2019年H3C大数据产品技术白皮书

2019年H3C大数据产品技术白皮书
2019年H3C大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书

杭州华三通信技术有限公司

2020年7月

目录

1 H3C大数据产品介绍................................................................... 错误!未定义书签。

产品简介........................................................................ 错误!未定义书签。

产品架构........................................................................ 错误!未定义书签。

数据处理 ............................................................................ 错误!未定义书签。

数据分层 ............................................................................ 错误!未定义书签。

产品技术特点............................................................... 错误!未定义书签。

先进的混合计算架构........................................................ 错误!未定义书签。

高性价比的分布式集群................................................... 错误!未定义书签。

云化ETL ................................................................................ 错误!未定义书签。

数据分层和分级存储........................................................ 错误!未定义书签。

数据分析挖掘...................................................................... 错误!未定义书签。

数据服务接口...................................................................... 错误!未定义书签。

可视化运维管理................................................................. 错误!未定义书签。

产品功能简介............................................................... 错误!未定义书签。

管理平面功能:................................................................. 错误!未定义书签。

业务平面功能:................................................................. 错误!未定义书签。

2 DataEngine HDP核心技术......................................................... 错误!未定义书签。

3 DataEngine MPP Cluster核心技术 ......................................... 错误!未定义书签。

MPP + Shared Nothing架构 .................................. 错误!未定义书签。

核心组件........................................................................ 错误!未定义书签。

高可用............................................................................. 错误!未定义书签。

高性能扩展能力 .......................................................... 错误!未定义书签。

高性能数据加载 .......................................................... 错误!未定义书签。

OLAP函数..................................................................... 错误!未定义书签。

行列混合存储............................................................... 错误!未定义书签。

1H3C大数据产品介绍

1.1产品简介

H3C大数据平台采用开源社区Apache 和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案,具备高性能、高可用、高扩展特性,可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C 大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能,并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统,发现数据的内在价值。

1.2产品架构

H3C大数据平台包含4个部分:

第一部分是运维管理,包括:安装部署、配置管理、主机管理、用户管

理、服务管理、监控告警和安全管理等。

第二部分是数据ETL,即获取、转换、加载,包括:关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具Kettle。

第三部分是数据计算。MPP采用分析型分布式数据库,存储高价值密度的结构化数据;Hadoop存储非结构化/半结构化数据和低价值密度结构化数据。计算结果都存到数据仓库,数据仓库中的数据可直接用于分析和展示。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的且随时间不断变化的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程。

第四部分数据服务,包括:机器学习、数据挖掘、数据检索、数据可视化、即席分析、SQL和API,为应用层提供服务和中间件调用。

1.2.1数据处理

对于大数据管理平台,应该建立一套标准化、规范化的数据处理流程,例如:如何采集内部和外部数据、结构化和非结构化数据;如何清洗采集来的脏数据和无效数据;如何对不同来源的数据进行打通;如何对非结构化的数据进行结构化加工;如何在结构化数据的基础上进行商业建模和数据挖掘等等。大数据管理层在一条数据总线上构建了一条完整的大数据处理流水线。这条流水线从数据的采集、清洗到加工处理,把原始杂乱无章的数据加工成结构化的数据组件,供上层的大数据应用来拼装调用,让企业拥有创造数据资产的能力。

1.2.2数据分层

●ODS层:数据来源于各生产系统,通过ETL工具对接口文件数据进行编

码替换和数据清洗转换,不做关联操作。未来也可用于准实时数据查询。

●轻度汇总层:主题域内部基于明细层数据,进行多维度的、用户级的汇

●明细数据层:主题域内部进行拆分、关联。是对ODS操作型数据按照

主题域划分规则进行的拆分及合并。

●信息子层:报表数据、多维数据、指标库等数据来源于汇总层。汇总

层:主题域之间进行关联、汇总计算。汇总数据服务于信息子层,目的是为了节约信息子层数据计算成本和计算时间。

应用层:应用系统的私有数据,应用的业务数据。精细化营销做为大数据平台的一个上层应用,由大数据平台提供数据支撑。

1.3产品技术特点

先进的混合计算架构

?采用Hadoop和MPP融合技术架构,对半结构化和非结构化数据支持并行计算和低成本存储,提供低时延、高并发的查询和分析功能;对结构化数据采用MPP分布式列存储,支持分布式计算、智能索引等功能,实现高性能结构化数据分析处理。集成MapReduce、Spark、Storm、Tez等多种计算框架,利用YARN资源管理做统一管理,可在同一份数据集上运行多种计算。

离线计算、内存计算和流式计算并存,能满足高吞吐、大数据量和低时延实时处理等多方面的数据计算要求。

高性价比的分布式集群

?基于x86服务器本地的计算与存储资源,计算集群可以动态调整,从数台到数千台之间弹性扩展,按需构建应用,减少总体成本;同时,在设计时充分考虑了硬件设备的不可靠因素,在软件层面提供计算和存储的高可靠保证,具备较强的容错性。

