大数据离线计算平台介绍
大数据管理平台产品介绍
大数据管理平台产品介绍一、概述在当今数据驱动的商业环境中，企业和组织需要一个强大的大数据管理平台来收集、存储、处理和分析海量的数据。
我们的大数据管理平台提供了一系列强大的工具和服务，旨在帮助用户从复杂的数据中提取有价值的信息，以支持决策制定、优化运营和创新服务。
二、核心功能数据集成•数据采集：支持多种来源的数据接入，包括社交媒体、交易系统、物联网设备等。
•数据清洗：强大的数据预处理功能，可以去除冗余数据、纠正错误并标准化格式。
数据存储•分布式存储：采用可扩展的分布式存储系统，确保数据的安全性和高可用性。
•高效索引：为快速查询性能建立索引，提高数据检索效率。
数据处理•实时处理：支持实时数据处理和流分析，以便迅速响应业务需求。
•批量处理：高效的批量数据处理能力，适用于大规模的数据分析工作。
数据分析•高级分析：集成了机器学习、数据挖掘和统计模型，支持预测分析和模式识别。
•可视化工具：提供丰富的数据可视化工具，帮助用户直观理解数据分析结果。
数据安全与治理•访问控制：多级访问控制确保数据安全，防止未授权访问。
•数据质量管理：内置数据质量监控机制，确保数据的准确性和一致性。
三、技术架构云原生架构•多云支持：可在多个云平台上运行，包括公有云、私有云和混合云。
•容器化：利用容器技术实现服务的微服务化，易于部署和扩展。
可扩展性•动态伸缩：根据工作负载自动调整资源，优化性能和成本。
•多租户架构：支持多租户，满足不同客户的隔离需求。
四、应用场景•商业智能：为商业智能提供数据支持，揭示消费者行为和市场趋势。
•风险管理：通过分析历史数据，预测潜在风险并制定相应策略。
•客户洞察：深入理解客户需求，提升客户满意度和忠诚度。
•产品开发：利用用户反馈和市场数据，指导新产品的研发。
五、总结我们的大数据管理平台是为满足现代企业的数据分析和业务智能需求而设计的。
它不仅提供了强大的数据处理能力，还确保了数据的安全性和完整性。
通过使用我们的平台，企业可以释放数据的全部潜力，推动数据驱动的决策，从而在竞争激烈的市场中保持领先。
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
大数据平台简介
大数据平台的出现背景
数据量的爆炸式增
长
随着互联网、物联网、移动设备 等技术的快速发展，数据量呈指 数级增长，传统的数据处理方式 难以应对。
处理和分析需求的
提升
企业和组织对数据处理和分析的 需求日益提升，要求更高效、更 精准地处理和分析数据。
技术进步的推动
云计算、分布式计算、存储技术 等技术的进步为大数据平台的出 现提供了技术支撑。
全性和隐私保护。
02
国内外知名大数据平台 概览
阿里指数
总结词
综合商业数据平台
详细描述
阿里指数是阿里巴巴集团推出的一个综合商业数据平台，提供市场趋势、行业洞察、消费者研究等多方面的数据 服务。该平台整合了阿里巴巴集团旗下多个电商平台的交易数据、用户行为数据和行业报告等信息，帮助企业和 商家了解市场动态、竞争态势和消费者需求。
技术创新与人才培养
持续技术创新
关注大数据技术的最新发展动态，不断引入新技术和方法，提升 平台的技术水平和处理能力。
人才培养与团队建设
加强大数据领域的人才培养和团队建设，提高团队的技术水平和 创新能力。
学术交流与合作
积极参与学术交流和合作，推动大数据技术的深入研究和发展。
跨界融合与产业升级
跨界合作与资源整合
易观智库
总结词
互联网产业研究机构
详细描述
易观智库是中国领先的互联网产业研究机构，致力于为政府和企业提供互联网产业趋势 分析、市场研究、竞争情报等服务。该机构通过深入研究互联网行业的发展动态、竞争
格局和商业模式，为企业战略决策提供有力支持。
03
大数据平台的功能与作 用
数据采集与整合
数据采集
大数据平台能够从各种数据源中自动 或手动采集数据，包括数据库、文件 、API等，确保数据的完整性和准确 性。
Spark介绍
Spark介绍安装在集群上的spark版本：spark-1.6.3-bin-hadoop2.6.tgz scala版本：scala-2.10.4.tgz1、spark是什么Spark，是⼀种通⽤的⼤数据计算框架，正如传统⼤数据技术Hadoop的MapReduce、 Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等。
