云平台大数据平台及应用
大数据分析平台的搭建和应用
大数据分析平台的搭建和应用随着数据量不断增大，数据分析和处理成为了每个企业所必须面对的问题。
在这个时代，如果没有一套完整的数据分析方案，企业的发展和竞争力都将受到极大的限制。
针对这个问题，越来越多的企业开始建立自己的数据分析平台，以此来支持业务的快速发展和决策的快速落地。
那么，在这篇文章中，我们将分享一下大数据分析平台的搭建和应用方面的内容。
一、搭建数据分析平台1、选择合适的大数据组件大数据分析平台最核心也是最重要的就是大数据组件的选择。
当下市面上流行的大数据组件主要有Apache云计算环境、Hadoop和Spark。
Apache云计算环境是一个完整的大数据处理解决方案，包含了MapReduce 计算框架、Hadoop分布式文件系统和Hive SQL等服务。
Hadoop是基于云计算环境开发的一个分布式计算系统，拥有高可靠性、高可扩展性、高容错性等优点。
Spark基于内存计算，可以在处理和分析大数据时轻松地实现高速数据分析和处理。
2、搭建大数据环境在选择合适的大数据组件之后，接下来就需要开始搭建大数据环境。
首先需要安装大数据组件，并进行集群的配置。
数据节点需要足够的内存和存储空间来处理和存储大量的数据。
同时，为了保证集群的高可用性，还需要进行节点复制和备份操作。
3、引入大数据平台框架大数据平台框架能够更好地管理和支持大数据环境中的各种组件。
比如，Apache Ambari、Cloudera等大数据平台框架可以使管理员轻松地监控、管理和配置集群中的组件。
同时，这些平台框架还可以通过提供API来对数据进行查询和分析。
4、使用可视化工具搭建大屏展示通过使用可视化工具建立数据仪表盘和大屏展示可以更好地抓住关键数据的趋势和规律。
由于数据可视化界面能够清晰展示出数据分析状况，使决策人员能够更快地了解所需要的变化和指标。
二、应用数据分析平台1、数据管理设置数据管理规则，包括数据可信度、数据准确性和数据实用性。
合理规划数据来源以及数据的处理和存储方式，定期对数据进行清洗和归档，以确保数据的质量和可靠性。
大数据平台产品建设和应用
机器学习、人工智能等技术的不断发展将为大数据平台产品带来更 多智能化的功能和应用场景。
实时化
随着物联网、移动应用等技术的快速发展，对实时数据处理和分析的 需求越来越高，因此大数据平台产品将越来越注重实时性能的优化。
02
CATALOGUE
大数据平台产品建设
大数据平台基础设施建设
计算资源
01
包括服务器、存储设备等，用于支撑大数据平台的运行和存储
数据共享与交换
通过区块链技术的智能合约和共 识机制，实现跨组织、跨行业的 数据共享和交换，打破数据孤岛 ，促进数据流通和价值挖掘。
数据安全与隐私保护
结合区块链技术的加密和匿名特 点，强化大数据平台的数据安全 和隐私保护能力，防止数据泄露 和滥用。
05CATALOGUE来自大数据平台产品产业链协同发展
上游产业：硬件设备制造商和软件开发商
增长趋势分析
大数据平台产品市场增长趋势明显，主要得 益于技术进步、政策支持和产业升级等多方 面因素的共同推动。未来，随着人工智能、 云计算等技术的不断发展，大数据平台产品 市场将进一步拓展。
竞争格局变化及主要厂商优势比较
竞争格局变化
目前，大数据平台产品市场竞争日益激烈， 国内外众多厂商纷纷进入该领域。未来，随 着市场竞争的不断加剧，行业整合和洗牌将 进一步加速。
分类
按照不同应用场景和技术特点，大数据平台产品可分为批 处理平台、流计算平台、图计算平台、机器学习平台等。
核心组件
大数据平台产品通常包含存储层、计算层、调度层和应用 层等核心组件，以及一系列工具和接口，用于支持各种数 据处理和分析任务。
大数据平台产品建设和应用背景
数据爆炸
随着互联网、物联网、移动应用等技术的快速发展，企业和组织面临着海量数据的挑战，需要借助大数据平台产品来 管理和分析这些数据。
大数据云平台基础架构介绍
随着数据重要性的不断提高，大数据云平台需要 提供更加安全可靠的数据保护和服务，保障数据 安全和隐私。
智能化趋势
大数据云平台正在不断引入人工智能技术，实现 智能化数据分析、处理和存储，提高数据处理效 率和准确性。
绿色环保趋势
随着能源消耗的不断提高，大数据云平台需要采 取更加绿色环保的技术和措施，降低能源消耗和 碳排放。
06
大数据云平台案例分享