云化ETL

?将不同业务系统中分散、零乱、标准不统一的各种源数据中的数据进行汇聚。支持从DBMS、互联网、物联网、企业生产系统等各种数据源中提取数据。各类数据经过抽取、清洗和转化后,实现多对多地加载到包含但不限于大数据集群和各类关系型数据库中。该过程由一个统一的操作接口封装,经过无代码的可视化配置后,可实现自动化地、分布式地执行整个ETL作业流程。

精选-大数据可视化平台产品白皮书

1 行业大数据 电力行业应用特点:基于GIS 组件与动态组件的实时数据监控展示,基于静态组件的多样化报表分析展示。 用电量预测:基于海量历史电量数据,规划区域面积、历史人口、历史国民经济数据、三产比例等变化情况,对区域用电量进行预测,作为进一步规划设计依据。 空间负荷预测:基于全网中各小区的占地面积、用地类型、容积率,行业的建筑面积负荷密度、占地面积负荷密度,小区目标年占地面积、小区目标年建筑面积,总负荷值、行业负荷值等数值,对远景年负荷进行预测。 多指标关联分析:从多个外部系统(如GIS ,PMS ,OMS 等)抓取所需数据的时间一致性切片,进行综合分析利用,从而支持规划设计。 金融相关行业应用特点:基于矢量图组件与动态组件的实时资金交易数据监控展示,基于静态组件的多样化报表分析展示。 资金实时流向分析:重点地区资金流向、重点行业资金流向、频繁且相近额度资金流向、季节资金流向、节假日资金流向、偶尔大额资金流向。 数据辅助征信风控:通过连接大数据(包括P2P 平台、小额信贷机构、征信机构、银行、第三支付、互联网大数据等)、连接不同的应用场景,挖掘和探索虚拟经济形态下的网络和商务平台数据,提供去中心化分布式查询,打破行业内信息各自孤立而形成信息漏洞的现状,高效控制风险。 业务拓展:客户挖掘、精准投放、二次开发、战略指导、全民分析等多种智能分析模型,为管理层的管理决策提供了最直接的数据依据,同时绚丽易读的可视化展现带来了清晰直观的产品体验, 让管理层不再拍脑袋发愁。 电子政务应用特点:基于GIS 组件的基础数据关联展示,基于静态组件的多样化报表分析展示。 整合分析发现群众真实需求,并强化数据预测应用功能,助推政府采取更加人性化、便民化,更有 WYDC Viewer 产品白皮书 四方伟业大数据分析Data Discovery 系列产品 WYDC Viewer 是Data Discovery 系列产品中的数据可视化分析展示平台,本白皮书介绍了大数据平台的基础架构,对 WYDC Viewer 的功能及要求做了简要介绍。 成都四方伟业软件股份有限公司

工业大数据白皮书2017版

一张图读懂工业大数据 1. 工业大数据 工业大数据是指在工业领域中,围绕典型智能制造模式,从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。 工业大数据的主要来源有三类: 第一类是生产经营相关业务数据。主要来自传统企业信息化范围,被收集存储在企业信息系统内部。此类数据是工业领域传统的数据资产,正在逐步扩大范围。 第二类是设备物联数据。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下,实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。 第三类是外部数据。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。 2. 工业大数据的地位 2.1 在智能制造标准体系中的定位 工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧,属于智能制造标准体系五大关键技术之一。

2.2与大数据技术的关系 工业领域的数据累积到一定量级,超出了传统技术的处理能力,就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率,大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支撑。 首先,工业大数据可以借鉴大数据的分析流程及技术,实现工业数据采集、处理、存储、分析、可视化。其次,工业制造过程中需要高质量的工业大数据,可以借鉴大数据的治理机制对工业数据资产进行有效治理。 2.3与工业软件和工业云的关系 工业软件承载着工业大数据采集和处理的任务,是工业数据的重要产生来源,工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通。 工业大数据技术与工业软件结合,加强了工业软件分析与计算能力,提升场景可视化程度,实现对用户行为和市场需求的预测和判断。 工业大数据与工业云结合,可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成,运用数据分析方法,结合领域知识,形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品

城市大数据平台白皮书》解读:智慧城市中的应用

《城市大数据平台白皮书》解读:智慧城市中的应用 日前,中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》,阐述了城市大数据的概念和内涵,分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义,并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。 同时,白皮书还提出了城市大数据平台的通用技术架构,梳理了城市大数据平台的运营模式,并就城市大数据平台发展给出了相应的建议。 什么是城市大数据? 随着数据处理技术的不断进步,人们对于数据应用的意识不断提高,人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长,形成了城市大数据。 城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据,及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统,是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为:城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。 城市大数据的数据资源来源丰富多样,广泛存在于经济、社会各个领域和部门,是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时,城市大数据的异构特征显著,数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高,且具有跨部门、跨行业流动的特征。 按照数据源和数据权属不同,城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的,以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据,包括工业数据、服务业数据等。 此外,还有一些社会公益大数据。当前,城市大数据多数为政务大数据和产业大数据,所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。

