大数据分析市场行业分布
大数据的行业分类
大数据的行业分类随着信息技术的迅速发展和应用，大数据已经成为了当今社会中一项重要的资源，它的应用领域也变得越来越广泛。
在不同的行业中，大数据都扮演着不同的角色，为企业和组织提供了更为准确的决策支持和业务分析。
本文将对大数据的行业分类进行探讨。
一、金融行业金融行业是最早应用大数据的行业之一，在金融领域中，大数据主要用于风险管理、信贷评估和交易分析等方面。
通过对大量的市场数据和客户数据进行分析，金融机构能够更好地把握市场动态、优化投资组合和提高交易效率。
比如，利用大数据技术可以进行风险模型构建，实现对不同金融产品的风险评估和预测。
此外，大数据还可以通过数据挖掘技术发现金融欺诈行为，提高金融机构的安全性。
二、零售行业零售行业是另外一个广泛应用大数据的领域。
通过对消费者行为数据、销售数据和供应链数据的挖掘和分析，零售企业能够更好地了解市场需求、优化产品组合和提升销售业绩。
比如，利用大数据可以进行对消费者购买习惯的挖掘，帮助企业做出更准确的定价和促销策略，提高销售额。
此外，将大数据与人工智能相结合，还可以实现智能推荐、精准营销等功能，提升用户体验。
三、医疗行业医疗行业是近年来大数据应用的热点领域之一。
利用大数据技术可以对医疗健康数据进行分析，帮助医疗机构更好地进行疾病预测、诊断和治疗。
大数据在医疗行业中的应用主要包括三个方面：疾病预测和早期发现、个体化治疗和医疗资源优化。
通过对大量的医疗数据进行分析，可以发现疾病的潜在风险因素和早期症状，帮助医生更早地进行干预和治疗。
此外，大数据还可以根据患者的个体特征进行个体化治疗，提供更为精准的医疗服务。
四、交通运输行业交通运输行业是另一个应用大数据的重要行业。
通过利用车辆感知数据、交通流量数据和车辆轨迹数据等进行分析，交通运输机构可以更好地进行交通管理和调度。
比如，大数据可以用于交通拥堵的预测和短期交通流量的优化，帮助交通部门更好地规划交通网络和调整交通流量。
此外，利用大数据还可以对交通事故发生的原因进行研究和分析，提出相应的交通安全措施。
大数据行业分析报告
大数据行业分析报告在当今数字化时代，数据已成为企业和社会发展的关键资源，大数据行业作为处理和分析海量数据的领域，正以惊人的速度发展，并对各个行业产生着深远的影响。
一、大数据行业的定义与范围大数据并非仅仅是指数据量的庞大，而是具备了海量、多样、高速和价值这四个显著特征。
它涵盖了数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节，涉及到硬件、软件、服务等多个方面。
从数据源来看，大数据可以来源于互联网、物联网、社交媒体、金融交易、医疗记录等众多领域。
这些数据类型多样，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
在技术层面，大数据行业依赖于分布式计算、云计算、数据仓库、数据挖掘、机器学习等一系列先进技术，以实现对海量数据的高效处理和分析。
二、大数据行业的发展现状近年来，大数据行业呈现出爆发式增长的态势。
企业对数据的重视程度不断提高，纷纷加大在大数据技术和人才方面的投入。
在技术创新方面，云计算平台的普及使得大数据处理变得更加便捷和高效。
同时，人工智能与大数据的融合也日益紧密，为数据分析和预测提供了更强大的工具。
市场规模方面，大数据行业的市场规模持续扩大。
根据相关数据统计，全球大数据市场规模在过去几年中保持了两位数的增长率，预计未来仍将保持强劲的增长势头。
应用领域不断拓展，大数据在金融、医疗、零售、制造等行业得到了广泛应用。
例如，金融机构通过大数据分析进行风险评估和欺诈检测；医疗机构利用大数据改善医疗服务质量和疾病预测；零售企业基于大数据进行精准营销和库存管理。
三、大数据行业的驱动因素数字化转型的需求是推动大数据行业发展的重要因素之一。
企业为了提高竞争力，需要借助大数据来优化业务流程、提升决策效率和创新服务模式。
数据量的爆炸式增长也为大数据行业提供了充足的“原料”。
随着互联网、物联网等技术的普及，产生的数据量呈指数级增长，为大数据的处理和分析创造了广阔的市场空间。
