大数据处理技术平台
目录
1总体设计方案 (7)
1.1项目概述 (7)
1.2需求分析 (9)
1.2.1总体需求 (9)
1.2.2需求描述 (11)
1.2.3集成实施需求 (27)
1.2.4技术支持、售后服务和培训需求 (28)
1.3总体设计 (32)
1.3.1总体设计目标 (32)
1.3.2建设原则 (32)
1.3.3总体架构设计 (33)
1.3.4技术架构设计 (35)
1.3.5网络拓扑设计 (36)
1.3.6系统非功能性设计 (37)
1.3.7系统接口设计 (40)
1.3.8技术路线和关键技术 (46)
1.3.9软件套数 (52)
1.3.10硬件选型参考 (52)
2数据预处理系统实施方案 (54)
2.1数据接入 (54)
2.1.1数据接收 (55)
2.1.2数据过滤 (56)
2.1.3数据去重 (57)
2.1.4数据报告 (58)
2.2数据文本处理 (58)
2.2.1自动分词 (58)
2.2.2关键词提取 (59)
2.2.3文本摘要 (60)
2.2.4命名实体识别 (60)
2.2.8短语检索 (63)
2.2.9MD5值计算 (64)
2.2.10文本内容抽取 (65)
2.3数据入库 (65)
3海量数据存储检索系统实施方案 (68)
3.1存储平台特点 (68)
3.2大数据存储总体架构 (72)
3.3数据存储 (75)
3.3.1易扩展性 (75)
3.3.2大规模稀疏数据存储 (75)
3.3.3海量数据压缩、集成和持久化 (76)
3.3.4共享存储和分布式并行处理 (76)
3.3.5数据访问高效 (76)
3.3.6大流量支持 (77)
3.3.7多源数据存储 (78)
3.3.8数据校验 (78)
3.3.9API及可视化管理 (79)
3.4数据索引 (83)
3.4.1灵活的切词方式 (83)
3.4.2多种索引方式 (83)
3.4.3索引智能合并 (84)
3.4.4索引自检与容错 (84)
3.5检索功能 (84)
3.5.1多库联合检索 (84)
3.5.2中英文检索 (85)
3.5.3多种检索方式 (89)
3.5.4检索结果统计 (101)
3.6性能指标 (103)
3.7.1系统监控 (106)
3.7.2系统预警 (108)
3.7.3系统日志 (108)
3.7.4系统配置 (110)
4数据智能挖掘分析系统实施方案 (111)
4.1分布式架构设计 (111)
4.2分词、词性标注和新词发现 (112)
4.2.1自动分词 (112)
4.2.2词性标注 (114)
4.2.3新词发现 (120)
4.2.4词库管理 (121)
4.3命名实体识别及实体关系抽取 (121)
4.3.1命名实体识别 (121)
4.3.2实体关系抽取 (126)
4.4词关联信息提取 (129)
4.5关键词提取 (130)
4.5.1实现原理 (130)
4.5.2主题词标引的工作流程 (131)
4.5.3功能概述 (132)
4.6文本摘要 (133)
4.6.1实现原理 (133)
4.6.2自动摘要的工作流程 (135)
4.6.3功能概述 (136)
4.7文本聚类 (137)
4.7.1实现原理 (137)
4.7.2自动聚类的工作流程 (138)
4.7.3功能概述 (139)
4.8文本分类 (140)
4.8.1基于内容的文本自动分类 (140)
4.8.2基于规则的文本分类 (142)
4.8.3自动分类的工作流程 (142)
4.8.4功能概述 (143)
4.8.5性能指标 (143)
4.9褒贬分析 (144)
4.9.1实现原理 (144)
4.9.2主要流程 (146)
4.9.3功能概述 (146)
4.10话题检测与追踪 (147)
4.11热点信息发现 (147)
4.12相似内容推荐 (148)
4.12.1实现原理 (148)
4.12.2相似文本检索的工作流程 (149)
4.12.3功能概述 (150)
4.12.4性能指标 (150)
4.13系统监控 (151)
5接口实施方案................................................................................................... 错误!未定义书签。
5.1数据预处理系统接口设计....................................................................... 错误!未定义书签。
5.1.1数据接入接口设计 .......................................................................... 错误!未定义书签。
5.1.2数据文本预处理接口设计 .............................................................. 错误!未定义书签。
5.2海量数据存储检索系统接口设计........................................................... 错误!未定义书签。
5.3数据智能挖掘分析系统接口设计........................................................... 错误!未定义书签。6关键性能........................................................................................................... 错误!未定义书签。
6.1数据预处理系统关键性能....................................................................... 错误!未定义书签。
6.2海量数据存储检索系统关键性能........................................................... 错误!未定义书签。
6.2.1存储规模 .......................................................................................... 错误!未定义书签。
6.2.2创建索引性能 .................................................................................. 错误!未定义书签。
6.2.3更新索引性能 .................................................................................. 错误!未定义书签。
6.2.4百亿条数据妙级响应 ...................................................................... 错误!未定义书签。
6.2.6千万条数据快速响应 ...................................................................... 错误!未定义书签。
6.3数据挖掘分析系统关键性能................................................................... 错误!未定义书签。7项目实施能力................................................................................................... 错误!未定义书签。
