海量数据分析-架构图收集
多源异构海量数据实时处理平台研究与应用
多源异构海量数据实时处理平台研究与应用1.多源异构数据接收能力：多源异构海量数据实时处理平台具备接收来自不同数据源的能力，包括传感器数据、社交媒体数据、日志数据等。
它能够识别并解析不同数据源中的数据，以便后续的处理和分析。
2.实时处理和分析能力：该平台具备实时处理和分析大规模数据的能力，可以在数据到达时立即进行处理。
这使得用户能够迅速获取有关数据的实时分析结果，并做出相应的决策。
3.异构数据格式支持：多源异构海量数据实时处理平台能够支持各种不同的数据格式，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
这意味着用户不需要对数据进行预处理和转换，减少了数据处理的复杂度和时间消耗。
4.分布式处理能力：为了满足海量数据的处理需求，多源异构海量数据实时处理平台采用了分布式的数据处理和分析架构。
这使得平台能够进行高效的并行处理，更好地满足用户对数据的实时分析需求。
1.金融领域：利用多源异构海量数据实时处理平台，金融机构可以通过对市场数据、交易数据等进行实时分析，进行风险控制和交易决策。
2.物联网领域：多源异构海量数据实时处理平台可以与物联网设备进行集成，实时处理和分析传感器数据。
这有助于实现智能制造、智慧城市等应用场景。
3.社交媒体领域：通过多源异构海量数据实时处理平台，社交媒体平台可以对用户的行为和兴趣进行实时分析，提供个性化的推荐和广告。
4.医疗健康领域：利用多源异构海量数据实时处理平台，医疗机构可以对医疗记录、生命体征监测数据等进行实时分析，提供个性化的医疗服务。
总之，多源异构海量数据实时处理平台具有处理多源异构数据、实时处理和分析能力、异构数据格式支持和分布式处理能力等优势，为各个行业提供了一种高效处理海量数据的解决方案。
在金融、物联网、社交媒体和医疗健康等领域，该平台都有着广泛的应用前景。
工业大数据概念、架构、分析模型
一工业大数据的发展背景当前，以大数据、云计算、移动物联网等为代表的新一轮科技革命席卷全球，正在构筑信息互通、资源共享、能力协同、开放合作的制造业新体系，极大扩展了制造业创新与发展空间。
新一代信息通信技术的发展驱动制造业迈向转型升级的新阶段——工业大数据驱动的新阶段，这是在新技术条件下制造业生产全流程、全产业链、产品全生命周期数据可获取、可分析、可执行的必然结果。
大数据（Big Data）指的是大容量的、复杂的、不断增长的、具有多个自主来源的数据集。
工业大数据是工业互联网的核心要素。
《中国制造2025》规划中明确指出，工业大数据是我国制造业转型升级的重要战略资源，需要针对我国工业自己的特点有效利用工业大数据推动工业升级。
一方面，我国是世界工厂，实体制造比重大，但技术含量低、劳动密集、高资源消耗制造的比重也大，实体工厂和实体制造升级迫在眉睫；另一方面，我国互联网产业发展具有领先优势，过去十多年消费互联网的高速发展使互联网技术得到长足发展，互联网思维深入人心，需要充分发挥这一优势，并将其与制造业紧密结合，促进制造业升级和生产性服务业的发展。
二工业大数据的内涵工业大数据即工业数据的总和，其来源主要包括企业信息化数据、工业物联网数据、“跨界”数据。
企业信息系统存储了高价值密度的核心业务数据，积累的产品研发数据、生产制造数据、供应链数据以及客户服务数据存在于企业或产业链内部，是工业领域传统数据资产。
近年来，物联网技术快速发展，工业物联网成为工业大数据新的、增长最快的来源之一，它能实时自动采集设备和装备运行状态数据，并对它们实施远程实时监控。
互联网也促进了工业与经济社会各个领域的深度融合，人们开始关注气候变化、生态约束、政治事件、自然灾害、市场变化等因素对企业经营产生的影响，因此外部跨界数据已成为工业大数据不可忽视的来源。
人和机器是产生工业大数据的主体。
人产生的数据是指由人输入计算机中的数据，例如设计数据、业务数据等；机器数据是指由传感器、仪器仪表和智能终端等采集的数据。
公安业务大数据架构建设研究
存储字段索引，通过rowkey与HBase、
数据
联,
上层 ⑻。
实时
块选择了 HBae数据库,HBase是
一个分布式的、面向列的开源数据库,是基于列族存
储的NoSql数据库⑼，更适合于公安业务中图片、视
非结构化数据的存储。其只有二进制数 !