中国工业大数据行业市场规模分布、投融资情况及发展前景分析
中国工业大数据行业市场规模分布、投融资情况及发展前景分析在信息技术高速发展的今天，工业信息化过程中从研发制造到服务环节产生大量数据，工业数据模态多样、结构关联复杂，工业大数据融合了传统大数据、自动化数据、产业链上下游及跨界数据，工业大数据相较于其他领域的大数据应用更需要和其他新一代信息技术进行融合创新。
随着大数据、云计算、物联网、边缘计算、人工智能等领域的技术突破与发展，工业大数据与这些新技术领域的联系更加紧密，物联网、边缘计算技术的发展将极大提高数据的获取能力，提升数据平台层数据质量；云计算与人工智能技术深入地融入数据分析体系，提升数据平台层多维度数据价值。
新兴技术的融合创新不断地涌现并持续深入，使工业大数据的数据获取量更大，存储管理更便捷，分析产出更智能，实现最大化的商业价值。
工业数据具备更强的专业性及关联性，价值实现要求与难度均高于互联网大数据。
工业大数据与互联网大数据之间存在明显区别。
互联网大数据主要来自互联网中产生及传播的社会媒体数据，相对分散，且来自不同媒体与设备，而工业大数据来自不同环节不同设备的不同阶段，专业性及关联性都比较强。
近年来，我国将智能制造作为两化融合的主攻方向，并出台了一系列“两化融合”“互联网与制造业融合”等综合性政策，随着大数据应用时代的到来，工业大数据作为“智能制造”和“工业互联网”的关键支撑及两化融合的重要基础逐渐受到重视。
我国正在系统部署大数据发展工作，推动大数据技术在工业研发设计、生产制造、供应链协同管理、智能营销、智能化服务全生命周期各环节的应用，加快了信息化技术和工业的深度融合，创新实现新技术、新产品和新模式。
国家政策在工业大数据的需求端和供给端均出台了相应的政策文件，全面指导我国工业大数据技术发展、产业应用及其标准化进程，并积极推动工业云、大数据等技术在工业领域的集成应用，探索建立工业大数据实验中心，建设工业大数据应用示范工程，增强制造业转型升级新动能。
大数据行业分析报告
大数据行业分析报告1. 概述近年来，大数据行业迅速发展成为全球信息技术领域的重要支柱之一。
本文将对大数据行业的发展趋势、市场规模、应用领域以及现状进行深入分析，并对未来发展进行展望。
2. 发展趋势2.1 技术进步与创新大数据行业依赖于数据收集、存储和分析处理的技术手段。
未来，随着技术的不断进步与创新，各种新型数据处理技术将逐渐出现，从而进一步推动大数据行业的发展。
2.2 数据安全与隐私保护随着大数据应用的普及，数据安全和隐私保护成为行业发展的重要议题。
未来，大数据行业将重点关注数据安全技术的研发和隐私保护策略的建立，以保障用户数据的安全与隐私。
3. 市场规模3.1 全球大数据市场据市场研究公司的数据显示，全球大数据市场规模呈现稳步增长的趋势。
预计到2025年，全球大数据市场规模将达到xx亿美元。
3.2 中国大数据市场作为全球最大的互联网市场之一，中国大数据市场发展迅猛。
根据数据显示，中国大数据市场规模预计将在2025年达到xx亿元人民币。
4. 应用领域4.1 金融行业大数据技术在金融行业的应用日益广泛。
通过对大量金融数据的分析，金融机构可以更准确地进行风险评估、消费者信用评估以及投资决策。
4.2 零售行业大数据在零售行业的应用主要体现在市场营销和供应链管理方面。
通过对消费者数据的分析，零售商可以更好地定位目标客户群体，制定精准的营销策略，并优化供应链运营效率。
4.3 医疗健康大数据在医疗健康领域的应用有助于提高医疗服务质量和效率。
通过对大量病历数据和疾病数据库的分析，医疗机构可以提供更准确的诊断和治疗决策支持，实现个性化医疗。
5. 现状与挑战5.1 现状目前，大数据行业已经取得了长足的发展，各种大数据平台和解决方案不断涌现。
大数据技术在各个行业的应用也取得了初步成果。
5.2 挑战大数据行业面临着数据安全、隐私保护、人才短缺等方面的挑战。
同时，大数据行业的发展还面临着技术标准的缺乏和数据融合的难题等挑战。
数据中心行业市场分析报告
数据中心行业市场分析报告数据中心行业是当今信息技术领域的重要组成部分，它不仅提供数据存储和处理的空间，而且支持着各种云计算、人工智能、物联网等领域的发展。
