容器化大数据云平台技术架构
平台架构图
台
业务支撑平台
仓储管理 客服管理
运输管理 多式联运 智能调度 智能改单 智能配载
物流贸易 会员管理
运力调度 结算管理
订单管理 支付管理
合同管理 运营管理
平台层
基
础 平 台
大 数 据
可 视 化 交 互
商 业 智 能
物 联 网 管 理
计算 人工智能
容器 虚拟机
公有云
混合云
网络 通信集成引擎
负载均衡
VPC
运输API
资源服务中心
订单管理中心
业务服务中心
准入管理 运输交易 作业管理
信息搜索 交易撮合 订单生成 回单管理
需求发布 运输方案推荐
订单追踪
运输管理 任务指派 仓储管理 对账管理
仓储API
订单API
运力管理 运输追踪 运营管理 结算管理
综合运营管控中心
流程管理 支付管理 报表管理 监控管理
…
第三方系统API
…
能力支撑
监控
数据
设备 状态
数据 …
物联网
数据
行为 数据
数据 …
大数据
信息
等候 数据
数据 …
GIS
安 全
智 慧 城
云（公有云/私有云/混合云） 智能计算
智能存储
智能数据中心
数据中心网络
市
运输调度系统 火灾报警系统
票务系统 门禁系统
动车存车场
办公自动化系统
隧道设备监控
电源及环境监控
业务支撑中心
商业管理系统
安全 加固
网络 安全
应用 安全
业务引擎层 技术中台
运输管理业务模型－规则－算法
如何使用Docker构建一个高性能的大数据平台
如何使用Docker构建一个高性能的大数据平台在当今数字化时代，大数据应用正日益普及，各行业也在积极探索如何构建高性能的大数据平台。
Docker作为一种流行的容器化技术，为大数据平台的构建提供了一种全新的方式。
本文将探讨如何使用Docker构建一个高性能的大数据平台，以满足对数据分析和应用的需求。
一、Docker与大数据平台Docker是一种轻量级的虚拟化技术，可以将应用程序及其依赖项打包成独立的容器，并在任何环境中进行部署和运行。
与传统的虚拟机相比，Docker具有更低的资源占用和更快的启动时间，同时提供了更好的扩展性和便携性。
这些特点使得Docker成为构建高性能大数据平台的理想选择。
二、构建Docker镜像在构建一个高性能的大数据平台之前，首先需要构建好适用于大数据处理的Docker镜像。
Docker镜像是一个轻量级的、可执行的软件包，其中包含了应用程序及其所需的所有依赖项。
对于大数据平台，我们可以使用Apache Hadoop、Apache Spark等开源框架，将其与操作系统和其他相关组件打包成一个Docker镜像。
为了构建一个高性能的大数据平台，我们可以选择使用包含了最新版本的Apache Hadoop和Apache Spark的Docker镜像。
此外，还可以针对特定的应用场景和需求进行个性化定制，例如添加适用于分布式计算和存储的文件系统，或者集成一些常用的数据处理框架和工具等。
三、分布式环境部署构建好Docker镜像后，接下来需要将其部署到分布式环境中。
在大数据平台中，通常会涉及到多台计算机节点的协同工作，因此需要使用Docker Swarm或者Kubernetes等容器编排工具来管理和协调多个Docker容器的运行。
这些工具可以实现容器的自动伸缩、负载均衡和故障恢复等功能，从而提高大数据平台的性能和可用性。
在进行分布式环境部署时，需要注意设置合适的容器配置和网络设置。
例如，可以为每个容器分配足够的内存和CPU资源，以充分发挥其计算能力。
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。
大数据云平台基础架构介绍
随着数据重要性的不断提高，大数据云平台需要 提供更加安全可靠的数据保护和服务，保障数据 安全和隐私。
智能化趋势
大数据云平台正在不断引入人工智能技术，实现 智能化数据分析、处理和存储，提高数据处理效 率和准确性。
绿色环保趋势