，提供简单的 改查功能,是基于列存储的存储
式,具有数 护功能，能够方便地增加节点，可
扩展性高。
（四）交互查询模块
询模块
分 式为公安工作提供
义 功能,适合临时对公安业务数据进行统
计分
果的 ，比 时 具备某种
特征的人。 块的架构图如图4所示。
：
块数据源主要是 数据、通信话单和车载GPS记
。ETL
数据源中的数据，并加载
到SparO集群，以便后续进行 分析，有些数据还
接进入MPP DB集群进行比 撞。Hadoop集
理和数
; MPP 数 库 主要 于 构 数 和
数 联性分析、即时分析；NoSql技术主要用于数 的结构 非结构化存 实时查询;流处理技
术主要用于实时数据处理过滤，规则匹配⑶。
三、 公安业务大数据应用模块的构建
公安业务工 求，基于大数 础技术,
警务大数据具
进行模块化分类，采用Kafka
⑷.Rebin 集群、MPP DET 、ETL
2021年6月 第37卷第6期
武警学院学报
JOURNAL OF THE ARMED POLICE ACADEMY
•智慧警务与网络安全
Jun. 2021 Vol. 37 No. 2
公安业务大数据架构建设研究
邵雷2李一沐2,师 —2b
1-四川警察学院侦查系，四川泸州642604； 2•中国人民警察大学a.国际执法合作学院，河北廊坊265002；
几款分布式数据库的对比
⼏款分布式数据库的对⽐1 概述随着海量数据问题的出现，海量管理能⼒，多类型，变化快，⾼可⽤性，低成本，⾼端可扩展性等需求给企业数据战略带来了巨⼤的挑战。
企业数据仓库、数据中⼼的技术选型变得尤其重要！所以在选型之前，有必要对⽬前市场上各种⼤数据量的解决⽅案进⾏分析。
2 主流分布式并⾏处理数据库产品介绍2.1 Greenplum 2.1.1 基础架构Greenplum 是基于Hadoop 的⼀款分布式数据库产品，在处理海量数据⽅⾯相⽐传统数据库有着较⼤的优势。
Greenplum 整体架构如下图：数据库由Master Severs 和Segment Severs 通过Interconnect 互联组成。
Master 主机负责：建⽴与客户端的连接和管理；SQL 的解析并形成执⾏计划；执⾏计划向Segment 的分发收集Segment 的执⾏结果；Master 不存储业务数据，只存储数据字典。
Segment 主机负责：业务数据的存储和存取；⽤户查询SQL 的执⾏。
2.1.2 主要特性Greenplum 整体有如下技术特点： Shared-nothing 架构Network Interconnect...Master Severs 查询解析、优化、分发Segment Severs 查询处理、数据存储ExternalSources 数据加载海量数据库采⽤最易于扩展的Shared-nothing架构，每个节点都有⾃⼰的操作系统、数据库、硬件资源，节点之间通过⽹络来通信。
◆基于gNet Software Interconnect数据库的内部通信通过基于超级计算的―软件Switch‖内部连接层，基于通⽤的gNet (GigE，10GigE) NICs/switches在节点间传递消息和数据，采⽤⾼扩展协议，⽀持扩展到1000个以上节点。
◆并⾏加载技术利⽤并⾏数据流引擎，数据加载完全并⾏，加载数据可达到4。
5T/⼩时（理想配置）。
物联网网络架构与数据分析
物联网的产生及发展
• 最初在1995年比尔· 盖茨《未来之路》一书中提 出。 • 1999年,MIT Auto—ID中心的Ashton教授首次 提出“物联网”的概念。
• 2005年欧洲EPoSS发布了“ITU欧洲互联网报 告2005：物联网”，此后，该组织于2008年5 月发布了“2020年欧洲物联网规划”，2009年 9月该组织又发布了物联网发展路线图。
基于遗传算法的数据分析
• 遗传算法（genetic algorithm，GA）是模拟自 然界生物进化过程的计算模型。使用该算法能 够以很大概率得到全局最优解集或局部最优解 集。 • 算法步骤如下： • ①读入系统数据→②识别目标系统故障区域→ ③识别故障区域中所包含的元件、保护及断路 器（形成优化模型的目标函数）→④得出最优 解。 • 算法不足：在诊断所依据的信息发生畸变，出 现复杂的故障模式的时候，不能保证诊断结果 的可靠性。
物联网网络架构与数据分析
报告人： 罗忠岚
目录
• 1. 引言
• 2. 物联网网络架构 • 3. 物联网的数据分析 • 4. 物联网的智能应用
物联网的定义