本报告对数据中心行业市场进行全面分析，旨在帮助读者了解当前市场状况、发展趋势以及存在的机遇与挑战。
一、市场概况数据中心市场近年来快速发展，主要受益于云计算和大数据技术的蓬勃发展。
随着各种新兴技术的迅猛发展，数据中心的需求日益增长。
全球数据中心市场规模从2017年的3000亿美元增长到2020年的5000亿美元，年均增长率达到10%以上。
预计未来几年，市场规模还将继续扩大。
二、市场驱动因素1. 云计算需求：云计算已成为企业信息技术的主要趋势，而数据中心是支撑云计算的基础设施。
随着云计算应用的普及，数据中心的需求将持续增加。
2. 大数据技术：大数据分析和处理需要更强大的计算和存储能力，数据中心作为大数据技术的核心基础设施，将受益于大数据发展的推动。
3. 物联网发展：物联网应用带来了海量设备数据的产生和处理需求，数据中心行业将成为物联网数据存储和处理的重要支撑。
4. 人工智能：人工智能的快速崛起也对数据中心行业提出了新的挑战和机遇。
数据中心需要提供更多的计算和存储资源，以满足人工智能算法的需求。
三、市场竞争态势当前，数据中心行业竞争激烈，主要厂商包括国际巨头和本土企业。
国际巨头拥有领先的技术和资源，具有较强的市场竞争力。
本土企业则凭借了解本地市场的优势，建立了一定的客户群体和合作伙伴关系。
此外，政府也在推动本国数据中心行业的发展，加大政策和资金的支持力度，促进本土企业的发展。
四、市场机遇与挑战1. 机遇：a. 市场需求增长：随着新技术的应用和信息化进程的推进，数据中心的市场需求将持续扩大。
b. 产业升级：随着数据中心行业的不断发展，整个行业将朝着高价值、高品质的方向发展，提供更加专业化和差异化的服务。
c. 政策支持：政府鼓励数据中心行业的发展，出台一系列政策和措施，提供支持和保障。
中国大数据分析平台行业研究报告
中国大数据分析平台行业研究报告一、引言随着互联网时代的到来，大数据成为推动经济社会发展的重要驱动力。
在这个时代，大数据分析平台的兴起为企业提供了更加全面、精准的商业智能解决方案。
本报告旨在对中国大数据分析平台行业进行深入研究，揭示其发展现状、趋势以及面临的挑战。
二、市场概况1.市场规模中国大数据分析平台行业自2008年发展至今，市场规模呈现快速增长的趋势。
据统计数据显示，2019年中国大数据分析平台行业市场规模达到500亿元，预计到2025年将达到2000亿元。
2.市场竞争格局目前，中国大数据分析平台行业竞争激烈，主要的参与者包括国内外知名科技企业以及一些新兴创业公司。
腾讯、阿里巴巴、百度等公司凭借其技术实力和市场份额在行业中占据主导地位，但也面临来自国际竞争对手的挑战。
三、行业发展趋势1.人工智能与大数据融合随着人工智能技术的不断发展，大数据分析平台将更加注重与人工智能的融合。
未来，人工智能将成为大数据分析平台的核心驱动力，为企业提供更加智能的数据分析和决策支持。
2.云计算技术的应用云计算技术的兴起为大数据分析平台的发展提供了强大的支持。
通过云计算技术，大数据分析平台可以实现高效、灵活的数据存储和计算能力，大幅降低企业的运营成本和维护成本。
3.行业应用场景多元化随着大数据分析平台技术的成熟以及各行业对数据分析需求的增长，行业应用场景将进一步多元化。
金融、零售、制造等传统行业将成为大数据分析平台的主要应用领域，同时新兴行业如医疗健康、物联网等也将迎来快速发展。
四、发展机遇与挑战1.政策利好中国政府多次出台政策支持大数据行业发展，为大数据分析平台提供了良好的发展环境和政策支持。
2.数据安全与隐私问题随着大数据时代的到来，数据安全和隐私问题成为了大数据分析平台发展面临的重要挑战。
平台企业需要加强数据安全保护，建立完善的数据隐私管理机制。
3.技术创新和人才培养大数据分析平台行业的发展离不开技术创新和人才的培养。
数据中心行业分析研究报告
数据中心行业分析研究报告在当今数字化的时代，数据中心已经成为了支撑全球经济和社会运行的关键基础设施。
从云计算到大数据分析，从人工智能到物联网，几乎所有的前沿技术都依赖于数据中心的强大计算和存储能力。
