析能力
文本挖掘
数据挖掘
HIVE
HADOOP平台
云ETL 管理 应用 开发 应用 监控 应用 调度
M/R
ETL-基于流程的ETL工具
1. 云ETL基于Oozie工作流，提供ETL任务编排、任务调度、任务监控等功能。 2. 管理与监控提供平台应用层自管理能力，包含数据质量管理、安全管理、告警管理、日志管理、系统
设计更好的流量套餐、 终端和互联网业务
为用户精确地进行推荐， 及时地进行服务
更多…
用户的行为是什么
都是哪些用户在使用移 动互联网，都有什么样 的特征？ 都在干什么？ 行为模式如何？ 占用了多少资源或流量？ 对网络影响如何？ 如何牵引用户行为改变 对网络的影响？
实 现
互联网内容分析基础服务
输出
互联网内容抓取
大数据平台：HDP，CDH
⼤数据平台：HDP，CDH
HDP:
(1) 介绍：
HDP全称叫做Hortonworks Data Platform。
Hortonworks数据平台是⼀款基于Apache Hadoop的是开源数据平台，提供⼤数据云存储，⼤数据处理和分析等服务。
该平台是专门⽤来应对多来源和多格式的数据，并使其处理起来能变成简单、更有成本效益。
HDP还提供了⼀个开放，稳定和⾼度可扩展的平台，使得更容易地集成Apache Hadoop的数据流业务与现有的数据架构。
该平台包括各种的Apache Hadoop项⽬以及Hadoop分布式⽂件系统（HDFS）、MapReduce、Pig、Hive、HBase、Zookeeper和其他各种组件，使Hadoop的平台更易于管理，更加具有开放性以及可扩展性。
（2）平台架构：
CDH:
（1）介绍：
Cloudera版本（Cloudera Distribution Hadoop，简称“CDH”），还有其他的版本，⽬前中国公司我发现⽤的CDH版本较多。
（2）平台架构：
HDP与CDH对⽐：
tips:
1. CDH⽀持的存储组件更丰富
2. HDP⽀持的数据分析组件更丰富
3. HDP对多维分析及可视化有了⽀持，引⼊Druid和Superset
4. HDP的HBase数据使⽤Phoenix的jdbc查询；CDH的HBase数据使⽤映射Hive到Impala的jdbc查询，但分析数据可以存储Impala内部
表，提⾼查询响应
5. 多维分析Druid纳⼊集群，会⽅便管理；但可视化⼯具Superset可以单独安装使⽤
6. CDH没有时序数据库，HDP将Druid作为时序数据库使⽤。
BDS大数据安全平台产品介绍
不兼容的也可以通过日志格式说明和样例，2天实现编译支持
非我司出口设备场景：BDS与SAM联动收集ip与账户对应信息，并与第三方出口设备日志关联实现实名制留存和查询
超级日志版——实现实名制日志
我司出口设备场景：出口设备（RSR77、NGFW、EG、UAC等）与SAM联动实现实名制原始日志，并发送实名日志给BDS解析和标准化实现实名留存和查询
Hadoop
PB级以上数据，BDS使用Hadoop集群部署
描述
关系型数据库
分布式索引和存储引擎
分布式文件系统（HDFS)和分布式数据库（HBASE）
说明
1.严格遵循ACID特性，能保证数据很强的一致性
2.读写性能最慢
1.查询速度最快，特别是边写入边查询
2.集群部署最简易
1.支持最大量的数据
2.支持最广泛的分析方法
大数据安全平台解决之道——“看见”安全
大数据安全平台解决之道——兼容开放，看见“八方”
全网日志统一收集兼容第三方厂商
将原始日志标准化统一格式
STEP 1 统一收集并标准化海量数据，构建安全大数据仓库
大数据安全平台解决之道——大数据关联分析 “看见关键”风险
海量原始事件、漏洞进行大数据关联分析，直击要害问题
法律生效：2017年6月1日开始实施日志留存：“出口日志60天” 变为“整网日志6个月“适用对象：在中华人民共和国境内建设、运营、维护和使用网络，以及网络安全的监督管理，适用本法
政策变化——网络安全法
未按规定留存日志就是违法，属于行政案件重庆公安局网安总队已成功查出未留存日志的违法行为
大数据分析平台
大数据分析平台大数据分析平台是一种用于处理大规模数据集并提供有关数据的深入洞察的软件工具。
它可以匡助企业从海量的数据中提取有价值的信息，以支持决策制定、业务优化和市场预测等方面的工作。
一、平台概述大数据分析平台是一个集成为了数据存储、数据处理和数据可视化等功能的综合性工具。
它能够将各种来源的数据进行整合和处理，匡助用户发现数据中的模式、趋势和关联性，并以直观的方式展示分析结果。
