大数据系统引擎技术简介
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。
大数据技术简介
大数据技术简介简介：大数据技术是指用于处理和分析大规模数据集的技术和工具。
随着互联网的快速发展和数字化转型的加速，大量的数据被产生和积累，如何高效地处理和分析这些数据成为了各个行业的重要需求。
大数据技术通过利用分布式计算、并行处理、数据挖掘等技术手段，能够帮助企业从庞大的数据中获取有价值的信息，从而支持决策和业务发展。
一、大数据技术的特点1.数据量大：大数据技术主要应对的是数据量巨大的情况，传统的数据处理方式已经无法胜任。
2.数据多样：大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据，如文本、图片、音频、视频等。
3.数据速度快：大数据技术要求能够实时或近实时地处理数据，以便及时做出决策。
4.数据价值高：大数据技术的目标是从大量的数据中挖掘出有价值的信息，帮助企业做出更明智的决策。
5.数据质量要求高：大数据技术需要保证数据的准确性、一致性和完整性，以确保分析结果的可靠性。
二、大数据技术的应用领域1.金融行业：大数据技术可以帮助银行和保险公司分析客户行为、风险评估和欺诈检测等，提高风控能力和客户服务质量。
2.电商行业：大数据技术可以通过用户行为分析、个性化推荐等手段，提高用户购物体验和销售额。
3.医疗行业：大数据技术可以帮助医院分析病历数据、医疗影像等，辅助医生做出诊断和治疗方案。
4.制造业：大数据技术可以通过监测设备数据、优化生产计划等手段，提高生产效率和质量。
5.交通运输行业：大数据技术可以通过交通数据分析、智能调度等手段，提高交通运输的效率和安全性。
三、大数据技术的核心技术1.分布式存储：大数据技术需要将数据分散存储在多个节点上，以实现数据的高可靠性和高可扩展性。
2.分布式计算：大数据技术需要通过将计算任务分发到多个节点上并行处理，以提高计算效率。
3.数据挖掘：大数据技术需要利用数据挖掘算法和模型，从大量的数据中发现隐藏的模式和规律。
4.机器学习：大数据技术需要利用机器学习算法和模型，从数据中学习并做出预测和决策。
大数据主要所学技术(简介)
大数据主要所学技术（简介）目录大数据主要所学技术简介：一：大数据技术生态体系二：各个技术栈简介一：大数据技术生态体系二：各个技术栈简介Hadoophadoop是一个用java实现的一个开源框架，是一种用于存储和分析大数据的软件平台，专为离线数据而设计的，不适用于提供实时计算。
对海量数据进行分布式计算。
Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储相关技术）+ Mapreduce（数据处理）+ Yarn （运算资源调度系统）zookeeper对于大型分布式系统，它是一个可靠的协调系统。
提供功能:[本质是为客户保管数据，为客户提供数据监控服务]1. 统一命名服务：在分布式环境下，经常需要对应用/服务进行统一命名，便于识别。
例如：一个域名下可能有多个服务器，服务器不同，但域名一样。
2. 统一配置管理：把集群统一配置文件交给zookeeper3. 统一集群管理：分布式环境中，实时掌握集群每个节点状态，zookeeper可以实现监控节点状态的变化。
4. 服务器动态上下线：客户端能实时洞察到服务器上下线变化。
5. 软负载均衡：在zookeeper中记录服务器访问数，让访问数最小的服务器去处理最新的客户端请求Hivehive是由facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计，是一个基于hadoop的数据库工具，可以将结构化数据映射成一张数据表，并提供类SQL的查询功能，本质是将SQL语句转化为MapReduce程序。
用hive的目的就是避免去写MapReduce，减少开发人员学习成本。
FlumeFlume是hadoop生态圈中的一个组件，主要应用于实时数据的流处理，是一个高可用，高可靠，分布式的海量日志采集，聚合和传输的系统。
支持多路径流量，多管道接入流量，多管道接出流量。
含有三个组件：•source 【收集】•channel 【聚集，一个通道，类似数据缓冲池】•sink 【输出】基础架构：Kafka分布式的基于发布/订阅模式的消息队列。