案例一：阿里巴巴的大数据云平台
总结词
分布式、可扩展、弹性
详细描述
阿里巴巴的大数据云平台是基于开源平台构建的分布式系统，具备可扩展和弹性的特点。它采用了分 布式文件系统，如HDFS，用于存储海量数据，并支持多种数据访问模式。同时，该平台还集成了弹 性计算、弹性存储和弹性网络等云基础设施，以提供稳定、高效的大数据处理服务。
提供数据挖掘和机器学习功能，以发现数 据中的潜在规律和价值。
应用层
数据报表与可视化
提供数据报表和可视化功 能，以直观展示数据分析 结果。
数据服务
提供数据服务功能，包括 数据查询、数据挖掘、机 器学习等服务，以支持各 种业务应用。
安全管理
提供安全管理功能，包括 用户认证、访问控制、加 密传输等，以确保大数据 云平台的安全性。
据，为后续数据分析提供准确的基础。
数据转换与整合
03
实现数据的转换和整合，以满足不同业务场景的需求
。
数据分析层
分布式计算框架
提供分布式计算框架，如Hadoop、 Spark等，以处理大规模数据。
数据库查询与分析
提供数据库查询和分析功能，支持SQL、 NoSQL等数据库查询语言和分析工具。
数据挖掘与机器学习
谢谢您的聆听
云计算与大数据技术结合的应用场景
云计算与大数据技术结合的应用场景随着信息技术的不断发展和普及，云计算和大数据技术成为当今社会中广泛应用的重要工具。
云计算提供了高效和可靠的计算资源，而大数据技术则致力于处理和分析海量的数据。
将这两种技术相结合，可以创造出许多强大的应用场景，其中包括但不限于以下几个方面。
1. 云存储与大数据分析云存储使得用户可以将数据存储在云平台上，而不需要自建大型的物理服务器。
结合大数据分析技术，这些存储数据可以被有效地处理和分析。
例如，在电商领域，企业可以将海量的用户购买数据存储在云端，并利用大数据技术进行分析，以了解用户的消费偏好和行为模式，从而提供个性化的推荐服务。
2. 云计算与大数据的协同处理云计算提供了高度可扩展的计算资源，使得大数据的处理变得更加高效。
通过云计算平台的弹性资源分配，大数据任务可以在短时间内得到快速处理。
例如，在科学研究中，大量的实验数据可以通过云计算平台上传并进行高速的并行计算，从而加快研究进度和提高研究成果的准确性。
3. 云端智能服务结合云计算和大数据技术，可以提供各种智能化的云端服务。
例如，基于大数据分析的人工智能算法可以实现智能推荐、语音识别和图像识别等功能。
这些云端智能服务可以广泛应用于各个领域，包括医疗保健、金融、交通等，提升工作效率和用户体验。
4. 云安全与大数据分析随着云计算和大数据技术的普及，数据安全和隐私保护成为一个重要的问题。
通过结合云安全技术和大数据分析技术，可以实现对云端数据的异常检测和威胁分析。
例如，在网络安全领域，通过分析用户的行为模式和异常活动，可以及时发现并应对潜在的安全威胁。
5. 云辅助决策分析大数据技术的强大处理能力和云计算的高效计算资源为决策分析提供了新的可能性。
通过结合云计算和大数据分析技术，可以对大量的数据进行综合分析，提供决策者所需的信息支持。
这种云辅助决策分析可以应用于各种领域，如企业管理、市场预测和政策制定等，为决策者提供准确、快速和可靠的决策依据。
云计算与大数据技术的结合应用案例分享
云计算与大数据技术的结合应用案例分享随着云计算和大数据技术的迅速发展，更多的企业意识到了它们结合应用的巨大潜力。
这种结合为企业带来了许多新的机遇和挑战，使得企业能够更好地管理和分析海量的数据，提升业务效率，实现数字化转型。
在本文中，我们将分享一些成功的云计算和大数据技术结合的应用案例，以期为读者提供一定的启发和借鉴。
第一个应用案例是关于医疗领域的。
在医疗行业中，云计算和大数据技术的结合可以帮助实现更好的病例管理和医疗资源的优化分配。
举个例子，在某家医院，他们使用了云平台来存储和分析病人的电子病历资料，结合大数据技术对这些数据进行深度学习和模式识别。
通过这种方式，医生可以更快地找到治疗方案，相应地提高了病人的治疗效果。
同时，医院还可以通过分析大数据来了解不同科室的工作负荷，合理调度医生资源，提升医院的整体运营效率。
第二个案例涉及到零售业。
在这个案例中，一家知名连锁超市使用云计算和大数据技术来优化其库存管理和购物体验。
他们通过在每个店面安装传感器，实时监测货架上不同商品的库存情况，并将这些数据汇总到云平台上进行分析。