平台通常由以下几个主要组件组成：1. 数据采集和存储：平台可以支持多种数据源的接入，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
数据可以通过批量导入、实时流式处理或者API接口等方式进行采集和存储。
2. 数据清洗和预处理：大数据通常存在着各种噪音和不完整的数据，平台可以提供数据清洗和预处理的功能，包括去除重复数据、填充缺失值、处理异常值等。
3. 数据分析和挖掘：平台提供了各种数据分析和挖掘算法，可以匡助用户发现数据中的模式、趋势和关联性。
常见的分析方法包括统计分析、机器学习、文本挖掘和图象分析等。
4. 数据可视化：平台可以将分析结果以可视化的方式展示，包括图表、地图、仪表盘等。
用户可以通过交互式的界面进行数据探索和分析，以便更好地理解数据和发现隐藏的信息。
5. 数据安全和权限管理：平台需要具备良好的数据安全性和权限管理机制，确保敏感数据不被未授权的人员访问和使用。
二、平台优势大数据分析平台具有以下几个优势：1. 处理海量数据：平台能够处理大规模的数据集，包括PB级别的数据。
它采用分布式计算和存储技术，可以充分利用集群资源，提高数据处理的效率和吞吐量。
2. 多样化的数据源：平台支持多种数据源的接入，包括关系型数据库、NoSQL 数据库、日志文件、传感器数据等。
用户可以方便地将不同来源的数据整合在一起进行分析。
3. 强大的分析能力：平台提供了丰富的数据分析和挖掘算法，包括统计分析、机器学习、自然语言处理等。
用户可以根据具体的需求选择适合的算法进行分析，从而获得准确的结果。
大数据Aster介绍
大数据Aster介绍1. 引言本文档旨在详细介绍大数据处理平台Aster的相关信息。
通过阅读本文，您将了解到Aster的基础概念、功能特点以及使用方法。
2. Aster简介2.1 定义：Aster是一种用于存储和分析海量结构化和非结构化数据的开源软件。
2.2 特点：- 支持并行计算：可以同时运行多个任务，并且能够自动进行负载均衡。
- 高可扩展性：支持水平扩展，可以根据需求增加节点来提高系统容量与性能。
- 处理复杂查询：具备强大而灵活的查询语言，适合处理各类复杂业务场景下需要对庞大数据集进行分析挖掘等操作。
3. 功能模块3.1 数据导入与导出模块：描述如何将外部数据引入到Aster中，并从中输出结果或者保存至其他目标位置。
3.2 数据管理模块：包括创建表格、索引建立、权限设置等数据库管理相关内容。
4.核心技术组成分布式文件系统（DFS）: 提供高效稳定地存储服务；并行执行器(PE) : 负责任务的并行执行；数据分发器（Data Distributor）: 负责数据在各个节点间的传输与共享。
5. 使用方法5.1 安装和配置：提供了详细的安装指南，包括软件、环境准备以及相关依赖项等。
5.2 建立数据库表格：指导用户如何创建适合自己业务需求的数据库表格，并进行相应设置。
6.附件- 用户手册：提供更加详尽全面地使用说明文档。
7.法律名词及注释- 大数据：指规模庞大且复杂多变、无法用常规工具处理或管理的海量信息资源。
- 开源软件：是一种可以让任何人查看其原始代码、学习它运作方式并改进它而不受限制条件约束的计算机程序。
大数据平台简介(浪潮)
2
目录
一．Hadoop生态系统 二．Hadoop主流厂商
三．HDFS
四．MapReduce
五．Hive
六．Spark
3
Hadoop生态系统
Hadoop 1.0 V 2.0
4
Hadoop生态系统
5
Ambari
（安装部署工具）
Oozie
（作业流调度系统）
Sqoop
（数据库TEL 工具）
所以可以理解为hadoop是一个框架，HDFS是hadoop中的一个部件。
HDFS背景介绍
28
随着数据量越来越大， 在一个操作系统管辖的范围存不下了， 那 么就 分配到更多的操作系统管理的磁盘中， 但是不方便管理和维 护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文 件管理系统。
分布式文件系统：一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件 系统，可以让多个机器上的多个用户分享文件和存储空间。
HBase－NoSQL数据库
10
Hive－hadoop的数据仓库
11
Pig－大规模数据分析平台
12
Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处
理的MapReduce运算。Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简单的
20
Hortonworks Data Platform (HDP)