随着能源消耗的不断提高，大数据云平台需要采 取更加绿色环保的技术和措施，降低能源消耗和 碳排放。
06
大数据云平台案例分享
案例一：阿里巴巴的大数据云平台
总结词
分布式、可扩展、弹性
详细描述
阿里巴巴的大数据云平台是基于开源平台构建的分布式系统，具备可扩展和弹性的特点。它采用了分 布式文件系统，如HDFS，用于存储海量数据，并支持多种数据访问模式。同时，该平台还集成了弹 性计算、弹性存储和弹性网络等云基础设施，以提供稳定、高效的大数据处理服务。
提供数据挖掘和机器学习功能，以发现数 据中的潜在规律和价值。
应用层
数据报表与可视化
提供数据报表和可视化功 能，以直观展示数据分析 结果。
数据服务
提供数据服务功能，包括 数据查询、数据挖掘、机 器学习等服务，以支持各 种业务应用。
安全管理
提供安全管理功能，包括 用户认证、访问控制、加 密传输等，以确保大数据 云平台的安全性。
据，为后续数据分析提供准确的基础。
数据转换与整合
03
实现数据的转换和整合，以满足不同业务场景的需求
。
数据分析层
分布式计算框架
提供分布式计算框架，如Hadoop、 Spark等，以处理大规模数据。
数据库查询与分析
提供数据库查询和分析功能，支持SQL、 NoSQL等数据库查询语言和分析工具。
数据挖掘与机器学习
谢谢您的聆听
联通容器化大数据云平台技术实践
技术生态支持
CNCF组织，由Google公司牵头组织
主要由Mesosphere公司贡献
技术实现
开源产品种类繁多，实现难度低，成熟度较高
原生框架实现难度高编排Docker需要Marathon实现调度功能
通过研究、探索和实践，我们发现Kubernetes+Docker的技术路线更契合联通的实际需求。它几乎支持了所有的容器业务类型，包含长期伺服型（long-running）、批处理型（batch）、节点后台 支撑型（node-daemon）和有状态应用型（stateful application），也正是因为这个特点，k8s能够支持当前 大多数常见的大数据处理场景，如分布式数据存储（HDFS、Hbase）、离线分析（hive/Spark）、实时处理（Sparkstreaming）、数据挖掘（SparkMLlib），及深度学习框架（Tensorflow）等。
大数据的目标是充分挖 掘海量数据中的信息， 以发现数据中的价值云计算的目标是通过资 源共享的方式更好地调 用、扩展和管理计算和 存储等方面的资源和能 力，以提高资源利用率， 降低企业的IT成本云计算可以为大数据平 台的计算和存储提供资 源层的灵活性大数据组件部署到云平 台上，作为通用PaaS能 力，为用户带来使用上 的便利和高效
实时计算
构建一站式数据仓库服务，提供数据 整合、加工、分析等全套数仓构建服 务，帮助打造数据核心。包括HDFS、 Hive、Spark等组件。
数据仓库
数据挖掘开发平台，可进行机器学习 和AI应用的开发和训练，支持对各类 数据实现高度智能化的处理。包括 Tensorflow、MxNet等组件。
数据挖掘
1.1 大数据与云计算的发展历程
基于容器化部署的大数据系统架构设计实践
基于容器化部署的大数据系统架构设计实践在大数据时代，数据规模的急剧增长带来了巨大的挑战。
为了有效存储、处理和分析海量数据，企业普遍采用大数据系统。
然而，传统的部署方式往往面临着资源利用率低、复杂运维、性能瓶颈等问题。
为了解决这些困扰，许多企业开始采用基于容器化部署的大数据系统架构。
本文将从架构设计和实践两个方面探讨基于容器化部署的大数据系统。
一、架构设计基于容器化部署的大数据系统架构设计是建立在容器技术的基础上，充分利用容器的轻量、便携和可扩展的特性。
以下是一个典型的基于容器化部署的大数据系统架构示意图：[图 1：基于容器化部署的大数据系统架构示意图]在这个架构中，各个组件如Hadoop、Spark、Kafka等被打包成容器镜像，通过容器编排工具进行部署和管理。
