先电大数据平台操作手册-XianDian-BigData-v2.1

南京第五十五所技术开发有限公司先电大数据平台用户手册版本：先电Cloud-BigData-v2.1发布日期：2017年02月21日南京第五十五所技术开发有限公司版本修订说明目录1概述 (5)1.1大数据简介 (5)1.2先电大数据平台简介 (5)2基本环境配置 (6)2.1配置主机名 (7)2.2修改hosts文件 (7)2.3修改yum源 (7)2.4配置ntp (8)2.5配置SSH (9)2.6禁用Transparent Huge Pages (9)2.7安装配置JDK (10)3配置ambari-server (11)3.1安装MariaDB数据库 (11)3.2安装配置ambari-server (12)4配置ambari-agent (14)5部署管理Hadoop集群 (14)5.1部署Hadoop集群 (14)5.2HDFS运维管理 (21)5.3MapReduce (31)6部署Hive数据仓库 (32)6.1部署Hive (32)6.1Hive用户指南 (34)7部署Hbase分布式列数据库 (49)7.1部署HBase (49)7.2测试验证 (51)7.3HBase用户指南 (51)8部署Mahout数据挖据工具 (59)8.1部署Mahout (59)8.2测试验证 .................................................................................... 错误!未定义书签。

9部署Pig数据分析平台 .. (63)9.1部署Pig (63)9.2Pig简介 (64)9.3运行案例 (66)1概述1.1大数据简介“大数据”是一个体量特别大，数据类别特别庞杂的数据集合，并且这样的数据集无法用传统数据库工具或常规软件工具抓取、管理和处理其内容。

大数据技术是指从各种各样类型的庞杂数据中，快速的获取有价值的信息的能力。

适用于大数据的技术包括大规模并行处理数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台和可扩展的存储系统。

Apache的Hadoop项目是可靠的、可扩展的、开源的、分布式计算软件。

Apache的Hadoop 软件库是允许通过相对简单的程序模型构建计算集群为庞大的数据集进行分布式计算的框架。

Hadoop的设计思想可以将计算模式从单节点服务器扩展为数以千计的计算集群，每一个单独的服务器都提供自主的本地计算及存储能力。

对于高可用指标而言，Hadoop软件库自身可以通过检测和故障调试从应用层来实现高可用而不需要关心硬件底层的高可用性。

所以提供一个计算集群上层的高可用服务对于集群故障修复而言就显得至关重要。

1.2先电大数据平台简介先电大数据平台是基于Ambari进行二次开发的Hadoop分布式集群配置管理工具，该平台通过安装向导来进行集群的搭建，简化了集群供应。

同时，他还有一个监控组件，叫做Ambari-Metrics，可以提前配置好关键的运维指标（metrics），然后收集集群的中服务、主机等运行状态等信息，通过WEB的方式显示出来。

我们可以直接查看Hadoop Core（HDFS 和MapReduce）及相关项目（如HBase、Hive和HCatalog）是否健康。

它的用户界面非常直观，用户可以轻松有效地查看信息并控制集群。

先电大数据平台支持作业与任务执行的可视化与分析，能够更好地查看依赖和性能。

通过一个完整的RESTful API把监控信息暴露出来，集成了现有的运维工具。

平台使用Ganglia 收集度量指标，用Nagios支持系统报警。

图1.1 Ambari结构图其中Ambari是一个分布式架构的软件，主要由两部分组成：Ambari Server 和Ambari Agent，如图1-1所示。

Ambari Server 会读取Stack 和Service 的配置文件。

当用Ambari 创建集群的时候，Ambari Server 传送Stack 和Service 的配置文件以及Service 生命周期的控制脚本到Ambari Agent。

Agent 拿到配置文件后，会下载安装公共源里软件包（Redhat，就是使用yum 服务）。

安装完成后，Ambari Server 会通知Agent 去启动Service。

之后Ambari Server 会定期发送命令到Agent 检查Service 的状态，Agent 上报给Server，并呈现在Ambari 的GUI 上，方便用户了解到集群的各种状态，并进行相应的维护。

