大数据处理平台解决方案
大数据平台信息安全解决方案(大数据安全)
大数据平台信息安全解决方案（大数据安全）一、项目背景“十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。
***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。
大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。
二、建设目标大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。
它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。
1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。
2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。
3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。
三、建设原则大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
1、统筹规划、分步实施。
结合我省经济发展与改革领域实际需求，明确总体目标和阶段性任务，科学规划建设项目。
智慧人社大数据平台整体解决方案
智慧人社大数据平台整体解决方案介绍智慧人社大数据平台是一个基于大数据技术和人力资源管理的综合解决方案。
该平台利用现代技术手段对海量的人力资源数据进行采集、分析和应用，帮助企业实现精准招聘、人才管理、智能决策等目标。
本文将对智慧人社大数据平台的整体解决方案进行详细介绍。
解决方案概述智慧人社大数据平台的解决方案主要包括以下几个方面的内容：1.数据采集：通过多种方式采集人力资源相关数据，包括招聘信息、员工档案、绩效评估、培训记录等。
数据采集可以通过企业内部系统集成、外部数据源接入等方式进行。
2.数据存储：将采集到的数据存储到大数据平台中，采用分布式存储技术，保证数据的高可靠性和高可扩展性。
3.数据清洗和预处理：对采集到的原始数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、数据转换等，以提高后续分析的准确性和效率。
4.数据分析和挖掘：利用机器学习、数据挖掘等技术对清洗后的数据进行分析和挖掘，揭示人力资源数据中的潜在规律和关联性，为企业提供深入的洞见。
5.可视化展示：通过数据可视化技术将分析结果以图表、报表等形式展示，帮助企业直观地理解和分析数据，快速做出决策。
6.智能决策支持：基于分析结果和可视化展示，为企业提供智能决策支持，包括招聘方案优化、人才流失预警、绩效奖励设计等。
详细解决方案数据采集数据采集是智慧人社大数据平台的第一步。
通过与企业内部系统的集成，可以实时地获取招聘信息、员工档案、绩效评估等数据。
同时，平台还支持外部数据源的接入，如社交媒体、职业网站等，以拓展数据的广度和深度。
数据存储采集到的数据需要存储到大数据平台中，以便后续的处理和分析。
智慧人社大数据平台采用分布式存储技术，如Hadoop、HBase等，以实现数据的高可靠性和高可扩展性。
数据清洗和预处理采集到的原始数据中可能存在重复、缺失等问题，需要进行清洗和预处理。
数据清洗的目标是去除重复记录、填补缺失值等，以提高后续分析的质量。
数据预处理包括数据转换、标准化等，以便后续的分析和应用。
大数据平台技术方案(大数据平台技术解决方案) 大数据平台技术方案 大数据平台技术方案(大数据平台技术
大数据平台技术方案(大数据平台技术解决方案) 大数据平台技术方案大数据平台技术方案(大数据平台技术解决方案) 大数据平台技术方案大数据平台技术方案(大数据平台技术解决方案) 涉及的技术以及解决方案包括以下几个方面：1. 数据采集：大数据平台需要采集各种来源的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
对于结构化数据，可以采用传统的ETL（数据抽取、转换和加载）流程进行数据采集和清洗；对于非结构化数据，可以使用爬虫技术、日志收集工具等进行数据采集。
2. 数据存储：大数据平台需要存储海量的数据，并且能够支持高并发和高可用的访问。