数据引擎技术方案
4.性能优化：部署生产环境，针对性能瓶颈进行优化。
5.持续迭代：根据业务发展，不断优化技术方案，提升系统能力。
五、总结
本方案从数据引擎选型、数据模型设计、数据存储与处理、数据安全与合规性、数据查询与分析、系统架构设计、运维保障等方面，为企业提供了一套合法合规、高效可靠的数据引擎技术方案。通过本方案的实施，企业将能够充分发挥数据价值，支撑业务决策与创新，同时保障数据安全，实现可持续发展。
3.文档与培训：编写详细的技术文档，提供培训，提高团队技能水平。
四、实施步骤
1.调研业务需求，明确数据引擎技术方案。
2.设计数据模型，选型相关技术组件。
3.搭建开发环境，进行系统开发。
4.部署生产环境，进行性能优化。
5.持续迭代，根据业务发展调整技术方案。
五、总结
本方案从数据引擎选型、数据模型设计、数据存储、数据安全、数据查询与分析、系统架构、运维管理等方面，提出了一种合法合规的数据引擎技术方案。通过本方案的实施，企业可以高效管理和利用数据资源，为业务创新提供有力支撑。同时，遵循国家法律法规，保障数据安全，助力企业可持续发展。
2.使用容器技术（如Docker）进行部署，实现快速部署和弹性伸缩。
3.引入消息队列（如Kafka）进行数据流转，降低系统间的耦合度。
7.运维管理
1.监控：对系统性能、资源使用、数据安全等方面进行监控，发现异常及时报警。
2.自动化运维：采用自动化工具（如Ansible）进行系统部署、配置管理、故障排查等。
2.确保数据安全与隐私保护，满足法律法规要求。
3.系统具备良好的可扩展性、稳定性和易用性，降低运维成本。
4.支持多维度数据分析，助力业务决策与创新。
数据虚拟化引擎原理-概述说明以及解释
数据虚拟化引擎原理-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数据虚拟化引擎作为一种数据管理工具，在当今大数据时代具有重要的意义。
它能够将分散、异构的数据源整合起来，提供用户友好的统一数据访问界面，为用户提供便捷、高效的数据处理和分析能力。
首先，数据虚拟化引擎是指一种软件系统，利用虚拟化技术和智能算法，对多个分布在不同位置和形式上的数据源进行统一管理和集成。
它能够将不同类型的数据源（如关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等）抽象成统一的数据模型，并提供标准化的访问接口，使用户可以通过统一的方式进行数据查询、分析和操作。
这种数据虚拟化的能力使得用户能够方便地使用和管理分散在不同系统和平台上的大量数据，解决了数据集成和访问的难题。
其次，数据虚拟化引擎在数据管理领域具有重要的意义。
随着数据量的不断增加和数据源的多样化，传统的数据管理方式已经不能满足需求。
传统的数据集成方法需要将数据从各个源复制到统一的仓库中，这样不仅占用了大量的存储资源，而且难以保证数据的实时性和一致性。
而数据虚拟化引擎通过虚拟化技术，将数据访问的逻辑与物理存储进行了解耦，从而避免了数据冗余和数据一致性的问题。
同时，数据虚拟化引擎采用智能算法对查询进行优化和转换，提高了查询效率和性能。
因此，数据虚拟化引擎在解决数据集成和管理难题方面具有重要的作用。
综上所述，数据虚拟化引擎作为一种数据管理工具，通过提供统一的数据访问接口和高效的数据处理能力，解决了数据集成和管理的问题。
在大数据时代，数据虚拟化引擎的应用前景广阔，将为用户提供更加便捷、高效的数据处理和分析能力，推动数据管理技术的发展和创新。
1.2 文章结构：本文按照以下章节内容组织：第一章引言- 1.1 概述：介绍数据虚拟化引擎的定义和背景，阐述数据虚拟化引擎在数据管理领域的重要性。
- 1.2 文章结构：阐述本文的组织结构和各个章节的内容。
本章节将提供一个整体的认识，帮助读者更好地理解数据虚拟化引擎原理。
大数据应用技术介绍
大数据应用技术介绍近几年，随着物联网的发展与数据流量的显著增加，大数据已成为一项不可或缺的重要技术。
它可以帮助企业快速发现数据中的规律，使企业使用合理的战略来满足客户的需求，从而获得竞争优势。
本文将介绍大数据的概念、特点、优势和应用案例，为企业利用大数据技术提供参考。
一、大数据概念大数据是指海量、高速度、复杂的、以结构化、半结构化和非结构化数据为基础的数据集。
它也可以是从网络上获取的数据，如新闻报道、社交网络、搜索引擎和类似的信息源。
