大数据平台安装配置使用手册20160708
大数据分析平台的搭建与使用指南
大数据分析平台的搭建与使用指南大数据分析平台是利用大数据技术和分析算法，对海量数据进行处理、分析和挖掘的工具。
随着数据规模和复杂性的不断增加，大数据分析平台的需求日益增长。
本文将介绍如何搭建和使用一个高效的大数据分析平台。
一、搭建大数据分析平台的基础环境在搭建大数据分析平台之前，首先需要准备基础环境。
以下是一些基础环境的要素：1. 高性能服务器和存储系统：大数据分析平台需要有足够的计算能力和存储空间来处理海量数据。
选择适合的服务器和存储系统是关键。
2. 分布式计算框架：分布式计算框架能够实现系统吞吐量的提高，从而提升大数据分析的效率。
常用的分布式计算框架有Hadoop和Spark等。
3. 数据采集和清洗工具：在大数据分析平台中，数据采集和清洗是非常关键的步骤。
需要选择适合的工具来采集、清洗和预处理数据。
二、搭建大数据分析平台的步骤1. 数据采集与准备：在搭建大数据分析平台之前，需要根据需要采集和准备数据。
数据可以来自多个渠道，如传感器、日志、用户行为等。
数据准备包括数据清洗、去重、格式转换等。
2. 分布式存储设置：大数据分析平台需要使用分布式存储系统来存储海量数据，如Hadoop的HDFS。
配置分布式存储系统，确保数据的可靠性和持久性。
3. 分布式计算设置：选择适合自己需求的分布式计算框架，如Hadoop或Spark，并进行相应的配置。
设置高可用性和负载平衡等机制，提高计算效率和可靠性。
4. 数据处理与分析：在分布式计算框架上运行数据处理和分析任务。
通过编写合适的MapReduce或Spark程序，对数据进行处理和分析，如数据聚合、关联分析、机器学习等。
5. 数据可视化与报告：将分析结果以可视化的方式展示出来，帮助用户理解和探索数据。
可以使用数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等，生成图表、报表和仪表板。
6. 平台监控和优化：持续监控大数据分析平台的性能和稳定性。
根据实际情况，进行优化，如调整分布式计算框架的配置、增加服务器的数量等。
大数据分析平台的部署与配置指南
大数据分析平台的部署与配置指南摘要：本文旨在为用户提供大数据分析平台的部署与配置指南。
大数据分析平台是基于大数据技术，旨在帮助用户实现高效的数据分析与处理。
本指南将从平台部署、配置环境、数据源接入以及用户权限管理等方面提供详细的步骤和操作指引，以帮助用户顺利搭建和配置大数据分析平台。
1. 平台部署1.1 硬件要求在开始部署大数据分析平台之前，首先需要确保服务器硬件符合要求。
通常情况下，大数据分析平台对硬件的要求较高，建议采用高性能的服务器配置，并确保服务器具备足够的存储空间和内存。
1.2 软件要求大数据分析平台的部署需要运行在分布式环境中，因此需要先安装和配置分布式计算框架，例如Apache Hadoop、Apache Spark等。
此外，还需要安装支持大数据分析的相关工具和库，如Hive、Pig、HBase等，以及数据库管理系统如MySQL、Oracle等。
2. 配置环境2.1 操作系统配置在部署大数据分析平台之前，需要对操作系统进行一些配置。
首先，需要关闭不必要的服务和进程，以释放系统资源。
其次，需要优化文件系统和网络配置，以提高整体性能。
2.2 网络配置大数据分析平台通常需要在多台服务器之间进行数据交互和协作，因此需要配置网络环境以确保服务器之间能够相互通信。
可以使用静态IP地址或者DNS来配置服务器的网络连接，以方便数据的传输和访问。
3. 数据源接入大数据分析平台需要接入各种数据源，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
为了便于分析和处理，需要将这些数据源导入到平台中。
