关于大数据架构与关键技术
市场监管大数据平台架构设计及关键技术探讨
SYS SECURITY 系统安全摘要：机构改革后，新成立的市场监管部门综合了原质监、工商、食药监、物价、知识产权等部门的职能，而原各部门由总局建设或自建的信息化系统也面临着技术改革和职能整合的要求。
论文从架构设计、建设原则及关键技术三方面，针对如何通过大数据平台的建设来实现数据融合驱动业务融合、系统融合，从而实现“智慧市场监管”进行了探讨。
关键词：市场监管；大数据平台；架构设计；数据采集；数据融合一、市场监管大数据平台架构在新的大数据驱动方式下，政府职能系统可以实现从原有的业务驱动向数据驱动的转变[1]，原来横向分布在各个处室、各个部门，纵向分布在各个条线、各级机关的分散设计架构，现在可以基于数据驱动转变为包含顶层设计的统一架构，从而满足“横向到边、纵向到底”的融合需求，完成对原始数据的直接采集并进而实现数据的加工、汇总、融合、应用[2]。
各级用户在实时共享数据的同时，也大大提升大数据平台数据融合应用的整体水平。
因机构改革，融合原质监、工商、食药监、物价、知识产权等部门而成立的市场监管部门也面临着职能融合和系统整合的难题[3]。
因而本文将上述系统设计理念应用于市场监管统一系统的构建上来，提出如图1所示市场监管大数据平台的架构设计思路。
图1市场监管大数据平台架构视图市场监管大数据平台整体架构具体可以从以下三个方面落地：一是构建以系统整合和数据共享为基础的市场监管信息化基础设施，实现基础设施集约建设、统一管理；二是构建以监管对象的基本信息库为基础，以汇聚各部门监管信息、互联网涉企信息为辅助的大数据平台，实现各级监管部门之间、监管部门与其他部门之间、监管部门与企业之间的数据资源汇聚和共享；三是构建以保障市场监管五大领域安全，即以社会关注关切为导向，以重点专项检查为补充的风险预警系统，利用大数据技术手段，实现对数据资源的统一管理、分析和利用，探索以信息归集共享为基础、以信息公示为手段、以信用管理为核心的新型监管数据应用模式[4]。
大数据整体架构
引言概述：大数据整体架构是指在数据采集、存储、处理和分析的过程中，所采用的系统设计和组织结构。
本文将探讨大数据整体架构的五个关键点，包括数据采集与清洗、数据存储与管理、数据处理与分析、数据访问与共享、以及数据安全与隐私保护。
正文内容：一、数据采集与清洗1.采集来源的多样性：从数据库、互联网、传感器等不同来源收集数据。
2.数据质量的保障：通过数据清洗和预处理，降低数据中的噪声和错误。
3.实时数据处理：采用流式数据处理技术，能够对数据进行实时处理和反应。
二、数据存储与管理1.分布式存储系统：采用分布式文件系统或分布式数据库来存储海量数据。
2.数据库选择与优化：选择适合场景的数据库，并进行索引优化和分区管理。
3.数据备份与恢复：实施数据备份策略和周期性恢复实验，保障数据安全。
三、数据处理与分析1.分布式数据处理框架：采用Hadoop、Spark等分布式计算框架，进行并行计算。
2.数据挖掘与机器学习：利用数据挖掘和机器学习算法，发现数据中隐藏的模式和规律。
3.实时数据分析：采用实时计算引擎，能够对实时数据进行快速分析和决策。
四、数据访问与共享1.数据集成与交换：通过ETL工具和Web服务，实现不同系统间数据的集成和交换。
2.数据可视化与报表：利用可视化工具和报表系统，将数据转化为易读的图表和报表。
3.开放数据接口：提供API和数据开放平台，使得外部系统能够访问和共享数据。
五、数据安全与隐私保护1.数据加密技术：对敏感数据进行加密存储和传输，确保数据的机密性和完整性。
2.访问控制与权限管理：设定精细的访问权限，限制数据的访问和修改。
3.数据隐私保护：采用数据脱敏和匿名化技术，保护用户的隐私信息。