7.1项目实施管理承诺 .................................................................................. 错误!未定义书签。
7.2项目管理总体内容 .................................................................................. 错误!未定义书签。
7.2.1项目管理目标 .................................................................................. 错误!未定义书签。
7.2.2项目管理工作内容 .......................................................................... 错误!未定义书签。
7.3项目实施进度计划 .................................................................................. 错误!未定义书签。
7.3.1项目实施进度安排 .......................................................................... 错误!未定义书签。
7.3.2项目实施阶段划分 .......................................................................... 错误!未定义书签。
7.3.3项目实施进度计划 .......................................................................... 错误!未定义书签。
7.4项目组织实施 .......................................................................................... 错误!未定义书签。
7.4.1项目主要实施规程概述 .................................................................. 错误!未定义书签。
7.4.2项目组织结构 .................................................................................. 错误!未定义书签。
7.4.3项目组人员配置 .............................................................................. 错误!未定义书签。
7.4.4项目人员管理 .................................................................................. 错误!未定义书签。
7.5项目管理实施保证措施........................................................................... 错误!未定义书签。
7.5.1范围管理措施 .................................................................................. 错误!未定义书签。
7.5.2进度控制与过程管理措施 .............................................................. 错误!未定义书签。
7.5.3质量管控措施 .................................................................................. 错误!未定义书签。
7.5.4风险管理措施 .................................................................................. 错误!未定义书签。
7.6项目评审验收方案 .................................................................................. 错误!未定义书签。
7.6.1需求分析评审 .................................................................................. 错误!未定义书签。
7.6.2项目设计评审 .................................................................................. 错误!未定义书签。
7.6.3项目初验 .......................................................................................... 错误!未定义书签。
7.6.4试运行 .............................................................................................. 错误!未定义书签。
7.6.5项目终验 .......................................................................................... 错误!未定义书签。
7.6.6合同验收合格后 .............................................................................. 错误!未定义书签。
7.6.7验收内容 .......................................................................................... 错误!未定义书签。
7.6.8验收工作职责 .................................................................................. 错误!未定义书签。
8服务能力与服务质量....................................................................................... 错误!未定义书签。
8.1技术支持 .................................................................................................. 错误!未定义书签。
8.1.1技术支持服务承诺 .......................................................................... 错误!未定义书签。
8.1.2项目服务总体设计 .......................................................................... 错误!未定义书签。
8.1.3技术支持服务对象 .......................................................................... 错误!未定义书签。
