大数据体系结构及关键技术
大数据关键技术
d A l l t h i n g s i n t he i r b e i n大数据关键技术大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。
大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
一、大数据采集技术 数据是指通过RFID 射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。
重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。
大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。
必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。
基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。
重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。
二、大数据预处理技术主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。
1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。
2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。
大大数据的架构与关键技术
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。
大数据体系结构及技术解决方案
大数据体系结构及技术解决方案1. 引言随着互联网的不断发展，海量的数据被生成和积累，传统的存储和处理方式已经无法应对如此庞大的数据量。
为了能够高效地处理和分析大数据，大数据体系结构及技术解决方案应运而生。
本文将介绍大数据体系结构的基本概念以及常见的技术解决方案。
2. 大数据体系结构概述大数据体系结构是指一套包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等组成部分的技术体系。
其主要目的是实现对大数据的高效存储、快速处理和准确分析。
大数据体系结构的设计关注以下几个方面：•数据采集：包括数据源的选择和数据的采集方式。
常见的数据源包括传感器数据、日志文件、数据库等，数据采集方式可以通过批量采集、实时流式采集或者增量采集来实现。
•数据存储：主要包括数据的持久化存储和数据的备份。
常见的数据存储方式有关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
数据的备份方案通常采用数据冗余和数据复制的方式，以保证数据的可靠性和容灾能力。
•数据处理：大数据处理的关键是分布式计算。
通过将大任务拆分为多个小任务，分配给不同的计算节点进行并行计算，从而提高计算效率。
常见的大数据处理框架有Hadoop、Spark等。
•数据分析：大数据分析是大数据应用的核心。
通过对大数据进行统计、挖掘和预测分析，可以为决策提供有力的支持。
常见的大数据分析工具有Hive、Pig、R等。
3. 技术解决方案3.1 采集与存储在大数据体系结构中，采集与存储是数据处理的基础环节。
以下是常见的技术解决方案：•数据采集：常用的数据采集工具包括Flume、Kafka等。
Flume是Apache基金会的开源项目，用于高效、可靠地收集、聚合和移动大量日志数据。
Kafka是由LinkedIn开源的高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，适用于构建实时数据流水线。
•数据存储：在大数据存储方面，Hadoop是一种常用的解决方案。
Hadoop包括分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。
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]。
电力设备运行状态大数据标签体系与关键技术
电力设备运行状态大数据标签体系与关键技术摘要：随着大数据分析技术在电网中的快速发展与深度应用，数据标签技术提供了一种新的数据整合思路。
电力设备大数据标签以灵活的方式从海量、离散的数据中实现对有用数据的快速识别和提取，在帮助调控人员实现对电力设备情况作出多维判断的同时，为后续电力数据挖掘建模提供了依据。
围绕电力设备基础信息、运行信息和状态信息3个维度，提出了一种多维度电力设备标签体系的构建方法，并通过聚类、故障概率计算、模糊推理3个层次丰富了数据标签的内涵，为实现电网监控智能化奠定基础。
关键词：大数据分析；电力设备；运行状态；数据标签0引言电力能源作为能源互联网中重要环节，电网已成为多种能源的共享网络。
近年来，国内外发生的多起因设备故障引起电网停电都与缺乏有效设备状态感知有关，主要由各调控机构之间没有信息共享导致的无法高效整合电力系统数据引起。
实现电网的全局协调控制，是智能调度建设的基本要求。
在电力设备状态感知方面，国内外研究机构进行了大量研究，集中于通过设备试验基于“电、声、光、化、热”物理量的监测获取设备状态量，进而对设备状态进行评估。
