气象大数据技术架构思路
气象信息化中的云计算架构
气象信息化中的云计算架构在当今数字化时代，气象领域也正经历着深刻的变革。
气象信息化成为了提升气象服务质量、增强气象预测准确性的关键。
而在气象信息化的进程中，云计算架构的应用发挥着至关重要的作用。
云计算，简单来说，就是将计算任务分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中。
这一概念的引入，为气象信息化带来了诸多优势。
首先，气象数据的海量性是气象领域的一个显著特点。
从全球各地的气象观测站、卫星、雷达等设备收集到的数据，其规模极其庞大。
传统的计算架构在处理如此海量的数据时，往往面临存储容量不足、计算能力受限等问题。
而云计算架构则提供了几乎无限的存储和强大的计算能力。
通过将数据存储在云端，气象部门无需担心本地存储设备的容量限制，能够轻松应对数据量的不断增长。
同时，云计算平台的强大计算能力可以快速处理和分析这些数据，大大提高了工作效率。
其次，云计算架构具有高度的灵活性和可扩展性。
气象业务的需求是不断变化的，例如在灾害性天气来临前，需要临时增加计算资源来进行更精确的预测分析。
云计算能够根据实际需求快速调配资源，满足这些临时性的高峰需求。
而且，随着气象观测技术的不断进步和新业务的开展，云计算架构可以方便地进行扩展和升级，以适应未来的发展。
再者，云计算有助于实现气象数据的共享和协同工作。
不同地区、不同部门的气象机构可以通过云计算平台共享数据和计算资源，共同开展气象研究和业务工作。
这不仅提高了资源的利用率，还促进了气象领域的交流与合作，有助于提升整体的气象服务水平。
在气象信息化中，云计算架构的实现通常包括以下几个关键部分。
基础设施即服务（IaaS）是云计算架构的基础层。
它提供了服务器、存储、网络等基础硬件资源。
气象部门可以根据实际需求租用这些资源，无需自行建设和维护数据中心，从而降低了硬件成本和运维难度。
平台即服务（PaaS）则在 IaaS 之上，为气象应用的开发和部署提供了平台。
例如，提供数据库管理系统、中间件、开发工具等，使气象科研人员能够更专注于气象模型和算法的研究与开发，而无需过多关注底层的技术细节。
数字化气象服务平台设计与实现
数字化气象服务平台设计与实现一、前言近年来，随着互联网、大数据和人工智能技术的发展，数字化气象服务平台在气象领域的应用越来越广泛。
数字化气象服务平台可以利用大数据和人工智能技术，对海量气象数据进行分析和挖掘，为用户提供更加准确、及时的气象信息和服务。
本文将介绍数字化气象服务平台的设计与实现，包括平台的架构设计、功能模块设计和实现方法等内容。
二、平台架构设计数字化气象服务平台的架构设计是平台设计的基础，其合理性和稳定性对平台的功能和性能有着直接的影响。
平台架构设计的关键是要满足大规模数据处理、存储和分析的需求，同时保证平台的可扩展性和稳定性。
1. 数据采集与存储层数据采集与存储层是数字化气象服务平台的基础层，包括气象观测数据的采集和存储。
平台需要与气象观测设备进行数据交互，并将各种气象观测数据进行实时采集和存储。
为了保证数据的完整性和实时性，平台需要具备高可用性和可靠性。
2. 数据处理与分析层数据处理与分析层是平台的核心层，包括对气象观测数据进行处理、分析和挖掘。
平台需要利用大数据和人工智能技术，对海量气象观测数据进行实时处理和分析，从中挖掘出有价值的信息。
平台还需要提供灵活的数据分析工具和算法库，为用户提供个性化的数据处理和分析服务。
3. 服务接口与应用层服务接口与应用层是平台对外提供服务的接口层，包括平台的API接口和应用程序接口。
通过这一层，用户可以通过各种终端设备（如PC、手机、平板等）访问平台的气象数据和服务。
平台需要提供丰富的API接口和开发工具，为用户提供丰富多样的气象数据和服务。