8.1.4技术支持服务方式 .......................................................................... 错误!未定义书签。
8.2售后服务 .................................................................................................. 错误!未定义书签。
8.2.1售后服务承诺 .................................................................................. 错误!未定义书签。
8.2.2售后服务原则 .................................................................................. 错误!未定义书签。
8.2.3售后服务策略 .................................................................................. 错误!未定义书签。
8.2.4售后服务目标 .................................................................................. 错误!未定义书签。
8.2.5售后服务组织机构 .......................................................................... 错误!未定义书签。
8.2.6售后服务总体框架 .......................................................................... 错误!未定义书签。
8.2.7售后服务质量保障 .......................................................................... 错误!未定义书签。9培训................................................................................................................... 错误!未定义书签。
9.1培训服务承诺 .......................................................................................... 错误!未定义书签。
9.2培训质量保证和控制 .............................................................................. 错误!未定义书签。
9.2.1培训组织保障 .................................................................................. 错误!未定义书签。
9.2.2培训流程保障 .................................................................................. 错误!未定义书签。
9.2.3培训资源保障 .................................................................................. 错误!未定义书签。
9.2.4培训过程质量控制 .......................................................................... 错误!未定义书签。
9.3平台维护培训 .......................................................................................... 错误!未定义书签。
9.3.1软件开发培训 .................................................................................. 错误!未定义书签。
9.3.2运维管理及使用培训 ...................................................................... 错误!未定义书签。
9.3.3源代码交接培训 .............................................................................. 错误!未定义书签。
9.4平台使用培训 .......................................................................................... 错误!未定义书签。
9.4.1培训内容 .......................................................................................... 错误!未定义书签。
9.4.2培训对象 .......................................................................................... 错误!未定义书签。
9.5.1现场培训 .......................................................................................... 错误!未定义书签。
9.5.2集中培训 .......................................................................................... 错误!未定义书签。
9.5.3补训及二次培训 .............................................................................. 错误!未定义书签。10项目服务团队情况........................................................................................... 错误!未定义书签。11技术条款应答表............................................................................................... 错误!未定义书签。12招标文件要求提供的承诺函........................................................................... 错误!未定义书签。
12.1数据接入承诺函 ...................................................................................... 错误!未定义书签。
12.2数据文本处理承诺函 .............................................................................. 错误!未定义书签。
12.3数据入库承诺函 ...................................................................................... 错误!未定义书签。
