大数据平台技术框架选型资料
大数据平台建设方案设计架构与技术选型
大数据平台建设方案设计架构与技术选型随着信息技术的不断发展和数字化时代的到来，大数据已经成为了企业和组织中不可或缺的一部分。
大数据的分析和利用可以为企业提供有价值的见解和业务决策支持，因此构建一个稳定高效的大数据平台显得尤为重要。
本文将探讨大数据平台建设的方案设计架构及技术选型。
一、方案设计架构大数据平台的架构设计是整个建设过程的基石。
一个好的架构应该具备可伸缩性、高可用性、安全性和灵活性等特点。
基于这些原则，我们提出了以下的架构设计方案。
1. 数据采集层：这是大数据平台的第一层，主要负责数据的采集和预处理工作。
可以通过日志收集、传感器数据或其他数据源来获取数据，并进行清洗和转换，以满足后续处理的需要。
2. 数据存储层：在数据采集层之后，数据需要被存储在适当的存储介质中，通常包括关系型数据库、分布式文件系统或NoSQL数据库等。
选择存储介质时需要考虑数据的规模、类型、访问需求和安全性等因素。
3. 数据处理层：数据处理层是大数据平台中最核心的一层。
这里包括了数据分析和挖掘的各种算法和模型，包括批处理和实时处理等。
可以根据实际需求选择适当的技术框架，比如Hadoop、Spark、Flink 等。
4. 数据展示与应用层：最后一层是数据展示与应用层，主要是将数据处理的结果以可视化的方式展示给最终用户。
可以使用各类商业智能工具或自定义开发的应用程序来实现。
二、技术选型在大数据平台建设的过程中，正确的技术选型是关键的一步。
下面列举了一些常见的大数据技术和工具，供参考。
1. 存储技术：关系型数据库（如MySQL、Oracle）可用于存储结构化数据；分布式文件系统（如HDFS）适用于存储大规模文件和非结构化数据；NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）则适合于对数据进行灵活查询和分布式处理。
2. 大数据处理技术：Hadoop是大数据处理的经典框架，MapReduce 作为其核心计算模型。
Hadoop可用于大规模数据的批处理，但其实时处理能力有限。
大数据平台技术框架选型分析
大数据平台技术框架选型分析首先，需要考虑的是平台的数据存储和处理能力。
对于大数据平台而言，数据存储和处理是核心功能。
常用的大数据存储技术包括Hadoop HDFS、Apache Cassandra、Apache HBase等。
这些开源技术具备高可靠性、高扩展性和低成本等特点，可以满足大规模数据存储的需求。
而在数据处理方面，Hadoop的MapReduce框架是最具代表性的技术之一、除此之外，Apache Spark等技术也在大数据处理领域具有一定的影响力。
在选型过程中，需要根据具体的业务需求和数据规模选择合适的技术框架。
其次，需要考虑的是平台的数据集成和实时性。
在实际应用场景中，大数据平台往往需要与多个数据源进行集成，并需要实时处理数据。
为了实现数据集成的目标，可以使用Apache Kafka等消息队列技术进行数据传输和交换。
而在实时数据处理方面，Apache Storm和Apache Flink等技术则具备较高的实时性和低延迟的特点。
此外，大数据平台还需要考虑平台的可靠性和容错性。
为了保证大数据平台的稳定运行，需要采用分布式的架构和具备容错能力的技术框架。
Hadoop和Spark等技术框架都具备分布式计算和容错机制，并且能够自动恢复故障。
在选型过程中，需要评估技术框架的可靠性和容错性，以确保平台正常运行。
此外，还需要考虑平台的易用性和开发生态。
在大数据平台的开发过程中，需要使用各种工具和开发语言进行开发和调优。
因此，选择一个具有完善的开发工具和社区支持的技术框架是非常重要的。
Hadoop、Spark 等开源技术都拥有庞大的开发者社区和丰富的生态系统，提供了丰富的工具、库和组件，支持开发者进行大数据应用的开发和优化。
最后，还需要考虑平台的成本和性价比。
对于不同的企业来说，大数据平台的规模和需求各不相同。
因此，在选型过程中需要综合考虑技术框架的成本和性价比。
开源技术通常具有低成本和灵活性的优势，但也需要考虑到技术维护和支持等方面的成本。
大数据平台部署方案
大数据平台部署方案引言大数据技术的快速发展和应用广泛地推动了大数据平台的建设和部署。
本文将重点介绍大数据平台的部署方案，包括硬件环境、软件框架和架构设计等内容，以帮助读者深入了解和实施大数据平台。
本方案旨在满足大数据处理的高效性、可扩展性和稳定性需求。
硬件环境在部署大数据平台时，需要考虑以下硬件环境：服务器大数据平台通常需要部署在多台服务器上，以实现高可用和负载均衡。
可以选择根据需求购买多台高性能服务器，并设置适当的硬件参数，例如内存、处理器和存储器等。
此外，还需要确保服务器之间具有良好的网络连接，以便数据传输和通信。
存储系统大数据平台需要处理大量的数据，因此需要一个可扩展的存储系统。
可以选择使用分布式存储系统，例如Hadoop分布式文件系统（HDFS）或Ceph等。
这些分布式存储系统可以将数据分布到多个存储节点上，并提供故障恢复和数据冗余等功能，以保证数据的可靠性和可用性。