通过分析大数据，这家超市可以根据不同店面和地区的销量预测需求，及时补充货物，避免出现断货的情况。
同时，通过结合云计算和大数据技术，超市还可以根据顾客的购物习惯和历史数据，为他们提供个性化的推荐服务，提升购物体验。
第三个案例是关于能源行业的。
一家能源公司运用云计算和大数据技术来提高能源的效率和可持续发展。
他们通过部署传感器和物联网设备来收集有关能源使用的实时数据，然后将这些数据存储在云平台上进行分析。
通过分析大数据，该公司可以了解到不同设备和系统的能效情况，识别出能源浪费的环节，并提出相应的改进措施。
这种方式不仅帮助公司降低了能源消耗和环境污染，还能够为他们节省成本，提高竞争力。
最后一个案例是关于交通运输领域的。
在这个案例中，一家城市交通事务管理中心使用云计算和大数据技术来优化交通流量和减少拥堵。
云计算平台的优势与应用场景
云计算平台的优势与应用场景随着信息技术的迅猛发展，云计算正逐渐成为各行各业的关键支撑技术。
云计算平台以其高效、灵活和可扩展的特点，在企业和个人用户中得到广泛应用。
本文将探讨云计算平台的优势以及其在不同领域中的应用场景。
一、云计算平台的优势1. 资源共享与灵活性：云计算平台通过虚拟化技术将大量资源进行整合和共享，使得用户可以根据自身需求弹性地使用和调配资源，大幅减少了资源的浪费。
2. 高可靠性和可用性：云计算平台采用分布式架构，充分利用多台服务器和数据中心，实现冗余备份和负载均衡，提高了系统的可靠性和可用性，避免了单点故障带来的风险。
3. 高效节能和成本效益：云计算平台通过资源的动态调配和优化，可以更加高效地利用硬件资源，减少能源消耗，降低IT设备成本，并节省维护和管理费用。
4. 强大的数据处理能力：云计算平台提供强大的计算和存储能力，可以实现对大规模数据的高速处理和分析，支持各类复杂应用场景，如人工智能和大数据分析。
二、云计算平台的应用场景1. 企业信息化建设：云计算平台为企业提供了弹性的IT基础设施，可以根据企业的业务需求自由扩展和收缩资源。
例如，企业可以将自己的业务系统、数据库和存储等部署在云计算平台上，以实现高可用性和可扩展性。
2. 大数据处理和分析：云计算平台具有强大的计算和存储能力，可以支持海量数据的高速处理和分析。
例如，在金融行业中，云计算平台可以用于风险评估、交易监控和欺诈检测等领域，为企业提供更准确和实时的数据分析结果。
3. 科学研究和工程计算：云计算平台可以为科学研究和工程计算领域提供高性能的计算资源。
例如，在天文学领域，科研人员可以利用云计算平台进行海量数据分析和模拟计算，以解决宇宙演化、星系形成等重大科学问题。
4. 互联网应用开发和部署：云计算平台为开发者提供了一种高效、灵活和可伸缩的开发环境。
例如，移动应用开发者可以将应用程序部署在云计算平台上，依靠云服务提供商提供的API和工具，快速构建和发布应用，提高开发效率和用户体验。
气象云大数据处理平台建设及应用
气象云大数据处理平台建设及应用随着科技的不断发展和互联网的迅速普及，大数据已经成为各个领域中的一个热门话题。
在气象领域中，大数据的应用也越来越广泛，气象云大数据处理平台的建设和应用已经成为气象工作者们必须要面对的一个问题。
一、气象云大数据处理平台的建设气象云大数据处理平台是一个集数据处理、存储、计算、应用等多种功能于一体的云平台。
它可以为气象工作者们提供强大的技术支持，帮助他们更加高效地完成各种气象数据处理任务。
1. 数据采集气象数据是气象云大数据平台的核心资料。
建设气象云大数据平台的第一步就是要进行数据采集工作。
数据采集可以是自动化的，也可以是手动的。
在自动化采集方面，可以使用各种传感器设备，如自动气象站、气象雷达等；在手动采集方面，则需要人员手动输入各种气象数据。
2. 数据存储气象数据量很大，如何对这大量的数据进行管理和存储是气象云大数据平台建设过程中的重要问题。
在数据存储方面，可以使用各种存储设备，如硬盘、云存储等。
同时，为了保证数据的安全性和可靠性，需要考虑备份和恢复方案。
3. 数据处理数据处理是气象云大数据平台的核心功能之一。
在数据处理方面，主要包括数据清洗、数据挖掘、数据分析、数据可视化等多个环节。
这些环节需要各种算法、技术的支撑，包括神经网络、机器学习、人工智能等。
4. 数据应用气象数据处理完之后，还需要将结果进行应用。