图1-1 Ambari架构图2基本环境配置以两台节点为例来组件Hadoop分布式集群，这里采用的系统版本为Centos7，如下表所示：主机名内存硬盘IP地址角色master 8192MB 100G 192.168.200.131 Ambari-Server slaver1 4096MB 100G 192.168.200.133 Ambari-Agent2.1配置主机名# master# hostnamectl set-hostname master# hostnamemaster# slaver1# hostnamectl set-hostname slaver1# hostnameslaver12.2修改hosts文件# master & slaver1# vi /etc/hosts192.168.200.131 master192.168.200.133 slaver12.3修改yum源# master将XianDian-BigData-v2.0.2-BASE.iso挂在到/mnt目录下，将其中的ambari解压到/opt 目录下，并在master节点配置ftp服务。

注意：因为安装大数据相关软件包时，可能会用到相关依赖软件包，所以需要配置Centos7 Yum源，这里可以采用IAAS中的Centos7 Yum源。

# master & slaver1# cd /etc/yum.repos.d/# rm -vf *配置Yum源# vi ambari.repo[centos7]baseurl=ftp://192.168.2.10/centos7/（注：具体的yum源根据真实环境配置，本次为实验室测试环境) gpgcheck=0enabled=1name=centos[ambari]name=ambaribaseurl=ftp://10.0.3.61/ambari（注：具体的yum源根据真实环境配置，本次为实验室测试环境) enabled=1gpgcheck=0# master# yum -y install httpd将/mnt/文件夹中HDP-2.4-BASE和HDP-UTILS-1.1.0.20两个文件夹拷贝到/var/www/html/目录下。

启动httpd服务。

# systemctl enable httpd.service# systemctl status httpd.service2.4配置ntp# master# yum -y install ntp# vi /etc/ntp.conf注释或者删除以下四行server iburstserver iburstserver iburstserver iburst添加以下两行server 127.127.1.0fudge 127.127.1.0 stratum 10#systemctl enable ntpd#systemctl start ntpd# slaver1# yum -y install ntpdate# ntpdate master# systemctl enable ntpdate2.5配置SSH# master & slaver1检查2个节点是否可以通过无密钥相互访问，如果未配置，则进行SSH无密码公钥认证配置。

如下：# yum install openssh-clients# ssh-keygen# ssh-copy-id master.hadoop# ssh-copy-id slaver1.hadoopssh登录远程主机查看是否成功# ssh master.hadoop# exit# ssh slaver1.hadoop# exit2.6禁用Transparent Huge Pages操作系统后台有一个叫做khugepaged的进程，它会一直扫描所有进程占用的内存，在可能的情况下会把4kpage交换为Huge Pages，在这个过程中，对于操作的内存的各种分配活动都需要各种内存锁，直接影响程序的内存访问性能，并且，这个过程对于应用是透明的，在应用层面不可控制,对于专门为4k page优化的程序来说，可能会造成随机的性能下降现象。