目前主流的数据存储方案包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库（如HBase、Cassandra等）和分布式关系数据库（如MySQL分片、PostgreSQL分区等）。
3. 数据处理：大数据平台需要对存储的数据进行各种计算和分析，以提取有用的信息和洞察。
常用的数据处理技术包括批处理（如Hadoop MapReduce、Spark等）和流处理（如Kafka、Storm等）。
4. 数据挖掘和机器学习：大数据平台可以利用数据挖掘和机器学习算法，发现数据中的模式和规律，并构建预测模型和决策模型。
目前常用的数据挖掘和机器学习工具包括Spark MLlib、TensorFlow等。
5. 数据可视化和报告：大数据平台需要将数据处理结果以可视化的呈现给用户，帮助用户理解和分析数据。
常用的数据可视化工具包括Tableau、PowerBI等。
6. 数据安全和隐私：大数据平台需要保护数据的安全和隐私，防止未经授权的访问和数据泄漏。
常用的数据安全和隐私技术包括数据加密、访问控制、数据脱敏等。
以上是大数据平台技术方案的一些核心内容，具体的方案可以根据实际需求和业务场景进行调整和扩展。
智慧审计大数据云平台整体解决方案
智慧审计大数据云平台整体解决方案智慧审计大数据云平台是为了满足审计工作的需要，整合各类数据源，利用大数据和云计算技术进行数据分析和挖掘，为审计人员提供全面、准确的数据支持和决策依据的一套解决方案。
该平台主要包括数据采集、数据处理、数据存储和数据分析四个核心组件。
一、数据采集模块数据采集模块为审计人员提供了多种数据采集方式，可以通过直接连接数据库、通过API接口获取第三方数据、通过文件导入等方式，将各类数据源的数据快速导入系统。
该模块还支持数据清洗和数据校验功能，能够自动识别错误和缺失数据，并提供修复和补充的功能。
二、数据处理模块数据处理模块对采集到的数据进行预处理和转换，以便进行后续的分析和挖掘工作。
该模块主要包括数据清洗、数据转换和数据集成三个部分。
数据清洗功能用于去除重复数据、清理异常值和缺失数据、统一数据格式等，确保数据的质量和准确性。
数据转换功能用于将不同格式的数据转换成统一的格式，使得数据能够在不同的系统中进行共享和使用。
数据集成功能用于将来自不同数据源的数据进行整合和统一管理，以便进行跨数据源的分析和挖掘。
三、数据存储模块数据存储模块主要负责将经过处理的数据进行存储，以便进行后续的分析和查询。
该模块采用分布式存储技术，能够处理大规模数据的存储和管理，并保证数据的可靠性和持久性。
同时，该模块提供数据备份和容灾功能，保证数据的安全性和可用性。
四、数据分析模块数据分析模块是整个平台的核心部分，它利用大数据和云计算技术，对存储在平台上的数据进行全面、深入的分析和挖掘。
该模块主要包括数据挖掘、数据可视化和决策支持三个功能。
数据挖掘功能可以根据审计人员的需求，自动从大量数据中发现隐藏的模式和规律，并生成相应的报表和分析结果。
数据可视化功能可以将分析结果以图表、报表等形式展示出来，使得审计人员可以直观地了解和分析数据。
决策支持功能可以根据分析结果，提供相应的决策建议和预测结果，帮助审计人员做出更准确、更科学的决策。
大数据平台解决方案
4.数据安全：需确保数据安全和合规性，遵循国家相关法律法规；
5.数据应用：需提供丰富的数据挖掘和可视化功能，辅助企业决策。
三、解决方案
1.数据采集与传输
（1）采用分布式数据采集技术，实现对多源异构数据的实时采集；
（2）设计高效的数据传输机制，确保数据传输的实时性和完整性；
（1）数据挖掘
结合业务需求，运用机器学习、深度学习等算法，进行数据挖掘和智能分析。
（2）可视化展示
采用可视化工具，将分析结果以图表、地图等形式进行展示，提高决策效率。
四、实施策略
1.项目规划：明确项目目标、范围、时间表和资源需求；
2.技术选型：根据业务需求，选择合适的大数据技术栈；
3.团队建设：组建专业的项目团队，包括项目经理、开发人员、数据分析师等；
（3）对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、去重、转换等，提升数据质量。
2.数据存储
（1）采用分布式存储技术，构建可扩展的大数据存储平台；