21
MapR Converged Data Platform
22
Hadoop主流厂商比较
23
开源
开源
开源
管理 管理
完全开源 收取服务费
大数据平台简介
Apache pig是用来处理大规模数据的高级查询语言，配合Hadoop使用，
可以在处理海量数据时达到事半功倍的效果，比使用Java，C++等语言编写 大规模数据处理程序的难度要小N倍，实现同样的效果的代码量也小N倍。
A = LOAD 'a.txt' AS (col1:chararray, col2:int, col3:int, col4:int, col5:double, col6:double); B = GROUP A BY (col2, col3, col4); C = FOREACH B GENERATE group, AVG(A.col5), AVG(A.col6); DUMP C;
File system：文件系统是操作系统用于明确磁盘或分区上的文 件的方法和数据结构；即在磁盘上组织文件的方法。也指用于 存储文件的磁盘或分区，或文件系统种类。
Hadoop和HDFS的关系
27
Hadoop 是一个以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的，能够对大量 数据进行分布式处理的系统框架。 HDFS是Hadoop兼容最好的标准级文件系统，因为Hadoop是一个综合性 的文件系统抽象，所以HDFS不是Hadoop必需的。
大数据平台简介
2
目录
一．Hadoop生态系统 二．Hadoop主流厂商
三．HDFS
四．MapReduce
五．Hive
六．Spark
3
Hadoop生态系统
Hadoop 1.0 V 2.0
4
Hadoop生态系统
5
Ambari
（安装部署工具）
Oozie
（作业流调度系统）
Sqoop
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
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全面支持海量复杂数据，构建高质量统一企业大数据仓库
企业异构数据源 设备数据
• 数据源：
日志、 设备参数、操作
数据资产管理 零售数据
• 数据源：
ERP、Salesforce，Excel
业务数据
• 数据源：
ERP、CRM，SCM，EAI
• 数据类型：
PB级非结构化数据
• 数据类型：
TB级结构化数据
• 数据类型：
PB级异构数据
统一数据 清洗加载
数据质量 保证
智能工厂数据
• 数据源：
PLM、 MES、DCS，CAM
供应商数据
• 数据源：
ERP、SRM，SCM
公开数据
• 数据源：
政府网站、社交媒体等。
异构数据 自动适配
大数据平台
传统数据仓库
UNIX小型机
大数据平台
大数据平台
X86集群
UNIX小型机
X86集群
X86集群
大数据平台定位： 属于数据仓库的补充系统 特点： 规模小，大数据创新试点 传统数据仓库
大数据平台定位： 分担数据仓库的存储和计算压力 特点： 大数据平台逐渐成为业务分析中心
大数据平台定位： 支持企业所有数据计算、分析和应用。 特点： 企业真正成为数据驱动的企业
复杂计算
• • 全图形化的任务调度工 具，可每日处理上万个 独立的数据计算任务 內嵌数据质量校验能力， 简化ETL任务的开发工 作量
——数据大文件加载抗压测试对比——
LEAP 某厂商 主流云平台
基于TPC-DS，2016
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全图形化的计算平台，便捷的大数据系统管理和运维
• 一站式图形化界面完成大数据集群的安装，升级，系统监控的工作，简化管理 • 创建各种大数据任务和查询操作全部图形化完成，无需命令行入口 • 支持丰富的开源扩展，图形化添加近百个高质量组件，全面支持和管理各种大数据业 务场景
查询性能
• • 100%兼容SQL 2003， SQL 99和PL/SQL 动态选择合适的数据 源和计算引擎执行查 询请求，相对HUE查 询性能提升10x
平台性能评测
——数据查询测试对比——
LEAP 某厂商 主流云平台
LEAP
实时处理性能
• • 率先支持Spark 2.0， 实时性能提升5x 全面支持MPP业务 场景，10x优于传统 数据仓库
架构与分析跨界阵营 大数据开源阵营 数据源与API阵营
5
大数据技术开始替换传统数据仓库，企业商业智能升级
竞争优势
什么是可能发生的最好的？
优化
接下来会发生什么?