为保障城市运转的安全高效,智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析,并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此,城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑,是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。 新型智慧城市发展面临挑战 数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为,虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设,但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于,未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。 具体而言,挑战包括三个方面:一是信息系统烟囱林立,阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱,价值大打折扣;三是数据管理水平不一,缺乏整体联动。 如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用,具体表现在三个方面。 一、通过数据汇集加速信息资源整合应用 第一,城市大数据平台建立了数据治理的统一标准,提高数据管理效率。通过统一标准,避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理,延长数据的“有效期”,快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。 通过质量管理,及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。 第二,城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通,促进数据价值充分释放。通过统筹管理,消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约,增强数据共享的意识,提高数据开放的动力。通过有效整合,提高数据资源的利用水平。 二、通过精准分析提升政府公共服务水平 在交通领域,通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测,感知交通路况,帮助市民优化出行方案;在平安城市领域,通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析,为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。 在政务服务领域,依托统一的互联网电子政务数据服务平台,实现“数据多走路,群众少跑腿”;在医疗健康领域,通过健康档案、电子病历等数据互通,既能提升医疗服务质量,也能及时监测疫情,降低市民医疗风险。 三、通过数据开放助推城市数字经济发展 开放共享的大数据平台,将推动政企数据双向对接,激发社会力量参与城市建设。一方面,企业可获取更多的城市数据,挖掘商业价值,提升自身业务水平。

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如:淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单,一般只有少数几步操作组成,比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成; 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER,再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下,一般可以采用ORALCERAC集群方式或者就是通过硬件升级(采用小型机、大型机等,如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高,必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题,而分布式事务处理很难做到高效,因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

2数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等. 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算,每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂,例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等;有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现. 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计; 传统得数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法,把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析,以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求,基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标,采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

HC大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司 2020年4月

目录 1 H3C大数据产品介绍 (1) 1.1产品简介 (1) 1.2产品架构 (1) 1.2.1 数据处理 (2) 1.2.2 数据分层 (3) 1.3产品技术特点 (4) 先进的混合计算架构 (4) 高性价比的分布式集群 (4) 云化ETL (5) 数据分层和分级存储 (5) 数据分析挖掘 (6) 数据服务接口 (6)

可视化运维管理 (7) 1.4产品功能简介 (7) 管理平面功能: (12) 业务平面功能: (14) 2DataEngine HDP核心技术 (15) 3DataEngine MPP Cluster核心技术 (16) 3.1MPP + Shared Nothing架构 (16) 3.2核心组件 (16) 3.3高可用 (17) 3.4高性能扩展能力 (18) 3.5高性能数据加载 (18) 3.6OLAP函数 (19) 3.7行列混合存储 (19)

1H3C大数据产品介绍 1.1产品简介 H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案,具备高性能、高可用、高扩展特性,可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能,并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统,发现数据的内在价值。 1.2产品架构 H3C大数据平台包含4个部分: 第一部分是运维管理,包括:安装部署、配置管理、主机管理、用户管理、服务管理、监控告警和安全管理等。 第二部分是数据ETL,即获取、转换、加载,包括:关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具 Kettle。

大数据态势感知系统白皮书_V2.0

目录 一、安全现状及挑战 (2) 1.1安全现状 (2) 1.2面临挑战 (2) 二、安全态势感知系统 (3) 2.1方案概述 (3) 2.2方案内容 (4) 2.2.1典型网络状况 (4) 2.2.2态势感知工作流程 (5) 2.2.3态势感知功能组成 (5) 3、系统技术体系 (8) 3.1系统总体架构 (8) 3.2系统主要功能 (9) 4、系统部署方式 (10) 4.1部门级部署 (10) 4.2企业应用部署 (10) 4.3集团应用部署 (11) 4.4部署要求 (12) 五、系统优势 (12)