Spark包含了⼤数据领域常见的各种计算框架，⽐如:Spark Core⽤于离线计算Spark SQL⽤于交互式查询Spark Streaming⽤于实时流式计算Spark MLlib⽤于机器学习Spark GraphX⽤于图计算Spark主要⽤于⼤数据的计算，⽽Hadoop以后主要⽤于⼤数据的存储（⽐如HDFS、 Hive、 HBase等），以及资源调度（ Yarn）Spark+Hadoop的组合，是未来⼤数据领域最热门的组合，也是最有前景的组合！2、spark介绍Spark，是⼀种"One Stack to rule them all"的⼤数据计算框架，期望使⽤⼀个技术堆栈就完美地解决⼤数据领域的各种计算任务。
Apache官⽅，对Spark的定义就是：通⽤的⼤数据快速处理引擎。
Spark使⽤Spark RDD、 Spark SQL、 Spark Streaming、 MLlib、 GraphX成功解决了⼤数据领域中，离线批处理、交互式查询、实时流计算、机器学习与图计算等最重要的任务和问题。
Spark除了⼀站式的特点之外，另外⼀个最重要的特点，就是基于内存进⾏计算，从⽽让它的速度可以达到MapReduce、 Hive的数倍甚⾄数⼗倍！现在已经有很多⼤公司正在⽣产环境下深度地使⽤Spark作为⼤数据的计算框架，包括 eBay、 Yahoo!、 BAT、⽹易、京东、华为、⼤众点评、优酷⼟⾖、搜狗等等。
Spark同时也获得了多个世界顶级IT⼚商的⽀持，包括IBM、 Intel等。
大数据服务平台功能简介
大数据服务平台功能简介大数据服务平台是一个集成多种大数据技术和功能的综合性平台，旨在提供一站式解决方案来处理、存储和分析大数据。
本文介绍了大数据服务平台的主要功能，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等方面。
一、数据采集大数据服务平台提供了丰富的数据采集功能，可以从多个数据源中收集数据。
它支持结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的采集，可以通过API、数据传输工具或者直接接入数据源的方式进行数据采集。
同时，平台还提供了数据质量监控和数据清洗功能，可确保采集到的数据准确、完整、一致。
二、数据存储大数据服务平台提供了高可靠性和高扩展性的数据存储功能。
它支持将数据存储在分布式文件系统中，如Hadoop的HDFS，以及在列式数据库中，如HBase和Cassandra。
这种分布式存储方式不仅可以容纳大量数据，还可以实现数据的冗余备份，确保数据的安全性和可靠性。
三、数据处理大数据服务平台提供了数据处理的能力，可以对大规模数据进行复杂的计算和分析。
它支持批量处理和实时处理两种方式。
对于批量处理，平台提供了分布式计算框架，如Hadoop的MapReduce和Spark，可以高效地处理大量数据。
对于实时处理，平台提供了流式计算框架，如Storm和Flink，可以实时地对数据进行处理和分析。
四、数据可视化大数据服务平台提供了数据可视化的功能，可以将分析结果以图表、报表等形式展示出来。
它支持各种数据可视化工具和库，如Tableau、Power BI和D3.js，可以根据用户需求自定义可视化界面和交互方式。
通过数据可视化，用户可以更直观地理解和分析数据，发现数据中的潜在关系和趋势。
五、安全与权限管理大数据服务平台注重数据的安全性和权限管理。
它提供了身份认证和访问控制的功能，可以对不同用户和角色进行权限的划分和管理。
同时，平台还支持数据的加密、传输的安全保证，以及日志的记录和审计，保障数据的机密性、完整性和可用性。
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
大数据服务平台功能简介
大数据服务平台功能简介随着科技和互联网的快速发展，大数据已经成为了各行业的重要资源和竞争力。
为了更好地利用和管理大数据，大数据服务平台应运而生。
本文将为大家介绍大数据服务平台的功能。
1. 数据采集与存储大数据服务平台具备强大的数据采集和存储能力。
通过各种数据源的接入，平台能够实时地获取和记录海量的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
同时，平台还支持数据的备份和存储，确保数据的安全性和完整性。
2. 数据清洗与预处理大数据往往来自各种不同的数据源，质量和格式各异。
为了提高数据的质量和可用性，大数据服务平台提供数据清洗和预处理的功能。
通过数据清洗和去重，平台能够过滤掉冗余和错误的数据，提高数据的准确性。
同时，平台还支持数据的格式转换和规范化，使得数据能够更好地进行分析和应用。
3. 数据分析与挖掘大数据服务平台拥有强大的数据分析和挖掘能力。
