大数据应用工程中心介绍V2.0
大数据平台简介
大数据平台简介
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目录
Hadoop生态系统 Hadoop主流厂商 HDFS MapReduce Hive Spark
Hadoop生态系统
Hadoop 1.0 V 2.0
Hadoop生态系统
Ambari （安装部署工具）
Zookeeper （分布式协调服务）
HDFS的基本结构之 NameNode
Namenode是一个中心服务器负责管理文件系统的命名空间 协调客户端对文件的访问 Namenode执行文件系统的命名空间操作例如打开、关闭、重命名文件和目录 记录每个文件数据块在各个Datanode上的位置和副本信息
HDFS元数据持久化
NameNode存有HDFS的元数据：主要由FSImage和EditLog组成 FSImage是元数据镜像文件 保存整个文件系统的目录树 数据块映射关系：文件与数据块映射关系DataNode与数据块映射关系 EditLog是元数据操作日志记录每次保存fsimage之后到下次保存之间的所有hdfs操作
HBase （分布式协数据库）
Oozie （作业流调度系统）
HDFS （分布式存储系统）
YARN （分布式计算框架）
MapReduce （离线计算）
Tez （DAG计算）
Spark （内存计算）
Hive
Pig
Mahout
Sqoop （数据库TEL工具）
Flume （日志收集）
……
……
HDFS－Hadoop Distributed
无法高效存储大量小文件
HDFS现在遇到的主要问题
分布后的文件系统有个无法回避的问题因为文件不在一个磁盘导致读取访问操作的延时这个是HDFS现在遇到的主要问题
大数据中心 ppt
我国数据中心机架规模持续稳步增长，大型以上数 据中心规模增长迅速。近年来，我国数据中心机架规模稳 步增长，按照标准机架 2.5kW 统计，截止到 2021 年年 底，我国在用数据中心机架规模达到 520 万架，近五年 年均复合增速超过 30%。其中，大型以上数据中心机架 规模增长更为迅速，按照标准机架 2.5kW 统计，机架规 模420 万架，占比达到 80%。
从我国数据中心下游应用分 布情况来看，互联网厂商是我国 数据中心主要的应用端，需求占 比达60%，其次为金融业和政府 机关，占比分别为20%和10%。
CONTENTS
目 录
01. 行业概述及发展背景
02. 行业发展现状及市场分析
03 项目总体规划及建设方案 .
04. 案例分析 05. 盈利模式心、中金数据昆山以号中心）
我国头部互联网企业及第三方服务商也在积极开展节能减排技术实践，建设运营HVDC、自研“零功耗”臵顶冷却单元及 AI 调优技术，年均 PUE 达到 1.08； 秦淮数据环首都数据中心利用模块化、绿电交易及资源回收等技术，年均 PUE 达到 1.15，可再生能源利用率达到了 100%。
行业发展现状-低碳环保：技术机制不断完善，节能实践快速推进
国际互联网巨头积极推动绿色能源使用，促进数据中心节能减排。谷歌、苹果和脸书积极公布可再生能源使用进展，并 分别于2017 年、2018 年及 2020 年实现运营体系 100%可再生能源使用。微软和亚马逊计划于 2025 年实现 100%可再生能 源使用目标。
◈《数据中心能效限 定值及能效等级》 GB40879-2021 ◈《关于完整准确全 面贯彻新发展理念做 好碳达峰碳中和工作 的意见》
◈关于组织开裹2021 年国家绿色数据中心 推荐工作的通知 ◈《“十四五”信息通 信行业发展规划》、 《关于加强产融合作 推动工业绿色发展的 指导意见》
hcip-big data developer v2.0题库
hcip-big data developer v2.0题库摘要：1.HCIP-Big Data Developer v2.0 题库概述2.题库的主要内容3.题库的学习价值和适用对象4.如何有效利用题库学习正文：HCIP-Big Data Developer v2.0 题库概述HCIP-Big Data Developer v2.0 题库是一款针对大数据开发领域的专业题库，旨在帮助学习者更好地掌握大数据开发相关知识，提升专业技能。
该题库内容丰富，覆盖了大数据开发领域的各个方面，包括基础理论、技术应用、实践操作等。
题库的主要内容HCIP-Big Data Developer v2.0 题库主要包括以下几个方面的内容：1.大数据基础理论：包括大数据概念、特点、发展历程等；2.大数据技术架构：涉及分布式存储、分布式计算、数据挖掘、数据仓库等技术；3.大数据应用开发：涵盖数据清洗、数据分析、数据可视化、实时计算等应用场景；4.大数据实践操作：提供实际案例，让学习者在实践中掌握大数据开发技能。
题库的学习价值和适用对象HCIP-Big Data Developer v2.0 题库具有很高的学习价值，适合以下几类人群学习：1.对大数据开发感兴趣的初学者，可以帮助他们系统地学习大数据开发知识；2.已有一定大数据开发基础，希望进一步提升专业技能的学习者；3.从事大数据相关工作的专业人士，可以借助题库巩固和拓展知识体系。