一、安全现状及挑战 1.1安全现状 近年来,我国政府和企业信息化建设得到快速发展,越来越多的各类核心业务的开展高度依赖于信息技术应用,信息安全问题的全局性影响作用日益增强。为了保障国内各企事业单位的信息系统安全,国家出台了网路安全法,各行业和相关主管部门也出台了各类信息安全监控、审计作为保障信息系统安全的制度,相关的制度标准包括ISO/IEC17799、COSO、COBIT、ITIL、NISTSP800等。这些标准制度从不同角度提出信息安全控制体系,可以有效地控制信息安全风险。同时公安部发布的《信息系统安全等级保护技术要求》中也对安全监控、审计提出明确的技术要求。 目前,很多政府企业在信息安全保障体系建设方面已经达到了一定的水平,先后建立了非法外联监控管理系统、防病毒系统、补丁分发系统、防火墙、入侵检测系统、漏洞扫描系统等,为客户端安全管理、网络安全管理和系统安全管理提供了技术支撑手段。 1.2面临挑战 目前政府企事业单位通过各类安全产品建立起信息安全保障体系,但当前各种信息安全保障工作相对独立,各自为政,单点的工作开展的多,缺乏有效手段将这些安全工作有效串接,并未形成一个综合防御体系。这些安全设备往往产生大量违反安全策略和安全规则的告警事件,其中不乏大量的重复报警和误报警,且各类安全事件之间分散独立,缺乏联系,无法给安全管理员提供在攻击时序上和地域上真正有意义的指导,加重了安全运维人员的工作负担,所以通过购买更多的单点的安全设备已经无法保证企业的信息安全综合保障能力的提升。

社会信用体系大数据平台白皮书v1.0

社会信用体系大数据平台 白皮书 九次方财富资讯(北京)有限责任公司 2016年5月

目录 第一章社会信用体系介绍 (3) 第二章发展现状及趋势 (6) 2.1社会信用体系建设现状 (6) 2.2大数据应用情况与趋势 (7) 2.2.1新形势下的大数据已成为社会信用体系创新的重要突破口 (7) 2.2.2开启大数据时代政务和社会管理新模式 (8) 2.2.3培育经济发展新引擎,打造区域性竞争优势 (8) 2.2.4打造诚信名片,树立行业标杆 (9) 第三章九次方社会信用体系大数据平台的特征 (10) 3.1遵循大数据十三五规划和大数据相关标准规范 (10) 3.2采用大型IT应用系统设计原则 (10) 3.3技术架构对数据结构变化的适应性 (11) 3.4数据采集源的易用性及业务变更的适应性 (12) 3.5注重指标体系及数据模型的设计 (12) 3.6大数据应用场景的可视化及参数化设计 (13) 3.7采用先进、成熟、实用的软件和技术 (13) 第四章九次方社会信用体系大数据平台的总体架构 (14) 4.1数据架构设计 (16) 4.2网络架构设计 (17) 第五章标准规范体系建设 (19) 5.1标准规范建设框架 (19) 5.2标准规范建设内容 (20) 5.2.1公共信用标准规范体系建设 (20) 5.2.2统一社会公共信用代码建设 (21) 第六章社会信用体系数据中心建设 (27) 6.1大数据公共信用信息数据库 (27) 6.2大数据公共信用信息共享与交换平台 (28) 6.3信用门户网站和手机应用 (28) 第七章大数据平台建设 (29)

7.1大数据采集平台 (29) 7.2大数据清洗平台 (30) 7.3大数据挖掘与分析平台 (33) 7.4大数据可视化平台 (35) 第八章应用系统建设 (37) 8.1公共信用信息综合查询 (37) 8.2市场公共信用监管 (37) 8.3信用服务展现 (38) 8.4个人征信信息查询 (39) 8.5企业征信信息查询 (40) 8.6小微企业信用评估 (40) 8.7交易对手信用风险预警 (41) 第九章社会信用体系大数据平台建设的核心要素 (42) 第十章结束语 (43)

Linkoop领象大数据平台白皮书

Linkoop 领象大数据平台白皮书 V3.0 Linkoop领象大数据平台为企业级大数据应用提供了数据全生命周期的解决方案,包含了数据集成、数据管理、数据安全、数据查询以及数据分析的整套分布式大数据平台和计算平台,帮助企业对海量数据进行采集、存储、治理、分析和挖掘,发现数据价值。 Linkoop领象大数据平台技术特点 ?业界领先的大数据计算能力 不论是数据导入、清洗、查询、分析还是复杂的机器学习任务,Linkoop都将这些任务转化为Hadoop上的分布式计算任务,充分利用整个大数据集群的计算能力。Linkoop对计算任务中的关键操作进行了定制化开发和优化,如数据加载、多维关联等常用操作,在降低使用难度的同时提高了计算效率,优化后的处理性能可达Hive-tez的10倍以上,Spark的2-10倍。Linkoop在电信领域广泛应用,每天处理的新增数据量超过600TB,充分验证了平台数据处理的性能和稳定性。 ?全图形化的数据处理流程设计 Linkoop创新性地提供了数据处理流程的图形化开发界面,使得在大数据平台上的数据处理不需要编写Hadoop代码,只需要通过鼠标拖拽添加功能组件,设定功能组件的运行参数和功能组件之间的依赖关系,就能够完成大数据处理流程的定义。对于定义完成的数据处理流程,能直接生成计算任务,提交平台执行和监控。全图形化的使用界面大大降低了对大数据应用开发、实施和运维人员的技术门槛,减少了项目实施的周期和成本。 ?插件式功能扩展 Linkoop提供的功能组件既包括数据采集和ETL任务相关的数据抽取、清洗、脱敏、校验、转换等功能,也包括了数据分析所需要的多维关联、聚集、统计以及机器学习算法等功能。