（2）根据数据类型和业务需求，选择合适的存储引擎，如HDFS、HBase、Kudu等；
（3）设计合理的存储策略，实现数据的高可靠性和高性能。
3.数据处理与分析
（1）采用大数据处理框架（如Spark、Flink等），实现数据的实时处理和离线分析；
2.技术风险：选择成熟的大数据技术和工具，降低技术风险；
3.项目管理风险：加强项目进度管理和沟通协作，确保项目按时按质完成；
4.法律合规风险：遵循国家法律法规，确保项目合法合规。
六、总结
本方案旨在为企业提供一套合法合规的大数据平台解决方案，实现数据的高效存储、计算和分析。通过构建完善的数据治理体系，确保数据的真实性、准确性、完整性和安全性。同时，借助数据挖掘和可视化技术，助力企业挖掘潜在商机，提升决策水平。在实施过程中，需关注风险防范，确保项目顺利推进。
大数据方案解决方案
大数据方案解决方案第1篇大数据解决方案一、背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为企业运营的重要组成部分。
有效管理和运用大数据，挖掘潜在价值，提升企业竞争力，成为当前企业发展的关键任务。
本方案旨在为我国某企业提供一套合法合规的大数据解决方案，助力企业实现数据驱动的业务发展。
二、目标1. 梳理企业现有数据资源，构建统一的数据资源库。
2. 提升数据处理能力，实现数据的实时分析与挖掘。
3. 优化数据应用场景，为企业决策提供有力支持。
4. 确保数据安全与合规，降低企业风险。
三、方案内容1. 数据资源梳理（1）数据源识别：对企业内部及外部的数据源进行识别和分类，包括但不限于业务数据、互联网数据、第三方数据等。
（2）数据采集：根据数据源特点，采用合法合规的数据采集技术，如API接口、爬虫技术等，获取所需数据。
（3）数据整合：对采集到的数据进行清洗、转换、整合，构建统一的数据资源库。
2. 数据处理与分析（1）数据存储：采用分布式存储技术，提高数据存储的可靠性和扩展性。
（2）数据处理：利用大数据处理框架（如Hadoop、Spark等）进行数据计算、分析、挖掘。
（3）实时分析：搭建实时数据处理平台，实现数据的实时分析与展示。
3. 数据应用（1）业务决策支持：结合企业业务需求，开发定制化的数据分析模型，为决策提供有力支持。
（2）数据产品研发：基于数据挖掘成果，研发具有市场竞争力的数据产品。
（3）数据服务：向企业内部及外部用户提供数据查询、报告、可视化等服务。
4. 数据安全与合规（1）数据安全：建立健全数据安全防护体系，包括数据加密、访问控制、安全审计等。
（2）合规审查：确保数据采集、处理、应用等环节符合国家法律法规及行业标准。
（3）隐私保护：对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理，保护用户隐私。
四、实施步骤1. 项目立项：明确项目目标、范围、预算、时间表等，成立项目组。
2. 调研与评估：对企业现有数据资源、技术能力、业务需求进行全面调研与评估。
大数据平台数据管控解决方案
大数据平台数据管控解决方案随着大数据技术的迅速发展，企业和组织积累了大量的数据资源，并且意识到这些数据对于业务决策和创新至关重要。
然而，大数据也带来了一系列的挑战，其中一个重要问题是数据管控。
数据管控是指对大数据平台上的数据进行管理和控制，确保数据的质量、安全和合规性。
下面是一种解决大数据平台数据管控问题的综合方案：1.数据质量管理：数据质量是数据价值和决策的基础。
通过引入数据质量管理工具，对数据进行自动化质量检查和修复。
这些工具可以检测和修复数据的一致性、完整性、准确性和一致性问题，保证数据的高质量。
2.数据安全管理：大数据平台上的数据包含了大量的敏感信息，需要采取安全措施来保护数据的安全性。
这些安全措施包括数据加密、访问控制、身份验证和审计等。
同时，需要定期进行数据备份以应对数据丢失的风险。
3.数据合规管理：根据不同的行业和法规要求，制定数据合规政策和标准，确保数据在采集、存储和处理过程中符合法律法规的要求。
同时，建立数据合规审计机制，对数据操作进行监控和审计，及时发现并纠正不符合合规要求的行为。
4.数据治理：数据治理是指通过制定数据管理规范和流程，对数据进行有效管理和利用。
建立数据治理委员会，负责制定数据管理策略、规范和流程，监督和评估数据管理的执行情况。
同时，采用数据分类和标准化方法，对数据进行分类和标记，方便数据的管理和利用。