物联网（Internet of Tings）是指将无处不在的末端设备和设施，包括具有 “内在智能”的传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视 频监控系统等和“外在使能”（Enabled）的，如贴上RFID的各种资产、携带 无线终端的个人及车辆等等“智能化物件或动物”或“智能尘埃”（Mote）， 通过各种无线和/或有限的长距离和/或短距离通信网络实现互联互通（M2M） ，应用大集成以及基于云计算的SaaS运营等模式，在内网（Intranet）、专网 (Extranet）、和/或互联网（Internet）环境下，采用适当的信息安全保 障 机制，提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度 指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决 策支持、领导桌面等管理和服务功能，实现对“万物”（everything）“高效 、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化TaaS服务。
数据分析实战案例
数据分析实战案例引言数据分析是一门十分重要且日益流行的技能。
无论是企业还是个人，都离不开数据的收集、处理和分析。
通过数据分析，我们能够揭示隐藏在海量数据中的规律和洞见，为决策和问题解决提供有力支持。
本文将介绍几个常见的数据分析实战案例，帮助读者理解数据分析的应用和意义。
案例一：销售数据分析问题背景一家电商公司想要提高其销售业绩，希望通过数据分析找出销售瓶颈并采取相应措施。
数据收集首先，需要收集电商公司的销售数据。
这些数据包括产品名称、销售数量、销售额、销售地区、销售时间等信息。
数据处理接下来，需要对收集到的数据进行处理。
可以使用Excel等工具进行数据清洗、去重和格式化，确保数据的准确性和一致性。
通过对销售数据进行统计和分析，可以揭示出一些有用的信息。
例如，可以计算不同产品的销售量和销售额，找出销售排名前列的产品；可以分析销售地区的数据，找出销售额较高的地区；可以分析销售时间的数据，找出销售旺季和淡季。
通过这些分析结果，可以为制定销售策略和优化供应链提供参考。
结果呈现最后，需要将数据分析的结果以可视化的方式呈现出来。
可以使用图表、表格、仪表盘等工具将数据呈现出来，使得决策者能够直观地了解销售情况和趋势，做出相应的决策。
案例二：用户行为数据分析问题背景一个社交媒体平台想要提升用户的活跃度，希望通过用户行为数据分析找出影响用户活跃度的因素。
数据收集首先，需要收集社交媒体平台的用户行为数据。
这些数据包括用户访问次数、停留时间、点击率、转发率等信息。
数据处理接下来，需要对收集到的数据进行处理。
可以使用Python等编程语言进行数据清洗、转换和计算，提取有用的特征和指标。
通过对用户行为数据进行统计和分析，可以发现一些有用的规律。
例如，可以分析用户访问次数和停留时间的数据，找出用户活跃度较高的群体；可以分析用户点击率和转发率的数据，找出用户喜欢的内容和关注的话题。
通过这些分析结果，可以为提升用户活跃度制定相应的策略和推荐个性化内容。
数据采集分析平台方案
数据采集分析平台方案随着社会信息化的发展，大量的数据被海量地生成和积累。
对这些数据进行高效的采集和分析，可以为企业提供决策支持和业务优化的依据。
数据采集分析平台的设计和实施，对企业的发展和竞争力有着重要的影响。
下面是一个关于数据采集分析平台方案的详细介绍。
一、方案概述二、功能需求1.数据采集：支持多种数据源的采集，包括企业内部系统、外部数据源、传感器等。
要求采集过程稳定可靠，支持数据清洗和去重。
2.数据存储：数据存储要求高性能、高可靠性，能够处理大规模的数据量。
建议采用分布式文件系统或者云存储方案。
3.数据处理：平台需要支持数据的清洗、转换和整合。
清洗过程中需要去除重复数据、异常数据等。
转换和整合过程中需保证数据格式一致性。
4.数据分析：平台需提供强大的数据分析工具和算法。
支持统计分析、数据挖掘、机器学习和可视化等分析方法，能够发现隐藏的数据规律和关联性。
5.数据报告：平台需要提供数据报告的功能，支持自定义报表设计和生成。
报告应包含关键指标、趋势图表等，以帮助企业决策和业务优化。
三、技术架构1. 数据采集：根据不同的数据源选择不同的采集工具，如API接口、爬虫、传感器采集等。
采集程序部署在分布式服务器上，采集到的数据通过消息队列或者Kafka等技术进行传输和保存。
2. 数据存储：数据存储方案采用分布式文件系统或者云存储方案，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。
存储系统需要具备高性能和高可靠性的特点，确保数据的完整性和可用性。
3. 数据处理：数据处理采用分布式计算平台，如Hadoop、Spark等。
数据处理包括数据清洗、转换和整合。
数据清洗过程使用ETL工具或自定义脚本进行。
数据转换和整合通过Spark进行，保证数据格式的一致性和一致性。
4. 数据分析：数据分析平台采用机器学习和数据挖掘技术，如深度学习、神经网络、分类算法等。
数据分析过程使用Python或R进行，通过Jupyter Notebook进行交互式开发和调试。
大数据分析一体机概述
• 平台即服务 • 软件即服务 • 数据即服务…
35% “By 2015,
of total server shipped value will be as
integrated systems.”