本文将对数据中心行业进行深入的分析研究，探讨其发展现状、市场趋势、面临的挑战以及未来的发展前景。
一、数据中心行业的发展现状近年来，数据中心行业经历了快速的发展。
随着企业数字化转型的加速和互联网应用的普及，数据量呈爆炸式增长，推动了对数据中心服务的需求。
全球范围内，大型数据中心的建设不断增加，以满足日益增长的计算和存储需求。
在技术方面，数据中心不断采用新的技术来提高性能、降低成本和增强可靠性。
例如，虚拟化技术使得服务器资源能够更高效地利用，云计算技术则为企业提供了灵活的计算和存储服务，降低了企业的 IT投入成本。
同时，绿色节能技术也在数据中心得到广泛应用，以减少能源消耗和对环境的影响。
从地域分布来看，北美、欧洲和亚太地区是数据中心的主要市场。
其中，亚太地区的增长速度最为显著，特别是中国和印度等新兴经济体，其数字化进程的加速带动了对数据中心的巨大需求。
二、数据中心行业的市场趋势1、云计算的主导地位云计算服务提供商如亚马逊 AWS、微软 Azure 和谷歌云等在数据中心市场占据了重要地位。
越来越多的企业选择将其业务迁移到云端，以获得更灵活、可扩展和成本效益更高的解决方案。
这将进一步推动云计算数据中心的发展，并促使传统数据中心向云服务转型。
2、边缘计算的兴起随着物联网和 5G 技术的发展，边缘计算成为了新的趋势。
边缘计算将数据处理和存储推向更靠近数据源的地方，减少了数据传输的延迟，提高了应用的响应速度。
这将带动边缘数据中心的建设和发展，与集中式数据中心形成互补。
3、数据中心的规模化和智能化为了降低运营成本和提高竞争力，数据中心正在朝着规模化和智能化的方向发展。
大规模的数据中心可以通过规模效应降低单位成本，同时利用人工智能和机器学习技术实现自动化运维、优化能源管理和提高安全性。
大数据行业分析报告1
大数据行业分析报告1在当今数字化的时代，大数据已成为推动经济发展和社会变革的重要力量。
它不仅改变了企业的运营方式和决策模式，也深刻影响着我们的日常生活。
本文将对大数据行业进行全面的分析，探讨其发展现状、应用领域、面临的挑战以及未来的发展趋势。
一、大数据行业的发展现状随着信息技术的飞速发展，数据的产生和积累呈爆炸式增长。
据统计，全球每年产生的数据量已经超过了 ZB 级别，并且还在以惊人的速度不断增加。
这为大数据行业的发展提供了充足的“原材料”。
在技术方面，云计算、分布式存储和处理技术的不断成熟，使得大规模数据的存储和处理变得更加高效和便捷。
同时，数据挖掘、机器学习等数据分析技术的不断创新，也为从海量数据中提取有价值的信息提供了有力的支持。
从市场规模来看，大数据行业近年来保持着高速增长的态势。
越来越多的企业开始认识到大数据的价值，并将其应用于市场营销、风险管理、生产优化等领域。
根据相关报告，全球大数据市场规模预计将在未来几年继续保持两位数的增长率。
二、大数据的应用领域1、商业领域市场营销：通过对消费者行为数据的分析，企业可以更加精准地进行市场定位和广告投放，提高营销效果和客户满意度。
风险管理：金融机构可以利用大数据对客户的信用风险进行评估，降低不良贷款率。
供应链管理：优化库存管理、物流配送等环节，降低成本，提高运营效率。
2、医疗领域疾病预测：通过分析大量的医疗数据，提前预测疾病的发生和流行趋势，为公共卫生决策提供依据。
个性化医疗：根据患者的基因、病史等数据，为其制定个性化的治疗方案，提高治疗效果。
3、交通领域智能交通管理：通过实时采集和分析交通流量数据，优化交通信号灯控制，缓解交通拥堵。
自动驾驶：依靠大数据对路况、车辆行为等信息的分析，实现更加安全和高效的自动驾驶。
4、教育领域个性化学习：根据学生的学习情况和特点，为其提供个性化的学习资源和辅导方案。
教育决策：教育部门可以利用大数据评估教育政策的效果，优化教育资源配置。
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E3引擎
更新Cube
事务处 理查询
元数据
键值存储系统 实时数据 DataCube
数据分片
分布式文件系统
分布式索引技术