大数据可视化实时交互系统白皮书

大数据可视化实时交互系统白皮书

目录 第1章产品定位分析 (1) 1.1产品定位 (1) 1.2应用场景 (1) 1.2.1城市管理RAYCITY (1) 1.2.2交通RAYT (2) 1.2.3医疗RAYH (3) 1.2.4警务RAYS (3) 1.3产品目标客户 (4) 1.3.1政务部门 (4) 1.3.2公共安全部门 (4) 1.3.3旅游规划部门 (5) 1.3.4其他客户 (5) 第2章产品简介及优势 (5) 2.1软件产品系统简介 (5) 2.1.1系统概述 (5) 2.1.2系统组成 (6) 2.1.3系统对比 (7) 2.1.4内容开发分项 (7) 2.2主要硬件设备简介 (9) 2.2.1[R-BOX]介绍 (9) 2.2.2[R-BOX]规格 (10) 2.2.3设备组成 (11) 2.2.4现场安装需求 (11) 2.3产品优势 (12) 2.3.1专业大数据交互可视系统 (12) 2.3.2极其便捷的操作 (13) 2.3.3震撼绚丽的高清图像 (13) 2.3.4超大系统容量 (14) 2.3.5高安全可靠性 (14) 2.3.6优异的兼容扩展能力 (14) 2.3.7灵活的部署方式 (14) 2.4方案设计规范 (14) 2.4.1设计依据 (14) 2.4.2设计原则 (15) 第3章产品报价及接入方式 (16) 3.1产品刊例价 (16) 3.2接入注意事项及常见问题 (16) 第4章成功案例 (18)

重庆:城市服务可视化解决方案 (18) 成都:政务云数据可视化解决方案 (19) 深圳:城市综合数据可视化解决方案 (20) 世界互联网大会:大数据可视化 (20) 智能建筑:物联应用解决方案 (21)

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 (广州城市职业学院广东广州510405) 摘要:在信息技术高速发展的今天,金融业面临的竞争日趋激烈,信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化,并提供灵活、可自定义的程序接口,具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础,采用云计算的体系架构,整合多种ETL技术和不同的ETL工具,具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据,提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位,促进传统优势企业走新型信息化道路,充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”,值得大力发展和推广。 关键词:面向金融,大数据,综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前,全球IT行业讨论最多的两个议题,一个是大数据分析“Big Data”,一个是云计算“Cloud Computing”。中

国五大国有商业银行发展至今,积累了海量的业务数据,同时还不断的从外界收集数据。据IDC(国际数据公司)预测,用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长,占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长,相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段,如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能,无法充分利用和及时更新海量数据,更难以进行综合研究,中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今,积累了海量的业务数据,同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源,不同历史阶段的数据进行分析,银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势,针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以,银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有,在信息技术高速发展的今天,金融业面临的竞争日趋激烈,信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧,五大国有商业银行不断深化以客户为中心,以优质业务为核心的经营理念,这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出,将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度,提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

2019年H3C大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书 杭州华三通信技术有限公司 2020年7月

目录 1 H3C大数据产品介绍................................................................... 错误!未定义书签。 产品简介........................................................................ 错误!未定义书签。 产品架构........................................................................ 错误!未定义书签。 数据处理 ............................................................................ 错误!未定义书签。 数据分层 ............................................................................ 错误!未定义书签。 产品技术特点............................................................... 错误!未定义书签。 先进的混合计算架构........................................................ 错误!未定义书签。 高性价比的分布式集群................................................... 错误!未定义书签。 云化ETL ................................................................................ 错误!未定义书签。 数据分层和分级存储........................................................ 错误!未定义书签。 数据分析挖掘...................................................................... 错误!未定义书签。 数据服务接口...................................................................... 错误!未定义书签。 可视化运维管理................................................................. 错误!未定义书签。 产品功能简介............................................................... 错误!未定义书签。 管理平面功能:................................................................. 错误!未定义书签。 业务平面功能:................................................................. 错误!未定义书签。 2 DataEngine HDP核心技术......................................................... 错误!未定义书签。 3 DataEngine MPP Cluster核心技术 ......................................... 错误!未定义书签。 MPP + Shared Nothing架构 .................................. 错误!未定义书签。 核心组件........................................................................ 错误!未定义书签。 高可用............................................................................. 错误!未定义书签。 高性能扩展能力 .......................................................... 错误!未定义书签。 高性能数据加载 .......................................................... 错误!未定义书签。 OLAP函数..................................................................... 错误!未定义书签。 行列混合存储............................................................... 错误!未定义书签。