三、功能模块设计基于平台架构设计，数字化气象服务平台可以划分为以下几个功能模块：2. 数据存储模块数据存储模块主要负责对已采集的气象数据进行存储和管理，保证数据的存储安全和可靠性。
该模块需要考虑数据的存储结构和存储方式，以及数据的备份和恢复策略，保证数据的稳定性和可恢复性。
数据服务模块主要负责为用户提供气象数据和服务，包括查询、检索、分析、预警等功能。
如何利用大数据技术分析气象数据,提供精准的天气预报和灾害预警？
如何利用大数据技术分析气象数据，提供精准的天气预报和灾害预警？引言天气对我们的日常生活和各行各业都有着重要的影响。
精准的天气预报和灾害预警可以帮助我们做出及时的决策，减少损失和风险。
而大数据技术在分析气象数据方面展现出了巨大的潜力。
本文将详细介绍如何利用大数据技术来分析气象数据，提供精准的天气预报和灾害预警。
1. 数据收集为了进行天气预报和灾害预警，首先需要收集大量的气象数据。
这些数据可以包括气温、湿度、风速、降水量等各种气象参数。
收集数据的途径可以包括气象站、卫星遥感、雷达观测等多种手段。
收集到的数据需要保证准确性和及时性，可以借助物联网、传感器等技术手段实现自动化的数据采集。
2. 数据存储与管理得到气象数据后，需要对其进行存储和管理。
由于气象数据量大、种类多，传统的关系型数据库已经无法满足需求。
可以采用分布式大数据存储技术，如Hadoop、HBase等，来存储和管理海量的气象数据。
此外，还可以利用数据仓库技术和数据挖掘算法对数据进行预处理和清洗，提高数据的质量和可用性。
3. 数据分析与预测在数据存储和管理的基础上，利用大数据分析技术对气象数据进行深入挖掘和分析，以提供精准的天气预报和灾害预警。
其中，最常用的方法包括统计分析、机器学习和深度学习等。
通过对历史气象数据的分析，可以建立气象模型，并利用这些模型对未来的气象变化进行预测。
同时，可以结合地理信息系统(GIS)技术，将气象数据和地理空间数据融合，提供更加详细和准确的预报和预警信息。
4. 应用与服务利用大数据技术分析气象数据后，可以将得到的预报和预警信息应用于各个领域。
比如，在农业领域，可以根据天气预报调整农作物的种植时间和施肥量，提高农作物的收成和质量。
在城市管理方面，可以根据灾害预警信息及时采取措施，减少灾害事故的发生。
此外，还可以结合移动互联网技术，将天气预报和灾害预警信息推送给用户，帮助他们做出更好的决策，提高生活和工作的效率。
结论大数据技术在分析气象数据方面具有重要的应用价值。
建成智慧气象系统设计方案
建成智慧气象系统设计方案智慧气象系统是一种基于物联网技术和大数据分析的智能化气象监测和预测系统，可以实时监测和预测气象变化，提供精准的气象信息，帮助人们做出准确的决策。
下面是一个简要的智慧气象系统设计方案。
1. 系统架构：智慧气象系统包括传感器、数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块、数据分析模块和用户界面模块。
传感器可以获取气象数据，如温度、湿度、风速、降水量等；数据采集模块将传感器收集到的数据进行采集和转换；数据传输模块将采集到的数据传输到数据处理模块；数据处理模块对传输过来的数据进行清洗、整理和存储；数据分析模块对存储的数据进行分析和建模，生成气象预测结果；用户界面模块将气象预测结果展示给用户。
2. 数据采集：系统中需要部署多个传感器节点，每个节点都配备一组传感器，用于采集气象数据。
传感器节点可以通过无线网络或有线网络与数据采集模块进行通信，并将采集到的数据传输给数据采集模块。
传感器节点在不同地点进行布置，以获得更准确的气象数据。
3. 数据传输：传感器节点将采集到的数据传输给数据采集模块，可以使用无线通信技术，如Wi-Fi或LoRaWAN，也可以使用有线通信技术，如Ethernet。
数据传输模块可以进行数据压缩和加密，以提高数据传输的效率和安全性。
4. 数据处理：数据采集模块将收到的数据进行清洗、整理和存储。