容器编排工具如Kubernetes、Docker Compose等可以自动化地进行容器的调度和发布，从而实现高可用、弹性扩展和故障恢复等功能。
二、实践经验1. 容器化镜像构建容器化镜像构建是基于容器化部署的大数据系统的第一步。
在构建过程中，我们需要关注以下几点：（1）选择合适的基础镜像：基础镜像应包含操作系统和所需的系统库和软件，例如Ubuntu、CentOS等。
（2）精简镜像大小：精简镜像可以减少构建时间和镜像传输的大小，可以使用多阶段构建和镜像分层的技术来实现。
（3）安全性考虑：对于大数据系统，尤其需要注意镜像的安全性，包括安全漏洞扫描和镜像签名等。
2. 容器编排与调度容器编排与调度是基于容器化部署的大数据系统的核心。
在使用容器编排工具进行部署和管理时，需注意以下几点：（1）快速部署和扩展：容器编排工具可以根据需求自动进行容器的调度和发布，从而实现系统的快速部署和弹性扩展。
（2）服务发现与治理：在容器化架构中，服务发现和治理是非常重要的。
可以采用服务发现工具如Consul、Etcd等，实现服务注册、发现和健康检查等功能。
（3）故障恢复和容错：针对容器化大数据系统，故障恢复和容错是必不可少的。
大数据云平台建设和运营整体解决方案
大数据云平台建设和运营整体解决方案目录一、内容概要 (3)1.1 背景与意义 (4)1.2 目标与范围 (5)二、需求分析 (5)2.1 用户需求调研 (6)2.2 行业需求分析 (7)2.3 竞争对手分析 (8)三、平台架构设计 (9)3.1 总体架构 (10)3.2 数据存储层 (11)3.3 数据处理层 (13)3.4 数据服务层 (14)3.5 应用接口层 (16)四、技术研发 (18)4.1 技术选型 (19)4.2 技术难点及解决方案 (20)4.3 技术实施计划 (22)五、平台运营 (23)5.1 运营策略 (24)5.2 数据安全与隐私保护 (26)5.3 用户体验优化 (27)5.4 持续迭代与升级 (28)六、项目管理 (30)6.1 项目组织结构 (32)6.2 项目进度管理 (33)6.3 项目质量管理 (34)6.4 项目风险管理 (35)七、成本效益分析 (36)7.1 成本预算 (38)7.2 成本控制 (39)7.3 经济效益评估 (41)7.4 社会效益评估 (42)八、案例展示 (43)8.1 国内外成功案例介绍 (44)8.2 案例对比分析 (46)8.3 案例应用场景探讨 (46)九、总结与展望 (48)9.1 方案总结 (49)9.2 发展前景展望 (50)一、内容概要需求分析：详细分析企业在大数据云平台建设方面的需求，包括数据处理能力、存储需求、弹性扩展能力等方面的具体要求。
架构设计：设计云平台的整体架构，包括前端展示层、应用层、数据层、存储层及基础设施层等，确保平台具备高性能、高可用性、高扩展性。
基础设施建设：规划并建设云平台所需的基础设施，包括服务器、网络、存储设备等硬件资源，以及操作系统、数据库管理系统等软件资源。
平台搭建与部署：依据架构设计，完成云平台的搭建与部署工作，确保各模块功能正常运行，并实现数据的高效处理与存储。
运营维护与数据管理：制定云平台的运营维护策略，包括系统监控、故障排查、性能优化等，并建立完善的数据管理体系，确保数据安全与隐私。
高等职业教育本科 电子与信息大类3102 计算机类专业简介(2022年)
3102计算机类专业代码310201专业名称计算机应用工程基本修业年限四年职业面向面向计算机硬件工程技术、计算机软件工程技术、计算机网络工程技术、计算机程序设计等岗位（群）。
培养目标定位本专业培养德智体美劳全面发展，掌握扎实的科学文化基础和计算机系统集成相关基础理论等知识，具有一定的计算机技术研发、技术实践等能力，具有工匠精神和信息素养，能够从事计算机应用系统的分析与设计、开发与集成、运行与维护、安全与测评等工作的高层次技术技能人才。