5.数据集成和共享：大数据平台上的数据通常来自不同的数据源，需要对数据进行集成和共享。
建立数据集成和共享平台，将不同数据源的数据进行整合和共享。
同时，确保数据的一致性、完整性和安全性。
6.数据备份和恢复：数据备份是保证数据安全和可恢复性的重要措施。
建立数据备份策略，定期对数据进行备份，并建立有效的恢复机制，以应对数据丢失和灾难恢复的需要。
7.数据监控和报警：建立数据监控系统，对数据进行实时监控，并设置报警机制，及时发现和解决数据异常情况。
这可以帮助及时发现数据质量问题、安全漏洞和异常操作。
大数据平台技术方案(大数据平台技术解决方案) 大数据平台技术方案 大数据平台技术方案(大数据平台技术
大数据平台技术方案(大数据平台技术解决方案) 大数据平台技术方案大数据平台技术方案(大数据平台技术解决方案)主要包括以下几个方面：数据采集：通过各种数据采集工具和技术，将各种形式的数据从不同的数据源（如数据库、文件、传感器等）中获取到大数据平台中。
常用的数据采集技术包括ETL（抽取、转换、加载）、日志收集、实时数据采集等。
数据存储：在大数据平台中，通常需要使用分布式存储技术来存储庞大的数据量。
常用的数据存储技术包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、分布式数据库（如HBase、Cassandra、MongoDB等）等。
数据处理：大数据平台中的数据处理需要使用一些计算和分析技术。
常用的数据处理技术包括Hadoop MapReduce、Spark、Flink等，这些技术能够对大规模的数据进行并行计算和分析。
数据挖掘与分析：在大数据平台中，数据挖掘和分析是非常重要的一环。
通过使用各种数据挖掘和分析技术，可以从海量的数据中挖掘出有价值的信息和洞见。
常见的数据挖掘和分析技术包括机器学习、数据可视化、数据建模等。
数据治理与安全：在大数据平台中，为了保证数据的质量和安全性，需要进行数据治理和安全管理。
数据治理包括数据质量管理、元数据管理、数据资产管理等；数据安全包括数据加密、权限管理、身份认证等。
数据可视化与展示：为了方便用户对数据进行查询和分析，大数据平台需要提供可视化和展示的功能。
常见的数据可视化和展示技术包括数据仪表盘、报表生成、数据探索工具等。
以上是大数据平台技术方案的一些关键技术和组成部分。
根据具体的需求和场景，可以选择适合的技术和工具来搭建大数据平台。
在实际应用中，还需要考虑平台的性能和可扩展性，以及与其他系统的集成等因素。
- 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。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Hadoop——Google分布式技术的开源实现
Hadoop是一个分布式系统基
础架构项目的总称，起源于作者儿子的 一只玩具大象的名字，由Apache基金 会开发，并开源提供支持，后来被 FaceBook等互联网公司选用,在此基础 上进行二次开发。主要产品是 HDFS,Hbase,MapReduce。
“大数据”的3V特性
Volume 海量
Variety 多样
Velocity 实时
数据处理的量级正 从TB级向PB、ZB 级扩张。
能处理结构化数据 和非结构化数据， Web 数据、语音数 据甚至是图像、视 频数据。
从延迟、批量处理 向实时处理、流式 处理转变，支持海 量数据的毫秒级运 算。
移动运营商的云计算需求
• 针对大批量零散文 件优化
基础数据-接入平台
多种协议
• FTP • Oracle/DB2/Mysql/Teradata • GP • 其他（可方便扩展）
并发和控制
• 多任务发布到集群中并行处理 • 可限制抽取并发数 • 可控制并发优先级
基础数据-维度数据
维度数据： 定义云数据中字段的取值的枚举类型，可以通过此维度校验云
存储能力
存储压力大，海量存储难以满足。存储扩容难度大。
高可靠性
传统ETL方式可靠性不高，运维管理复杂，影响应用的稳定性和数据安全性。
扩容成本
扩容成本高，难度大、主机、存储、数据库成本占系统建设比重大，压缩了应用建设的投 入。
结构化和非结构化数据