但通过长期的实践发现此种监测方法存在如下不足：（1）通过试验结果统计的方法有一定的相似性，无法真实反映实际设备故障产生机理，导致状态评估、风险预测等应用的计算准确率低、误差偏大；（2）由于设备状态参量众多，调度员确定有效反映不同设备故障的特征量困难且需要较多人工干预，无法保证设备状态评估结果的准确性；（3）各级调度间、调度中心内部之间无法实现数据实时共享，且存在多源、高维、异构等问题，客观上增加了数据分析工作量。
针对电网数据海量且离散的特点，在能源与电力系统调度优化和控制决策等方面提出引入机器学习算法的应用。
文献应用多元时间序列展开数据挖掘以建立数据时间维度上的关联，但并未探究空间维度上的设备数据关联处理。
因此，亟待建立完整的面向大数据的数据处理方式与体系以提升电网及设备状态监控智能分析的效率，从而实现电网设备监控与管理业务更新与变革。
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。
大数据简介技术体系分类整理
大数据简介技术体系分类整理随着互联网的快速发展和信息技术的进步，大数据已经成为当今社会中扮演重要角色的关键词之一。
大数据的出现为各行各业带来了巨大的变革和机遇。
为了更好地理解和应用大数据，我们需要对大数据进行分类和整理，以便更好地利用其潜力和价值。
一、大数据的定义与特点在深入讨论大数据的分类之前，我们先来了解一下大数据的定义和特点。
大数据指的是规模庞大、来源广泛、类型复杂的数据集合。
大数据的特点可以概括为4V，即数据量大(Volume)、数据速度快(Velocity)、数据种类多(Variety)和数据价值高(Value)。
这些特点决定了大数据需要更高级的处理和分析技术。
二、按数据来源进行分类根据大数据的数据来源，可以将其分为内部数据和外部数据。
1. 内部数据：指的是企业或组织内部所产生和积累的数据。
这类数据通常来自于企业的业务系统、金融系统、销售系统等。
企业可以通过对内部数据的分析，了解客户行为、优化业务流程、提升运营效率等。
2. 外部数据：指的是从外部获取的数据，包括社交媒体数据、传感器数据、公共数据等。
外部数据可以帮助企业了解市场趋势、消费者心理、竞争对手动态等，为企业的决策提供更全面的信息支持。
三、按数据类型进行分类大数据中的数据类型非常丰富多样，根据数据类型的不同，可以将大数据分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
1. 结构化数据：指的是按照固定的格式和规则进行组织的数据，如数据库中的表格数据、Excel表格等。
结构化数据便于存储、管理和分析，适合使用传统的数据库管理系统进行处理。
2. 半结构化数据：指的是有一定结构但不符合传统数据库模式的数据，如XML、JSON等。
半结构化数据的特点在于字段和格式不完全固定，适合存储和处理较为灵活的数据。
3. 非结构化数据：指的是没有固定结构的数据，如文本、图片、音频、视频等。
非结构化数据对传统的数据库系统来说较为难以处理，需要借助文本挖掘、图像识别等技术进行分析。
大数据知识体系结构
大数据知识体系结构
大数据知识体系结构是指大数据领域的知识所构成的体系结构，包括了大数据的概念、技术、工具、应用等方面的知识。
大数据知识体系结构主要分为以下几个方面：
1.大数据概述：介绍大数据的定义、特点、发展历程等方面的知识。
2.大数据技术：包括数据存储、数据处理、数据分析等方面的知识。
数据存储方面主要介绍了大数据的存储结构、存储方式、存储技术等；数据处理方面主要介绍了大数据的处理方式、处理技术等；数据分析方面主要介绍了大数据的分析方法、分析技术等。
3.大数据工具：包括数据采集工具、数据处理工具、数据分析工具等方面的知识。
数据采集工具主要用于采集海量数据，包括网络爬虫、数据抓取等；数据处理工具主要用于对海量数据进行处理，包括Hadoop、Spark等；数据分析工具主要用于对海量数据进行分析，包括R、Python等。
4.大数据应用：包括大数据在各个领域的应用，如金融、医疗、交通、电商等。
大数据应用涉及到数据挖掘、数据分析、数据可视化等方面的知识。
5.大数据安全：包括大数据的安全问题、安全措施等方面的知识。
大数据安全问题包括数据泄露、数据篡改等；安全措施包括身份认证、数据加密等。
大数据知识体系结构是大数据领域研究和应用的基础，对于学习
和应用大数据具有重要意义。
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物联网的体系架构
物联网的体系架构
物联网的体系架构
设计了一套基于 Microsoft SQL Server 2012 和 Microsoft Azure HDInsight 的端到端 大数据解决方案。在 HDInsight 上快速部署 Hadoop 群集。
大数据平台架构
引跑科技EngineOne平台
大数据虚拟化架构：VMWare BDE
vSphere Big Data Extensions （BDE）是VMware基于 Serengeti开源技术的企业发行 版，增强基础架构，更好地部署、运行和管理大数据负载，虚拟化应用。
云场呈现如下图。
大数据分析 世界杯：英格兰vs意大利 1:2。数据热图
大数据关键技术5：数据挖掘算法
代
特征
数据挖掘算法
集成
分布计算 数据模型
模型
第一代
数据挖掘作为 一个独立的应 用
支持一个或者 独立的系
多个算法
统
单个机 器
向量数据
第二代 第三代
和数据库以及 数据仓库集成
和预言模型 系统集成
多个算法：能够 挖掘一次不能放 进内存的数据
苦恼: 淹没在数据中 ; 不能制定合适的决策!