平台能够对海量的数据进行快速的处理和分析，发现数据背后的关联和规律。
通过各种算法和模型，平台可以进行数据挖掘，提取有价值的信息和知识。
这些信息和知识可以帮助企业做出更准确的决策，提高业务的效率和竞争力。
4. 数据可视化与报表生成大数据服务平台可以将数据进行可视化展示，并生成各种形式的报表和图表。
通过直观的图表和可视化效果，用户可以更好地理解和分析数据。
平台还提供灵活的报表生成功能，用户可以根据自己的需求自定义报表的格式和内容。
这些报表可以用于汇报、决策支持和业务分析等方面。
5. 数据安全与隐私保护大数据服务平台非常注重数据的安全和隐私保护。
平台通过强大的安全措施，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
同时，平台还能对敏感数据进行隐私保护，防止数据泄露和滥用。
这不仅可以维护企业的声誉和利益，也符合相关法律法规的要求。
综上所述，大数据服务平台是一个集数据采集、存储、清洗、分析、挖掘、可视化和安全保护于一体的综合性平台。
通过这些功能，平台可以帮助企业更好地利用和管理大数据，提高业务的效率和竞争力。
大数据平台功能
大数据平台功能大数据平台是指基于大数据技术构建的一种管理和分析大规模数据的系统。
它具有多种功能，以下是其中的几个重要功能。
1. 数据存储和管理：大数据平台能够高效地存储和管理大规模数据。
它可以支持多种数据存储引擎，如Hadoop Distributed File System（HDFS）、Apache Cassandra等，能够在大规模数据环境下实现高可靠性和高性能的数据存储和管理。
2. 数据集成和清洗：大数据平台可以将来自多个数据源的数据进行集成和清洗。
它可以连接各种数据源，如关系型数据库、NoSQL数据库、日志文件等，并提供数据清洗和转换的功能，确保数据的整合性和一致性。
3. 数据分析和挖掘：大数据平台提供了丰富的数据分析和挖掘功能。
它支持各种数据分析算法和工具，如数据挖掘、机器学习、统计分析等，并能够处理复杂的数据分析任务，如数据建模、预测分析、关联分析等。
4. 实时数据处理：大数据平台可以进行实时数据处理，对数据进行低延迟的处理和分析。
它支持流式数据处理技术，能够从数据源中实时提取数据，并对数据进行实时处理和分析，实现实时监控、实时预警等功能。
5. 可视化和报表：大数据平台可以将数据分析结果可视化，生成报表和图表，以便用户更直观地了解数据分析结果。
它提供了丰富的可视化工具和报表模板，能够生成各种类型的图表和报表，并支持数据的导出和共享。
6. 安全和权限管理：大数据平台具有完善的安全和权限管理机制。
它可以对数据进行加密和访问控制，确保数据的安全性和隐私性。
同时，它也提供了灵活的权限管理功能，能够对不同用户和角色进行权限设置和管理。
7. 扩展性和容错性：大数据平台具有高度的扩展性和容错性。
它可以轻松地扩展到大规模集群，通过添加更多的计算和存储节点来适应不断增长的数据量和计算需求。
同时，它也能够自动检测和处理节点故障，确保系统的稳定性和可靠性。
总体而言，大数据平台是一个功能强大的系统，能够帮助用户高效地存储、管理和分析大规模数据。
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Python
C++
Java
……
API层
Simplified Unified API - Bigflow
计算引擎
TM
DStream
DCE
(MR/DAG)
MPI/ ELF
Spark/ Flink
Bigflow特点
从点击衍生数据(<地区，用户>)对每个地区的用户求UV Bigflow示例： 全白盒 Spark示例： 黑盒大数据离线计算平台介绍目录
• 离线大数据平台发展历程 • 离线计算引擎DCE揭秘 • 统一分布式计算API-Bigflow私有云产品生态搜索
金融
糯米
AI
开放云
ADU
分布式计算
服 务 托 管 研 发 效 率 相 关 工 具 Batch RealTime Iterative
分布式存储
Ojbect Table NFS
Shuffle r Reduce
Broadcast session
Reduce
Reduce
Reduce
MIMO
数据传输方式可以任意定制 高效、通用的DAG引擎
Runtime rePartition
Task
Task
Runtime rePartitiion
Task
Task
运行期间， 动态调整Parittiion规则
Shuffle结果持久 化避免重算
Shuffler
Shuffler
通用Service