网络设备为了确保大数据平台的稳定性和可靠性，需要考虑网络设备的选择。
可以选择高性能的交换机和路由器，并配置适当的网络带宽，以满足数据传输和通信的需求。
此外，还需要设置防火墙和安全设备，以保护大数据平台免受网络攻击和数据泄露的威胁。
软件框架在部署大数据平台时，需要选择合适的软件框架来支持大数据处理和分析。
以下是几个常用的大数据软件框架：Apache HadoopApache Hadoop是一个开源的大数据处理框架，可以处理大量的数据并提供高性能和可扩展性。
Hadoop包括两个核心组件：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。
Hadoop提供了数据的分布式存储和分布式处理能力，可以支持大规模的数据处理和分析任务。
Apache SparkApache Spark是一个快速且通用的大数据处理引擎，具有内存计算和分布式计算的能力。
Spark提供了一系列的API和工具，可以支持大规模的数据处理、流处理、图计算和机器学习等任务。
大数据分析平台总体架构方案ppt课件
议程
1
3 4 5
大数据分析平台总体架构
用户
数 IT人员 据
管Байду номын сангаас
内部用户
外部用户 访问 层
控 平 台数据
标 准
流 实时数 历史数 程 据查询 据查询 调
内部管理分析
度 平台流程
应用集市数据区
大数据分析平台总体架构——流程调度层归档数据 处理流程
数据归档的对象包括业务系统数据文 件、贴源数据区数据、主题数据区数 据、大数据区数据和集市数据区数据
数据按照生命周期规划存储到归档区 Hadoop集群，归档后原数据区删除此 数据
整个处理流程由流程调度层部署的自 定义开发WorkFlow组件调度运行
数据内容 主要用途
临时数据区
业务系统前日增量数据 缓存数据，支持后续ELT数据处理
数据模型 保留周期
贴源数据模型 保存最近7天数据
贴源数据区
业务系统前日快照数据和一段时间的流水数据 数据标准化，为后续主题模型、集市和沙盘演
练提供数据
贴源数据模型 不保存历史
用户
贴源数据区和主题数据区批量作业访问
智慧金融： 金融集团大数据分析平台总体架 构方案
议程
2 3 4 5
金融集团管理分析类应用建设现状基本分析
基本的现状
商城已建立面向整个零售业 务的数据仓库，整合了前台 业务运营数据和后台管理数 据，建立了面向零售的管理 分析应用；
金融集团已开展供应链金融 、人人贷和保理等多种业务 ，积累了一定量的业务数据 ，同时业务人员也从客户管 理、风险评级和经营规模预 测等方面，提出了大量分析 预测需求；
大数据平台技术
大数据平台技术在当今这个信息爆炸的时代，大数据平台技术已经成为了企业和组织获取竞争优势的关键工具。
大数据平台是指一种集成了多种数据处理和分析工具的系统，它能够处理和分析海量数据，帮助用户从数据中提取有价值的信息和洞察。
以下是对大数据平台技术的详细介绍。
首先，大数据平台的核心在于其能够处理大规模数据集的能力。
这些数据集通常包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指那些存储在关系数据库中的表格数据，而非结构化数据则包括文本、图片、视频等多种形式。
半结构化数据则介于两者之间，如JSON或XML格式的数据。
其次，大数据平台通常包含以下几个关键组件：1. 数据存储：这是大数据平台的基础，它需要能够存储海量数据。
常见的存储技术包括分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）和NoSQL数据库（如Cassandra或MongoDB）。
2. 数据处理：大数据平台需要能够对存储的数据进行高效的处理。
这通常涉及到数据的清洗、转换和加载（ETL）过程，以及使用如Apache Spark或Hadoop MapReduce等框架进行的复杂数据处理任务。
3. 数据分析：分析是大数据平台的核心功能之一。
它涉及到使用统计方法、机器学习算法和数据挖掘技术来从数据中提取有价值的信息。
这些分析结果可以帮助企业做出更明智的决策。
4. 数据可视化：将分析结果以图形或图表的形式展示出来，可以帮助用户更直观地理解数据。
大数据平台通常集成了数据可视化工具，如Tableau或Power BI。
5. 数据安全与隐私：随着数据量的增加，数据安全和隐私保护变得越来越重要。
大数据平台需要提供数据加密、访问控制和审计日志等安全功能，以确保数据的安全和合规性。
此外，大数据平台还需要具备良好的可扩展性和灵活性，以适应不断变化的业务需求和数据环境。
这通常意味着平台需要支持多种数据源、处理框架和分析工具，以及能够轻松地添加或移除资源。
在实施大数据平台时，企业需要考虑以下几个方面：1. 明确业务目标：在构建大数据平台之前，企业应该明确他们希望通过平台实现的业务目标，如提高运营效率、增强客户洞察力或优化产品推荐。
大数据平台技术框架选型分析范文