预测模型
如果这些趋势继续会怎样?
预测
通过预测型分析，构建敏 捷型企业，快速响应用户 需求
为什么会发生?
解析和分割 仪表板 记分卡
发生了什么?
模式创新
餐饮 旅游
社会效应
• 用户舆情和突发事件监 测
• 城市规划优化
• 政务流程优化
政府
零售
• 竞品分析 • 社交媒体热点追踪 • 人流热度和影响分析
运输
• 交通路径规划
7
企业大数据分析平台（LEAP）
提供从大数据采集到商业价值呈现的一体化解决方案
数据
价值
01
数据：整合各方数据，沉淀业务知识，LEAP将为客户提供
丰富的数据接口与强大的数据资源整合能力。
平台：LEAP将为客户提供安全可靠的分布式的大数据平台，
05
LEAP
平台
02
解决了海量数据的计算，存储实时数据计算等问题。
管理：参与到企业运营的各环节，通过对业务数据的分析，
发现各种规律趋势，为策略制定提供参考依据。
运维：LEAP提供集中的运维管控组件，实现从设备到服务
运维
04
管理
03
的全方位监控、管理和扩展。
价值：联想提供端到端的大数据服务，旨在发现数据潜在价
值，帮助客户通过大数据解决商业问题，与客户共同成长。
8
大数据分析平台（LEAP）全景图
大数据分析应用套件 Nash 大数据能力开放平台 Gauss
Big Data as a Service
分析武库
资源开放
保险
• 征信报告 • 险种定制和费用优化 • 企业和产品保险 • • 反欺诈和反洗钱 小额贷款授信
资源置换 • 产品在线销售 • 互联网营销 • 舆情热点追踪 交叉营销 • 餐饮选址 • 餐饮个性化推荐
银行Leabharlann • 产品在线销售互联网
医疗
• 健康个性化需求
• 就诊便利举措
• 疫情监测
大数据商业
直接变现 • 景区人流预警 • 旅游产品推荐 • 高端人群营销
数据工厂
大数据计算平台 Descartes
大数据技术整合与深度优化
数 据 资 产 管 理 平 台
系 统 运 维 监 控 中 心 Architon
9
Euler
软硬件一体化优化，突破计算平台性能瓶颈
批量处理性能
• • 专利的智能调度技术， 提升Hadoop计算效 能5x~20x 虚拟大数据系统，简 化异地数据中心的数 据同步
——《工业4.0白皮书》，IBM全球研究院
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海量数据，80%非结构化，给商业分析和价值体现带来的挑战
数据类型 数据结构
数据增长
数据大小 数据明细 数据存储
3
全球大数据阵营分析
大数据基础架构阵营
大数据分析阵营
大数据应用阵营
4
全球大数据阵营分析
企业级大数据分析平台（LEAP）
大数据“智慧”贯穿始终，是工业4.0时代企业的核心资产
工业是实体经济的核心，各国积极部 署工业4.0
• • • • 德国：《工业4.0战略》 美国：《先进制造业国家战略计划》 英国：《英国工业2050战略》 法国：《新工业法国》
通过各类技术的共同作用，充分把握新工业时代下信 息资源带来的机遇，以数据洞察为核心驱动力，贯穿 参与者、产品与生产，实现跨界和全球化互联互通的 协同，形成集制造和服务为一体的全球化价值网络。
系统入口
系统监测
任务调度
• 全图形化的任务调度工具，可每日处理全球来自数百个数据分析人员的上万个独立的数据计算任务
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具备灵活多样的部署形态，满足不同规模企业的系统架构
专业探索分析集市
混搭双中心
新型探索分析/传 统分析应用
企业级大数据中心
传统分析应用
新型探索分析
传统分析应用
探索分析/传统分析应用
传统数据仓库
下钻查询 即席报告
问题究竟出在哪里?
数量, 频率, 地点 标准报告 发生了什么？
通过诊断型分析，发现企 业流程的问题，提出改进 建议
智能程度
6
通过跨领域产业互联，结合大数据优化商业运作模式
• 客户留存 • 高端用户营销 • 系统监控和优 化
制造 公共事业
• 产品销售和营销 • 供应链金融
• 产品持续改进