数据
知识
决策
金融 经济 政府
POS. 人口统计 生命周期
模式 趋势 事实 关系 模型 关联规则 序列
目标市场 资金分配 贸易选择 在哪儿做广告 销售的地理位置
数据爆炸，知识贫乏
大数据关键技术4：数据显示技术
基于计算流体力学的三维呈现: 如用能场所3D场景及CFD温度及能效
知识发现系统要有很好的性能
数据挖掘的主要方法
✓ 分类（Classification） ✓ 聚类(Clustering) ✓ 相关规则(Association
Rule) ✓ 回归(Regression) ✓ 其他
数据挖掘主要方法：ETL
ETL Process Framework
ETL工具有：OWB(Oracle Warehouse Builder)、ODI(Oracle Data Informatic PowerCenter、AICloudETL、DataStage、DataSpider, 等。
它们之间要通过网络接口连接，这导致在进行
数据密集型计算（Data Intensive Computing ）时I/O 容易成为瓶颈。单机文件系统不提供数 据冗余、可扩展性、容错及并发能力差
谷歌文件系统（GFS）和Hadoop 的分布式文件 系统HDFS（Hadoop Distributed File System ）奠定了大数据存储技术的基础。GFS/HDFS 将 计算和存储节点在物理上结合在一起，从而避免 在数据密集计算中易形成的I/O 吞吐量的制约， 同时这类分布式存储系统的文件系统也采用了分 布式架构，能达到较高的并发访问能力。
BPaaS
Saa S
Paa S
IaaS
云计算的不同服务层次和内容：
云计算的应用案例：广州品高IaaS
云计算的统一数据中心
➢ Cisco’s Cloud Computing Approach ➢ Combining the unified data center and cloud intelligent network ➢ Network Service becomes an essential element
Meta data management
Source adaptors
Design management
ETL Data import/ Rule import
四、物联网与云计算架构
互联网上的物联网：概念
互联网上的物联网：发展
2009年8月7日，温家宝视察中科院嘉兴无线传感网工程中心无锡研发分中 心，提出“在传感网发展中，要早一点谋划未来，早一点攻破核心技术”， 明确要求尽快建立中国的传感信息中心，或叫“感知中国”中心。
大数据时代的新命题:
数据在爆炸式增长 －互联网海量大数据 －物联网各类型数据 发数据处理能力要求提高 －大规模数据存取方式 －大数据并行技术能力 数据间关联性分析加强 －社交网络关系 －多业务关联性 －用户行为分析 网络数据的实时同步 －一切营销都线下＋线上 －多业务跨地域数据同步
“数据结构化”本身是最具 挑战性的一个环节. 海量数据与快速处理是一 对悖论.