大数据平台技术框架选型分析范文随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始意识到大数据的重要性，并希望能够利用大数据来挖掘更多的商业价值。
而构建一个高效稳定的大数据平台则成为了实现这一目标的关键。
在构建大数据平台时，技术框架的选型是非常重要的一环。
本文将从几个方面对大数据平台的技术框架选型进行分析。
首先，需要考虑的一个因素是数据存储和处理的能力。
在选择技术框架时，需要考虑到数据量的大小以及数据稳定性的要求。
在存储方面，Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个非常常见的选择，它通过将大文件切分为多个小文件并存储在不同的计算节点上，能够实现高可靠性和高并发性。
在数据处理方面，Hadoop MapReduce和Apache Spark是两个非常常见的选项。
Hadoop MapReduce适用于大数据量的离线批处理，而Apache Spark则适用于实时数据处理。
其次，需要考虑到平台的可扩展性和性能。
随着数据量的增长，平台能否很好地扩展以适应数据规模的增长是非常重要的。
在选型时，需要选择一个具有良好水平扩展性的技术框架。
例如，Hadoop和Spark都具有良好的可扩展性，在大数据量和高并发的情况下仍能保持高性能。
另外，安全性也是一个非常重要的考虑因素。
数据安全对于企业而言至关重要，因此在选择技术框架时，需要考虑到平台的安全性能。
例如，Hadoop提供了基于Kerberos的用户认证和基于ACL的访问控制，能够确保数据的安全性。
最后，还需要考虑到团队的技术栈和使用成本。
不同的技术框架有不同的学习曲线和使用成本。
在选择技术框架时，需要考虑到团队的技术栈是否能够支持该技术框架的开发和维护，并且需要考虑到使用该技术框架所需的成本和资源投入。
综上所述，选择合适的大数据平台技术框架需要综合考虑数据存储和处理能力、可扩展性和性能、安全性以及团队的技术栈和使用成本等因素。
通过综合分析和比较，选择最适合企业需求的技术框架，才能建立一个高效稳定的大数据平台，并实现更多的商业价值。
大数据分析平台技术要求
大数据平台技术要求1. 技术构架需求采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。
技术构架的基本要求：采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。
实现B （浏览器）/A （应用服务器）/D （数据库服务器）应用模式。
采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。
2. 功能指标需求2.1 基础平台本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。
按照SOA 勺体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。
2.1.1元数据管理平台根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。
具体实施内容包括：根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的历史变化。
支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管理实行权限控制。
通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括：基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的数据查询、处理、报表管理。
ETL通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。
数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的结构等。
元数据版本控制及追溯、操作日志管理。
2.1.2数据交换平台结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。
大数据存储与分析平台中的数据库选型与架构
大数据存储与分析平台中的数据库选型与架构在大数据时代的背景下，数据的规模和复杂性迅速增长，对数据存储和分析平台的要求也越来越高。
选择合适的数据库和架构对于构建高效可靠的大数据存储与分析平台至关重要。
本文将从数据库选型和架构设计两个方面探讨大数据存储与分析平台的相关问题。
一、数据库选型在大数据存储与分析平台中，常用的数据库类型有关系型数据库（RDBMS）、列式数据库、文档数据库、图数据库等。
不同的数据库类型在数据存储模型、性能、扩展性等方面有各自的优势和适用场景。
1. 关系型数据库（RDBMS）关系型数据库是最常用的数据库类型之一，具备模式与数据分离的特点，能够提供复杂的查询和事务处理功能。
关系型数据库的选型主要考虑以下几个方面：- 数据模型：根据数据结构的复杂性和逻辑关系的要求，选择适合的关系型数据库。