气象云大数据平台可以用于各种气象预测、预警等应用程序的开发。
同时，可以利用平台进行气象数据的监测、处理和分析，为气象工作者们提供更加精准的气象服务。
二、气象云大数据处理平台的应用气象云大数据处理平台的应用场景非常广泛，主要包括以下方面：1. 气象预测气象预测一直是气象工作者们关注的问题。
气象云大数据平台可以用于各种气象预测模型的开发和优化，并可以通过数据分析和预测算法，预测未来某一时刻的天气变化。
2. 气象监测气象云大数据平台可以用于各种气象监测任务，包括气象站的监测、气象卫星数据的监测等。
云计算与大数据的应用
云计算与大数据的应用可以有很多方面，下面是几个常见的应用领域：
1.数据存储与处理：云计算平台可以提供可靠的大规模数据存储和处理
能力，大数据可以存储在云平台的存储系统中，通过云平台提供的数据处理工具进行分析和挖掘。
2.数据分析与挖掘：大数据分析是云计算与大数据的一个重要应用领域，
云计算平台提供了强大的计算能力和分布式计算框架，可以用来处理和分析大规模的数据集，通过数据分析和挖掘可以发现隐藏在大数据中的模式、趋势和规律。
3.机器学习与人工智能：云计算平台可以提供强大的计算资源和机器学
习框架，用来支持大规模的机器学习和人工智能应用。
通过云计算平台，可以训练和部署复杂的深度学习模型，实现图像识别、自然语言处理等各种智能应用。
4.物联网：云计算和大数据技术可以与物联网相结合，对海量的传感器
数据进行采集、存储、处理和分析，从而实现智能化的物联网应用。
例如，通过云平台对传感器数据进行实时监控和分析，可以实现智能城市、智能交通、智能家居等应用。
5.金融风控：云计算和大数据技术可以帮助金融机构处理和分析大量的
金融数据，进行风险评估和风控措施的制定。
通过对大数据的分析和挖掘，可以提高风控的准确性和效率，降低金融风险。
总之，云计算和大数据技术在各个领域都有广泛的应用，可以帮助企业和组织
处理和分析大规模的数据，提高业务效率和决策能力。
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HTTP/JMX
Hadoop
与server部署在同一台服务
Ambari-web
(与server在同一个container)
Metrics
Shell
Ganglia
Nagios Yum
获取RPM
REST
DB
HTTP/cgi->rrd
HTTP/php
Ambari-agent
Ambari-client (python cli)
TODO: • 启用MRv1 JT/HMaster HA • 删除节点 • 节点异构配置(Ambari-
数据仓库系统（HugeTable）
基于Hadoop的海量结构化数据存储系统，利用低成本硬件提供高性能的数据加载、索引查询 和并行分析能力，对外提供易于应用集成的数据访问接口
大容量：支持PB级别的数据存储能力 低成本：基于PC架构，不需要外接集中存 储设备 高性能：秒级别索引查询、数据并行扫描 可靠性：数据冗余备份永不丢失 可定制：根据应用需求选择索引类型及存储 引擎 接口丰富：提供标准的JDBC/ODBC/ SQL 接口；提串行Scan接口和分布式 MapReduce接口 外围工具：支持数据、性能、故障、配置、 日志管理功能；支持外部数据并行加载；支 持数据快速备份、恢复
ProtocolHandler
发送请求 返回结果
基于Ambari的Hadoop监控管理 • Apache Ambari是对Hadoop工具 进行部署、监控和管理的开源项目
– Puppet部署hadoop服务 – Ganglia 收集hadoop 服务数据与生成图表 – Nagios监控集群服务状态并报警
大数据库 大数据库 原始 数据
采集预处理
融合
计算1
处理
计算2
消息
数据插入通常采用批处理方式， 而查询通常带有条件，通常返回 结果数较少 系统具备较高的并发性，支持大 量用户同时查询，依然可以在给 定时间出口返回结果
营业厅系统
营业厅1
营业厅2
营业厅3
营业厅4
例图：帐详单查询系统
数据具有很高பைடு நூலகம்可靠性和可用性 要求
需要支持各种并行计算模式，如 MapReduce、BSP等
人群1
数据挖掘系统需要较好的用户界 面，用户通常具备业务知识，但 是未必具备开发经验
系统可以和其他系统混合部署
其它人群
数据具有一定的可靠性和可用性 要求