对于数据的清洗，可以剔除异常值和噪声；对于数据的整理，可以将不同传感器采集到的数据进行整合；对于数据的存储，可以使用分布式数据库或云存储服务，以提高数据的可靠性和可扩展性。
5. 数据分析：数据处理模块将存储的数据提供给数据分析模块进行分析和建模。
数据分析可以使用机器学习和统计方法，建立气象模型，并进行气象预测。
预测的结果可以包括未来几天的天气情况、降水概率、温度变化等。
6. 用户界面：用户界面模块将气象预测的结果展示给用户。
用户可以通过网页、移动应用或其他方式访问系统，并获取最新的气象信息。
基于大数据分析的智能城市气象预报系统设计
基于大数据分析的智能城市气象预报系统设计引言随着城市化进程的不断加速，智能城市已成为现代社会的发展方向之一。
智能城市气象预报系统作为其中的重要组成部分，可以帮助市民和决策者及时了解天气情况，提前做好准备和规划。
本文将介绍基于大数据分析的智能城市气象预报系统的设计。
一、背景和意义1.1 背景随着信息化时代的来临，城市中产生的大数据数量爆炸式增长，其中包含了丰富的气象数据。
如何有效地利用这些数据，提供准确可靠的气象预报成为一个亟待解决的问题。
1.2 意义智能城市气象预报系统的设计对于居民生活、交通运输、农业生产和城市规划等方面都具有重要意义。
一方面，准确的气象预报可以帮助市民避免遭受天气灾害的侵害，提前做好防护措施；另一方面，精准的气象预报可以指导农民科学种植，减少农作物灾害；同时，气象预报也对于城市规划与建设有着重要的指导作用。
二、系统架构2.1 数据采集智能城市气象预报系统的数据采集是整个系统的基础。
通过安装在城市各处的气象传感器，可以及时采集各类气象数据，包括温度、湿度、风速、空气质量等，实时更新至系统数据库中。
2.2 数据存储与处理系统数据库采用分布式存储和计算技术，以应对大数据量和高并发的需求。
数据存储和处理的主要技术包括Hadoop、Spark和NoSQL等，确保数据的安全性和高效性。
2.3 数据分析与挖掘大数据分析是智能城市气象预报系统的核心模块。
通过对历史气象数据进行分析和挖掘，可以建立气象模型，提高预报的准确性和可靠性。
数据分析和挖掘主要包括数据预处理、特征提取、模型训练和评估等步骤。
2.4 气象预报与展示根据数据分析结果，系统可以生成准确的气象预报，并实时展示给用户。
用户可以通过手机应用、网站或其他终端设备获取天气预报信息，也可以定制个性化的天气预警设置。
三、关键技术和算法3.1 数据预处理数据预处理是数据分析的前置步骤，其目的是对采集到的原始数据进行清洗、去噪和缺失值处理，以减少数据中的异常值和噪声对模型训练的影响。
智慧气象系统详解设计方案
智慧气象系统详解设计方案智慧气象系统设计方案1.引言随着气候变化的加剧和气象灾害的频发，智慧气象系统成为越来越重要的一项技术。
本文将详细介绍智慧气象系统的设计方案，旨在提供高效、准确的气象预测和灾害防范服务。
2.系统架构智慧气象系统的整体架构分为三层：感知层、传输层和应用层。
2.1 感知层感知层包括各类气象观测设备，如气象站、气候传感器等。
这些设备能够实时采集大气温湿度、风向风速、降雨量等气象要素，并将数据传输至传输层。
2.2 传输层传输层主要负责收集和整理来自感知层的气象数据，并将其传输至应用层。
这一层的核心是气象数据传输网和数据中心。
数据传输网采用先进的无线传输技术，以确保气象数据的快速、稳定的传输。
数据中心对传输的数据进行存储和管理，并提供数据处理和分析服务。
2.3 应用层应用层是智慧气象系统的最上层，提供气象预测和灾害防范服务。
应用层包括气象预测、灾害预警和气象服务等功能模块。
通过数据中心提供的数据，应用层能够进行气象模型的训练和预测，并向用户提供准确、实时的气象信息和预警信息。
3.关键技术3.1 大数据处理智慧气象系统涉及大量的气象数据，因此必须具备强大的大数据处理能力。