# master & slaver1# cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled[always] madvise never# echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled# echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag# cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabledalways madvise [never]重启后失效，需要再次执行2.7安装配置JDK# master# mkdir /usr/jdk64/# mount -o loop XianDian-BigData-v2.0.2-BASE.iso /mnt/# cd /mnt/# tar -zxvf jdk-8u77-linux-x64.tar.gz -C /usr/jdk64/# vi /etc/profileexport JA VA_HOME=/usr/jdk64/jdk1.8.0_77export PATH=$JA V A_HOME/bin:$PATH# source /etc/profile#java –versionjava version "1.8.0_77"Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_77-b03)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.77-b03, mixed mode)# slaver1#mkdir /usr/jdk64/#scp 172.24.14.106://mnt/jdk-8u77-linux-x64.tar.gz .# tar -zxvf jdk-8u77-linux-x64.tar.gz -C /usr/jdk64/# vi /etc/profileexport JA VA_HOME=/usr/jdk64/jdk1.8.0_77export PATH=$JA V A_HOME/bin:$PATH# source /etc/profile#java –versionjava version "1.8.0_77"Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_77-b03)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.77-b03, mixed mode) 3配置ambari-server# master# yum -y install ambari-server3.1安装MariaDB数据库# master# yum install mariadb mariadb-server mysql-connector-java启动服务# systemctl enable mariadb# systemctl start mariadb配置MySQL#mysql_secure_installation按enter确认后设置数据库root密码，我们这里设置为“bigdata”Remove anonymous users? [Y/n] yDisallow root login remotely? [Y/n] nRemove test database and access to it? [Y/n] yReload privilege tables now? [Y/n] y创建ambari数据库# mysql -uroot -pbigdataMariaDB [(none)]> create database ambari;MariaDB [(none)]> grant all privileges on ambari.* to 'ambari'@'localhost' identified by'bigdata';MariaDB [(none)]> grant all privileges on ambari.* to 'ambari'@'%' identified by 'bigdata'; MariaDB [(none)]> use ambari;MariaDB [ambari]> source/var/lib/ambari-server/resources/Ambari-DDL-MySQL-CREATE.sqlMariaDB [ambari]> Bye3.2安装配置ambari-server# master# ambari-server setupWARNING: SELinux is set to 'permissive' mode and temporarily disabled.OK to continue [y/n] (y)?Customize user account for ambari-server daemon [y/n] (n)? nChecking JDK...[1] Oracle JDK 1.8 + Java Cryptography Extension (JCE) Policy Files 8[2] Oracle JDK 1.7 + Java Cryptography Extension (JCE) Policy Files 7[3] Custom JDK==================================================================== ==========Enter choice (1): 3Path to JA V A_HOME: /usr/jdk64/jdk1.8.0_77Validating JDK on Ambari Server...done.Completing setup...Configuring database...Enter advanced database configuration [y/n] (n)? yConfiguring database...==================================================================== Choose one of the following options:[1] - PostgreSQL (Embedded)[2] - Oracle[3] - MySQL[4] - PostgreSQL[5] - Microsoft SQL Server (Tech Preview)[6] - SQL Anywhere==================================================================== Enter choice (1): 3Hostname (localhost):Port (3306):Database name (ambari):Username (ambari):Enter Database Password (bigdata):Proceed with configuring remote database connection properties [y/n] (y)?Ambari Server 'setup' completed successfully.启动ambari-server服务# ambari-server start登陆界面http://192.168.200.131:8080/登录用户名密码为admin：admin4配置ambari-agent# master & slaver1# yum -y install ambari-agent# vi /etc/ambari-agent/conf/ambari-agent.ini[server]hostname= master# ambari-agent restart# tail -f /var/log/ambari-agent/ambari-agent.logINFO 2017-01-12 09:44:20,919 Controller.py:265 - Heartbeat response received (id = 1340) INFO 2017-01-12 09:44:30,820 Heartbeat.py:78 - Building Heartbeat: {responseId = 1340, timestamp = 1484214270820, commandsInProgress = False, componentsMapped = True}5部署管理Hadoop集群5.1部署Hadoop集群登陆界面http://{IP Address}:8080/，用户名密码为admin：admin。

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先电大数据平台操作手册-XianDian-BigData-v2.1