分布式（内存）文件系统
Map Pipeline
Map
Wait For Flush
Map
Wait For Flush
Map
Wait For Flush
MapWaiLeabharlann For Flush pipeline
Map
Wait For Flush大数据离线计算平台发展历程MR单集群规模 Hadoop
统一计算表示层发布
5000台
Bigflow DAG引擎
上线 DCE高级特性 MIMO等
2014 2014 2015.4 2015 2016 2016.6
开源
2004 2006 2007.11 2011 2013
Bigfl台 &amadoop 0.15.1) 上线
借鉴CPU流水线 资源使用更平稳 运行时间缩短
Map
Wait For Flush
time
time
MIMO（Multi-Input MultiOutput）
Normal Shuffle
Map
Broadcast
Map
多种数据传输模式 多下游共用数据
Shuffle r Reduce
Shuffle r Reduce
Task
Task
Task
收益
收益 流式shuffle：
减少旧shuffle map merge、 reduce pull时间消耗
内存Push：
map端不落盘
Shuffler内存聚合：
聚合度高，减少map端seek，减 少reduce端merge路数，减少IO
Pipeline：
大大提高中小作业map端运行速
中间数据持久化：
避免重算（对daDCE揭秘 • 统一分布式计算引擎API-Bigflow
需求
• 学习成本：
• 学习使用、学习优化
Hadoop
一套逻辑，重写再重写
Spark
未来某种新的计算引擎
• 迁移成本：
• 单机作业迁移分布式、流式与批量 迁移、新引擎迁移
环境 初始化
结 算
高精硬件
FPGAGPU整机柜大数据计算平台Python
API层
C++
Java
……
Simplified Unified API - Bigflow
计算引擎
TM
DStream
DCE
(MR/DAG)
MPI/ ELF
Spark/ Flink
资源调度 资源管理 机器资源
Normandy Matrix IDC
HDFS
HDFS
DCE-Shuffle架构
records
Map
Memory
Map
Memory
Map
Memory
不重不丢 异步Ack机制 流式Shuffle降低延迟 内存Push 避免随机读
Memory
优势： 减少IO 减少随机读 避免重算
负载均 衡
blocks
Memory Me，每日百万量级作业
Bigflow
统一分布式API
Wing/Hive
SQL
HCE Streaming Java
直接使用 解决用户需求 自动提示失败原因
YunRang
Support
一键升级 自动运维
DCE/Abaci
(MR/DAG)
十万量级规模
每日处理海量数据
Normandy Matrix IDC
预 算
统一资源调度-Normandy
资源位移 队列/优先级 调度算法
分布式文件系统-AFS
StateCenter NameSpace MetaServer
集群操作系统-Matrix
Container
仲裁器
State Management 机器故障 自动化 机器 自动流转
交 付 管 理
集群/机器管理
Machine Management
批量计算引擎
提升时效性
实时计算引擎
• 维护成本：
• 用户作业维护、引擎演化兼容维护
恢复故障数据、提升结果准确性 一套逻辑，同时需要维护两个系统上完全不同的代码
统一分布式计算API
•
统一分布式计算API-Bigflow：
– 统一流式和批处理计算模型 – 自动优化用户代码 – 针对引擎特性，进一步优化执行 – 简单易学，高层抽象API
1. 提出了分布式可嵌套数据集(NDD)模型，相比于业界同类系统抽象程度更高。 2. 对接了多种计算引擎，包括批量引擎、迭代引擎、流式引擎，方便用户切换执行引擎。 3. 完成了许多优化策略，使得Bigflow可以高效运行。 4. 我们在线上大规模验证了Bigflow的可嵌套数据集模型确实可以起到统一多平台的目标
DCE揭秘 • 统一分布式计算引擎API
DCE引擎演化总览
内存流式 Shuffle
HDFS
Pipeline 执行层
MIMO
HDFS
DAG引擎
rePartition
Broadcast
DAG引擎
优化计算模型 避免MR作业间IO读写。
Bigflow效果
成功对接多种批量、迭代、流式引擎 比直接使用底层引擎接口性能平均高100%+ 用户代码平均减少60%