此外，大数据分析方法也在不断演进，以满足不同领域的需求。
二、大数据特点大数据具有海量、高速度以及多样性三大特点。
其中，海量指的是数据集的大小，例如GB、TB和PB，又称“三袋数据”；高速度指的是数据传输速度，即每秒可处理的数据量；多样性指的是数据集中包含的数据类型，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
三、大数据的优势1、模型训练数据量更大大数据使得可以收集更多的训练数据和信息，从而更好地训练模型。
模型的效果受训练数据量的影响，大数据可使模型的效果更好，从而节约时间、提高效率，改善企业的业务。
2、算法效果可提高大数据可以提供更丰富的信息，可以更好地应用算法，提高算法的效果。
例如，大数据可以帮助改进推荐系统，提高用户体验。
3、灵活定制大数据可以支持定制化，根据不同企业的需求，以及特定场景的需求，可以很好地定制方案，节约成本，实现效能的提升。
四、大数据的应用1、金融金融企业可以利用大数据分析来推断客户的信用度，决定是否授予信贷，以及提供相应的金融服务。
此外，大数据也可以帮助金融企业识别和监控金融风险以及发现金融欺诈。
2、电子商务电子商务企业可以使用大数据分析处理的巨量客户数据，通过使用大数据技术，实现客户画像分析、商品推荐分析以及市场预测，以达到有效地提高销售绩效的目的。
3、生产大数据也可以应用于生产领域，比如工厂生产流程的数据分析和优化，以及质量控制、设备保养和维修等等，都可以使用大数据技术来实现。
大数据检索引擎
大数据检索引擎大数据检索引擎是一种用于快速、高效地检索和分析大规模数据的工具。
它可以匡助用户从海量数据中快速找到所需的信息，并进行深入的数据分析和挖掘。
大数据检索引擎通常具有以下几个特点：1. 高性能：大数据检索引擎能够处理海量数据，并在短期内返回查询结果。
它采用了分布式计算和存储技术，能够并行处理大量数据，提高检索效率。
2. 多模式查询：大数据检索引擎支持多种查询模式，包括关键词查询、范围查询、含糊查询等。
用户可以根据自己的需求选择不同的查询方式，以获取更精准的结果。
3. 实时性：大数据检索引擎能够实时处理数据，并及时更新索引。
用户可以随时查询最新的数据，并进行实时的数据分析。
4. 支持复杂查询：大数据检索引擎支持复杂的查询语法，如布尔运算、嵌套查询等。
用户可以通过组合多个查询条件，进行更精细的数据检索和分析。
5. 可扩展性：大数据检索引擎具有良好的可扩展性，可以根据数据量的增长进行水平扩展。
用户可以根据需要增加更多的节点，以提高系统的处理能力。
6. 数据安全：大数据检索引擎采用了多层次的安全机制，保护用户的数据安全。
它支持数据加密、访问控制等技术，确保用户的数据不会被非法访问。
7. 可视化分析：大数据检索引擎通常还提供了可视化分析的功能，用户可以通过图表、报表等形式展示查询结果，更直观地理解和分析数据。
大数据检索引擎的应用场景非常广泛。
例如，在电商行业中，可以利用大数据检索引擎快速检索商品信息，进行销售数据分析和用户行为分析，以优化营销策略。
在金融行业中，可以利用大数据检索引擎分析交易数据，进行风险控制和欺诈检测。
在医疗行业中，可以利用大数据检索引擎分析病历数据，进行疾病预测和诊断辅助。
总之，大数据检索引擎是一种强大的工具，可以匡助用户从海量数据中快速获取所需信息，并进行深入的数据分析和挖掘。
它具有高性能、多模式查询、实时性、支持复杂查询、可扩展性、数据安全和可视化分析等特点，广泛应用于各个行业领域。
大数据技术简介
大数据技术简介概述：随着信息时代的到来，大数据已经成为各行各业中不可忽视的重要资源。
大数据技术是指用于处理、存储和分析大规模数据集的一系列技术和工具。
它能够帮助企业和组织从庞大的数据中提取有价值的信息和洞察，以支持决策和业务发展。
1. 大数据的定义和特点：大数据是指规模庞大、多样化、高速增长的数据集合。
其特点包括以下几个方面：- 规模庞大：大数据的数据量通常以TB、PB甚至EB来计量，远远超过传统数据库处理能力。
- 多样化：大数据包含结构化数据（如关系型数据库中的数据）和非结构化数据（如文本、图片、音频、视频等）。
- 高速增长：大数据以快速的速度不断增长，需要有效的技术来处理和管理。
- 价值潜力：大数据中蕴含着丰富的信息和洞察，能够为企业和组织提供重要的决策支持和业务优化。