“到2015年，35%的服务器都将以集成系统方式 交付”
• Gartner Data Center Conference presentation
Job Map
JobTracker
NameNode
CPU CPU CPU CPU
备主备
CPU CPU CPU CPU
备主备
DataNode
CPU CPU CPU CPU
备主备DBiblioteka taNodeCPU CPU CPU CPU
备主备
DataNode
DataNode
使用浪潮的底层保障
业务连续性保证 是传统分布式计算中最为复杂的开发目标。通常当系统规
3、实时性的技术挑战： 一般而言，像数据仓库系统、BI应用，对处 理时间的要求并不高。因此这类应用往往运 行1、2天获得结果依然可行的。但实时处理 的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库 技术、BI技术的关键差别之一。
网络架构、数据中心、运维的挑战：
人们每天创建的数据量正呈爆炸式增长，但 就数据保存来说，目前的技术改进不大，而 数据丢失的可能性却不断增加。
类型
产品
数据仓库一体机
数据库一体机 中间件一体机 内存数据库一体机
其他
Oracle Exadata、Teradata、IBM PureData System（for nzsql）、 EMC Greenplum
Oracle Exadata、IBM PureData System（for DB2）、华为 FusionCube（for Oracle）
数据分析与可视化基础知识
数据分析与可视化基础知识在当今数字化的时代，数据无处不在。
从企业的运营管理到个人的日常生活，我们都在不断地产生和接触大量的数据。
然而，仅仅拥有数据是不够的，如何理解和利用这些数据才是关键。
数据分析与可视化作为处理和呈现数据的重要手段，能够帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，并以直观易懂的方式展示出来。
接下来，让我们一起深入了解数据分析与可视化的基础知识。
一、数据分析的概念和重要性数据分析，简单来说，就是对数据进行处理和分析，以获取有用的信息和见解。
它不仅仅是对数字的计算和统计，更是一种深入挖掘数据背后隐藏模式、趋势和关系的过程。
通过数据分析，企业可以更好地了解市场需求、客户行为和竞争对手的情况，从而制定更有效的营销策略和业务决策。
例如，一家电商企业通过分析用户的购买历史和浏览行为，能够精准地推荐商品，提高销售转化率；一家制造企业通过分析生产数据，可以发现生产流程中的瓶颈，优化生产效率，降低成本。
对于个人而言，数据分析也具有重要意义。
比如，我们可以通过分析自己的财务数据，制定合理的预算和理财计划；通过分析健康数据，了解自己的身体状况，采取相应的锻炼和饮食调整措施。
二、数据分析的基本流程数据分析通常包括以下几个主要步骤：1、数据收集这是数据分析的第一步，需要确定数据的来源和收集方法。
数据可以来自内部系统（如企业的数据库、销售记录等），也可以来自外部渠道（如市场调研、社交媒体等）。
收集到的数据需要确保其准确性和完整性。
2、数据清理在实际情况中，收集到的数据往往存在缺失值、错误值、重复值等问题，需要进行清理和预处理。
这包括删除重复数据、填充缺失值、纠正错误数据等操作，以保证数据的质量。
3、数据分析在数据清理完成后，就可以进行具体的分析工作。
这可能涉及到描述性统计分析（如均值、中位数、标准差等）、相关性分析、回归分析等方法，以揭示数据中的规律和关系。
4、数据可视化将分析结果以可视化的方式呈现出来，如制作图表（柱状图、折线图、饼图等），能够更直观地传达信息，帮助决策者快速理解数据的含义。
大数据架构师的岗位职责9篇
大数据架构师的岗位职责9篇大数据架构师的岗位职责 1职责：1、负责公司大数据产品的架构设计，包含数据收集、数据存储、数据应用，并完成相关架构设计文档的撰写;2、参与规划从数据源到数据应用的整体流程，并参与相关产品的决策;3、负责解决核心技术问题，对技术方案进行决策;4、负责大数据研发团队建设、人才梯队培养和技术团队管理;5、积极了解业界发展，研究与跟踪大数据新技术发展方向。
