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大数据平台简介
大数据平台简介随着信息技术的快速发展和互联网的广泛应用，越来越多的数据被产生并存储在各个地方。
这些数据来源涉及个人信息、企业数据、社交媒体内容、传感器数据等等。
如何有效地分析和利用这些海量数据，成为了许多组织和企业面临的挑战。
为了解决这一问题，大数据平台应运而生。
大数据平台是一个集成了大数据处理工具和技术的综合系统，旨在帮助企业和组织处理、分析和利用大规模的数据集。
它通过收集、存储、处理和可视化数据，实现对数据的深入挖掘和分析，为用户提供有价值的信息和见解。
大数据平台通常由以下几个主要组成部分构成：1. 数据采集大数据平台需要从各个数据源收集数据，包括传感器、社交媒体、企业数据和公共数据库等。
这些数据来源多样化且容量庞大，因此平台需要具备高效的数据采集能力，能够实时、批量或周期性地获取数据。
2. 数据存储大数据平台需要提供一个稳定可靠、容量庞大的数据存储系统。
传统的关系型数据库已经不能满足大数据存储需求，因此大数据平台通常采用分布式文件系统或NoSQL数据库来存储数据。
3. 数据处理大数据处理是大数据平台的核心功能之一。
平台需要提供分布式计算和处理能力，以支持对大规模数据的处理和分析。
常用的大数据处理框架有Hadoop、Spark和Flink等。
4. 数据分析和挖掘大数据平台不仅需要提供数据处理功能，还需要提供数据分析和挖掘的能力。
平台应该支持各种分析算法和模型，以帮助用户从海量数据中发现隐藏在其中的规律和关联性。
5. 数据可视化数据可视化是将复杂的数据以可视化的方式呈现给用户，以帮助他们更好地理解数据。
大数据平台通常提供各种数据可视化工具和组件，使用户能够通过图表、地图、仪表盘等形式直观地呈现数据。
大数据平台的应用场景十分广泛，涵盖了各个行业和领域。
例如，在金融领域，大数据平台可以帮助银行和保险公司实现风险评估和欺诈检测；在电子商务领域，大数据平台可以帮助企业进行营销和推荐系统的优化；在医疗保健领域，大数据平台可以帮助医生和保健机构提供更有效的诊断和治疗方案。
大数据平台介绍
全面支持海量复杂数据，构建高质量统一企业大数据仓库
企业异构数据源 设备数据
• 数据源：
日志、 设备参数、操作
数据资产管理 零售数据
• 数据源：
ERP、Salesforce，Excel
业务数据
• 数据源：
ERP、CRM，SCM，EAI
• 数据类型：
PB级非结构化数据
• 数据类型：
TB级结构化数据
• 数据类型：
PB级异构数据
统一数据 清洗加载
数据质量 保证
智能工厂数据
• 数据源：
PLM、 MES、DCS，CAM
供应商数据
• 数据源：
ERP、SRM，SCM
公开数据
• 数据源：
政府网站、社交媒体等。
异构数据 自动适配
大数据平台
传统数据仓库
UNIX小型机
大数据平台
大数据平台
X86集群
UNIX小型机
X86集群
X86集群
大数据平台定位： 属于数据仓库的补充系统 特点： 规模小，大数据创新试点 传统数据仓库
大数据平台定位： 分担数据仓库的存储和计算压力 特点： 大数据平台逐渐成为业务分析中心
大数据平台定位： 支持企业所有数据计算、分析和应用。 特点： 企业真正成为数据驱动的企业
复杂计算
• • 全图形化的任务调度工 具，可每日处理上万个 独立的数据计算任务 內嵌数据质量校验能力， 简化ETL任务的开发工 作量
——数据大文件加载抗压测试对比——
LEAP 某厂商 主流云平台
基于TPC-DS，2016
10
全图形化的计算平台，便捷的大数据系统管理和运维
• 一站式图形化界面完成大数据集群的安装，升级，系统监控的工作，简化管理 • 创建各种大数据任务和查询操作全部图形化完成，无需命令行入口 • 支持丰富的开源扩展，图形化添加近百个高质量组件，全面支持和管理各种大数据业 务场景
大数据可视化分析平台介绍
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可选条件包括卡口、时间段等。 布控报警查询 支持对布控的车辆及布控产生的报警进行查询。 异常牌照查询 支持根据组合条件对异常牌照的车辆进行查询， 异常牌照包括假牌、 套牌等， 可选条件包括卡口、时间段等。 红名单查询 支持对红名单车辆进行情况。 行车轨迹查询 支持根据行车轨迹对过车信息进行查询。 2.智能研判 智能研判是通过对海量过车数据的分布式计算分析， 快速挖掘出其中有价值 的信息。智能研判具体包括以下功能： 行车轨迹智能研判 车辆轨迹智能研判功能包含对精确目标、 模糊目标两类车辆进行轨迹智能研 判。 精确目标车辆轨迹智能研判： 分析特定车辆在一段时间内经过多个信息采集 点形成的行车轨迹，在 PGIS 上重现该车辆的行车路线。 “特定车辆”是指查询者 明确该车辆的车牌号码，至少清楚车牌号码中绝大部分字符及准确的排序位置， 在查询过程中也可辅以准确的车身颜色或车型等其它特征信息缩小系统筛选范 围。 “特定车辆”行车轨迹出现在信息平台的 PGIS 地图上，单击任一采集点的