数据中心应当采用分布式存储和计算架构，以应对海量数据的存储和处理需求。
同时，利用机器学习和数据挖掘等技术，对气象数据进行有效的分析和挖掘，提高气象预测的准确性。
3.2 气象模型智慧气象系统的核心是气象模型。
气象模型通过对过去的气象数据进行分析和建模，预测未来的气象变化。
因此，气象模型的准确性直接影响到智慧气象系统的可靠性和实用性。
气象模型应当采用先进的机器学习和深度学习算法，结合气象观测数据、气象相似性等因素，提高预测的准确性。
3.3 数据可视化为了方便用户理解和使用气象信息，智慧气象系统应当提供友好直观的数据可视化界面。
数据可视化界面能够将复杂的气象数据以图表、地图等形式展示给用户，帮助用户快速了解气象情况和趋势。
4.系统优势4.1 高精度预测智慧气象系统采用先进的气象模型和大数据处理技术，能够对气象变化进行准确的预测。
大数据技术与气象预测的结合
大数据技术与气象预测的结合随着信息技术的飞速发展，大数据技术的应用越来越广泛。
其中，大数据技术与气象预测的结合，为气象领域带来了巨大的变革和提升。
本文将探讨大数据技术在气象预测中的应用，以及这种结合对气象预测的影响和展望。
一、大数据技术在气象预测中的应用1.1 数据采集与存储大数据技术为气象预测提供了更加高效和精确的数据采集与存储手段。
传统的气象数据采集方式主要依靠气象站点的观测数据，具有时间和空间上的限制。
而大数据技术可以通过多个数据源的获取，包括卫星数据、雷达数据、气象传感器等，实现多维度、多角度的数据采集。
同时，大数据技术提供了强大的数据存储和管理能力，能够处理和保存庞大的数据量。
1.2 数据挖掘与分析大数据技术在气象预测中的另一个关键应用是数据挖掘与分析。
通过大数据技术，可以对气象数据进行深入挖掘和分析，发现隐藏在大数据中的关联和规律。
例如，通过对历史气象数据的分析，可以挖掘出某地区特定季节的气象变化规律，从而提供更准确的预测。
此外，大数据技术还可以通过机器学习算法等手段，对气象数据进行模型建立和优化，提高预测准确率。
1.3 预测模型与算法大数据技术的应用也推动了气象预测模型和算法的发展和升级。
传统的气象预测模型主要基于统计学方法，对特定条件下的气象变化进行建模。
而大数据技术的出现，使得气象预测模型可以引入更多的变量和因素，提高预测的精度。
同时，大数据技术为气象预测提供了强大的计算和存储能力，使得更加复杂的数学模型和算法可以得以应用，从而提高气象预测的准确性和实时性。
二、大数据技术对气象预测的影响2.1 提升预测准确率大数据技术的应用使得气象预测的准确率得到显著提升。
通过采集和分析大量的气象数据，预测模型可以更准确地捕捉到气象变化的趋势和规律。
同时，大数据技术的快速计算和存储能力，使得预测模型可以更快地处理和分析大量的数据，实现更及时的预测结果。
2.2 改善应急响应能力大数据技术的应用还大大提升了气象预测的实时性和应急响应能力。
基于大数据的气象预测模型优化探讨
基于大数据的气象预测模型优化探讨在当今科技飞速发展的时代，气象预测对于人们的生产生活、防灾减灾以及经济社会的稳定运行都具有至关重要的意义。
随着大数据技术的不断成熟和广泛应用，气象预测模型也迎来了新的机遇和挑战。
如何充分利用大数据的优势来优化气象预测模型，提高预测的准确性和可靠性，成为了气象领域的一个重要研究课题。
大数据为气象预测带来了丰富的数据资源。
以往，气象数据的来源相对有限，主要包括气象观测站的实测数据、卫星遥感数据等。
而如今，随着物联网、传感器技术的普及，以及社交媒体、移动设备等的广泛应用，海量的非传统气象数据源源不断地产生。
这些数据包括城市中的空气质量监测数据、交通流量数据、智能手机的定位数据等，它们虽然并非直接的气象观测数据，但却与气象条件存在着密切的关联。
通过对这些多源异构数据的整合和分析，可以为气象预测提供更多的信息和线索。
然而，大数据在带来机遇的同时，也给气象预测模型带来了一系列的挑战。