大数据技术是指从各种各样类型的庞杂数据中，快速的获取有价值的信息的能力。

eDiscovery平台用于处理个人数据访问请求工作流的指南说明书

eBOOKrights request workflowsLearn how eDiscovery processes and toolscan contain the cost of subject rights requests,meet deadlines and reduce the risk of finesContentIntroduction 3 Why eDiscovery workflows are an effective approach for subject rights requests 4 Data privacy rights defined 5 Subject rights request compliance hurdles 6 eDiscovery tools for subject rights requests 7 Subject rights request data funnel 8 Subject rights request workflow 9 Conclusion 10eDiscovery workflows for subject rights requests Data privacy laws have rapidly transformed how organizationsmanage personal data and interact with their customers who ownthat data. Containing the costs of Data Subject Access Rights (DSARs) in the European Union and Subject Rights Requests (SRRs)in the United States is top of mind for many organizations. Data privacy and compliance managers are losing sleep trying to figureout how to collect, review and produce the data to fulfill subjectrights requests from customers and employees within the tight timelines—without stretching already thin resources or budgets.This ebook describes the key criteria of subject rights requests and theparticular challenges raised by subject rights requests from past and current employees. This ebook will also present a guide for subject rights requests following an eDiscovery workflow tailored to subject rights requests.Before we get into the details of subject rights requests… Why are we talking about eDiscovery?According to IDC, “data subject access requests… follow identical workflows tothat of litigation response. The right eDiscovery provider will be able to quicklyand effectively respond to data subject access requests and protectthe organization from related compliance violations.”₁eDiscovery tools cast a wide net into large volumes of data across numeroussources to find the relevant data for an investigation, litigation or regulatorycompliance matter. T o do this, automated culling and analytics remove muchof the irrelevant data and predictive tools and technology-assisted review thenquickly isolate and produce the relevant data from within the narrowed review set.However, many organizations deploy a tedious process of searching for andcollecting just the relevant data one source at a time for subject rights requests.The average cost can exceed $2,000 per request with employee-initiatedrequests typically the most costly.To avoid costs and time, eDiscovery platforms such as OpenText™ Axcelerate™and OpenText™ Insight™ can be used to fulfill subject right request.(1) IDC, “Worldwide eDiscovery Software Forecast, 2019–2023”, 2019.Data privacy rights definedData privacy regulations entrench the right of individuals to own their identityand the data that defines it. Data privacy laws provide us with two related sets of rights: (1) natural rights to know how our personal data is used, retained and shared before we agree to provide it, and (2) executable subject rights requests to demand that specific actions are taken regarding the personal data that organizations hold.Subject rights requests include the right to:• Know what personal data an organization has on us• Instruct organizations to fix errors in our data• Demand that our personal data is deleted whenthere is no business purpose for it• Order the organization to transfer our personaldata to ourselves or third partiesCompliance with subject rights requests is a regulatory imperative.$124 million in fines have been levied for non-compliance with subject rights requests under the GDPR.Why are subject rights requests so hard?• Very short response timelines - 30 days (GDPR)or 45 days (CCPA) from date of request.• Data collection is a big hurdle - numerous dispersed systems, variedformats, unwieldy formats such as chat, and potentially large volumes.• Can overlap with other people’s personal datathat must be removed or redacted.Why are subject rights requests fromemployees the hardest of all?• Typically involve the largest volumes of data across thewidest array of systems in numerous formats.• More likely to be intermingled with other employees’data that must be found and redacted.The following describes the tools that are used, how large volumes of dataare funneled down and how eDiscovery platforms provide an effectiveworkflow for subject rights requests. Analytics, automation and the ability toeasily find and redact other people’s data are also essential capabilities.eDiscovery platforms should include all of thefollowing features to support subject rights requestsData source connectors Provides data privacy staff with immediate access to data wherever it resides in whatever formatAutomated deduplication Reduces data to single copies to narrow the volume for reviewSmart filters Provides compound concurrent search to quickly isolate relevant dataAutomatic entity identification Automatically shows the names of third parties that overlap with the requestor’s dataRobust redaction tools Automates the ability to redact the names and data related to third parties to not infringe on their data privacy rights Predictive filters and Predictive Search Uses relevant data to automatically find similar data to help assure inclusivityTechnology-assisted review (TAR)Expedites the review process to isolate the relevant data via continuous machine learningAutomated production Streamlines the effort to produce the requestor’s data in compliant formats – redactions are automatically QC’dThese technologies are more reliable than manual efforts in uncovering hidden data to help avoid inadvertent compliance errors.How eDiscovery tools home in on relevant dataAutomated workflows narrow the volume of data that needs to be reviewed by 90% or more.Subject rights request workflowConclusionCollecting, culling, reviewing and producing the volume and variety of data involved in subject rights requests is simply impractical through manual methods particularly for requests from past or current employees. Automation and streamlined workflows are key to avoiding subject rights requests fines and loss of goodwill. They are also essential to meeting stringent deadlines and containing the cost of compliance. eDiscovery tools and workflows naturally align to subject rights requestsbecause they address the same core problems of finding the relevant data buried within numerous dispersed systems in numerous formats. The speed and precision of eDiscovery tools and workflows also address the critical challenge of fulfilling subject rights requests at scale within the tight timelines.Watch the webinar from OpenText World 2020 – Be more proactive in handling employee DSARs at scaleAbout OpenTextOpenText, The Information Company, enables organizations to gain insight through market leading information management solutions, on-premises orin the cloud. For more information about OpenText (NASDAQ: OTEX, TSX: OTEX) visit .Twitter | LinkedIn | CEO BlogCopyright © 2021 Open Text. All Rights Reserved. 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(完整word版)先电云计算开发服务平台用户手册-XianDian-Paas-v2.1