主要专业能力要求1. 具备项目管理、软硬件需求分析、软件设计的能力；2. 具备软件开发和Web设计与开发的能力；3. 具备服务器和网络设备的选型、安装、调试和维护的能力；4. 具备搭建云计算环境，进行虚拟化管理的信息技术能力；5. 具备设备选型、方案设计与实施的能力；6. 具备编写测试方案，进行软件测试的能力；7. 具备安全防护策略设计和实施的能力；8. 具备分析问题和解决问题的能力；9. 具有探究学习、终身学习和可持续发展的能力。
主要专业课程与实习实训专业基础课程：计算机导论、计算机组成原理、离散数学、程序设计、数据结构与算法、数据库原理及应用、操作系统原理、计算机网络与应用等。
专业核心课程：软件工程、软件体系结构与架构技术、服务器管理与配置、网络系统集成、软件测试技术、云计算与虚拟化、信息系统安全、Web开发技术等。
实习实训：对接真实职业场景或工作情境，在校内外进行软件工程、网络工程、云计算和虚拟化、信息安全等综合实训。
在软件和信息技术服务业的信息集成、软件开发、219计算机服务平台搭建的企业进行岗位实习。
职业类证书举例职业资格证书：计算机技术与软件专业技术资格职业技能等级证书：网络系统建设与运维、智能计算平台应用开发、云计算开发与运维接续专业举例接续专业硕士学位授予领域举例：计算机科学与技术、软件工程、网络与信息安全接续硕士学位二级学科举例：计算机科学与技术专业代码310202专业名称网络工程技术基本修业年限四年职业面向面向信息和通信工程技术、信息通信网络运行管理等职业，网络运维、网络系统集成、网络规划设计与应用开发等岗位（群）。
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海量的计算能力、存储能力 PB级数据吞吐能力、统一数据服务能力 企业核心数据资产管理能力 助力数字化转型的服务型数据应用 可价值变现的产品型数据应用
数据规模（PB）
98.6
108.06
62.3
X86服务器（台）
6097
6551
4289
2017年 2018年 2019年
2017年 2018年 2019年
数据中心
计算
• 日志解析 • ... ...
能力
• 流量查询 • ... ...
孵化
• 数据应用 • ... ...
资产化管理 价值化运营
全域贯穿
统一数据模型
能力化输出
向下完成5大类、全域数据汇聚
IT系统
通信网络
业务平台
外部合作伙伴
互联网
1.3中国联通构建了业界领先的大数据平台
国内领先的大数据平台
1999 SaaS出现
2006 IaaS/PaaS出现
2013 CaaS出现
2014 FaaS出现
• 大数据的目标是充分挖 掘海量数据中的信息， 以发现数据中的价值
• 云计算的目标是通过资 源共享的方式更好地调 用、扩展和管理计算和 存储等方面的资源和能 力，以提高资源利用率， 降低企业的IT成本
• 云计算可以为大数据平 台的计算和存储提供资 源层的灵活性
容器化大数据云平台技术架构
目录
一、建设背景
二、探索历程 三、平台实践 四、总结与展望
1.1 大数据与云计算的发展历程
2009: CDH, Avro, Chukwa 2008: Hive, Pig, ZooKeeper 2007: HBase 2006: Hadoop(HDFS+MapReduce), Solr
2016: OpenWhisk (FaaS), Fission(FaaS) 2014: Kubernetes (CaaS), AWS Lambda(FaaS) 2013: Docker (CaaS), Marathon(CaaS) 2012: Oracle Cloud(Iaas/PaaS/SaaS) 2011: CloudFoundry (PaaS)
人工 业务
A智引I能能擎力
空空间间数 据数能据库力
能（资力智源开汇能放）平力台
（智见）（智图）
开 发 测
据 治 理
试
基于容器云的数据中心操作系统
IaaS 基础 设施
主机资源
存储资源
网络资源
自身优化