总结：大数据整体架构是实现大数据处理与分析的关键要素，通过数据采集与清洗、数据存储与管理、数据处理与分析、数据访问与共享以及数据安全与隐私保护五个关键点的阐述，可以确保大数据系统的高效运行和数据质量的保障。
在未来的大数据时代中，不断优化和演进的大数据整体架构将成为数据驱动决策和创新的基石。
大数据发展概述及关键技术
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会管理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
近年来，我国政府、企业、科研机构都投入了大量的精力开展大数据相关的研究工作，大数据在政策、技术、产业、应用等方面均获得了长足发展。
大数据是信息化发展的新阶段。
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会管理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。
近年来大数据在政策、技术、产业、应用等多个层面都取得了显著发展。
在政策层面，大数据的重要性进一步得到巩固。
党的十九大提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，深刻分析了我国大数据发展的现状和趋势，对我国实施国家大数据战略提出了更高的要求。
在技术层面，以分析类技术、事务处理技术和流通类技术为代表的大数据技术得到了快速的发展。
以开源为主导、多种技术和架构并存的大数据技术架构体系已经初步形成。
大数据技术的计算性能进一步提升，处理时延不断降低，硬件能力得到充分挖掘，与各种数据库的融合能力继续增强。
在产业层面，我国大数据产业继续保持高速发展。
权威咨询机构 Wikibon 的预测表示，大数据在 2022 年将深入渗透到各行各业。
在应用层面，大数据在各行业的融合应用继续深化。
大数据企业正在尝到与实体经济融合发展带来的“甜头”。
利用大数据可以对实体经济行业进行市场需求分析、生产流程优化、供应链与物流管理、能源管理、提供智能客户服务等，这非但大大拓展了大数据企业的目标市场，更成为众多大数据企业技术进步的重要推动力。
随着融合深度的增强和市场潜力不断被挖掘，融合发展给大数据企业带来的益处和价值正在日益显现。
在利用大数据提升政府管理能力方面，我国在 2022 年出台了《政务信息系统整合共享实施方案》、《政务信息资源目录编制指南(试行)》等多项政策文件推进政府数据汇聚、共享、开放，取得了诸多发展。
大数据的关键技术及其应用场景
大数据的关键技术及其应用场景大数据是当今信息时代的重要产物，它以庞大的数据量、多样的数据类型和高速的数据处理能力为特征，对各个领域的发展起到了重要的推动作用。
而大数据的关键技术则是支撑大数据应用的基础，下面将介绍几个关键技术及其应用场景。
一、数据采集与存储技术数据采集是大数据应用的第一步，而数据存储则是保障数据的可靠性和高效性的重要环节。
在数据采集方面，传感器技术的发展使得各种设备和系统能够实时采集和传输各类数据，如温度、湿度、压力等。
而在数据存储方面，分布式文件系统和分布式数据库技术的应用，能够将海量的数据存储在多个节点上，提高数据的可靠性和访问效率。
二、数据清洗与预处理技术由于大数据的来源多样且数据质量参差不齐，因此需要对数据进行清洗和预处理，以提高数据的准确性和可用性。
数据清洗技术主要包括去重、填充缺失值、异常值处理等操作，而数据预处理技术则包括数据标准化、特征选择、降维等操作。
这些技术的应用场景包括金融风控、医疗诊断、智能交通等领域。
三、数据挖掘与分析技术数据挖掘是从大数据中发现隐含模式、规律和知识的过程，而数据分析则是对数据进行统计和推理，为决策提供支持。
数据挖掘技术包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等方法，而数据分析技术包括统计分析、机器学习、人工智能等方法。