12.4海量数据存储检索系统承诺函............................................................... 错误!未定义书签。
12.5海量数据存储检索系统承诺函............................................................... 错误!未定义书签。
12.6数据智能挖掘分析系统承诺函............................................................... 错误!未定义书签。
12.7接口要求承诺函 ...................................................................................... 错误!未定义书签。
12.8关键性能要求：（一）数据预处理系统承诺函..................................... 错误!未定义书签。
12.9关键性能要求：（二）海量数据存储检索系统承诺函......................... 错误!未定义书签。
12.10关键性能要求：（三）数据智能挖掘分析系统承诺函..................... 错误!未定义书签。
12.11项目实施能力承诺函 .......................................................................... 错误!未定义书签。
12.12服务能力与服务质量承诺函 .............................................................. 错误!未定义书签。13招标文件要求填写的各种表格及其它内容 ................................................... 错误!未定义书签。14投标人认为其它需要说明或提供的文件 ....................................................... 错误!未定义书签。
1总体设计方案
1.1项目概述
在移动互联网和大数据蓬勃发展的背景下，以大数据为基础的信息增值服务随之显现出了巨大的市场潜力。本项目立足新华网技术现状和业务方向，以“技
术引领，应用为本”为核心导向，以政企用户为主要服务对象，以分布式并行计算框架为基础，充分应用多元数据存储、大规模数据检索和智能文本挖掘、人工智能、机器学习等先进技术，构建新华网政务类大数据智能分析系统的大数据处理技术平台（简称大数据处理技术平台）。
大数据处理技术平台集数据预处理、海量数据存储检索和数据智能挖掘分析等先进的软件技术于一体，为构建新华网政务大数据系列产品提供底层技术支撑。
1.2需求分析
1.2.1总体需求
1.2.1.1总体结构需求
本项目通过整合集成数据预处理、海量数据存储检索和数据智能挖掘分析等相关软件系统，架构一个能够提供大数据检索挖掘分析服务的大数据处理技术平台，该平台不仅涉及到智能文本挖掘、自然语言处理、存储检索和服务架构等多种技术，还要具备良好的可扩展性，为基于大数据、机器学习和人工智能等集成创新提供开放的接口和服务调用。因此，大数据处理技术平台的框架结构需要满足大数据处理的要求，并具有健壮性、可扩展性和技术先进性。
下图描述了大数据处理技术平台的总体框架参考示意：
1.2.1.2总体技术需求
1．开放性
要采用开放标准，选用的技术产品要符合开放标准，可根据新华网未来业务的变化而灵活地改变，满足新华网业务今后进一步拓展的需要。
2．高安全性
信息安全是新华网业务平台的重要要求，要确保所涉及软件不存在任何已知漏洞，确保信息内容网络上的安全传输，防止任何未经授权的访问，防范黑客对内容和平台的攻击，当发生入侵时能够及时检测并自动屏蔽和恢复。不论硬件设
备、操作系统，还是中间件和应用开发都要将的安全性放在首位。
3．高可用性
作为重要技术支撑平台，大数据处理技术平台的各个系统要稳定、可靠，要确保7×24小时不间断工作，不存在单点故障。
4．可扩展性和可分步实施性
大数据处理技术平台能够根据数据量增加和服务访问增强，灵活的进行扩展；大数据处理技术平台应考虑到和其他系统/平台的通信连接，应具有良好的外接接口；随着业务的不断扩充，大数据处理技术平台可以方便地扩展业务功能模块。
5．良好的管理性和维护性
大数据处理技术平台包括数据接预处理、海量数据存储检索和数据智能挖掘分析等子系统，每个子系统又包括非常多的功能，因此要求技术架构合理，模块清晰，有管理和运维模块，可方便管理员进行平台管理和维护。各子系统应具有详细的系统异常描述文档及相应异常处理文档。
6．先进性
大数据处理技术平台应使用先进和成熟的技术产品，以满足技术领先的要求。
7．集成性
数据处理技术平台能够由各个软件模块构建，各个模块之间，要有良好的内置集成；其次，各模块具有与其他系统集成的能力。
8．开放接口和二次开发能力
大数据处理技术平台应提供开放接口，并可以根据项目具体需求方便地进行二次开发，满足个性化的要求，实现应用集成。
9．部署简易性
大数据处理技术平台部署都应简易，实现自动化或半自动化部署。
10．跨平台性
大数据处理技术平台应该具有跨平台性，可以运行在常见操作系统和应用服务器中间件平台上，支持私有云和公有云平台部署。
1.2.1.3大数据处理技术平台自测需求
为保证大数据处理技术平台的质量，要求在部署之前和之后必须进行测试，且需要根据大数据处理技术平台实际的运营需求，提供测试方案、测试用例和测试报告。
测试后，应该达到如下要求：
1)经测试，能够支撑每天至少5000万条数据，年数据增量至少50T的数据
处理要求；
2)经测试，大数据处理技术平台整体不存在致命性问题和严重性问题；
3)经测试，数据接预处理、海量数据存储检索和数据智能挖掘分析等各个
子系统不存在致命性问题和严重问题；
4)测试用例的执行率是100%；
5)高、中风险功能点的测试覆盖率达到100%，低风险功能的测试覆盖率达
到90%；
6)对于核心功能，平均每个功能点至少设计5个测试用例；
7)需要具备性能扩展能力的测试；
8)需要具备压力测试，高并发和高吞吐量的场景；
9)需要具备稳定性测试，持续不低于一周，而且其中要体现访问量的高峰
和低谷。
1.2.2需求描述
大数据处理技术平台软件主要包括数据预处理系统、海量数据存储检索系统和数据智能挖掘分析系统。数据预处理系统提供数据接入、数据文本处理和数据入库等功能；海量数据存储检索系统提供数据存储、数据管理和数据检索等功能；数据智能挖掘分析系统主要针对文本数据进行准确分析，提取潜在的有价值的信息。数据预处理系统实现多源数据接入和处理，并按照统一标准入库，为后续处理提供了基础；海量数据存储检索系统实现数据的快速查询服务；数据智能挖掘分析系统能够提供深层次数据加工，可以为检索、业务应用提供必要的数据处理技术。
1.2.2.1功能需求
1.2.2.1.1数据预处理系统
数据预处理系统要求采用分布式架构，通过采用内存计算、流式计算等模式，实现海量数据的分布式实时处理，满足大数据平台对数据实时性的要求。数据预处理系统主要包括数据接入、文本处理和数据入库等功能。数据接入能够接入多个数据源的数据，实现数据接收、过滤、去重和检测，数据预处理实现对文本内容进行分词、关键词提取、摘要等操作，最后，由数据入库模块完成数据的入库操作。
1．数据接入
数据接入是指接收不同数据源的推送数据。该功能要求实现和数据提供商系统的无缝对接，满足业务应用对数据数量、质量和时效性的要求。数据接收的具体要求包括但不限于：
1)数据接收：能够支持通过多种方式实现各数据厂商互联网数据的实时获