如何有效利用题库学习为了更有效地利用HCIP-Big Data Developer v2.0 题库学习，建议学习者采取以下方法：1.制定学习计划：根据个人学习进度和需求，合理安排学习时间，确保按部就班地完成题库学习；2.结合实际案例学习：在理论学习的基础上，动手实践操作，加深对知识的理解和运用；3.定期自测：通过题库的测试功能，检验自己的学习成果，发现并弥补知识盲点；4.参与讨论和交流：加入相关学习社群，与其他学习者分享学习心得，互相答疑解惑，共同进步。
华为服务器产品族主打胶片介绍-V2.0
高密度计算性能，满足IT基础应用的良好 扩展能力 多种可选的本地存储方案，适应对容量、 性能和成本不同需求 关键部件冗余设计，保证设备的高可靠性
（图片待补充）
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应用场景及价值 RH1285V2规格
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2 * Intel® Xeon E5-2400 CPU 12个RDIMM/LRDIMM内存插槽 8*2.5 ’ or 4*3.5 ’ SAS/SATA硬盘，支持RAID0/1/5 支持1024M Cache，电池/电容可选 板载2 个网口, 1个管理接口，2个 PCIe 8x 插槽 支持TPM、内置U盘/USB Flash卡 2个冗余热插拔电源
RH5885(2013)
BH620V1/V2 BH641(2013) BH640V2 X6000
刀片
4 CPU（E7-4800） 4 CPU（E5-4600）
定制化 机柜
4 Nodes/2U
80 Nodes/Cabinet
IDataplex
C6100
X8000
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
Huawei Confidential
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产品市场定位
RH5485V2 RH2488V2 RH2485V2
高端4插槽产品，华为最高端X86产品，主打最高 性能、扩展性、可靠性要求的市场 中端4插槽产品，满足需求高端处理器，但是价格、 空间要求严苛的市场 低端4插槽产品，适合计算和内存都密集应用，同 时价格、空间要求严苛的市场。 高端2U机架产品，2插槽服务器市场适用性最广泛 产品。 低端2U机架产品，主打IT基础和超大本地存储应 用需求。 低端1U机架产品，主打IT基础和高密应用需求
相约影视行业大数据平台化时代 ——美兰德蓝鹰视频大数据平台V2.0全新发布
相约影视行业大数据平台化时代——美兰德蓝鹰视频大数据平台V2.0全新发布在2017年第23届上海电视节期间，6月13日下午，以“新内容新模式新机遇”媒体融合背景下的电视视频生态创新为主题的白玉兰论坛上，美兰德咨询总经理助理、运营总监兼视频大数据项目总监金桂娟女士盛大宣布“美兰德蓝鹰视频大数据平台V2.0全新发布”！蓝鹰视频大数据平台是中国传媒市场领先的视频内容大数据分析与应用平台，V2.0版本的“蓝鹰”，在之前版本基础上的升级，不仅丰富了数据维度、强化了应用功能，还强调个性化需求，并将分析产品进一步变成了解决影视行业痛点的实用工具，同时，搭配了蓝鹰移动大众版同步隆重上线。
蓝鹰1.0版本——引领影视传媒行业进入大数据平台时代2016年11月18日，在北京职工之家酒店，2016美兰德战略升级与视频生态数据创新峰会暨第十八届中国电视频道覆盖及收视状况调研成果发布会上，蓝鹰视频大数据平台全国首发！在融合传播趋势背景下，大数据已经成为传媒行业标配，蓝鹰视频大数据平台是美兰德咨询利用云计算、大数据等先进技术建立的传媒行业大数据分析应用平台。
作为视频领域的大数据分析专家和中国传媒领域的顶级智库，美兰德形成了十大研究对象、五大基础数据库，并建立了全网节目监测、多维指标分析、每日海量数据抓取的监测分析体系，其中监测包括电视节目在内的全网视频节目达11万部，以此为基础打造了“蓝鹰”平台。
在影视传媒行业进入大数据驱动的时代，“蓝鹰”视频大数据平台着力成为视频领域的空气与水，引领视频领域大数据“平台化时代”。
及时精准地呈现海量视频内容传播数据，整合传统抽样数据与全样数据资源并实时在线分析，“蓝鹰”是平台运营、内容制作、推广营销、演艺经纪与企业广告/品牌/市场人员必备的数据库与分析应用平台。
蓝鹰V2.0版本功能应用、数据维度、个性化全面创新升级在蓝鹰V1.0时代，视频大数据平台基本上实现了将后台数据搬上前台的目标，通过体系化、结构化、可视化，将一组组冰冷坚硬的数据变成了暖心的各种小图表，让使用者电视频道和影视节目对自己的传播数据一目了然。
金蝶云苍穹V2.0使用手册
金蝶云苍穹V2.0使用手册目录1为企业成长而生 (4)2金蝶云苍穹整体介绍 (4)2.1金蝶云苍穹整体架构 (4)2.2金蝶云苍穹三大理念 (5)2.3金蝶云苍穹六大特性 (6)2.4金蝶云苍穹生态化PaaS平台 (7)2.5金蝶云苍穹产品总体蓝图 (8)3金蝶云苍穹V2.0速览 (9)3.1金蝶云苍穹V2.0 SaaS服务 (9)3.1.1员工服务云 (9)3.1.2财务云 (10)3.1.3税务云 (16)3.1.4企业绩效云 (16)3.1.5供应链云 (17)3.1.6供应商协同云 (20)3.1.7渠道云 (32)3.1.8地产采购云 (34)3.1.9建筑项目云 (37)3.2金蝶云苍穹V2.0 PaaS服务 (38)3.2.1流程服务云 (38)3.2.2AI大数据服务云 (39)3.2.3集成服务云 (41)3.2.4系统云 (42)3.2.5开发服务云 (44)3.2.6银企服务云 (45)1为企业成长而生过去十年，消费互联网重塑了人们生活方式的每一个细节。