这些技术的应用场景包括市场营销、舆情分析、智能推荐等领域。
四、数据可视化与交互技术大数据的特点是数据量庞大且多样，如何将数据转化为可视化的图表和图像，以方便用户理解和分析，是数据可视化技术的核心任务。
数据可视化技术主要包括图表绘制、地理信息展示、虚拟现实等方法。
此外，交互技术也是数据应用中的重要环节，通过人机交互的方式，使用户能够方便地查询、分析和操作数据。
这些技术的应用场景包括数据报表展示、智慧城市、虚拟现实游戏等领域。
五、数据安全与隐私保护技术随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护问题也日益突出。
数据安全技术主要包括数据加密、访问控制、防火墙等方法，而隐私保护技术则包括数据匿名化、脱敏处理、隐私保护算法等方法。
大数据关键技术有哪些(一)
大数据关键技术有哪些（一）引言概述：随着大数据时代的到来，大数据的处理和分析成为业务领域中的一个重要挑战。
为了应对这一挑战，大数据关键技术得以发展和应用，以提供高效的数据处理和分析解决方案。
本文将介绍大数据关键技术的第一部分。
正文内容：一、数据存储技术1. 分布式文件系统：如Hadoop Distributed File System （HDFS），提供高可靠性和可伸缩性的文件存储方案。
2. 列式存储：将数据按照列存储，提高数据压缩率和查询效率。
3. 内存数据库：将数据存储在内存中，提高数据读写速度。
二、数据处理技术1. 批处理：通过将数据划分为批次进行处理，适用于对历史数据进行分析。
2. 流式处理：实时处理数据流，适用于对实时数据进行分析和决策。
3. 图计算：通过图的结构和算法进行大规模数据的分析和计算。
三、数据挖掘技术1. 分类与预测：通过训练模型对数据进行分类和预测，如决策树、支持向量机等。
2. 聚类分析：发现数据中的相似性，将数据聚集在一起形成群组，如k-means算法等。
3. 关联规则挖掘：挖掘数据中的关联关系，如购物篮分析、关联规则算法等。
四、数据可视化技术1. 图表可视化：通过绘制图表展示数据分布和趋势，如折线图、柱状图等。
2. 地理可视化：将数据在地理空间上进行可视化展示，如地图、热力图等。
3. 交互可视化：与用户进行交互，让用户自由探索数据，如可拖动、可放大缩小等。
五、数据安全与隐私保护技术1. 数据加密：对数据进行加密处理，确保数据传输和存储的安全。
2. 访问控制：限制用户对数据的访问权限，确保数据的隐私性。
3. 匿名化处理：对数据进行脱敏处理，保护用户的隐私。
总结：本文介绍了大数据关键技术的第一部分，包括数据存储技术、数据处理技术、数据挖掘技术、数据可视化技术以及数据安全与隐私保护技术。
这些技术在大数据时代的应用中发挥着重要作用，为数据处理和分析提供了有效的解决方案。
在后续的文章中，将继续探讨大数据关键技术的其他方面。
大数据的概念及关键技术
大数据的概念及关键技术大数据是指规模巨大、复杂度高、更新速度快的数据集合，这些数据量级通常超出了传统数据库处理能力的范围。
大数据不仅包括结构化数据（例如数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
大数据的特点通常可以归纳为"4V"，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样性）和Value（价值）。
关键技术：1.分布式存储系统：大数据处理通常需要分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和云存储系统，用于存储大规模数据并提供高可靠性和可扩展性。