首先是数据的质量问题。
大量的非传统数据来源复杂，数据的准确性和可靠性参差不齐。
如何对这些数据进行有效的清洗和筛选，去除噪声和错误数据，是一个亟待解决的问题。
其次，大数据的体量巨大，处理和分析这些数据需要耗费大量的计算资源和时间。
传统的数据分析方法和计算架构已经难以满足需求，需要采用新的技术和算法来提高数据处理的效率。
此外，大数据的高维度和复杂性也使得模型的构建和优化变得更加困难。
如何从众多的数据特征中选择有效的特征，构建合理的模型结构，是提高预测准确性的关键。
为了应对这些挑战，优化气象预测模型，我们可以从以下几个方面入手。
一是数据预处理。
在数据收集阶段，要尽可能确保数据的准确性和完整性。
对于多源异构的数据，需要进行有效的整合和标准化处理，使其能够在模型中统一使用。
在数据清洗过程中，可以采用多种方法去除噪声和异常值。
例如，通过设定阈值来剔除明显偏离正常范围的数据；利用统计学方法识别和修正数据中的偏差；或者借助机器学习算法对数据进行自动清洗和修复。
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气象大数据应用技术架构设计思路二〇一五年五月文档信息客户单位: 内部技术机密心项目:文档：.docx版本：0.9(150521)未发布发布日期:编者: 姓名公司项目职称日期邱承国高级技术经理2015-05-11批准: 姓名公司项目职称日期修订历史版本号修改人修改内容修改日期主要修订记录1. V0.9_150511 邱承国初稿2015-0-1-12.3.4.目录文档信息 (ii)修订历史 (ii)1 引言 (1)2 气象行业大数据分类 (2)2.1 概述 (2)2.2 从分类大数据到选择大数据解决方案 (3)2.3 依据大数据类型对业务问题进行分类 (4)2.4 使用大数据类型对大数据特征进行分类 (5)2.5 依据大数据类型对气象信息进行处理 (7)3 大数据平台架构 (8)3.1 大数据解决方案的逻辑构成 (8)3.1.1 大数据来源 (8)3.1.2 数据改动和存储层 (8)3.1.3 大数据分析层 (9)3.1.4 大数据应用层 (9)3.2 大数据解决方案的组件构成 (10)3.2.1 横向层 (10)3.2.2 垂直层 (15)4 大数据平台组成 (19)4.1 概述 (19)4.2 原子模式 (19)4.2.1 数据使用组件 (20)4.2.2 数据处理组件 (22)4.2.3 数据访问组件 (24)4.2.4 数据存储组件 (28)4.3 复合模式 (29)4.3.1 存储和探索复合组件 (30)4.3.2 专业分析和预测分析组件 (30)4.3.3 OLAP在线分析 (31)4.3.4 原子模式和符合模式的映射 (32)4.4 解决方案模式（模拟应用场景） (35)5 技术架构实现选择产品 (36)5.1 概述 (36)5.2 技术架构的关键问题 (36)5.3 分布式存储与分布式应用 (36)5.4 服务平台的硬件架构与调整 (36)5.5 数据库与数据仓库 (36)5.6 NOSQL数据库 (36)5.7 数据集成工具 (36)5.8 数据分析软件 (36)5.9 Web应用以及Web开发的关键问题 (36)6 我们的研发策略 (36)6.1 效益 (36)6.2 目前的形势 (36)6.3 针对目前直接的应用需求 (36)6.4 技术储备与项目应用 (36)6.5 如何保证将来的扩展 (37)1 引言在气象行业内部，气象数据的价值已经和正在被深入挖掘着。
但是，不能将气象预报产品的社会化推广简单地认为就是“气象大数据的广泛应用”。
大数据实际上是一种混杂数据，气象大数据应该是指气象行业所拥有的以及锁接触到的全体数据，包括传统的气象数据和对外服务提供的影视音频资料、网页资料、预报文本以及地理位置相关数据、社会经济共享数据等等。