以下是一些常用的数据源接入方式：3.1 批量导入对于结构化数据和半结构化数据，可以使用批量导入的方式将其导入到大数据平台中。
可以使用工具如Sqoop等，将数据从关系型数据库中导出，并以批量的方式载入到大数据平台中。
3.2 实时流式数据接入对于需要实时分析的场景，可以使用流式数据接入的方式将数据实时地导入到大数据平台中。
大数据分析平台的搭建与使用方法
大数据分析平台的搭建与使用方法随着计算机技术的不断发展和数据量的快速增长，大数据分析已经成为各个领域研究和决策的重要工具。
而要构建一个高效、可靠的大数据分析平台是实现这一目标的关键。
本文将介绍大数据分析平台的搭建与使用方法，从硬件和软件两方面进行详细说明。
一、硬件搭建1. 选择适合的服务器：搭建大数据分析平台的首要步骤是选择一台性能强大且稳定的服务器。
服务器的计算能力、存储容量和网络带宽需要与数据规模相匹配。
对于小规模数据分析，一台高性能的台式机或者笔记本电脑也可以胜任。
2. 网络环境和安全性：大数据分析平台需要快速而稳定的网络环境来传输和处理大量数据。
同时，考虑到数据的安全性，必须设置数据访问权限和防火墙等安全措施，以保护数据不被非法获取或篡改。
3. 存储系统：对于大数据分析平台来说，存储系统是非常关键的。
可以选择传统的硬盘存储或者更先进的固态硬盘（SSD）存储。
此外，还可以考虑使用网络存储设备（NAS）或者云存储服务来扩展存储容量。
4. 备份和恢复策略：为了确保数据的安全性，建议定期对数据进行备份，并建立完善的恢复机制。
备份数据可以存储在外部硬盘、网络存储设备或者云存储中。
二、软件搭建1. 操作系统选择：大数据分析平台可以选择各种不同的操作系统，如Linux、Unix或者Windows。
选择操作系统时，需要考虑到平台上的分析工具和应用程序的兼容性，以及操作系统的稳定性和安全性。
2. 大数据处理引擎：选择合适的大数据处理引擎是搭建大数据分析平台的核心。
目前，一些主流的大数据处理引擎包括Hadoop、Spark、Flink等。
它们可以处理大规模数据的分布式存储和计算，并提供了强大的数据处理和分析功能。
3. 数据库管理系统：数据分析平台需要一个高效的数据库管理系统来存储和管理数据。
主流的数据库管理系统包括MySQL、Oracle、MongoDB等。
根据需求，选择适合的数据库管理系统，并进行合理的数据库设计和优化。
大数据分析平台的建设与配置手册
大数据分析平台的建设与配置手册摘要：本文旨在为搭建和配置大数据分析平台的用户提供一份详尽的手册。
大数据分析平台作为一个结合了各种技术和工具的完整系统，可以实现对大量数据的采集、存储、处理和分析。
本手册将涵盖平台的搭建、配置、操作以及一些最佳实践等方面的内容，帮助用户有效地部署和管理大数据分析平台，从而提高数据分析的效率与准确性。
一、引言大数据分析平台的建设和配置是一个复杂的任务，需要进行适当的规划和设计。
本文将详细介绍大数据分析平台的搭建和配置步骤，包括硬件和软件环境准备，数据存储与处理工具选择，以及配置和管理等方面的内容。
二、环境准备1. 硬件环境准备在开始搭建大数据分析平台之前，您需要确保有足够的硬件资源来支持您的需求。
一般来说，大数据分析平台需要一台或多台具有较高计算能力和存储容量的服务器，以及稳定的网络连接。
2. 软件环境准备在选择软件环境时，您需要考虑到您的分析需求以及所选工具的兼容性和扩展性。
常用的大数据分析平台软件包括Hadoop、Spark、Hive和Pig等。
您需要确保所选平台与您的数据源兼容，并具备足够的处理能力。
三、数据存储与处理工具选择在搭建大数据分析平台时，选择适合的数据存储与处理工具非常重要。
以下是一些常用的工具及其特点：1. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，适用于大规模数据存储和处理。