2.分布式计算框架：为了高效地处理大规模数据，分布式计算框架如Apache Hadoop、Apache Spark等被广泛应用。
这些框架能够在多个计算节点上并行执行任务，提高计算效率。
3.数据挖掘和机器学习：大数据中蕴藏着大量有用的信息，数据挖掘和机器学习算法被用于从大数据中提取模式、规律和洞察，用于支持决策和预测。
4.实时数据处理：大数据处理不仅关注离线批处理，还强调实时数据处理。
流式处理框架如Apache Flink和Apache Kafka允许在数据产生的同时进行实时处理。
5.NoSQL数据库：针对大数据的非结构化和半结构化数据，NoSQL 数据库（如MongoDB、Cassandra、Redis）提供了高度可伸缩、灵活的数据存储解决方案。
6.数据安全和隐私保护：随着大数据的应用增加，数据安全和隐私保护变得尤为重要。
加密技术、访问控制、身份验证等手段用于确保大数据的安全性。
7.数据可视化：数据可视化工具帮助用户更好地理解大数据，通过图表、图形和仪表板等方式直观地展示数据，帮助做出更明智的决策。
8.云计算：云计算提供了弹性和可伸缩的计算资源，支持大数据处理任务。
云服务商如AWS、Azure、Google Cloud提供了大量用于大数据处理的服务。
9.边缘计算：随着物联网的发展，大量数据在产生的同时需要在边缘设备上进行处理，以减少数据传输延迟和网络带宽的压力。
“大数据”的关键技术
“大数据”的关键技术在当今数字化的时代，大数据已经成为了一个热门话题，它正在改变着我们的生活和工作方式。
大数据不仅仅是大量的数据，更是一种能够从海量数据中提取有价值信息和洞察的能力。
而要实现这一能力，离不开一系列关键技术的支持。
首先，数据采集技术是大数据处理的第一步。
它就像是为大数据这座大厦打下坚实的地基。
在各种数据源中，包括传感器、网络日志、社交媒体、企业系统等等，数据以不同的形式和格式存在着。
数据采集技术需要能够高效地从这些来源中获取数据，并确保数据的准确性和完整性。
比如说，在物联网领域，大量的传感器设备不断产生着数据。
如何实时、稳定地采集这些数据就是一个挑战。
又比如，在网络爬虫技术中，如何准确地抓取网页中的有用信息，同时避免陷入非法或不适当的内容，也是数据采集需要解决的问题。
接下来是数据存储技术。
想象一下，如果把采集到的海量数据比作货物，那么数据存储就是一个巨大的仓库。
传统的关系型数据库在面对大数据时往往显得力不从心，因此出现了许多新型的数据库技术。
分布式文件系统，如 Hadoop 的 HDFS，能够将数据分散存储在多个节点上，实现大规模数据的存储和处理。
NoSQL 数据库，如MongoDB、Cassandra 等，具有灵活的数据模型和高扩展性，适用于处理非结构化和半结构化的数据。
数据处理技术则是大数据的核心环节之一。
就像对采集和存储的原材料进行加工一样，数据处理技术能够将原始数据转化为有价值的信息。
MapReduce 是一种经典的大数据处理框架，它将复杂的任务分解为多个小的子任务，在多个节点上并行执行，大大提高了处理效率。
而Spark 则是一种更先进的大数据处理引擎，它在内存中进行计算，速度更快，能够支持更复杂的数据分析和机器学习任务。
数据清洗也是数据处理中不可或缺的一部分。
采集到的数据往往存在着缺失值、错误值、重复数据等问题。
数据清洗技术能够去除这些噪声，提高数据的质量，为后续的分析提供可靠的数据基础。
基于大数据的数据分析系统架构
基于大数据的数据分析系统架构随着大数据技术的不断发展和应用场景的不断扩张，数据分析在各个行业中的重要性日益凸显。
基于大数据的数据分析系统架构的设计和实现，对于实现高效、准确和智能化的数据分析具有关键性的作用。
本文将介绍基于大数据的数据分析系统架构的基本概念、关键技术和实现方法。
一、基本概念基于大数据的数据分析系统架构是指利用大数据技术和算法对海量、多样化和高维度的数据进行处理、分析和挖掘的系统。