任职要求：1、精通GoldenGate For BigData相关理论，具备大型数据利用的生产实战经验;2、精通数据驱动的理论，设计并生产上线相关数据驱动的产品;3、精通常用消息中间件的使用，例如kafka/RocketMQ/Apache Pulsar，有解读相关源码者优先;4、掌握hadoop、spark生态体系相关产品的使用，掌握MapReduce 编程或Spark编程;5、了解传统数据仓库理论及相关ETL工具，例如kettle/datastage;6、熟悉Oracle、Mongodb、Mysql数据库的使用;7、扎实的Java语言基础，熟悉Java开发工具和调试工具的使用;8、良好的团队协作精神，有能力对团队在软件设计、实现和测试方面进行指导;9、良好的逻辑分析能力和沟通能力，执行力强、对待工作认真严谨、责任心强、具备出色的学习能力和团队合作精神，有一定的推动能力;10、计算机科学、信息技术或相关领域本科以上学历，具有5年以上数据平台项目开发经验，3年以上的架构设计经验，具有大数据平台应用大型项目架构设计经验优先;大数据架构师的岗位职责 2职责：1.负责公司大数据底层框架的整体架构设计，结合公司实际业务情况进行技术选型及大数据战略规划;2.负责统一数据平台项目的整体评估、设计、架构及关键模块的开发，不断提升系统的稳定性和效率;3.负责架构优化及系统关键模块的设计开发，协助团队解决开发过程中的技术难题;4.建立良好的公司内外的业界技术影响力;有效辅导团队，提升数据研发能力;任职要求：1.从事大数据项目相关开发和设计2年以上经验;有作为技术负责人系统化解决问题的成功案例;有海量数据实践经验优先;2.拥有一定的算法和数据结构基础;有很强的数据设计抽象能力，善于从复杂的数据问题中找到关键路径;3.熟悉目前正在发展的大数据分布式平台前沿技术的应用;包括但不仅仅限于：hadoop、storm、spark、等;4. 良好的逻辑思维能力，良好的业务解读能力，懂电力或通信业务优先;5.具有钻研精神，乐于接受挑战;大数据架构师的岗位职责 3职责：1、负责公司大数据底层框架的整体架构设计，结合公司实际业务情况进行技术选型及大数据战略规划;2、负责公司项目的整体评估、设计、架构及关键模块的开发;3、负责架构优化，协助团队解决开发过程中遇到的技术难题;4、负责新技术的调研和大数据相关开源组件的研究，并能在团队进行推广应用;5、参与数据分析、数据建模、项目核心模块及核心框架的开发;6、负责大数据平台的性能条有和问题诊断。
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http://tech.ccidnet.com/art/33947/20120213/3582847_1.html
存储是共享的、压缩的、列分区存储的，它们通过一条高速的光纤通道与Multiplex架构中
的所有服务器节点互联。这些服务器节点既可以作为数据读节点也可以作为写节点（或者两
者都是）运行，支持所有连接到共享数据源的并发的数据加载和查询。这一技术使得Sybase
IQ 可以在大量的使用场景中游刃有余，比如快速的并行分析和报表，同时支持高速的实时
数据加载、批量数据集成任务、即席客户端加载和查询等等
（Sybase IQ 15.3 PlexQ分布式查询平台工作原理及优势如下图）
GREENPLUM是一个关系型数据库集群. 它实际上是由数个独立的数据库服务组合成的逻辑数据库。与
RAC不同，这种数据库集群采取的是MPP架构。如下图所示
它的组件分成三个部分MASTER/SEGMENT以及MASTER与SEGMENT之间的高效互联技术GNET。
其中MASTER和SEGMENT本身就是独立的数据库SERVER。不同之处在于，MASTER只负责应用的
连接，生成并拆分执行计划，把执行计划分配给SEGMENT节点，以及返回最终结果给应用，它只存储一
些数据库的元数据，不负责运算，因此不会成为系统性能的瓶颈。这也是GREENPLUM与传统MPP架构
数据库的一个重要区别。 SEGMENT节点存储用户的业务数据，并根据得到执行计划，负责处理业务数
据。也就是用户关系表的数据会打散分布到每个SEGMENGT节点。当进行数据访问时，首先所有
SEGMENT并行处理与自己有关的数据，如果需要segment可以通过进行innterconnect进行彼此的数
据交互。 segment节点越多，数据就会打的越散，处理速度就越快。因此与SHARE ALL数据库集群不
同，通过增加SEGMENT节点服务器的数量，GREENPLUM的性能会成线性增长。
运行在X86架构的硬件平台上，目前支持的操作系统包括32/64位的
LINUX(REDHAT/SUSE)/SOLARIS/MAC OS