计算/存储资源使用 不均衡
资源弹性调度不足 技术组件支撑不全 手工运维效率低
创新驱动
构建能力共享生态 急需支持租户自助使
用云化大数据相关资 源，赋能创新 保障数据安全开放
通过持续研究和探索，构建中国联通容器化大数据 云平台，解决痛点问题
一、建设背景
二、探索历程 三、平台实践 四、总结与展望
2.1 历程回顾
2016年至今，中国联通持续在大数据云平台建设方面投入力量
完成了资源管理从无到有，资源调度及运维从“体力”到“脑力”的演变，逐步实现智能化管理和运营，为 企业数据生产与服务起到了降本提效的作用。
2006-2009 成熟阶段
2009-2016 应用阶段
2013: 中国 大数据元年
2017-2022 爆发阶段
2010: OpenStack(IaaS) 2009: vSphere(IaaS) 2006: AWS(SaaS), Amazon EC2(IaaS), Zimki (PaaS) 1999: Salesforce (SaaS)
2015: Kudu 2014: Spark, Flink 2012: YARN, Impala, Storm 2011: MapR, Hcatalog, HDP, Kafka 2010-11: Crunch, Sqoop, Flume, Oozie
1980-2002 萌芽阶段
2003-2006 突破阶段
最初阶段
• 物理部署 • 人工划配 • 系统运维
Hive
Storm Spark ……
Development
Simplicity
1.3 中国联通构建了业界领先的大数据平台
中国联通拥有集中的，企业级全域数据的存储中心、计算中心、能力中心和孵化中心
数据服务
能力开放
对内应用
对外变现（大数据公司）
向上服务对内生产，同时支撑价值开放运营
ห้องสมุดไป่ตู้
技术引领 顶层架构设计
存储
• 资料数据 • ... ...
1.4 联通痛点
全域数据汇聚和管理中心，沉淀了海量的计算能力、存储能力、数据能力。 面临着如何实现资源智能调度、最大化利用、能力共享，进一步赋能各类合作伙伴应用创新、
促进数据价值变现的发展瓶颈。
应 SaaS 用
大数据对内应用
大数据对外应用
PaaS 数 据 中 台
数据服务能力封装/开放
数
生（数产智据服算能务）平力台
• 大数据组件部署到云平 台上，作为通用PaaS能 力，为用户带来使用上 的便利和高效
1.2 技术发展趋势：走向AI+Bigdata+Cloud 融合
美国知名分析机构Wikibon把大数据技术发展大致分为3个阶段：
Bigdata 1.0 :
❖ 以海量数据存储、处理为主 ❖ 平台难以维护，数据开发困难
Big Data 2.0
Hadoop ecosystem Hortonworks, Cloudera, MapR
Big Data 1.0
Tech vendors’ internal development MapReduce, BigTable, GFS, Cassandra
Specialization
应 SaaS 用
大数据对内应用
大数据对外应用
PaaS
数 据
中
台
数据服务能力封装/开放
数
生（数产智据服算能务）平力台
人工 业务
A智引I能能擎力
空空间间数 据数能据库力
能（资力智源开汇能放）平力台
（智见）（智图）
开 发 测
据 治 理
试
IaaS 基础 设施
基于容器云的数据中心操作系统
主机资源
存储资源
网络资源
Bigdata 2.0 :
❖ Hadoop商业版出现 ❖ SQL on Hadoop 逐渐成熟 ❖ 以批处理、流处理为主
Bigdata 3.0 :
❖ 客户需求多元化 ❖ 技术栈复杂化 ❖ ABC走向融合
Admin
Specialization
Simplicity
Big Data 3.0
Single vendor platform Azure, AWS, Google,Databricks