随着人工智能、大数据、云计算等新技术的成熟，传统产业正在进行深度的行业价值链重构，企业的管理模式和核心竞争力都在重塑。
未来十年，产业互联网将成为企业发展的巨大机遇。
产业互联网的企业特点是跨界、跨网，每个企业必须拥抱新时代，通过数字化的技术实现价值创造、实现产业共生。
企业对成长的渴望，就是我们为之奋斗的目标。
金蝶云•苍穹的使命就是要服务企业的成长。
核心理念是生态、人人、体验。
帮助大企业构建共生、共赢的生态，构筑以“人”为中心的企业管理云平台；通过数据赋能，让每位员工在新的大平台里不断成长，构筑以“用户”为中心的产业链云平台；以工匠的精神给用户更好的体验，让用户更有温度、让用户更满意，构筑以“开发者”为中心的企业PaaS平台。
金蝶云•苍穹提供包括员工服务云、财务云、人力云、供应链云、制造云、采购云、营销云、项目云、协同云等完整的SaaS服务以及基于云原生的企业级PaaS服务。
信息技术2.0知识总结
信息技术2.0知识总结概述信息技术2.0是指信息技术领域的新一代发展阶段，它借鉴了Web 2.0思想并结合了云计算、大数据、人工智能等先进技术，为信息技术的发展带来了全新的机遇和挑战。
本文将对信息技术2.0进行总结和分析，希望能更好地了解和应用这一新型技术。
云计算云计算是信息技术2.0的核心组成部分，它通过网络互联的方式提供可伸缩的计算资源和服务。
云计算技术可以分为三个层次：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
通过云计算，用户可以根据需求动态获取和释放计算资源，提高了计算资源的利用率和灵活性。
云计算的发展也带来了虚拟化技术的成熟应用。
虚拟化技术可以将一个物理资源划分为多个逻辑资源，使得多个应用可以共享物理资源，提高资源利用率。
虚拟化技术可以在不同的层次应用，包括计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化等。
通过虚拟化技术，可以将计算、存储和网络资源进行整合和管理，提高了数据中心的灵活性和可管理性。
大数据大数据是信息技术2.0的另一个重要组成部分，它指的是规模庞大、类型多样的数据集合。
大数据的特点包括四个V：Volume（数据量大）、Velocity（数据生成速度快）、Variety（数据类型多样）和Value（数据价值高）。
大数据技术可以帮助我们从海量数据中挖掘有用的信息和知识，并支持决策和创新。
大数据技术包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等方面。
数据采集包括传感器数据采集、日志数据采集等，数据存储包括分布式文件系统、分布式数据库等，数据处理包括数据清洗、数据转换、数据集成等，数据分析包括数据挖掘、机器学习等。
通过大数据技术，可以实现对数据的高效管理、分析和应用。
人工智能人工智能是信息技术2.0中的重要技术之一，它通过模拟人类智能的思维和行为，实现机器的智能化。
人工智能技术包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。
通过人工智能技术，计算机可以进行复杂的认知和决策，实现自主学习和自主决策的能力。
大数据应用技术介绍 ppt课件
HMaster： HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有 一个Master在运行 主要负责Table和Region的管理工作： 1 管理用户对表的增删改查操作 2 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布 3 Region Split后，负责新Region的分布 4 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer上Region迁移
Map
Reduce
MapReduce实例
MapReduce内部结构
Hadoop 2.0
引入一个新的资源管理系统YARN HDFS单点故障得以解决 HDFS Federation HDFS 快照 通过NFS访问HDFS 支持Window系统
Hadoop1 VS Hadoop2
Table&Region
Table随着记录增多不断变大，会自动分裂成多份Splits，成为Regions 一个region由[startkey，endkey)表示 不同region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理
HregionServer
-ROOT- & .META.
.META. 记录用户表的Region信息，同时，.META.也可以有多region -ROOT- 记录.META.表的Region信息，但是，-ROOT-只有一个region Zookeeper中记录了-ROOT-表的location 客户端访问数据的流程：