大数据虚拟化（BDE/Serengeti）的部署结构图
大数据虚拟化架构：VMWare BDE
Serengeti管理服务器的系统架构图
大数据架构
Netflix基于AWS的大数据平台，不用HDFS而用amazon的S3 (美国最大的在线DVD租赁商，奈飞公司，提供在线影片租赁业务)
Integrator)、
ETL Data Export
Application & Operations
Services
Transport Services
Target adaptors Load
Transform Extract
Runtime Mata data Services
Meta data Import/ export
多个算法
数据管理系 统，包括数 据库和数据 仓库
数据管理和 预言模型系 统
同质/局 部区域 的计算 机群集
intranet/e xtranet网 络计算
有些系统支 持对象、文 本、和连续 的媒体数据
支持半结构 化数据和 web数据
第四代
和移动数据/ 各种计算数
据联合
多个算法
数据管理、 预言模型、 移动系统
大数据架构：整体逻辑功能架构
大数据架构理解：搜索引擎
大数据架构理解：网页内容抓取
大数据系统架构Hadoop
Hadoop分布式系统组成
大数据系统架构Hadoop
在图中，Hadoop主要的功能组件有： Hadoop Common: 包含HDFS、MapReduce和其他项目公共内容； HDFS：Hadoop分布式文件系统； MapReduce：一个用于并行处理大数据集的软件框架。Map 函数接受一组数据 并将其转换为一个键/值对列表，输入域中的每个元素对应一个键/值对。Reduce 函数接受 Map 函数生成的列表，然后根据它们的键（为每个键生成一个键/值对 ）缩小键/值对列表； HBase: 类似Google BigTable的分布式NoSQL列数据库； Hive：是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将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语句转换为MapReduce任务 进行运行；
物联网示范：智能家居大数据管理系统
物联网示范：动态跟踪管理，牧场大数据
物联网示范：医疗健康大数据 管理体系架构
•大中型医院
•基层医疗机构
•政企客户领
导
•健康管理服务
•离退休干部
终端功能
健康管理功能
平台功能 医疗服务功能
客户关怀功能
预约就医 互动交流 用药提醒 运动情况监测
血糖监测
血压监测
日常心电监测
信息时代的大数据需求
信息社会需求：信息化-智能化-现代化
人力工具 -- 镰刀 -- 锄头
动力工具 -- 机车 -- 机床
智能工具 --推理机 --智能网
农业社会
工业社会
信息社会
信息时代数据大爆炸，推动智能技术发展
信息时代，软件编程模型发展
“面向信息处理”的智能化编程模型，编程简化为数据配置与 管理
1.大数据系统架构Hadoop：层次对应
大数据：分布式计算架构
大数据架构: MapReduce工作原理1
大数据架构: MapReduce工作原理2
三、大数据的关键技术
大数据关键技术到底有哪些？ 核心问题是：(计算、存储、分析)算法
大数据：恐怖的大数据(生活示例) 智能性：数据分析、自然语言理解
序列分析 Sequence Analysis
Open Accn’t
Add New Product
Decrease Usage
???
Time
n 客户保留 n 客户生命周期管理 n 目标市场 n 价格弹性分析
聚类分析 Clustering
n 客户细分 n 市场细分
关联分析 Association
n 市场组合分析 n 套装产品分析 n 目录设计 n 交叉销售
逻辑推理(演示) 艺术性：分形算法、视频动画(演示)
大数据关键技术1：大数据存储技术
数据的海量化和快增长特征、以及数据格式的多样化是大数据对
存储技术提出的首要挑战。要求底层硬件架构和文件系统在性价比上要大大高于传 统技术，并能够弹性扩展存储容量。
网络附着存储系统（NAS）和存储区域网络（ SAN）等体系，存储和计算的物理设备分离，
心脏疾病管理
血压管理
血糖管理
体重管理
移动全球眼 移动OA 心电图测量 心电图诊断呈现 血压/血糖管理 运动能量检测 紧急呼叫一键通 GPS定位 健康档案自管理
•BSS/OSS
短信接口
彩信接口
•省领航平台
WAP接口
云计算演进：桌面云理解(ND—NC—CCN)
云计算架构：通用三层架构(IBM为例，加BPaaS)
2010年2月25日, 中国首个传感网大学科技园在无锡成立，北京邮电大学无 锡感知技术与产业研究院是首家入驻大学科技园的高校科研机构。