它将数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等环节进行整合，实现对数据的快速、准确和全面的分析。
二、关键技术1. 数据采集数据采集是基于大数据的数据分析系统架构中的第一步，它的目标是获取到丰富、完整和高质量的数据。
常用的数据采集技术包括网络爬虫、传感器网络、社交媒体数据收集等。
同时，为了确保数据的安全性和完整性，还需要加入数据验证、去重和清洗等环节。
2. 数据存储数据存储是基于大数据的数据分析系统架构中的关键环节，它需要处理海量的数据，并保证数据的可靠性和可扩展性。
常用的数据存储技术包括分布式文件系统、关系型数据库、NoSQL数据库等。
此外，为了更好地支持数据的并行处理和查询，数据存储还需要进行数据分区和索引设计。
3. 数据处理数据处理是基于大数据的数据分析系统架构中的核心环节，它需要对大规模的数据进行分析、挖掘和建模。
常用的数据处理技术包括数据清洗、数据预处理、数据挖掘、机器学习和深度学习等。
此外，为了能够处理实时数据和流式数据，数据处理还需要结合实时计算和流计算技术。
4. 数据可视化数据可视化是基于大数据的数据分析系统架构中的重要环节，它将分析结果通过图表、地图、仪表盘等形式展现给用户，以便用户更好地理解和利用数据。
常用的数据可视化技术包括数据图表库、GIS技术、可视化工具等。
此外，为了实现交互式查询和多维度分析，数据可视化还需要具备高性能和高效能。
三、实现方法基于大数据的数据分析系统架构的实现可以采用多种方法，下面介绍一种常见的实现方法。
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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、对敏感信息进行转换和清洗、创建数据源的元数据及访问策略、访问控制、通过软件的可编程接口接口实现推或拉式的数据访问、发布数据可用及访问方法的信息等。
数据提供者通常需要为各种数据源（原始数据或由其它系统预先转换的数据）创建一个抽象的数据源，通过不同的接口提供发现和访问数据功能。
这些接口通常包括一个注册表，使得大数据应用程序能够找到数据提供者、确定包含感兴趣的数据、理解允许访问的类型、了解所支持的分析类型、定位数据源、确定数据访问方法、识别数据安全要求、识别数据保密要求以及其他相关信息。
因此，该接口将提供注册数据源、查询注册表、识别注册表中包含标准数据集等功能。
针对大数据的4V特性和系统设计方面的考虑，暴露和访问数据的接口需要根据变化的复杂性采用推和拉两种软件机制。
这两种软件机制包括订阅事件、监听数据馈送、查询特定数据属性或内容，以及提交一段代码来执行数据处理功能。
由于需要考虑大数据量跨网络移动的经济性，接口还可以允许提交分析请求（例如，执行一段实现特定算法的软件代码），只把结果返回给请求者。
数据访问可能不总是自动进行，可以让人类角色登录到系统提供新数据应传送的方式（例如，基于数据馈送建立订阅电子邮件）。
（3）大数据应用提供者大数据应用提供者在数据的生命周期中执行一系列操作，以满足系统协调者建立的系统要求及安全和隐私要求。
大数据应用提供者通过把大数据框架中的一般性资源和服务能力相结合，把业务逻辑和功能封装成架构组件，构造出特定的大数据应用系统。
大数据应用提供者角色的扮演者包括应用程序专家、平台专家、咨询师等。
大数据应用提供者角色执行的活动包括数据的收集、预处理、分析、可视化和访问。
大数据应用程序提供者可以是单个实例，也可以是一组更细粒度大数据应用提供者实例的集合，集合中的每个实例执行数据生命周期中的不同活动。
每个大数据应用提供者的活动可能是由系统协调者、数据提供者或数据消费者调用的一般服务，如Web服务器、文件服务器、一个或多个应用程序的集合或组合。