它主要由HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce构成。
2. Spark：Spark是一个通用的大数据处理引擎，相比于Hadoop，它具备更好的性能和灵活性。
Spark支持多种数据处理模式，包括批处理、交互式查询和流式处理等。
3. Hive：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库解决方案，它允许用户使用类似于SQL的查询语言进行数据分析。
Hive将SQL查询翻译成MapReduce任务来执行。
4. Pig：Pig是一个用于分析大型数据集的高级平台，它以脚本语言为基础，允许用户进行数据提取、转换和加载等操作。
数据库的安装与配置说明书
数据库的安装与配置说明书一、简介数据库是存储和管理数据的系统，它在现代计算机系统中具有重要的作用。
本说明书将详细介绍数据库的安装与配置步骤，帮助用户快速、准确地完成安装与配置工作。
二、安装准备在开始安装数据库之前，请确保您已经完成以下准备工作：1. 确认操作系统的兼容性：数据库有不同版本适配不同操作系统，请参考数据库官方文档了解所选版本与操作系统的兼容性。
2. 下载数据库安装包：从官方网站下载数据库安装包，并保存到本地磁盘。
3. 检查硬件要求：确认计算机硬件符合数据库的最低要求，包括CPU、内存和硬盘空间等。
三、安装步骤1. 运行安装程序：找到您下载的数据库安装包，双击运行安装程序。
2. 选择安装类型：根据您的需求选择合适的安装类型，通常包括完全安装、自定义安装和最小安装等。
建议选择完全安装以获得全部功能。
3. 阅读和接受许可协议：仔细阅读许可协议，如果同意，请勾选相应的选项并点击“下一步”继续安装。
4. 选择安装路径：选择数据库的安装路径，建议使用默认路径以简化配置过程。
5. 配置数据库实例：根据需要配置数据库实例的名称、端口号和管理员密码等信息。
确保密码安全性，同时备份密码以防丢失。
6. 完成安装：等待安装程序自动完成数据库的安装过程。
安装完成后，您可以选择启动数据库并进行后续配置。
四、配置数据库配置数据库是保证数据库正常运行的重要步骤之一，下面是数据库配置的基本步骤：1. 启动数据库：双击数据库的启动程序或使用命令行启动数据库。
2. 连接数据库：使用数据库管理工具连接到数据库实例，输入管理员用户名和密码进行验证。
3. 创建数据库：根据实际需求，在数据库管理工具中创建新的数据库，指定数据库名称、字符集和存储路径等参数。
4. 设置权限：根据数据库的安全需求，为用户分配不同的权限和角色，确保数据的安全访问。
5. 配置备份和恢复策略：定期备份数据库是防止数据丢失的重要步骤。
根据系统要求，配置定期备份策略并测试备份恢复的可行性。
大数据分析平台搭建与使用流程指南
大数据分析平台搭建与使用流程指南随着数字化时代的到来，大数据分析已经成为各行业的标配，帮助企业提升效率、进行预测和决策。
为了实现有效的数据分析，搭建一个高效、稳定的大数据分析平台至关重要。
本文将向您介绍大数据分析平台的搭建与使用流程，帮助您快速上手并充分利用其功能。
一、需求分析与规划在搭建大数据分析平台之前，首先需要对自身的需求进行全面的分析和规划。
明确以下问题可以帮助您更好地选择适合的大数据分析平台：1. 你的数据规模是多大？需要处理的数据量大致有多少？2. 你需要进行的分析是实时的还是离线的？3. 你需要的分析功能是什么？比如数据可视化、机器学习等。
4. 你有多少人员和资源来维护这个平台？5. 你的预算是多少？二、选择适合的大数据分析平台根据需求分析的结果，选择适合的大数据分析平台非常重要。
以下是几个常见的大数据分析平台：1. Apache Hadoop：是一个开源的大数据处理框架，集成了分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。