例图：客户分类识别应用
中国移动“大云” 云计算平台
经分KPI 集中运算
经分系统 ETL/DM
结算 系统
信令 系统
云计算 资源池系统
物联 网应用
EMail IDC服务
…
PaaS 产品
数据管理/分析类 实时交易类
“大云”产品
IaaS 产品
计算/存储资源池 文件中间件 弹性计算 BC-NAS BC-EC
商务智能平台
并行数据 挖掘工具 集 BC-PDM
能力开放平台
K-V数据库 BC-kvDB 分布式 SQL数据 库 BC-RDB 系 统 监 控 和 管 理 CloudSecurity CloudMaster 平 台 安 全 管 理
JT000 3
RegionServer
Zookeeper
RS级别结果汇聚 线程池管理 异步IPC调用
（走网络）
内部异步调用
Region Region 本地调用 RegionServer Region
HConnectionManager
Client
1,定位所有region Region 2，异步分发Call RegionServer Region Region Region
BC-Hadoop：对开源Hadoop/HBase进行扩展和增强，为大云其他组件提供基本的存储计算 能力。 基于Hadoop 1.0的NameNode/JobTracker HA，HBase Coprocessor优化，管理工具整合等
JobTracker (Virtual IP)
JT000 1
JT000 2
例图：分时段汇总的业务场景
典型的应用场景之二：大数据查 询系统 目标：针对海量结构化、半结构化数据的精确定位、区段扫描等条件查询操作，用
于网络优化、帐详单查询、故障定位、搜索引擎等业务场景。
技术要求举例：
针对海量数据实施交互式查询， 返回时间在1秒钟左右。 针对海量大数据规模实施查询， 数据规模可以达到100TB-10PB 规模。
REST
Puppet
基于该配置执行
Ambari-server
(http server/jetty)
HTTPS (heartbeat/json)
解析json取到command (state/execute/upgrade) 调用
Python
生成
site#.pp .repo (第一次或upgrage)
基于Ambari的Hadoop监控管理 工具
电信运营商
微博 签到 论坛
2G、3G、4G、WIFI
除了像移动互联网服务商那样关注“结果”，电信运营商还需要关注“过程”！
典型的应用场景之一：大数据批 处理系统 目标：针对海量结构化、非结构化数据的ETL操作。从各种数据源获取数据，并进
行清洗、转换、去重、缺值补充等操作。通常采用MapReduce等并行计算技术。
并行数据 搜索引擎 抽取转换 BC-SE BC-ETL
数据仓库系统 HugeTable
弹性块存储 对象存储 BC-Block BC-oNest store
BC-BSP 数据并行框架
BC-Hadoop 数据存储和分析平台
分布式内 存引擎 BC-DME
消息队列 BCQueue
其他平台中间件
IT基础资源
Hadoop数据存储与分析
技术要求举例：
针对海量数据实时离线批处理运 算（ETL），通常时间要求较为 宽松，如几个小时级别。 数据ETL运算种类多，灵活性强， 通常具有很强的定制化特征 数据通常需要导出到数据库、数 据仓库，提供报表能力 需要灵活的调度的系统，便于系 统需要和其他业务系统混合部署， 提高资源利用水平
典型的应用场景之三：大数据挖 掘系统 目标：针对海量结构化、非结构化数据的进行深度挖掘。通常需要根据业务需求设
计模型、训练集并选择算法（分类、聚类、关联、非结构化）。通常会使用各种分 布式数据挖掘工具和算法 技术要求举例：
针对海量数据实施全量数据挖掘， 规模达到10TB-PB规模。 处理时间没有严格要求，通常达 到几个小时，甚至更长时间
友情提示
请勿在室内吸烟
上课时间请勿：
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上课时间欢迎：
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移动互联网 服务商
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