2. 大数据技术的应用领域：大数据技术已经广泛应用于各个领域，包括但不限于以下几个方面：- 商业智能和数据分析：通过对大数据的挖掘和分析，帮助企业了解市场趋势、消费者行为以及产品优化等方面的信息。
- 金融行业：大数据技术可以用于风险管理、反欺诈、客户关系管理等方面，提高金融机构的效率和决策能力。
- 医疗保健：通过分析大数据，可以提高医疗机构的诊断准确性、药物研发效率以及疾病预测等方面的能力。
- 交通运输：大数据技术可以用于交通流量分析、智能交通管理以及路径规划等方面，提高交通运输的效率和安全性。
- 市场营销：通过对大数据的分析，可以更好地了解消费者需求和行为，制定更精准的营销策略。
3. 大数据技术的核心组成部分：大数据技术主要由以下几个核心组成部分构成：- 数据采集和存储：包括数据的获取、传输和存储等技术，常见的数据采集方式包括传感器、日志文件、社交媒体等。
- 数据处理和分析：包括数据清洗、转换、建模和分析等技术，常见的数据处理工具包括Hadoop、Spark等。
- 数据可视化：将大数据处理和分析的结果以可视化的方式展示，帮助用户更好地理解和利用数据。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
高光荣
ACM Fellow、IEEE Fellow 中国计算机学会（CCF）海外杰出贡献奖获得者 特拉华大学终身教授 CAPSL实验室主任 ET International公司 创始人
CCF-大数据-12-13-2014
1
Outline
• Motivation:
– 大数据Hype Cycle的最新预测 – Symbiotic trend between big data and big compute
Others: Multiscalar (1994), SMT (1995), etc. MIT TTDA
Arvind 1980
Dataflow model iБайду номын сангаасspired
Monsoon
Papadopoulos & Culler 1988 Iannuci’s 1988-92
CCF-大数据-12-13-2014 6
新的需求需要新的技术
基础需求
• 能从大数据中 挖掘出有价值 的信息
性能需求
• 不仅关注要如 何挖掘数据， 更关注这个过 程有多快
功能需求
• 对实时数据的 复杂分析正成 为最普遍的需 求
成本需求
• 大数据技术需 要的大量的处 理资源对成本 造成压力
进一步提高性能，降低成本，让“大象”飞起来
多核、众核处理 器芯片(CPU)使 得传统的操作系
统面临空前的根 本性挑战
性能、高扩展性、 低能耗、弹性、 可编程性和效率？
对于系统软件， 如何充分利用大 规模并行实现高
大规模片上细粒 度并行打破了传
统OS控制的一 统天下
CCF-大数据-12-13-2014
17
系统软件—美国和西方技术走势
对于并行多核系统软件构思，必 避免研发误区。
四、研发超并行引擎
承担以数据流为基础的 runtime系统软件重大研发课 题: （DART/Dynax/SWARM, 2013-2015)
三、研发超并行执行模型
承担超大型以数据流为背景的 引擎执行模型（codelets) 的 重大研发课题（2010-2015)
CCF-大数据-12-13-2014
22
[Supercomputing 2014 特邀论坛，Gao，11/19/2014]
5
Outline
• Motivation:
– 大数据Hype Cycle的最新预测 – Symbiotic trend between big data and big compute
• • • • •
大数据系统引擎面临挑战 大数据系统核心技术简介 数据流与大数据引擎的创新 大数据系统发展在中国的机遇与挑战 总结
• This Hype Cycle sits mainly on the Peak of Inflated Expectations. And big-data has just passed the peak. • We encourage department-level experimentation without enterprise commitment over the next three to five years.