取，能够依据各数据厂商提供的数据文件和格式说明，对其数据进行解
析、格式转化，保证所接收数据的完整性和一致性。
2)数据过滤：能够依据用户预定义的规则对不符合条件的各数据厂商数据
进行过滤，实现对接收数据的提纯；
3)数据去重：能够实现各数据厂商接入数据的去重，去重范围包括平台已
入库数据和正在接入的各数据厂商数据。
4)数据报告：能够统计各数据厂商推送频度、数据量和有效数据量等，并
记录到数据库中，能够提供调用接口来灵活设置统计频度和查询记录。
2．数据文本处理
数据文本处理是指在数据接入后，对每条数据的文本内容进行处理，实现包括分词、关键词、摘要、实体识别和自动分类等操作，以便后续的统计分析。数据文本处理的具体要求包括但不限于：
1)自动分词：能够提供文本的自动分词功能，实现对接入数据中文本的分
词操作，能够支持多种词典，并保证分词的快速性、准确性与实用性；
2)关键词提取：能够提供文本的关键词提取功能，实现对接入数据中文本
的关键词提取操作，并保证关键词提取的快速性和准确性；
3)文本摘要：能够提供文本摘功能，实现对接入数据中文本的摘要提取操
作，并保证文本摘要的快速性和准确性；
4)命名实体识别：能够提供命名实体识别功能，实现对接入数据中文本的
实体词识别操作，识别包括人名、地名、机构名、专有名词等在内的实
体词，并保证命名实体识别的快速性和准确性；
5)自动分类，实现基于内容特征的分类，能够支持规则定制（比如行业、
地域、公司、政府机构等），并能够根据规则实现类别划分，自动分类需
要满足快速性、准确性。
3．数据入库
数据入库是指建立完善的数据库，并完成接入数据的入库，为后续的业务系
统提供基础的数据源。数据入库的具体要求包括但不限于：
1)数据入库要保证高效、快速；
2)数据入库要保证数据的完整性、一致性。
1.2.2.1.2海量数据存储检索系统
海量数据存储检系统主要是为大数据平台提供数据的存储管理和检索服务，支撑大数据平台的多种业务应用。海量数据存储检系统要求采用分布式架构，满足对大规模数据的检索、查询及统计的功能和性能需求。海量数据存储检系统能够与应用系统进行交互，实现索引创建和数据检索。海量数据存储检系统能够支持动态扩展，满足数据规模的增长和高并发检索的需求，满足PB级数据规模下的快速检索、实时更新等业务需求。
1．数据存储
存储要求采用分布式存储框架及分布式数据库，以及包括列存储技术在内的多种存储技术，提供大规模稀疏数据的存储解决方案和技术方法，并实现大规模稀疏数据的有效存储。数据存储的具体要求包括但不限于：
1)能够依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器来增加计算和存储
能力。
2)能够提供大规模稀疏数据的存储解决方案和技术方法，并实现大规模稀
疏数据的有效存储；
3)能够实现海量数据集压缩、集成和持久化；
4)能够实现海量数据的全局共享存储和分布式并行处理；
5)数据存储设计要保证数据访问的高效、快速；
6)数据存储设计要能够满足大流量访问的需求；
7)数据存储要可扩展、易扩展；
8)要求支持大规模结构化、非结构化数据的存储，能够支持文本数据、图
片数据、音视频数据的存储；
9)能够从完整性、一致性、唯一性等多个层面轻松实现对存储数据的全面
校验，提高数据使用质量；
10)能够提供高性能、高可用的数据服务API，实现对全局数据的可视化管
理，实现对所有存储设备的管理和性能检测。
2．数据索引
存储检索要求实现数据索引功能。数据索引能够对文本进行快速切词，并采
用多种索引技术和索引管理、校验技术，完成对海量文本信息索引。数据索引的具体要求包括但不限于：
1)支持灵活的切词方式，能够满足实际检索的不同应用需求；
2)要求采用先进索引技术，能够实现字词混合索引、倒排索引技术、
分段索引技术、内存索引技术,并能够根据实际业务应用灵活切换；
3)要求支持索引智能合并，当数据源发生变化时，系统自动识别被更
新的数据，并自动增量式建立索引，与已创建的老数据索引无缝合
并，可大大提高建索引速度，降低系统人工维护成本；
4)要求支持索引自检与容错，建立索引自检与容错机制，在创建索引
和检索过程中若存在发生错误的索引库片段，自检时将自动丢弃该
错误索引库片断，且不影响正常的索引创建和检索过程。
3．检索功能
1)多库联合检索：当用户在应用系统中指定的检索信息类型为全部或
多个时，由于按照信息类型创建不同的索引库，全文检索需要支持
多个类型索引库进行联合检索。
2)短语检索：检索系统需要支持基于关键字、词、短语等的检索。
3)布尔检索：检索系统需要支持与、或、非、组合逻辑关系检索。以
空格、and、&表示“与”的关系，以or、|表示“或”的关系，以
not、！表示“非”的关系，()表示组合查询。
4)词串切分检索：当用户输入词串进行检索时，检索系统需要支持对
词串进行合理切分，以模糊检索方式扩大检索结果范围。例如以“嫦
娥三号成功发射”为检索条件，全文检索服务对该词串进行切分，
以“嫦娥 and三号 and成功 and发射”为检索条件进行检索。
5)精确检索：当用户需要进行基于关键词的精确检索，检索系统需要
提供精确检索方式。在精确检索方式下，该关键词内的所有子词需
要精确匹配，且词与词之间的位置关系要严格匹配。
6)模糊检索：模糊检索多用于英语等多语言检索的场景中，查询与某
单词拼写相近的单词。例如，关键词“computer”通过模糊检索可
查到“computer”和“compute”。
7)临近检索：包含以下两种使用方式。
a.用户输入一组关键词，并以数字的方式指定了各单词的间隔距离总
和。临近查询的含义是:文章中包含各个关键词，并且各单词之间间
隔距离总和不超过用户指定的数字。
b.用户输入一组关键词或短语，并指定分隔点和分隔距离。临近查询
的含义是:按指定的分隔点和分隔距离检索而不按照分词的结果进行分隔。
8)文本检索：检索系统需要支持用户在应用系统中输入一段搜索文本，
通过检索得到包含该段文本的数据结果，即以文找文。
9)聚合检索：检索需要支持查询某类信息数据的总数，包括但不限于
时间、信息类型、褒贬义的数量查询。
10)范围检索：检索系统需要支持数字和日期的范围查询。数字包括但
不限于转发数、评论数、点赞数、阅读数等。
11)通配符检索：需要支持单词和多词的通配符检索。检索系统需要指
定单词和多词的检索通配符，用户在输入关键词时，直接加上单词或多词的通配符即可。
12)转义字符检索：对于\ + - ! ( ) : ^ [ ] { } " ~ * ? | &这些特
殊符号，如果要查询符号本身，需要支持对该符号进行转义后检索。
13)拼音检索：基于统计的汉字注音技术和多音排歧技术，通过超大的
拼音词典支持，支持同音检索、全拼检索和简拼检索，支持拼音输入校正，向用户提供同音查询建议。
14)同义检索：检索系统需要支持同义检索，即与用户给定的短语同义。
用户可以在应用系统中选择是否进行同义检索。
15)联想检索：要求提供搜索检索词自动联想功能，即当用户输入某个
检索词的一部分时，自动在搜索下拉列表中联想到与该输入词相关的词语，方便用户直接选择进行搜索。
16)Order by检索：检索系统需要支持按指定域进行排序，包括但不限
于按时间排序、按相关信息数排序、按转发评论数等排序。
17)动态摘要：检索系统需要支持关键词在标题、摘要、正文中高亮，
并自动提取关键词相关上下文信息作为摘要。
18)检索结果消重：检索系统需要支持对检索结果内容的消重，对URL
不同、文章内容相同的信息进行合并展示。
19)二次检索：检索系统需要支持用户在已有搜索结果范围内追加关键
词进行二次检索。
20)检索结果统计：检索系统需要支持多维度的结果统计功能，可统计
出某一个字段值出现的次数，也可按照时间段统计出某一字段值在
时间段内出现的次数。支持按时间、信息类型、站点、正负面等多
维度的统计。
21)多语种检索：检索系统需要支持对英、法、日等多语种的分词及多