云计算开发服务平台用户手册版本：先电paas-v2.1发布日期：2017年4月21日南京第五十五所技术开发有限公司版本修订说明修订版本修订时间修订说明Cloud-paas-v1.2 2014年3月7日云计算开发服务平台用户手册。

Cloud-paas-v1.3 2015年11月8日新增框架说明，增加框架结构图。

Cloud-paas-v1.3.1 2016年1月18日修订GRE网络下的PaaS平台搭建Cloud-paas-v1.4 2016年4月12日软件包修改mongodb和ActiveMQ安装脚本Cloud-paas-v2.0 2016年12月15日升级Docker作为服务平台底层Cloud-paas-v2.0.5 2017年3月13日更新国际化Cloud-paas-v2.1 2017年4月21日Jenkins结合gogs实现持续化集成目录1、Docker基础架构与环境说明 (6)1.1 Docker架构及基本组件 (6)1.2、系统要求 (10)1.3、设备说明 (10)1.3.1、网络说明 (11)1.3.2、基础环境配置 (11)2、容器服务管理平台Rancher安装搭建 (12)2.1、Docker软件包安装配置 (12)2.2、配置Docker 配置文件 (12)2.3、启动服务 (12)2.4、配置镜像仓库 (12)2.5、镜像、容器服务基本操作 (13)2.5.1 获取镜像操作 (13)2.5.2 容器操作 (15)2.5.3 终止容器 (18)2.5.4 进入容器 (18)2.5.5 容器内部操作 (19)2.5.6 查看容器日志及相关操作 (20)2.5.7 导出和导入容器 (23)2.5.8 删除容器 (24)2.6、下载镜像 (24)2.6.1 Server节点 (24)2.6.2 client节点 (24)2.7、启动容器服务 (24)3、访问站点服务 (24)3.1、浏览器访问 (24)3.2、添加账号 (25)3.3、添加主机 (26)4、应用模板部署 (27)4.1、内容管理系统（CMS） (28)4.1.1、通过主页选择应用 (28)4.1.2、启动服务 (29)4.1.3、等待应用部署完成 (29)4.1.4、部署完成后的修改 (29)4.2、博客系统 (33)4.2.1、部署Ghost (33)4.2.2、部署Wordpress (34)4.3、Git系统 (35)4.3.1、通过主页选择应用 (35)4.3.2、启动服务 (35)4.3.3、服务安装完成 (36)4.3.4、完成安装 (36)4.4、仪表盘系统 (38)4.4.1、通过主页选择应用 (38)4.4.2、启动服务 (38)4.4.3、等待应用部署完成 (39)4.5、Jekins系统 (40)4.5.1、通过主页选择应用 (40)4.5.2、启动服务 (40)4.5.3、等待应用部署完成 (41)4.6、云网盘系统 (41)4.6.1、通过主页选择应用 (41)4.6.2、启动服务 (41)4.6.3、等待应用部署完成 (42)4.6.4、修改端口 (42)4.6.5、访问服务 (42)4.7、聊天系统 (43)4.7.1、通过主页选择应用 (43)4.7.2、启动服务 (43)4.7.3、等待应用部署完成 (43)5、Dockerfile定制镜像 (45)5.1、利用 Commit 理解镜像构成 (45)5.2、使用 Dockerfile 定制镜像 (50)6、Jenkins结合gogs实现持续化集成 (52)6.1.、部署环境 (52)6.1.1、部署环境 (52)6.1.2、Jenkins服务安装插件 (52)6.2、配置Gogs (53)6.2.1、设定环境 (53)6.2.2、创建名称为xiandian的仓库。