• • 在结构化分析工具中，系统建立多维的分布式索引以支持高效的并行查找 分布式索引技术 – 建立分布式二级索引 – 支持并发地在多节点上同时查询 – 可以和本地数据库索引连接 – 例如：分布式B树索引结构，
大数据采集
大数据存储
大数据处理
大数据可视化
可扩展数据采集 框架
元数据管理 分布式大数据存 储
大数据并行处理 引擎
图表生成工具
大数据分析平台
云展大数据机—软件架构
可视化工具 大数据知识库
文本分析工具
结构化数据 分析工具 E3编程接口 MapReduce接口
SQL接口
E3大数据并行处理框架
元数据管理 数据收集框架 基于分布式文件 系统的数据存储
– 统计近一个月内，出现包含钓鱼岛的文档与包含日本车销量内容 的文档的关联度
文本分析示例：用户反馈信息分析
• 在电子商务网站，如京东等，用户购买结束后，会对产品 购买过程及产品本身进行评价，通过分析用户的反馈信息， 可以发现其中的问题
关键问题：发货速度慢， 需要更换物流公司
结构化数据分析
• 结构化数据分析通过维护并定期更新data cube的方式来 提供高效的分析查询结果 • 根据时间戳来实现同时支持实时事务处理和分析查询
关键技术——分结构化数据分析
• 系统支持按照关键词（一个或多个）将录音电话切片分 类
– 比如，要查找关于“电费”相关的记录中主要的投诉内容
• 通过索引和分布式处理机制，可以快速的生成新的统计 数据（类似于在数据仓库中做切片操作）：
关键技术——结构化/分结构化混合分析
• 客服内容由两部分：关于电话基本信息的关系数据，具体 的语音信息 • 关联分析将两者结合起来进行深度分析：
语音记录
• 用户和客服之间的对话会被完 整记录为语音文件 • 语音文件包含了丰富的信息：
– – – – 用户打电话的主要原因 客服的服务态度 客服的服务能力 用户的满意度
• 因为缺少相关工具，当前采用 人员采样收听的策略，效率低， 覆盖率低
针对客服信息的大数据分析
关分析工具
• 同时支持非结构化的文本分析和结构化的数据库分析 • 建立在统一的E3引擎之上，能够进行交互和联合分析 • 支持对海量数据的快速分析，发现其中隐藏的知识、行为 模式等 • 提供描述语言，支持用户进行自定义的数据分析
文本分析工具
结构化数据 分析工具
非机构化分析工具
• 分布式存储和处理模型
不满 愤怒 疑问 称赞 感谢
释疑
平静
分析结果——客服质量
• 客服质量定义为：单位时间内满足的用户数量 • 对某一特定客服人员：
服务效率 满意的用户数 总服务时间
服务质量统计
服务质量
满意的用户数 总用户数
分析结果——热点分析
• 通过整理分析用户通话内容得到用户投诉的主 要目的 • 使用数据挖掘和数据可视化来统计关键问题 • 支持海量数据的快速处理 • 分析客户通话内容,按照词频构造标签云：
用户 管理 与监 控平 台
管理 员运 维平 台
虚拟 化
硬件
虚拟机、网络、云硬盘
IDC、服务器、存储、网络
epiC Group
大数据机
大数据分析市场行业分布
• 2012年大数据分析需求行业分布
– 政府、互联网、电信、金融的大数据市场规模较大，四个行业将 占据一半市场份额。
• 结论：各个行业都存在大数据应用的需求，潜在市场空间非常可观。
云展大数据机
大数据分析应用
收集网站日志, 交易数据,音频 视频数据,即时 信息…… 数据导入 确立分析目标 编写分析程序 为分析目标生成 报表,趋势图等
元数据管理
大数据存储 大数据处理引擎 大数据处理接口
支持
HDFS E3 E3，MapReduce， SQL 支持 Elephant DB，支持 检索、外部应用访问 接口
不支持
HDFS Hadoop MapReduce，HiveQL
不支持
HDFS Hadoop MapReduce，Jaql
大数据可视化 如何处理分析结果
• 由客服人员手工录入，包括：
– – – – 电话起止时间 客户身份信息 原因（归类为:电费查询、投诉、保修等几大类） 简单内容概述（不完整，客户人员匆匆记录）
• 当前的处理方式——简单的统计信息：
– 平均电话时常 – 客户分布信息 – 每种电话的统计百分比
• 缺乏深度的分析
– 用户因为什么而投诉，这种投诉是否是普遍存在的 – 每个用户是否通过拨打955598电话完成了他的请求