粒度索引切词处理技术，支持用户在应用系统中进行多语种关键词
检索。
22)智能纠错：能够自动检查用户输入的检索条件，并对拼写有误或不
合理的检索条件进行修改、优化，从而保证检索的查全率和查准率，
提高检索效率的检索辅助功能。
1.2.2.1.3数据智能挖掘分析系统
数据智能挖掘分析系统主要作用是实现大规模数据的文本挖掘分析功能，从海量的互联网数据中提取知识，挖掘出潜在的、有价值的内容信息。系统重点在于互联网内容的实时处理、关联分析和深度挖掘，通过准确地挖掘分析目标文本的内容，提取所需的特征信息并进行更深层次加工，为大数据平台提供必要的文本挖掘分析技术。数据智能挖掘分析系统的健壮性、准确性和时效性会直接影响到大数据平台的应用效果。
1．分词
数据智能挖掘分析系统要求能够对获取的各类文本（包括新闻、微博、微信、论坛主贴、评论等）进行准确的分词处理，以支持其它功能和应用。分词是数据智能挖掘分析系统其它功能的基础，因此需要有一个准确性高、数据适应能力强、处理高效、运行稳定并且能够进行智能化的分词处理。分词具体要求包括但不限于：
1)要求分词准确，能够正确处理文本分词过程中二义性、歧义现象，保证
分词的准确度；
2)要求提供用户词典支持，能够结合用户词典进行分词，优先使用用户词
典，并提供用户词典的创建、维护功能；
3)提供停用词功能，能够根据停用词典对分词结果进行过滤，去掉分词结
果中的停用词，并提供停用词典及停用词典的维护功能；
4)提供不同编码格式的文本分词，实现包括GBK、GB18030、BIG5、UTF-8、
UNICODE（双字节部分）编码等在内的文本分词功能；
5)提供多语种分词，要求具备对中文、英文及其他语种（日文、法文、西
文、阿文、俄文、韩文等外文语种，以及藏文、维文等少数民族语种）
的分词功能，其中中文和英文是主要处理文本；
6)要求记录每个词的位置信息，如果同一个词出现在多个位置，依次记录
其在文本中出现的位置信息，多个词按照文本出现的先后进行排列；
7)提供新词发现功能，能够发现来至新闻、微博、微信、论坛等的文本中
包含的未登录的词和具有新词形、词义和新用法的词；
8)提供单个文本的分词，实现对输入单个文本（比如新闻、博文、主贴、
评论等）进行分词和新词发现，实时返回分词结果；
9)提供多个文本的分词，能够接收多个文本，并依次对每个文本进行分词
和新词发现，并实时返回每个文本对应的分词结果；
10)要求支持大量数据的分词操作，实现批量的分词操作，能够对实时流数
据进行分词操作，并能正确输出每条数据的对应分词结果；
11)要求分词结果至少包括：文档ID，词的内容，词的位置（按第1次出现
的位置排序）；
12)要求系统分词效率高，新词识别准确率高，结果准确性高，运行稳健。
2．词性标注
数据智能挖掘分析系统要求能够对待处理的文本信息进行智能化的词性标注处理。中文词汇分为实词和虚词两大类，实词包括:名词、动词、形容词、数词、量词、代词六大类。虚词包括:副词、介词、连词、助词、象声词六大类。词性标注具体要求包括但不限于：
1)要求支持单个词串的词性标注，能够实现单个文本分词结果的词性标注，
为其包含的每个词标注正确的词性；
2)要求支持多组词串的词性标注，能够实现多个文本分词结果的词性标注，
分别为每个文本包含的每个词标注正确的词性；
3)要求支持单个文本的词性标注，能够实现对输入的文本进行分词，然后
实现对分词结果的词性标注；
4)要求支持多个文本的词性标注，能够同时接收多个文本，然后对每个文
本实现分词和词性标注；
5)要求实现大量数据的词性标注功能，能够满足批量数据和流式数据的词
性标注操作的要求；
6)详细词性标注参照“北大《人民日报》语料库词性标记集”或“美国宾
州大学中文树库（Chinese Penn Tree Bank）词性标记集”。
3．命名实体识别
数据智能挖掘分析系统要求实现文本中实体词识别功能，包括人名、地名、机构名、时间、专有名词等。命名实体识别针对文本（比如新闻、微博、微信等）或文本包含的词序列，实现自动的识别实体词，无须进行人工干预。命名实体识别功能包括但不限于：
1)要求实现识别包括但不限于人名、地名、机构名、专有名词、日期时间
在内的命名实体；
2)要求实现国内外人名的识别，国内外地名的识别，国内外企业名的识别
和国内外组织机构名的识别；
3)能够识别单个词串的实体词，实现单个词串的实体词识别，依次判断每
个词是否为实体词，并判断实体词的类型（比如人名、地名、机构名、
专有名词、日期时间等），实时返回实体词；
4)要求支持多个词串的实体词识别，实现多个词串的实体词识别，依次或
同时对多个词串进行处理，判断每个词是否为实体词及其类型（比如人
名、地名、机构名、专有名词、日期时间等），实时返回实体词；
5)要求支持单个文本的命名实体识别，能够实现单个文本的实体词识别，
首先对文本进行分词操作，然后处理分词结果中的每个词，判断是否为
实体词及其类型（比如人名、地名、机构名、专有名词、日期时间等），
实时返回其所包含的实体词；
6)要求支持多个文本的命名实体识别，能够依次或同时处理每个文本，实
现所有文本的命名实体识别，并实时返回每个文档包含的实体词；
7)要求支持大规模数据处理的要求，实现对批量数据和实时流数据的命名
实体识别；
8)要求输出包括：实体词、实体词的类别（人名、地名、机构名、专有名
词、日期时间等），实体词位置。
4．实体关系抽取
数据智能挖掘分析系统要求能够抽取文本中实体之间的关系。具体要求包括但不限于：
1)实现自动人名及其关系识别，能够自动从大量文本内容中，识别出人名
及其之间的关系，比如上下级关系、亲属关系、医患关系等；
2)实现指定人名的关系识别，指定两个或多个人名，能自动从大量文本内
容中，抽取出人名之间的多种关系；
3)实现人名和时间日期之间的关系抽取，能够识别出文本中包含的人名和
时间日期，并推理出它们之间的具体关系，比如出生日期、就读大学的
时间等；
4)能够抽取个人和公司之间从属关系，并实现个人职位、职务识别。
5)要求能够准确描述关系的类型，关系识别准确、快速、全面。
5．新词发现
数据智能挖掘分析系统要求实现新词发现功能。新词是指未登录词以及具有新词形、词义和新用法的词。新词发现需要支持准确识别新词、按照其与文本内容的相关性权重排序、以及添加到词库等操作。新词发现的具体要求包括但不限于：
1)实现包括人名、地名、产品名、机构名等命名实体新词发现；
2)能够基于新闻文本、微博、微博、论坛等的不同特点，实现新词发现；
3)实现网络用语、外来语等的新词发现；
4)能够支持大量文本数据的新词发现，实现批量和实时数据流的新词发现；
5)要求输出包括：新词、位置，按照位置进行排序；
6．词关联信息提取
数据智能挖掘分析系统要求能够实现词的近义词、同义词、近义短语、同义短语、衍生词等关联词的提取。要求在无人工干预的前提下，采用语义分析方法，快速实现词语关联信息提取。词关联信息提取功能要求包括但不限于：
1)实现同义词识别，能够对输入的词，在指定的文本集中提取出其同义词，
可以设定同义词数量，实现同义词出现频度和位置的统计，能够基于同
义词的数量对文本进行排序，并输出每个文本包含的同义词；
2)实现近义词识别，能够对输入的词，在指定的文本集中提取其近义词，
支持近义词数量的设置，实现近义词出现频度和位置的统计，能够基于
近义词的数量对文本进行排序并输出每个文本包含的近义词；
3)要求支持同义短语提取，对于指定词，提取指定文本集中意义相同的短
语，统计短语出现的频度，按照短语出现的数量对文本进行排序，并输
出每个文本包含的同义短语；
4)要求支持近义短语提取，对于指定词，提取指定文本集中意义相近的短
语，统计短语出现的频度，按照短语出现的数量对文本进行排序，并输
出每个文本包含的近义短语；
5)能够识别词的衍生词，对于指定词，能够从指定的文本集中识别出词的