1、对于IT行业来说，大数据，云计算，云模式，无疑是未来的热门研究领域。 2、大数据是由结构化和非结构化的数据组成。 3、结构化数据是存储在数据库里面，占大数据的10% 4、非结构化数据是跟人类信息密切相关的数据，比如说邮件，视频，微博，帖子，手机呼叫，网页点 击等。它们占大数据的90%。
平台功能概要
基础数据 数据流程 调度任务 任务监控 系统管理
Hive
元数据
接入平台
自定义节 点
数据流程 编辑
数据清洗 转换算法
数据抽取 加载参数
触发器
启动参数任务ຫໍສະໝຸດ 依 赖监控任务 操作任务 批量执行
用户管理 角色管理
查询数据
活动类别 维度数据
HIVE：就基于HADOOP的一个数据仓库的工具，可以将非结构化的 数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能。可以将 SQL转换为MAPREDUCE任务进行运行。其优点是学习成本低，可通过 类SQL语句快速实现简单的MAPREDUCE统计，适合数据他库的统计分 析；
“大数据”时代已经来临
互联网时代，尤其是社交网络、电子商务与移动通讯把人类社会带入一个以PB 为单位的结构与非结构数据信息的新时代，它就是“大数据(BigData)”时代。
大数据为云计算的大规模与分布式的计算能力提供了应用的空间，解决了传统 计算机无法解决的问题。这个领域的计算标准与软件均刚刚起步，为全世界新型软 、硬件及应用创新提供了前所未有的机会。
• 其文件系统设计的前提是一次写入多次读取的情况， 因此我们是无法修改某条详细的数据。
橘云大数据处理平台OCDC简介
OCDataComputing平台包含基于Map/Reduce的分布式批量计算和基于流式 计算技术的分布式实时计算功能，实现海量数据的并行处理。适用于ETL、经营决 策、用户行为分析、精准营销、移动互联网等领域的智能数据处理与分析。
能过对多个文件进行转换为统一字段后进行合并处理。在过程中也可以进行记录的过 滤
通过编写HIVE QL语句对流程中的数据进行处理
通过JEXL语言，可以用编程的方式对记录进行处理，把抽取的数据转换为系统需要的 数据格式 引入客户自定义的java类处理特殊的业务要求
数据流程-监听节点
通过设置监听器对流程运行状态进行监控
事件触发器设置：通过开发自定义接口，实 现在满足业务逻辑的情况下触发任务执行
能够获取Oracle和DB2中的数据，需要配置获取数据的查询条件
把处理后的数据以文件或压缩包的方式输出到指定位置
加载到相应的数据仓库中进行后续分析运算，支持Oracle、DB2等主流数据库
结束
标识着一个数据流程的结束。里面没有什么配置
数据流程-逻辑节点
逻辑节点在流程中对数据进行相应的处理
流程节点 Join
数据的正确性
基础数据-自定义节点
自定义节点：用户可以根据平台的二次接口开发规范定义个性化的业 务处理接口，在此处把定义接口类注册到系统中
数据流程
系统提供图形化的流程定义画面，用户以拖拉和配置的方式，从“工具箱”中将流 程节点拖动到流程设计器的画板上，并根据实际业务需要对流程节点进行配置
数据流程-流程节点
基础数据-元数据
元数据：用于描述业务数据的格式、含义、特性及其运行环境等的数据
多种格式
• CVS • XML • Excel • ASN.1
参数可配
• 不同格式不同参数 • 编码 • 分隔符、Tag • 字段定义
可扩展
• 提供扩展接口，方 便支持其他格式
• 参数自定义
高效率
• 内部运算使用二进 制存储
橘云大数据处理平台技术架构
云 VS 传统
平台VS传统ETL
传统ETL
• 基于数据仓库 • 小型机以上 • 统一存储和单节点运算 • 难以扩容 • 需要专业人员维护
云平台
• 基于文件 • 刀片机或PC Server • 分布式存储和并行计算 • 方便扩容 • 全图形化配置监控
提纲
1 橘云大数据处理平台简介 2 橘云大数据处理平台功能与特点 3 橘云大数据处理平台部署方案 4 橘云大数据处理平台二次开发接口 5 橘云大数据处理平台业务场景示例
主要产品对应关系 Google 分布式文件系统 GFS
分布式数据库
BigTable
Hadoop HDFS,分布式数据处理模型和执行环境，运行 于大型商用机集群。
Hbase,一个分布式、按列存储数据库。HBase 使用HDFS作为底层存储，同时支持 MapReduce的批量式计算和点查询(随机读取)。