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区间测速 支持卡口与卡口间车辆的区间行驶速度测算， 通过两个卡口之间距离除以车 辆穿过两个卡口的时间差来计算车辆在区间通行的平均速度（平均速度公式：V
区间
=S 区间/T 区间） 。 车辆诱导 车辆诱导是根据车流量统计、区间测速而计算出哪些路段繁忙，哪些路段空
闲， 并实时将这些信息显示在道路的 LED 屏上，根据深浅不同的颜色来标识道路 的繁忙程度，帮助司机判断走哪条路更加合理。 4.统计分析 统计分析包括以下功能： 车流量统计 用户能够按卡口单位、卡口名称、车辆类型、卡口车道进行流量统计，车流 量统计可以包括以下查询条件：按卡口使用单位查询、按卡口名称查询、按车辆 车型查询、按卡口车道查询、按所选时间模式进行查询。 车流量统计可以按照五种时间模式（年、月、周、日、自定义时间段）自动 生成 3D 柱状图形式的报表（年报表、月报表、周报表、日报表、时间段报表） ， 并且报表可以导出和打印。 统计结果可以作为日常道路交通诱导和交通优化管理 的依据，方便用户定期对交通状况进行处理和总结。 系统能够对车流量情况，进行数据分析，对路段堵塞、车流量异常减少、增 多、断流等情况可进行智能判断并报警。 车道平均速度统计 用户能够按卡口单位、卡口名称、车辆类型、卡口车道进行车速统计，统计
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。
大数据平台简介
引言概述：大数据平台是近年来随着互联网技术的快速发展而兴起的一种信息分析和处理解决方案。
它通过将海量数据从各个渠道收集、存储、分析和挖掘，为企业决策和运营提供重要的支持和指导。
在前文中，我们已经介绍了大数据平台的概念和基本原理。
在本文中，我们将进一步深入讨论大数据平台的关键组件和功能，以及其在不同行业中的应用。
正文内容：1.大数据平台的关键组件1.1数据采集与接入1.1.1实时数据采集1.1.2批量数据采集1.1.3数据接入流程与规范1.2数据存储与管理1.2.1分布式文件系统1.2.2数据库管理系统1.2.3数据备份与恢复技术1.3数据处理与分析1.3.1分布式计算框架1.3.2数据流处理1.3.3机器学习与算法1.4数据可视化与展示1.4.1可视化工具和技术1.4.2报表和仪表盘设计1.4.3用户反馈与数据挖掘1.5数据安全与隐私保护1.5.1访问控制与权限管理1.5.2数据加密与脱敏1.5.3安全监控和漏洞修复2.大数据平台的功能特点2.1多渠道数据集成2.1.1数据源连接和集成2.1.2数据清洗和标准化2.1.3数据质量控制与修复2.2高效的数据存储与管理2.2.1低延迟的数据读写2.2.2分布式存储与扩展性2.2.3数据备份和恢复策略2.3强大的数据分析与挖掘2.3.1多维度数据分析2.3.2高性能的数据处理2.3.3模型训练和预测算法2.4实时的数据可视化与展示2.4.1实时监控和报警2.4.2可视化图表和仪表盘2.4.3用户交互和自定义展示2.5安全的数据存储与传输2.5.1数据加密和解密技术2.5.2用户权限和访问控制2.5.3安全审计和日志记录3.大数据平台在不同行业中的应用3.1电商行业3.1.1销售数据分析与预测3.1.2用户行为分析与推荐3.1.3供应链优化和管理3.2金融行业3.2.1风险控制与欺诈检测3.2.2信用评估与客户洞察3.2.3金融市场分析与预测3.3医疗行业3.3.1疾病监测与预防3.3.2临床决策支持系统3.3.3医疗资源优化和调度3.4制造业3.4.1质量控制与故障预测3.4.2生产效率分析与改进3.4.3物流和供应链优化3.5媒体与广告行业3.5.1用户画像与广告定向3.5.2舆情分析与危机处理3.5.3媒体效果评估与优化总结：大数据平台作为一种先进的信息处理工具，已经在各行各业中得到广泛应用。
大数据平台介绍
大数据平台可以支持不同的应用场景，如 数据分析、数据挖掘、数据可视化等，满 足不同业务需求。
大数据平台的分类
根据部署方式
大数据平台可以分为私有云和公有云两种部署方式。私有云采用云计算技术构建 ，可以实现公有云的所有功能，同时保证数据的安全性和可靠性；公有云则采用 运行公共云的所有基础设施，用户可以通过互联网访问大数据服包括新闻报道、社交
媒体上的评论和论坛讨论功能，帮助用户快速