DreamBI大数据分析平台-技术白皮书

DreamBI大数据分析平台 技术白皮书

目录 第一章产品简介 (4) 一、产品说明 (4) 二、产品特点 (4) 三、系统架构 (4) 四、基础架构 (7) 五、平台架构 (7) 第二章功能介绍 (7) 2.1.元数据管理平台 (7) 2.1.1.业务元数据管理 (8) 2.1.2.指标元数据管理 (10) 2.1.3.技术元数据管理 (14) 2.1.4.血统管理 (15) 2.1.5.分析与扩展应用 (16) 2.2.信息报送平台 (17) 2.2.1.填报制度管理 (17) 2.2.2.填报业务管理 (33) 2.3.数据交换平台 (54) 2.3.1.ETL概述 (55) 2.3.2.数据抽取 (56) 2.3.3.数据转换 (56) 2.3.4.数据装载 (57) 2.3.5.规则维护 (58) 2.3.6.数据梳理和加载 (65) 2.4.统计分析平台 (67) 2.4.1.多维在线分析 (67) 2.4.2.即席查询 (68) 2.4.3.智能报表 (70) 2.4.4.驾驶舱 (74)

2.4.5.图表分析与监测预警 (75) 2.4.6.决策分析 (79) 2.5.智能搜索平台 (83) 2.5.1.实现方式 (84) 2.5.2.SolrCloud (85) 2.6.应用支撑平台 (87) 2.6.1.用户及权限管理 (87) 2.6.2.统一工作门户 (94) 2.6.3.统一消息管理 (100) 2.6.4.统一日志管理 (103) 第三章典型用户 (106) 第四章案例介绍 (108) 一、高速公路大数据与公路货运统计 (108) 二、工信部-数据决策支撑系统 (110) 三、企业诚信指数分析 (111) 四、风险定价分析平台 (112) 五、基于斯诺模型的增长率测算 (113) 六、上交所-历史数据回放引擎 (114) 七、浦东新区能耗监控 (115)

工业大数据技术架构白皮书

工业大数据技术架构白皮书

编写说明 党的十九大报告中提出要“加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合”。再一次强调了运用新兴技术促进信息化和工业化的深度融合,以实现制造强国的战略目标。 工业是国民经济的主导,每一次工业届的重大变革都会对社会发展形成重大的影响。我国政府高度重视并积极推动以互联网为代表的新一代新兴技术与工业系统深度融合,以加速工业体系的智能化变革。工业互联网的建设重点概括为“网络”、“数据”、“安全”三大领域,而“数据”是实现工业智能化的核心驱动。在工业领域中合理地运用大数据技术能有效促进企业信息化发展,提升企业生产运行效率、加速生产信息在制造过程中的流动、助力企业升级转型并形成全新的智能制造模式。 为了加速新一代信息技术与传统产业的融合,工业互联网联盟(AII)针对工业领域的技术创新、标准制定、试验验证、应用实践等进行了一系列调查研究,在工业大数据领域也开展了相关工作,先后发布了《中国工业大数据技术与应用白皮书》,《工业大数据创新竞赛白皮书——风机结冰故障分析指南》等成果,以推动大数据技术在工业领域的深入应用。 本白皮书从实际出发,在现有研究的基础上,结合生产过程中的经典案例,介绍和分析了工业生产环境中大数据技术的应用方法,为工业企业建设大数据系统提供了基础架构层面的建议和指导,从数据的采集与交换、集成与处理、建模与分析、决策与控制几个层面,形成完整的大数据管理与分析架构,供相关行业伙伴参考使用,适用于广义的工业领域,包括制造业、采伐工业、原材料工业以及其他衍生的工业范围。

目录 第一章工业大数据系统综述 (1) 1.1 建设意义及目标 (1) 1.2 重点建设问题 (2) 第二章工业大数据技术架构概述 (3) 2.1 数据采集与交换 (5) 2.2 数据集成与处理 (6) 2.3 数据建模与分析 (8) 2.4 决策与控制应用 (9) 2.5 技术发展现状 (10) 第三章工业大数据技术架构实现 (12) 3.1 技术组件选择 (12) 3.1.1 数据采集 (12) 3.1.2 数据存储 (16) 3.1.3 数据计算 (17) 3.1.4 混合云架构 (18) 3.2 建设标准 (19) 3.2.1 基础业务能力 (19) 3.2.2 数据管理能力 (20) 3.2.3 运维管理能力 (21) 3.2.4 安全管理 (22) — 1 —