四川省电力用户用电信息采集系统功能操作手册-运行管理

X X省电力公司电力用户用电信息采集系统主站用户操作手册运行管理XX省电力公司积成电子股份有限公司第一篇文档概述1前言本文档描述了XX省电力用户用电信息采集系统运行管理部分的功能操作方法.本文档由XX省电力公司和积成电子公司共同编写完成，用于指导系统的实际应用，目标读者为XX省电力公司电力用户用电信息采集系统的应用操作人员。

2文档结构本操作手册在第二部分主要描述运行管理功能的操作方法.第二篇运行管理1档案管理1.1档案同步1.1.1功能说明实现了用电用户、采集点、运行终端、计量点、电能表、采集对象档案的同步功能。

1.1.2操作步骤1)进入查询界面点击运行管理,进入运行管理界面，选择档案管理—档案同步，进入界面，如图所示：2)用电用户同步点击“用电用户”,输入用户编号，点击“同步”按键，进行用电用户同步。

3)采集点同步点击“采集点”，输入采集对象标识，点击“同步"按键，进行采集点同步。

4)运行终端同步点击“运行终端"，输入终端编号,点击“同步”按键，进行终端同步.5)计量点同步点击“计量点”,输入计量点标识，点击“同步”按键,进行计量点同步.6)电能表同步点击“电能表”,输入电能表标识，点击“同步"按键，进行电能表同步。

7)采集对象同步点击“采集对象”，输入采集点编号，点击“同步”按键，进行采集点同步.8)同步结果同步结果包括:对象表示、同步结果等,同步结果显示在同步列表中。

1.2档案维护1.2.1电力用户1.2.1.1大型专变用户1、功能说明实现了大型专变用户档案的查询、导出、打印、计算公式配置的功能。

2、操作步骤1)进入查询界面点击运行管理，进入运行管理查询界面，选择档案管理-档案维护—电力用户—大型专变用户，进入界面，如图所示：2)组织查询条件基本查询条件包括:➢供电单位选择点击供电单位显示框旁的按键，弹出供电单位选择界面，如图所示：供电单位可以分别选择地市公司、区县公司、营业所。

先电大数据平台操作手册

先电大数据平台用户手册版本：先电发布日期：2017年02月21日南京第五十五所技术开发有限公司版本修订说明目录1 概述...................................................... 错误!未定义书签。