了解舆情动态，同时还支持多种数据导出方式和定制化的数据分析服务。
微信指数
概述
微信指数是微信团队推出的一款 大数据分析工具，旨在帮助用户 了解微信平台上各类关键词的热 度和趋势。
根据数据处理方式
大数据平台可以分为批处理和流处理两种方式。批处理方式适用于对大规模数据 的离线处理和分析；流处理方式适用于对实时数据的在线处理和分析。
02
知名大数据平台介绍
阿里指数
概述
阿里指数是阿里巴巴集团推出的一个大数据分析平台，旨在为用户 提供关于市场趋势、行业动态和消费者行为等方面的洞察。
大数据平台介绍
• 大数据平台概述 • 知名大数据平台介绍 • 大数据平台的应用与发展趋势 • 大数据平台的未来展望与建议
01
大数据平台概述
定义与特点
定义
大数据平台是一个集成了数据存储、 处理、分析和管理功能的综合性平台 ，旨在提供高效的大数据处理和分析 服务。
特点
大数据平台具有海量数据处理能力、 高性能计算能力、数据安全性和可靠 性等特点，能够满足不同行业和领域 的数据处理和分析需求。
大数据平台的发展趋势与挑战
发展趋势
随着技术的不断进步和应用需求的增加，大数据平台的发展 趋势包括数据实时处理、数据安全与隐私保护、人工智能与 大数据的融合等。
大数据平台介绍
➢ MapReduce执行流程
– MapReduce 角色 • Client ：作业提交发起者。 • JobTracker: 初始化作业，分配作业，与TaskTracker通信，协调整个作 业。 • TaskTracker：保持JobTracker通信，在分配的数据片段上执行 MapReduce任务。
• 设置一个Block 64MB，如果上传文件小于该值，仍然会占用一个Block的 命名空间（NameNode metadata），但是物理存储上不会占用64MB的空间
• Block大小和副本数由Client端上传文件到HDFS时设置，其中副本数可以 变更，Block是不可以再上传后变更的
HDFS处理机制
MapReduce简介
➢ 适合处理的任务
– 适用于离线批处理任务 – 是以“行”为处理单位的，无法回溯已处理过的“行”，故每行都必须是一
个独立的语义单元，行与行之间不能有语义上的关联。 – 相对于传统的关系型数据库管理系统，MapReduce计算模型更适合于处理
半结构化或无结构话的数据。
➢ 不适合处理的任务
– 任务的分配 • TaskTracker和JobTracker之间的通信与任务的分配是通过心跳机制完成 的。 • TaskTracker会主动向JobTracker询问是否有作业要做，如果自己可以做 ，那么就会申请到作业任务，这个任务可以使Map也可能是Reduce任 务。
MapReduce工作原理
• Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。 HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数 据提供了计算。
大数据平台简介
Apache pig是用来处理大规模数据的高级查询语言，配合Hadoop使用，
可以在处理海量数据时达到事半功倍的效果，比使用Java，C++等语言编写 大规模数据处理程序的难度要小N倍，实现同样的效果的代码量也小N倍。
A = LOAD 'a.txt' AS (col1:chararray, col2:int, col3:int, col4:int, col5:double, col6:double); B = GROUP A BY (col2, col3, col4); C = FOREACH B GENERATE group, AVG(A.col5), AVG(A.col6); DUMP C;
File system：文件系统是操作系统用于明确磁盘或分区上的文 件的方法和数据结构；即在磁盘上组织文件的方法。也指用于 存储文件的磁盘或分区，或文件系统种类。
Hadoop和HDFS的关系
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Hadoop 是一个以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的，能够对大量 数据进行分布式处理的系统框架。 HDFS是Hadoop兼容最好的标准级文件系统，因为Hadoop是一个综合性 的文件系统抽象，所以HDFS不是Hadoop必需的。
大数据平台简介
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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