2. Apache Spark：是一个高速、通用的集群计算系统，提供了内存级的计算速度和丰富的API。
3. Apache Flink：是一个开源的流处理和批处理框架，支持真正的流式计算。
4. AWS EMR：是亚马逊云计算服务中的一项，支持使用Hadoop、Spark和Flink等框架。
三、搭建大数据分析平台在选择好大数据分析平台之后，可以开始搭建平台。
以下是搭建过程中的几个关键步骤：1. 硬件规划：根据需求分析的结果，确定硬件设备的规模和配置。
大数据平台通常需要很高的计算和存储能力。
2. 软件安装：安装所选择的大数据分析平台的相关软件。
这个过程可能需要一些技术人员的操作和调试。
3. 数据采集：通过不同的方式采集数据，包括数据抓取、日志文件、传感器数据等。
可以利用数据采集工具或编写脚本来完成这一任务。
4. 数据清洗与转换：对采集到的数据进行清洗和转换，确保数据的质量和准确性。
大数据服务平台建设项目用户使用手册(仅用于学习的参考模板)
某智慧社区全方位系统
用户使用手册
第1章系统概述
1.1.系统简介
为不同部门异构系统间的资源共享和业务协同打下数据基础。
第2章系统辅助功能
2.1.全站搜索
2.2.数据规范
数据规范提供了“相关策”、“规章制度”以及“标准规范”，用户可以查看或下载相关内容。
2.3.帮助中心
帮助中心提供了本系统使用的相关用户手册、视频资料以及一些常见问题的解答。
2.4.内容查看
本系统提供了“通知公告”、“新闻动态”，提供了最新的通知和公告或者新闻动态，用户可以在首页中查看详情也可点击“更多”查看更多内容，如下图所示：
第3章常见问题
1.问题描述：系统页面显示过大、过小或者样式异常怎么办?
解决方法：
可尝试以下三种方法解决该类问题：
将浏览器的缩放比例调整到合适的大小。
将电脑显示器的分辨率调整为1280*800。
使用IE9.0或以上版本的浏览器查看。
2.问题描述：数据上报时，单击提交上报后，长时间(一分钟左右)没有反应怎
么办?
解决方法：
上传文件较大时系统需要多一点时间处理，您只需稍作等候即可。
上传期间
会有提示框显示，上传完毕后提示框消失，上传成功。
3.问题描述：页面出现禁止访问怎么办?
解决方法：
如果长时间未操作后出现该问题，请刷新页面;如果刷新页面无效，请重新登录系统。
大数据平台用户手册
大数据平台用户手册修订记录目录1.前言 (1)1.1.系统介绍 (1)1.2.目标用户 (1)2.运行环境 (1)2.1.现有服务器及配置 (1)2.2.生产环境部署 (2)2.3.生产环境服务器及配置 (2)2.4.私有环境部署 (3)2.5.私有环境服务器及配置 (3)3.系统功能 (4)3.1.平台管理中心 (4)3.1.1.平台总览 (4)3.1.2.资源管理 (4)3.1.3.数据连接管理 (8)3.2.数据开发中心 (9)3.2.1.项目列表 (9)3.2.2.离线同步中心 (12)3.2.3.离线开发中心 (15)3.2.4.实时同步中心 (19)3.2.5.实时开发中心 (21)3.3.运维监控中心 (24)3.3.1.概述 (24)3.3.2.离线运维中心 (24)3.3.3.实时运维中心 (27)3.4.数据资产中心 (29)3.4.1.概述 (29)3.4.2.数据资产概览 (29)3.4.3.元数据管理 (30)3.4.4.元数据检索 (32)3.5.数据服务中心 (34)3.5.1.概述 (34)3.5.2.数据服务开发 (34)3.5.3.数据服务管理 (36)3.5.4.应用管理 (38)3.6.算法平台中心 (40)3.6.1.概述 (40)3.6.2.功能操作 (40)4.注意事项 (41)1.前言1.1.系统介绍大数据平台是自主研发的企业级大数据中台产品，旨在帮助用户快速收集数据、快速整理数据、快速构建数仓、数据服务管理以及数据资产管理。