企业级一站式大数据综合平台白皮书

Transwarp Data Hub (TDH)企业级一站式大数据综合平台 白皮书星环信息科技(上海)有限公司

Transwarp Data Hub (TDH) 企业级一站式大数据综合平台 Transwarp Data Hub (TDH) 企业级一站式大数据综合平台 01 2015 TRANSWARP 星环科技 大数据时代的来临为众多企业带来了更多全新的发展机遇。星环科技基于Apache Hadoop 为企业开发了一站式大数据综合平台Transwarp Data Hub (简称TDH ), 通过提供从数据存储、分布式计算、数据分析挖掘以及数据可视化的整套支持,帮助企业建立一个统一的数据和计算平台。企业用户可以在星环科技TDH 一站式大数据综合平台上采集、存储、分析、搜索、挖掘海量数据及其内在价值。TDH 一站式大数据综合平台涵盖: TDH 一站式大数据综合平台是国内首个内嵌Apache Spark 计算框架的大数据平台软件, 也是国内外领先的高性能大数据分析平台。TDH 包含四个组成部分: Transwarp Hadoop 基础版、TranswarpInceptor 分布式内存分析引擎、Transwarp Hyperbase 分布式实时数据库和Transwarp Stream 流处理引擎。 一站式数据存储平台: TDH 通过内存计算技术、高效索引、执行计划优化和高度容错的技术,使得一个平台能够处理从GB 到PB 的数据,并且在每个数量级上都能提供比现有技术更快的性能; 企业客户不再需要混合架构,不需要孤立的多个集群。TDH 可以伴随企业客户的数据增长而动态不停机扩容,避免MPP 或传统架构数据迁移的棘手问题。 一站式资源管理平台: TDH 在统一存储上建立资源管理层,提供企业用户统一的计算资源管理、动态资源分配、多部门之间的资源配置和动态共享等功能,使多部门多应用可以灵活地在统一平台上平滑运行。一站式数据分析平台: TDH 支持批处理统计分析、交互式SQL 分析、在线数据检索、R 语言数据挖掘、机器学习、实时流处理、全文搜索和图计算,为企业客户提供广泛的计算支持能力,客户无需切换平台或架构即可完成复杂的任务。 一站式管理平台: TDH 作为企业级解决方案,开发了用户友好的管理界面、提供了系统安装、集群配置、安全访问控制、监控及预警等多方面支持,在可管理性方面优势显著。 系统可线性扩充存储容量或提高处理性能,只需要简单地向集群中增加机器,无需停机。有效解决企业由于数据增长导致的处理性能缓慢或频繁迁移数据的问题。满足新一代数据管理需求的TDH 一站式大数据综合平台改进的YARN 资源管理框架,可在同一份数据集上运行多种计算框架,动态创建SQL 统计、数据挖掘、机器学习、流处理等计算集群,满足企业多部门数据和计算资源统一管理的需求。Inceptor 交互式内存分析引擎,同时支持SQL 2003和R 语言,满足数据交互式分析和挖掘需求,加快企业决策速度。内置改进后的Apache Spark ,SQL 执行性能比Apache Hadoop 快10倍左右。 Hyperbase 实时数据库支持结构化、半结构化 、 非结构化等多种类型数据的在线存储、OLTP 事务、OLAP 检 索、全文搜索 、图分析和批处理统计业务等全方位 需求。Stream 分布式实时流处理引擎提供强大的流计算表达能力,可支持复杂的实时处理逻辑,满足企业实时告警、风险控制、在线统计 和挖掘等应用需求。采用普通商用服务器构建集群,最大程度降低成本;内置Erasure Code 先进编码技术,提供两倍存储效率和两倍容错能力;高效支持内存/闪存/硬盘混合存储,可提供最佳性价比存储配置。 无限水平扩展 统一数据处理平台 高速数据分析 灵活数据处理 实时流计算 超高性价比

大数据处理平台比较研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/558870699.html, 大数据处理平台比较研究 作者:许吴环顾潇华 来源:《软件导刊》2017年第04期 摘要:大数据环境下,传统的数据处理方式不再适用,以云计算技术为支撑的大数据处理平台应运而生。比较了开源Hadoop和Spark平台各自的优缺点,发现各自的适用范围:Hadoop适用于数据密集型任务,并广泛应用于离线分析;Spark因其基于内存计算,在迭代计算和实时分析领域占据优势。二者在功能上有较强的互补性,协同使用可以发挥更大效益。 关键词:大数据平台;Hadoop; Spark;比较研究 中图分类号:TP301 文献标识码:A 文章编号:16727800(2017)004021202 1大数据处理平台 1.1大数据特点 目前,大数据还没有一个标准定义,但是把握大数据的特征,有助于加深对大数据内涵的理解。数据具有的3V特征,即规模大(Volume)、种类多(Variety)、速度快(Velocity)。规模大,意味着数据量不断扩张,数据量级从现在的GB、TB增长到PB、EB 甚至ZB级;种类多,指数据类型有结构化、半结构化和非结构化,其中文字、图片、音频、视频等非结构化数据占很大比例;速度快,表示大数据有强时效性,数据快速产生,需要及时处理及分析才能实现大数据的经济价值。大数据的处理过程为数据抽取与集成、数据分析以 及数据解释 [1]。巨量的数据往往也意味着噪声较多,这给数据清洗工作造成困难。传统的关系型数据库处理对象单位通常为MB,适合处理存储结构化数据,而面向大数据的数据库技术能够解决海量的非结构数据存储问题。传统的数据分析方法以算法的准确率作为重要的衡量指标,而大数据的高速性要求算法必须牺牲一部分准确性以更高效地处理数据。 1.2大数据处理平台 为从规模巨大、种类繁多、生成快速的数据集中挖掘价值[2],针对大数据的技术和方法 应运而生。GFS、NoSQL、ITHbase、MapReduce等云计算技术发展,使大数据有效存储、管理和分析成为可能。但从众多复杂的大数据技术中进行选择,并搭建完备的大数据处理框架难度很高,不利于挖掘大数据中的经济价值。大数据平台能在用户不了解架构底层细节的情况下,开发大数据应用程序。全球领先的科技巨头纷纷提出了建设与应用大数据处理平台:IBM 公司推出了云端版InfoSphere BigInsights[3];HP推出了HP Vertica6.1分析平台[4];Google提