传统的”气象数据“，地面观测、气象卫星遥感、天气雷达和数值预报产品四类数据占数据总量的90%以上，基本的气象数据直接用途是气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务。
“大数据应用”与目前的气象服务有所不同，前者是气象数据的“深度应用”和“增值应用”，后者是既定业务数据加工产品的社会推广应用。
“大数据的核心就是预测”，这是《大数据时代》的作者舍恩伯格的名言。
天气和气候系统是典型的非线性系统，无法通过运用简单的统计分析方法来对其进行准确的预报和预测。
人们常说的南美丛林里一只蝴蝶扇动几下翅膀，会在几周后引发北美的一场暴风雪这一现象，形象地描绘了气象科学的复杂性。
运用统计分析方法进行天气预报在数十年前便已被气象科学界否决了——也就是说，目前经典的大数据应用方法并不适用于天气预报业务。
现在，气象行业的公共服务职能越来越强，面向政府提供决策服务，面向公众提供气象预报预警服务，面向社会发展，应对气候发展节能减排。
这些决策信息怎么来依赖于我们对气象数据的处理。
气象大数据应该在跨行业综合应用这一“增值应用”价值挖掘过程中焕发出的新的光芒。
2 大数据平台的基本构成2.1 概述“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。
它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘（SaaS），但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库（PaaS）和云存储、虚拟化技术（IaaS）。
大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。
每个大数据来源都有不同的特征，包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。
处理并存储大数据时，会涉及到更多维度，比如治理、安全性和策略。
选择一种架构并构建合适的大数据解决方案极具挑战，因为需要考虑非常多的因素。
气象行业的数据情况则更为复杂，除了“机器生成”（可以理解为遥测、传感设备产生的观测数据，大量参与气象服务和共享的信息都以文本、图片、视频等多种形式存储，符合“大数据”的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性) 。
这些信息长期存储于气象各部门的平台上未能加以合理利用。
另一方面，这些数据本身就是分散存储于多个服务器平台上，急需应用分布式平台统一管理。
因此，我们亟需一种结构化和基于模式的方法来简化定义完整的大数据架构的任务。
因为评估一个业务场景是否存在大数据问题很重要，所以我们包含了一些线索来帮助确定哪些业务问题适合采用大数据解决方案。
2.2 数据基础决定平台框架2.2.1 从分类大数据到选择大数据解决方案RDBMS ：关系型数据库；ETL ：数据清晰、转换、装载的过程； ELT ：数据清晰、装载、转换的过程；CDC ：增量数据复制。
有同步和异步两种模式。
结构化数据半结构化数据“非结构化数据非结构化数据2.2.2 依据大数据类型对业务问题进行分类根据气象服务需要，业务问题可分类为不同的大数据问题类型。
以后，我们将使用此类型确定合适的分类模式（原子或复合）和合适的大数据解决方案。
但第一步是将业务问题映射到它的大数据类型。
下表列出了常见的业务问题并为每个问题分配了一种大数据类型。
2.2.3 使用大数据类型对大数据特征进行分类按特定方向分析大数据的特征会有所帮助，例如以下特征：数据如何收集、分析和处理。
对数据进行分类后，就可以将它与合适的大数据模式匹配：●分析类型—对数据执行实时分析还是批量分析。
请仔细考虑分析类型的选择，因为这会影响一些有关产品、工具、硬件、数据源和预期的数据频率的其他决策。