各种变化形式，比如繁体变化、词序颠倒、拼音形式等；
6)词关联信息提取要求准确、快速、全面。
7．关键词提取
数据智能挖掘分析系统要求实现自动关键词提取功能。关键词包括主题词和文本标签。针对文本内容（包括新闻、微博、微信等），提取出重要的词或短语，作为能够表达该文档的关键词。关键词提取的具体要求包括但不限于：
1)支持灵活的关键词数量，能够人工指定的关键词个数，如果人工未指定
时，提取系统默认的关键词个数；
2)支持单个文本的关键词提取，能够接收单个文本的关键词提取操作，实
现单个文本的关键词提取；
3)支持多个文本的关键词提取，能够接收多个文本的关键词提取任务，依
次处里每个文本，实现所有文本的关键词提取；
4)支持长短文本的关键词提取，能够支持新闻等长文本的关键词提取，能
够支持微博等短文本的关键词提取；
5)支持大量数据的关键词提取，能够完成批量数据或实时流数据的关键词
提取操作；
6)关键词的信息包括词性、是否是命名实体及类型和权重，并按权重进行
排序；
7)要求输出文本对应的关键词列表（包括词的权重，词性、是否命名实体
及类别）。
8．文本摘要
数据智能挖掘分析系统要求实现自动文本摘要功能。针对单个文本或多个文本（比如单篇或多篇新闻、微博等）进行内容分析，摘取其中重要的词语、句子，实现单文档或多文档摘要。文本摘要的具体要求包括但不限于：
1)支持单个文本的摘要提取，能够分析处理单个文本的内容信息，实现单
个文本的摘要提取；
2)支持多文本摘要，能够对内容相似的文本（比如有关同一事件的多篇报
道）进行分析处理，实现多个文本的摘要提取；
3)支持大规模数据的摘要提取，能够完成批量数据和实时流数据的摘要提
取操作；
4)支持词语组合形式的摘要，能够为短文本（比如微博等）提取词语组合
形式的摘要；
大数据分析平台技术要求
大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案V1.0
网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案 网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1网络空间态势感知系统系统建设 平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。 日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。 战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理，定期组织攻防演练。 1.1.1安全监测子系统 安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。 安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力： 一类是云监测，发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、和访问异常等安全事件 第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。 第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现webshell等攻击利用事件。 第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端IOC威胁情报进行比对，发现APT 等高级威胁告警。 第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。 第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁。
大数据分析平台的需求报告模板
大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面： （1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 （2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。 （3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析； 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程
2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能
4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器
大数据处理平台构架设计说明书
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
大数据处理技术的总结与分析
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
工程大数据分析平台
工程大数据分析平台 随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展，汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。 在此背景下，整车厂研发部门关心的是：如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据，社会用户的用车数据，互联网第三方数据等结合起来，将异构数据和同构数据整合到一起，并在此基础上，实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化；怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互，通过大数据与机器学习技术，建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析；最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。 针对这一需求，恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台，企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据，可实现对原始数据的高效利用，并将原始数据转化成产品所需的智能，从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。 产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理（ETL）与分析挖掘两大产品功能体系，共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统，超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处
理串联应用，建立科学的数据模型，得出预测结果并配以互动的可视化智能，快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。 平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构，建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上，可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构，用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。