对于复杂的关系结构和事务处理要求较高的场景，如金融系统、物流管理系统等，可以选择成熟的关系型数据库如Oracle、MySQL。
- 存储容量和性能要求：关系型数据库通常需要预定义表结构，适合存储结构化数据，并能处理高并发请求。
对于需要存储大规模结构化数据且对性能要求较高的场景，可以选择具备分区分表功能的关系型数据库，如Greenplum、PostgreSQL。
- 数据一致性和可扩展性：关系型数据库采用ACID事务模型，可以确保数据的一致性。
如需支持大规模并发和分布式的场景，可以选择支持分布式数据库架构的关系型数据库，如CitusDB。
2. 列式数据库列式数据库以列为存储和访问的基本单位，适合存储大规模的结构化数据和面向分析的场景。
列式数据库的选型主要考虑以下几个方面：- 数据分析需求：列式数据库在数据分析查询方面具有较好的性能，适用于聚合、过滤等操作频繁的场景。
对于需要进行复杂查询和实时分析的场景，如电信行业的用户行为分析、广告推荐系统等，可以选择列式数据库如ClickHouse、HBase。
- 存储效率：列式数据库采用列存储方式，可以有效压缩数据占用的存储空间。
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大数据平台框架选型分析
一、需求
城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。
二、平台产品业务流程
三、选型思路
必要技术组件服务：
ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管
四、选型要求
1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。
如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持
2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高
3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发
4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务
5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等
五、选型需要考虑
简单性：亲自试用大数据套件。
这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。
自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。
亲自做一个概念验证。
广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。
它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？
特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。
所以请查证你是否真正需要一个非常重量级的解决方案。
是否你真的需要它的所有特性？
陷阱：请注意某些陷阱。
某些大数据套件采用数据驱动的付费方式（“数据税”），也就是说，你得为自己处理的每个数据行付费。
因为我们是在谈论大数据，所以这会变得非常昂贵。
并不是所有的大数据套件都会生成本地Apache Hadoop代码，通常要在每个Hadoop 集群的服务器上安装一个私有引擎，而这样就会解除对于软件提供商的独立性。
还要考虑你使用大数据套件真正想做的事情。
某些解决方案仅支持将Hadoop用于ETL来填充数据至数据仓库，而其他一些解决方案还提供了诸如后处理、转换或Hadoop集群上的大数据分析。
ETL仅是Apache Hadoop和其生态系统的一种使用情形。
六、方案分析
七、相关资料
https://prestodb.io/
/group/topic/233669/ HDP (hortonworks)
A Complete Enterprise Hadoop Data Platform
类别名称备注
查询引擎Phoenix
Salesforce公司出品，Apache HBase之上的一个SQL中间层，完全使
用Java编写
Stinger
原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG
计算框架
Presto Facebook开源
Shark Spark上的SQL执行引擎
Pig 基于Hadoop MapReduce的脚本语言
Cloudera Impala参照Google Dremel实现，能运行在HDFS或HBase上，使用C++开发Apache Drill参照Google Dremel实现
Apache Tajo 一个运行在YARN上支持SQL的分布式数据仓库。