每个活动可以由多个不同实例执行，或者单个程序也可能执行多个活动。
每个活动都能够与大数据框架提供者、数据提供者以及数据消费者交互。
这些活动可以并行执行，也可以按照任意的数字顺序执行，活动之间经常需要通过大数据框架提供者的消息和通信框架进行通信。
大数据应用提供者执行的活动和功能，特别是数据收集和数据访问活动，需要与安全和隐私角色进行交互，执行认证/授权并记录或维护数据的出处。
收集活动用于处理与数据提供者的接口。
它可以是一般服务，如由系统协调者配置的用于接收或执行数据收集任务的文件服务器或Web服务器；也可以是特定于应用的服务，如用来从数据提供者拉数据或接收数据提供者推送数据的服务。
收集活动执行的任务类似于ETL 的抽取（extraction）环节。
收集活动接收到的数据通常需要大数据框架提供者的处理框架来执行内存队列缓存或其他数据持久化服务。
预处理活动执行的任务类似于ETL的转换（transformation）环节，包括数据验证、清洗、去除异常值、标准化、格式化或封装。
预处理活动也是大数据框架提供者归档存储的数据来源，这些数据的出处信息一般也要被验证并附加到数据存储中。
预处理活动也可能聚集来自不同的数据提供者的数据，利用元数据键来创建一个扩展的和增强的数据集。
分析活动的任务是实现从数据中提取出知识。
这需要有特定的数据处理算法对数据进行处理，以便从数据中得出能够解决技术目标的新洞察。
分析活动包括对大数据系统低级别的业务逻辑进行编码（更高级别的业务流程逻辑由系统协调者进行编码），它利用大数据框架提供者的处理框架来实现这些关联的逻辑，通常会涉及到在批处理或流处理组件上实现分析逻辑的软件。
分析活动还可以使用大数据框架提供者的消息和通信框架在应用逻辑中传递数据和控制功能。
可视化活动的任务是将分析活动结果以最利于沟通和理解知识的方式展现给数据消费者。
可视化的功能包括生成基于文本的报告或者以图形方式渲染分析结果。
可视化的结果可以是静态的，存储在大数据框架提供者中供以后访问。
更多的情况下，可视化活动经常要与数据消费者、大数据分析活动以及大数据提供者的处理框架和平台进行交互，这就需要基于数据消费者设置的数据访问参数来提供交互式可视化手段。
可视化活动可以完全由应用程序实现，也可以使用大数据框架提供者提供的专门的可视化处理框架实现。
访问活动主要集中在与数据消费者的通信和交互。
与数据收集活动类似，访问活动可以是由系统协调者配置的一般服务，如Web服务器或应用服务器，用于接受数据消费者请求。
访问活动还可以作为可视化活动、分析活动的界面来响应数据消费者的请求，并使用大数据框架提供者的处理框架和平台来检索数据，向数据消费者请求作出响应。
此外，访问活动还要确保为数据消费者提供描述性和管理性元数据，并把这些元数据作为数据传送给数据消费者。
访问活动与数据消费者的接口可以是同步或异步的，也可以使用拉或推软件机制进行数据传输。
（4）大数据框架提供者大数据框架提供者角色为大数据应用提供者在创建特定的大数据应用系统时提供一般资源和服务能力。
大数据框架提供者的角色扮演者包括数据中心、云提供商、自建服务器集群等。
大数据框架提供者执行的活动和功能包括提供基础设施（物理资源、虚拟资源）、数据平台（文件存储、索引存储）、处理框架（批处理、交互、流处理）、消息和通信框架、资源管理等。
基础设施为其他角色执行活动提供存放和运行大数据系统所需要的资源。
通常情况下，这些资源是物理资源的某种组合，用来支持相似的虚拟资源。
资源一般可以分为网络、计算、存储和环境。
网络资源负责数据在基础设施组件之间的传送；计算资源包括物理处理器和内存，负责执行和保持大数据系统其他组件的软件；存储资源为大数据系统提供数据持久化能力；环境资源是在考虑建立大数据系统时需要的实体工厂资源，如供电、制冷等。