大数据简介........................................ 错误!未定义书签。

先电大数据平台简介................................ 错误!未定义书签。

2 基本环境配置.............................................. 错误!未定义书签。

配置主机名........................................ 错误!未定义书签。

修改hosts文件.................................... 错误!未定义书签。

修改yum源........................................ 错误!未定义书签。

配置ntp .......................................... 错误!未定义书签。

配置SSH .......................................... 错误!未定义书签。

禁用Transparent Huge Pages ........................ 错误!未定义书签。

安装配置JDK....................................... 错误!未定义书签。

3 配置ambari-server ........................................ 错误!未定义书签。

安装MariaDB数据库................................ 错误!未定义书签。

大数据分析工具使用技术手册

大数据分析工具使用技术手册一、引言随着数字化时代的到来，大数据已经成为企业和组织的重要资产。

然而，如何对大数据进行高效的分析，成为了业内的一大难题。

为了解决这个问题，各种大数据分析工具应运而生。

本文将介绍几种常见的大数据分析工具以及它们的使用技巧。

二、Hadoop1. 概述Hadoop 是 Apache 软件基金会下的一个开源项目，旨在提供快速高效的分布式计算解决方案。

它的核心组件包括 Hadoop Distributed File System（HDFS）和 MapReduce。

2. 使用技巧- HDFS：通过将数据分散存储在不同节点上，提高了数据处理的效率和容错性。

可以使用命令行接口或图形界面进行文件管理和查看。

- MapReduce：通过将数据拆分成小块并在分布式系统上并行处理，快速完成大规模数据的计算和分析。

三、Spark1. 概述Spark 是一种快速、通用的大数据处理框架，提供了高效的数据流处理和批处理功能，广泛应用于机器学习、图形计算等领域。

2. 使用技巧- 数据集和数据框架：Spark 提供了强大的数据处理和操作功能，可以使用 DataFrame、Dataset 进行高效的数据分析。

- Spark Streaming：支持实时数据处理，可以实时分析和处理数据流，非常适合对大规模实时数据进行监控和分析。

四、Tableau1. 概述Tableau 是一种流行的数据可视化工具，可帮助用户通过直观的图表和仪表盘展示大数据分析结果。

2. 使用技巧- 数据连接：Tableau 支持多种数据源的连接，可以从数据库、Excel、CSV 等多种格式中读取数据。

- 可视化设计：通过使用 Tableau 提供的丰富图表类型和交互功能，用户可以根据需求创建各种精美的可视化图表。

五、Python1. 概述Python 是一种功能强大的编程语言，具备丰富的数据分析库和工具。

通过使用 Python 进行数据分析，用户可以自由地进行数据预处理、建模和可视化等操作。

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。

先电“云计算技术与应用”国赛平台产品2016版本说明

先电“云计算技术与应用”国赛平台产品2016版本说明南京第五十五所技术开发有限公司2015年11月5日一、国赛平台新增软件系统特性本版本基于2015年先电“云计算技术与应用”国赛2015版本，新增先电大数据平台软件V1.0和先电云网络平台软件V1.0，特性如下：1.先电大数据平台软件V1.0先电大数据平台软件是新增平台的软件，该平台软件集成了Hadoop、Hive、Hbase、Pig、Mahout等大数据框架，其有以下特性：1)提供HDFS和MapReduce服务，共同组成了Hadoop分布式系统体系结构的核心。

HDFS在集群上实现分布式文件系统，MapReduce在集群上实现了分布式计算和任务处理。

2)支持大数据集群部署，HDFS采用master/slave架构。

3)支持Hive数据仓库服务，Hive构建于Hadoop的HDFS和MapReduce之上，用于管理和查询结构化/非结构化数据的数据仓库。

4)支持分布式列数据库HBase，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持，Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力，Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。

5)支持大型数据处理，Pig为大型数据集的处理提供更高层次的抽象，与MapReduce相比，Pig提供了更丰富的数据结构，一般都是多值和嵌套的数据结构。

6)支持IaaS云平台的整合。

通过整合可以实现大数据集群的模板化批量部署、管理。

实现不同集群规模、不同大数据平台版本的部署。

新增加的大数据平台软件，可以让学生掌握以下技术技能：1)通过先电大数据平台，可以掌握Hadoop单机部署、伪分布式部署、分布式部署方法。

2)掌握MapReduce运行机制，实现大数据的并行处理运算。

3)掌握大数据分布式文件系统，掌握分布式文件系统存储机制、管理、运维。

4)掌握Hive数据仓库搭建、使用、管理、运维。

新点大数据平台软件操作手册

新点大数据平台软件操作手册一、第一章、平台建设背景当今世界，信息技术与经济社会的交会融合引发数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。