功能描述 能够对两个文件通过一项或多项记录进行关联输出，可以是left join、right join或 inner join。 在过程中也可以进行记录的过滤和转换操作
Group Union Hive Parallet Udf
能够根据某个文件的一项或多项记录进行聚合，并进行Max、Min、Count等运算处理。 在过程中也可以进行记录的过滤和转换操作
云计算：（cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式 ，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。意味着计算能 力也可作为一种商品通过互联网进行流通。 云计算是一种通过Internet以服务的方式提供动态可伸缩的虚拟化的资源的计算模 式。 云模式：cloud model ,用于预测云的性能和行为而采用的物理或数学框架
1、HADOOPr产品介绍： 1.1：HDFS：可以支持千万级的大型分布式文件系统； 1.2：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库； HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。 1.3：MapReduce通过把对数据集的大规模操作分发给网络上的每个节点实现可靠性； 每个节点会周期性的把完成的工作和状态的更新报告回来。 他极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
分布式编程算法
MapReduce
MapReduce,分布式数据处理模型和执行环境， 运行于大型商用机集群。
分布式锁服务
Chubby ZooKeeper
为什么选择Hadoop
• 扩展能力：能可靠地存储和处理千兆字节（PB）数 据。在不保证低延时的前提下，具有相当大的吞吐量，非 常适合海量数据的运算。
• 成本低：可以通过普通机器组成的服务器群来分发以 及处理数据。这些服务器群总计可达数千个节点。而且每 个节点都是运行在开源操作系统Linux上面的。 • 高效率：通过分发数据，hadoop可以在数据所在的 节点上并行地（parallel）处理它们，这使得处理非常的快 速。 • 可靠性：hadoop能自动地维护数据的多份复制，并 且在任务失败后能自动地重新部署计算任务。
选择Hadoop需要注意什么
• 该框架设计的初衷是针对海量数据的运算处理的问题 。因此对于一些数据量很小的处理没有任何优势可言 ，甚至还不如单机串行的效果，性能也完全体现不出 来。
• 集群中存在大量的机器，所以节点故障是不可避免的 。在Hadoop中有两种类型的结点：namenode和 datanode。Hadoop集群采取的master/slave结构。 Datanode故障一般是不会影响整个系统的，这个和它 的存储策略有关。但是namenode故障是是极大的问题
调度任务
触发器
• 月、周、日、循环触发 • 可扩展自定义触发器
参数
• 绑定到ETL流程的变量名和变量值 • 可设定数据日期和偏移量
执行
• 自动根据触发器执行 • 手动单个执行 • 批量运行数据日期区间 • 批量运行最后一次到目前为止未执行的任务
调度任务
时间触发器设置：可以按照小时、 天、周、月设置触发条件，设置触 发器开始执行时间及失效时间
大数据处理平台解决方案
提纲
1 橘云大数据处理平台简介 2 橘云大数据处理平台功能与特点 3 橘云大数据处理平台部署方案 4 橘云大数据处理平台二次开发接口 5 橘云大数据处理平台业务场景示例
概念
大数据：大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大 到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到抽取，管理 ，处理，并整理成 为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的3V特点： volume,velocity,variety 大数据的单位：最小的基本单位是Byte，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、 MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、DB、NB，