Execution Model
引擎执行模型API
抽象引擎模型
引擎运行时系统
引擎硬件结构
CCF-大数据-12-13-2014 14
并行执行模型及结构技术—挑战
显著减少那些 影响编程效率 的障碍
可扩展
使应用能很 好的扩展到 超大规模并 行平台
最大化利用 动态节能机 会，平衡能 效、弹性和 性能
可编程
能效
细粒度 并行编 程模型
编程模型和优化技术 主要针对动态细粒度
执行模型及结构
与系统软 件技术交 叉前进
避免研 发误区
面向应用在实用案 例中摸索前进
避免盲目跟进，以实 际应用为导向，避免 研发误区
解决重大
实际应用问 题的能力
综合考虑
多方面的 性能需求
CCF-大数据-12-13-2014
以实用性为前提考虑 高性能、高扩展性、 低能耗、弹性、可编 程性和效率的需求
Programming Environment Platforms
High-Level Programming API (MPI, Open MP, CnC, Xio, Chapel, etc.) Compilers Software packages Program libraries Utility applications Tools/SDK Language Runtime
Alwife
Agarwal 1989-96
B. Smith 1978
Tera J-Machine
Dally 1988-93
Eldorado CASCADE M-Machine
Dally 1994-98
B. Smith 1990-
Flynn’s Processor
1969
Cosmic Cube
Seiltz 1985
21
我们的有关工作举例
二、巨型计算机 一、核心技术基地
建成数据流为背景动态细粒度 多线程引擎核心技术的基地 （1996-2010） 承担全套以细粒度多线程系统 软件总体设计和工程实现- 成 功用于世界领先采用众核芯片 技术的巨型计算机（ETI获投资 总额超过3千万USD，20042011）。
我们的工作
去除或显 著减少移 植到未来 平台的约 束要求
挑战
兼容性
弹性
CCF-大数据-12-13-2014
对软件栈的 全部组件提 供良好的管 理、故障检 测和恢复
15
系统软件—多核时代的挑战
Intel 8核处理器
AMD 12核处理器
英伟达448核 众核处理器
由多核众核处理器 组成的多核、众核系统
多核、众核系统引发的挑战
• Background:大数据系统面临的严重挑战
• • • • 大数据系统核心技术简介 数据流与大数据引擎的创新 大数据系统发展在中国的机遇与挑战 总结
CCF-大数据-12-13-2014 9
大数据引擎的核心技术
大数据引擎
大数据引擎执行
大数据引擎系统
大数据引擎编程
模型和结构技术
软件技术
模型和优化技术
CCF-大数据-12-13-2014 24
Inspiration: Jack Dennis
General purpose parallel machines based on a dataflow graph model of computation
Inspired all the major players in dataflow during seventies and eighties, including Kim Gostelow and I @ UC Irvine [By Arvind: ISCA 2006 Keynote]
Execution Model
Execution Model API Abstract Machine Models
Machine Runtime System
Hardware Architecture
CCF-大数据-12-13-2014 13
Programming Models
Users
Users
CCF-大数据-12-13-2014
11
Programming Models
Users
Users
Programming Environment Platforms
Execution Model
Execution Model API Abstract Machine Models
CCF-大数据-12-13-2014
CCF-大数据-12-13-2014
4
Challenges and Opportunities Symbiotic of Bigdata and Big compute • Symbiotic HPC computing and data-Intensive processing
• Heterogeneity: including sensors, controllers, mobile devices, etc. • Massive opportunity of concurrency • Vast dynamic and distributed environment • Asynchronous stream processing • Realtime continuous interaction with environment • Energy efficiency, resiliency and security challenges
行编程模型和
优化技术带来 巨大挑战
静态的并行编程模型和优化技术不 能适应多核时代大规模并发资源的 编程和管理 并行编程模型和优化技术如何动态 利用这样的机会？
CCF-大数据-12-13-2014
20
并行编程模型和优化技术—最近走势
并行编程模型和优化技术的 创新，正在与运行时系统软
件技术密切交叉前进
CCF-大数据-12-13-2014
10
Terminology Clarification
• Parallel Model of Computation – Parallel Models for Algorithm Designers – Parallel Models for System Designers • Parallel Programming Models • Parallel Execution Models • Parallel Architecture Models