政务大数据白皮书

共享、开放、融合政务大数据平台最佳实践 ------普元政务领域大数据平台解决方案为什么要建大数据平台 大数据(Big Data)概念提出时间虽不长,但已日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。 根据2014年的Gartner新兴技术曲线显示,大数据已经从炒作高峰,进入5到10年的稳步发展期,2015年大数据已经成为主流技术。 在业务条件和技术条件基本具备的前提下,国务院发布了《关于促进大数据发展的行动纲要》(以下简称《行动纲要》),标志着大数据在我国的发展与应用上升到国家战略层面。 各级政府单位作为大数据战略最重要的参与者,不仅承担着政策研究、标准制定、宏观调控等传统职能,同时肩负着深入挖掘政府大数据价值的使命。 《行动纲要》政策解读 许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用,纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手,实施大数据战略。(如美国政府于2012年3月29日发布《大数据研究与发展倡议》,同时组建“大数据高级指导小组”)。 如今,中国已将大数据视为国家战略,并且在实施上,也已经进入到企业战略层

面,这种认识已经远远超出当年的信息化战略。此次《行动纲要》,究竟对政府数据有何影响呢? 根据国家发改委的回应,《行动纲要》的核心内容可以概括为“三个着力、五大目标、三方面任务、十项工程及七项措施”。 其中与政府数据密切相关的内容,是要着力推动政府数据开放共享利用,提升政府治理能力。重点是大力推动政府部门数据共享,稳步推动公共数据资源开放,统筹规划大数据基础设施建设,支持宏观调控科学化,推动政府治理精准化,推进商事服务便捷化,促进安全保障高效化,加快民生服务普惠化。 与此同时,国家标准委正着手制定首批共十项大数据标准,随着政策顶层设计的越发清晰和行业标准的逐渐形成,有关政府数据共享、开放和应用的计划也越发清晰。 按照《行动纲要》,计划到2017年底基本形成跨部门的数据资源共享共用格局,2018年构建国家层面的统一数据开放平台,2020年大数据产业初具规模,形成大中小企业相互支撑、协同合作的大数据产业生态体系。

HC大数据产品技术白皮书

H C大数据产品技术白皮 书 The latest revision on November 22, 2020

H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司 2020年12月

目录

1H3C大数据产品介绍 1.1产品简介 H3C大数据平台采用开源社区Apache 和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案,具备高性能、高可用、高扩展特性,可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能,并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统,发现数据的内在价值。 1.2产品架构 H3C大数据平台包含4个部分: 第一部分是运维管理,包括:安装部署、配置管理、主机管理、用户管理、服务管理、监控告警和安全管理等。 第二部分是数据ETL,即获取、转换、加载,包括:关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具 Kettle。

第三部分是数据计算。MPP采用分析型分布式数据库,存储高价值密度的结构化数据;Hadoop存储非结构化/半结构化数据和低价值密度结构化数据。计算结果都存到数据仓库,数据仓库中的数据可直接用于分析和展示。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的且随时间不断变化的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程。 第四部分数据服务,包括:机器学习、数据挖掘、数据检索、数据可视化、即席分析、SQL和API,为应用层提供服务和中间件调用。 1.1.1数据处理 对于大数据管理平台,应该建立一套标准化、规范化的数据处理流程,例如:如何采集内部和外部数据、结构化和非结构化数据;如何清洗采集来的脏数据和无效数据;如何对不同来源的数据进行打通;如何对非结构化的数据进行结构化加工;如何在结构化数据的基础上进行商业建模和数据挖掘等等。大数据管理层在一条数据总线上构建了一条完整的大数据处理流水线。这条流水线从数据的采集、清洗到加工处

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