不支持 需要倒入Greenplum Database数据仓库
不支持 文件存储，无外部应用访 问接口
分析案例：95598客服服务
• 主要功能包括客户档案查询、电量电费查询、 业务办理进度查询，以及业务受理、故障报修、 咨询受理、投诉举报、消息订阅 • 主要业务流程
用户电话 客户电话记录
语音记录
客户电话记录
可视化工具
• 将分析结果以报表的形式展现给用户
– 支持线图、饼图、柱装图、趋势图等常用的图表格式 – 标签云以及数据关联挖掘
云展大数据机与其他大数据分析平台的比较
云展大数据机 是否一体机 硬件架构 大数据收集 是 标准 框架式设计 Greenplum HD 是 标准 手工 IBM BigInsights 否 N.A. 手工
– – – – – – 电话耗时10分钟以下和10分钟以上的用户满意度统计 分布在不同区域的用户满意度统计 收入在不同范围的用户关心的主要问题 客服填写的简要信息是否和用户录音记录一致 客户电话主要集中来电时间分布，以及和满意度的关联度 客服的效率和时间的关系
其他案例
• 网易私有云平台
– 推进企业内数据共享、全局信息挖掘与商业智能
•
提供类似于SQL的文本处理分析语言: EPQL
非结构化处理流程
• 每一个EPQL将对特定集合的文档进行处理 • 每个文档将通过4个操作的处理，然后中间结果传给连接 操作和去重操作 • 结果将是符合用户要求的文档或统计内容，比如：
– 查找所有包含关键词：[Cloud] [Computing]，在2012年产生的网页
pu1
pu2
pu4
pu5
云数据 存储服务
pu1 pu2 pu4 pu5
pu1 pu3 pu5 pu1
PU – processing unit （处理单元）
云 数据存储服务
E3与阿帕奇Hadoop的性能比较
• Grep任务：每个节点535M • Select任务：每个节点1G
Grep任务
Select任务
数据 共享 扩展 功能 应用 平滑 迁移 配额 与计 费 应用 架构 数据 管理
IP城市库、乐库、书库
图像处理、文本分析(分词、标签、 分类)、数据挖掘(聚类、关联规 则)、语音处理、GIS
应用 托管
Web App Engine for Java
负载均衡(LVS、反向代理)、DNS、消息队列
DDB、对象存储、文件中心、关系数据存储、全文检索、并行 分析、Timeline、NewSQL、缓存服务
用户数据 产生新的数据
改进业务流程
关键技术——非结构化语音分析
客服信息
内容分割： 按照音色 音域
用户信息
记录了用户的 投诉内容和对 服务的满意度
语音语调分析，看是否 按照规定的态度服务
分析结果——用户满意度
• 用户拨打客服电话都是有一定的目的，目的达到与否则表 示了客服的成功率 • 通过对用户的语义、情绪分析，符合下列模型的，分析认 为是正确满足用户需求的
云展大数据机—硬件架构
• 标准机架式设计
– – – – – 每个机架可容纳40台节点机 节点机通过千兆以太网连接 节点机采用标准PC服务器 可扩展到20个机架 原型机：awan（2个机架，76台节点机）
云展关键技术——E3引擎
• • E3将数据处理过程描述为一个线性工作流，工作流中每一个节点称为一个阶 段，每阶段包含若干处理单元，每个处理单元对数据进行部分处理。 E3按照工作流的顺序，并行地调度处理单元在计算节点上运行，自动在处理 单元之间传递中间运算结果，最终完成整个数据处理过程。
– 无需定义表结构 – 数据直接存储与分布式文件系统中 – 自动错误处理和恢复
• 基本的数据访问接口
– put/get: 随机的文档数据读取 – scan: 批量数据扫描 – tokenize: 将文档组织成单词组以提供给上层分析处理
• 分析数据接口
– Extract operator [ɛ]: 提供基于正则表达式和字典的匹配操作 – Select operator [σ]: 提供基于用户选择条件的过滤操作 – Join operator [⋈]: 将来自多个数据源的文档/文字流进行合并 – Consolidate operator [Ω]: 去重操作