大数据的发展和应用正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和政府治理能力产生重要影响。

2014年，“大数据”被首次写入政府工作报告以来，中央主要领导对大数据中心的建设及大数据技术的应用高度重视，国务院及有关部门也陆续发布了一系列的文件。

2015年，《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》、《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》和《促进大数据发展行动纲要》陆续颁布，2016年，《政务信息资源共享管理暂行办法》，明确规范政务部门间政务信息资源共享工作，2017年，《政务信息系统整合共享实施方案》，建立全国政务信息资源目录体系，政务信息系统整合共享取得显著成效，重要政务信息系统实现互联互通。

这几份重磅文件密集出台，标志着我国政府大数据战略部署和顶层设计正式确立，大数据的开发应用必将使政府治理“如虎添翼”。

二、第二章、建设原则建设大数据平台可以划分为四个阶段：信息资源规划、数据共享、数据开放、融合应用。

2.1、信息资源规划信息资源规划是政府管理、资源共享、电子政务建设的基础。

信息资源规划是以摸清政府部门信息资源底数为基础，以较为明确的需求如人口、法人、电子证照、地理信息为导向，通过信息资源规划IRP理论体系，按照三定方案或职责清单对政府业务进行分析，划分职能、梳理职能事项，并识别事项运行所发生的信息资源，详细描述信息资源的基础属性、采集属性、共享属性、开放属性等各类属性。

2.2、数据共享政务大数据平台建设第二阶段的主要任务就是先把政府部门之间的数据共享做起来，以数据应用为导向，综合考虑管理难度和技术难度，通过统一规划，逐步推进的策略，形成“条线内部门共享”、“平级跨部门共享”、“跨层级和跨区域共享”的信息资源共享共用的新格局。

大数据采集与存储的操作步骤

大数据采集与存储的操作步骤1.确定需求：首先需要明确采集大数据的目的和需求。

这可以包括业务问题、分析目标、数据类型和数据源等方面的要求。

2.确认数据源：根据需求确定数据源。

数据源可以包括数据库、文件、传感器、社交媒体、网络爬虫等。

3.设计采集方案：根据数据源的特点和需求，设计数据的采集方案。

这包括采集的频率、采集的数据类型（结构化、非结构化、半结构化）、采集的方法和技术（例如API、网络爬虫、传感器数据采集等）等。

4.部署采集技术：根据设计的采集方案，实际部署采集技术。

这可以包括开发自定义的数据采集软件、配置现有的数据采集工具或框架等。

5.数据清洗和预处理：采集到的原始数据通常需要进行清洗和预处理，以去除噪声数据、处理缺失值、转化数据格式等。

这个步骤可以使用数据清洗工具、编程语言和算法等。

6.数据存储：清洗和预处理后的数据需要存储起来以便后续使用。

在数据存储方面，有很多选择，包括传统的关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。

根据数据的特点和需求选择合适的存储技术。

7.数据管理和维护：对于大规模的数据，合理的数据管理和维护是必要的。

这包括数据的备份、数据的安全性和隐私性保护、数据的索引和查询优化等。

8.数据治理和合规性：对于一些特殊行业或国家的数据，可能需要遵守特定的法规和政策。

在采集和存储数据的过程中，需要考虑数据治理和数据合规性的问题。

9.数据质量控制：采集和存储过程中，需要对数据进行质量控制。

这包括数据的一致性、准确性、完整性和可靠性等方面。

10.数据备份和恢复：为了防止数据的意外丢失或损坏，需要进行数据备份和恢复。

这可以通过定期备份数据、使用冗余存储、设置灾备计划等方法来实现。

11. 数据同步和共享：如果有多个数据源或多个数据存储系统，可能需要进行数据同步和共享。

这可以通过ETL（Extract-Transform-Load）工具、API调用和数据集成工具等实现。

12.数据安全和隐私保护：在采集和存储大数据的过程中，需要确保数据的安全性和隐私性。

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