通过平台可构建PB级别数据仓库及进行数据价值的深度挖掘，实现超⼤规模数据的资产化。
自主研发的全链条、一体化、轻量级、开放式的通用大数据平台，平台通过对海量历史与实时数据的采集、计算、存储、分析、挖掘、推荐，极大提升数据开发和应用的效率。
1.2.目标用户项目管理员，项目开发人员，项目运维人员，安全管理员，业务人员。
2.运行环境2.1.现有服务器及配置2.2.生产环境部署2.3.生产环境服务器及配置2.4.私有环境部署2.5.私有环境服务器及配置3.系统功能3.1.平台管理中心3.1.1.平台总览3.1.1.1.功能描述➢总体展示平台的总体功能模块，点击选择功能模块快速进入对应页面。
- 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!)。
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大数据平台安装配置使用手册
一、操作系统安装
1、操作系统版本：CentOS 6.5
2、安装注意事项：
1）核查系统配置（CPU、核心数、内存、硬盘大小、系统raid情况），如果系统不是raid0，需重做为
raid0；
2）安装操作系统时需规划好系统的角色和hostname，系统角色划分基本原则是流式计算机器内存和核
心数尽量大，且每台机器之间内存和核心数尽量
保持一致；HBase机器的namenode内存需大一点，
datanode机器用来存放数据硬盘空间尽量大；
hostname命名基本原则：如2台流式计算机器，
总队命名为xxzd-stream01,xxzd-stream02,支队
命名为xxzhd-stream01,xxzhd-stream02;其他命
名类似，stream需改为dn，如
xxzd-dn01,xxzhd-dn02。
3）系统分区，目前一般为:/（根分区）、/swap（swap 分区，一般为内存的1.5倍）、/mnt/diskn（存放
数据分区，大小尽量不要超过1T，n为自然数）。
注：IBM机器需再划分一个/boot/efi（efi分区），
否则系统无法启动。
二、大数据平台安装
1、安装管理界面的节点上，需在/etc/hosts中把本机的
hostname配置上。
2、参照【TranswarpDataHub安装和使用手册v41.pdf】文
档安装。
3、支队只需安装hyperbase和inceptor，总队都安装。
三、集成指挥平台配置使用
1、大数据平台安装完成后，在集成指挥平台的【系统管理】
→【系统配置】→【系统参数管理】里找到图片中所示
的参数，修改为安装的管理节点ip。
2、在集成指挥平台的【系统管理】→【系统配置】→【内
存参数刷新】里刷新内存。
3、在集成指挥平台的【系统管理】→【流计算配置管理】
→【流计算服务器配置】里点击【同步】按钮，同步安
装的机器的hostname，用途等信息。
如果安装了HBase，需进行下面图片里描述的操作，否则查询时会报错。
4、在集成指挥平台的【系统管理】→【流计算配置管理】
→【流计算参数配置】里上传流计算jar包。
5、在集成指挥平台的【系统管理】→【系统运行监测】→
【流计算运行状态监测】里监测流计算的运行状态。
四、相关维护操作
1、登陆管理界面，查看各服务运行状况，绿的表示正常运
行，黄的表示有警告，红的表示未运行，如下图所示。
2、有警告的时候，可点击【警报】查看具体内容。
3、如果发现未有数据入库，先到集成指挥平台的【系统管
理】→【系统运行监测】→【流计算运行状态监测】里
查看运行状态和积压总量。
若未运行，则点击启动运行；
若积压量一直增加，则到管理界面上的服务里，单机stream1
再执行以下步骤，然后到集成指挥平台的【系统管理】
→【系统运行监测】→【流计算运行状态监测】里点击启动。