一些用例可能需要混合使用两种类型：⏹临近分析；分析必须实时或近实时地完成。
⏹历史分析针对战略性业务决策的趋势分析；分析可采用批量模式。
●处理方法—要应用来处理数据的技术类型（比如预测、分析、临时查询和报告）。
业务需求确定了合适的处理方法。
可结合使用各种技术。
处理方法的选择，有助于识别要在您的大数据解决方案中使用的合适的工具和技术。
●数据频率和大小—预计有多少数据和数据到达的频率多高。
知道频率和大小，有助于确定存储机制、存储格式和所需的预处理工具。
数据频率和大小依赖于数据源：⏹按需分析，与社交媒体数据一样⏹实时、持续提供（天气数据、交易数据）⏹时序（基于时间的数据）●数据类型—要处理数据类型—交易、历史、主数据等。
知道数据类型，有助于将数据隔离在存储中。
●内容格式（传入数据的格式）结构化（例如RDMBS）、非结构化（例如音频、视频和图像）或半结构化。
格式确定了需要如何处理传入的数据，这是选择工具、技术以及从业务角度定义解决方案的关键。
●数据源—数据的来源（生成数据的地方），比如Web 和社交媒体、机器生成、人类生成等。
识别所有数据源有助于从业务角度识别数据范围。
该图显示了使用最广泛的数据源。
●数据使用者—处理的数据的所有可能使用者的列表：⏹业务流程⏹业务用户⏹企业应用程序⏹各种业务角色中的各个人员⏹部分处理流程⏹其他数据存储库或企业应用程序●硬件—将在其上实现大数据解决方案的硬件类型，包括商用硬件或最先进的硬件。
理解硬件的限制，有助于指导大数据解决方案的选择。
2.3 数据分类决定应用方案将不同的数据类型集成后，统一按照大数据进行处理，如下图：2.4 大数据平台的逻辑层次逻辑构成从框架上展示了各个组件的组织方式。
这些层提供了一种方法来组织执行特定功能的组件。
这些层只是逻辑结构；这并不意味着支持每层的功能在独立的机器或独立的进程上运行。
大数据平台通常由以下逻辑层组成：1. 数据集成层2. 数据存储层3. 数据分析层4. 数据使用层●格式— 结构化、半结构化或非结构化。
●速度和数据量— 数据到达的速度和传送它的速率因数据源不同而不同。
●收集点— 收集数据的位置，直接或通过数据提供程序，实时或以批量模式收集数据。
数据可能来自某个主要来源，比如天气条件，也有可能来自一个辅助来源，比如媒体赞助的天气频道。
●数据源的位置— 数据源可能位于企业内或外部。
识别您具有有限访问权的数据，因为对数据的访问会影响可用于分析的数据范围。
2.4.2 大数据存储层此层负责从数据源获取数据，并在必要时，将它转换为适合符合分析方式的格式。
例如，可能需要转换一幅图，才能将它存储在Hadoop Distributed File System (HDFS) 存储或关系数据库管理系统(RDBMS) 仓库中，以供进一步处理。
规范1和治理策略要求为不同的数据类型提供合适的存储。
2.4.3 大数据分析层分析层读取数据改动和存储层整理(digest) 的数据。
在某些情况下，分析层直接从数据源访问数据。
设计分析层需要认真地进行事先筹划和规划。
必须制定如何管理以下任务的决策：●生成想要的分析●从数据中获取洞察●找到所需的实体●定位可提供这些实体的数据的数据源●理解执行分析需要哪些算法和工具。
2.4.4 大数据应用层此层使用了分析层所提供的输出。
使用者可以是可视化应用程序、人类、业务流程或服务。
可视化分析层的结果可能具有挑战。
3 大数据平台的功能架构3.1 组件构成3.1.1 横向层3.1.1.1 大数据集成层大数据来源：●企业遗留系统— 这些系统是企业应用程序，执行业务需要的分析并获取需要的洞察：⏹气象网络设备监测系统⏹气象信息共享系统⏹MICAPS⏹网络通信系统CMA-Cast⏹突发应急系统⏹气象预报系统⏹气象服务系统⏹办公自动化⏹……●Web 应用程序开发--Web 应用程序和其他数据来源扩充了企业拥有的数据。
这些应用程序可使用自定义的协议和机制来公开数据。