大数据分析平台技术要求
大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
大数据可视化分析平台介绍
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数
据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生得发展。
DreamBI大数据分析平台-技术白皮书
DreamBI大数据分析平台 技术白皮书
目录 第一章产品简介 (4) 一、产品说明 (4) 二、产品特点 (4) 三、系统架构 (4) 四、基础架构 (7) 五、平台架构 (7) 第二章功能介绍 (7) 2.1.元数据管理平台 (7) 2.1.1.业务元数据管理 (8) 2.1.2.指标元数据管理 (10) 2.1.3.技术元数据管理 (14) 2.1.4.血统管理 (15) 2.1.5.分析与扩展应用 (16) 2.2.信息报送平台 (17) 2.2.1.填报制度管理 (17) 2.2.2.填报业务管理 (33) 2.3.数据交换平台 (54) 2.3.1.ETL概述 (55) 2.3.2.数据抽取 (56) 2.3.3.数据转换 (56) 2.3.4.数据装载 (57) 2.3.5.规则维护 (58) 2.3.6.数据梳理和加载 (65) 2.4.统计分析平台 (67) 2.4.1.多维在线分析 (67) 2.4.2.即席查询 (68) 2.4.3.智能报表 (70) 2.4.4.驾驶舱 (74)
2.4.5.图表分析与监测预警 (75) 2.4.6.决策分析 (79) 2.5.智能搜索平台 (83) 2.5.1.实现方式 (84) 2.5.2.SolrCloud (85) 2.6.应用支撑平台 (87) 2.6.1.用户及权限管理 (87) 2.6.2.统一工作门户 (94) 2.6.3.统一消息管理 (100) 2.6.4.统一日志管理 (103) 第三章典型用户 (106) 第四章案例介绍 (108) 一、高速公路大数据与公路货运统计 (108) 二、工信部-数据决策支撑系统 (110) 三、企业诚信指数分析 (111) 四、风险定价分析平台 (112) 五、基于斯诺模型的增长率测算 (113) 六、上交所-历史数据回放引擎 (114) 七、浦东新区能耗监控 (115)
大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文
大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 （广州城市职业学院广东广州510405） 摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。 关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。中
国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。
教你如何快速搭建一个大数据分析平台
一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤： 1、Linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。比如，可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性，将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上，以确保操作系统的正常运行。 2、分布式计算平台/组件安装 当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。 使用开源组件的优点：1）使用者众多，很多bug可以在网上找的答案（这往往是开发中最耗时的地方）；2）开源组件一般免费，学习和维护相对方便；3）开源组件一般会持续更新；4）因为代码开源，如果出现bug可自由对源码作修改维护。
常用的分布式数据数据仓库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询，Hbase 可以快速读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务，Impala是对hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询 3、数据导入 前面提到，数据导入的工具是Sqoop。它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台。
4、数据分析 数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。 数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL，Spark QL和Impala。 数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模，得到想要的结果。如前面所提到的，这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等，都已经在ML lib里面，调用比较方便。
大数据分析平台
一、数据分析平台层次解析 大数据分析处理架构图 数据源：除该种方法之外，还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构，而特别要说的是流数据，它的核心就是数据的连续性和快速分析性； 计算层：内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品，思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中，省掉很多I/O开销和硬盘拖累，从而加快计算。而Impala思想来源于Google Dremel，充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度，这也就是我上面说到的近似实时查询；底层的文件系统当然是HDFS独大，也就是Hadoop的底层存储，现在大数据的技术除了微软系的意外，基本都是HDFS作为底层的存储技术。上层的YARN就是MapReduce的第二版，和在一起就是Hadoop最新版本。基于之上的应用有Hive，Pig Latin，这两个是利用了SQL的思想来查询Hadoop上的数据。 关键：利用大数据做决策支持。R可以帮你在大数据上做统计分析，利用R语言和框架可以实现很专业的统计分析功能，并且能利用图形的方式展现；而Mahout就是一个集数据挖掘、决策支持等算法于一身的工具，其中包含的都是
基于Hadoop来实现的经典算法，拿这个作为数据分析的核心算法集来参考还是很好的。 如此一个决策支持系统要怎么展现呢？其实这个和数据挖掘过程中的展现一样，无非就是通过表格和图标图形来进行展示，其实一份分类详细、颜色艳丽、数据权威的数据图标报告就是呈现给客户的最好方式！至于用什么工具来实现，有两个是最好的数据展现工具，Tableau和Pentaho，利用他们最为数据展现层绝对是最好的选择。 二、规划的数据平台产品AE(Accelerate Engine) 支持下一代企业计算关键技术的大数据处理平台：包括计算引擎、开发工具、管理工具及数据服务。计算引擎是AE的核心部分，提供支持从多数据源的异构数据进行实时数据集成、提供分布式环境下的消息总线、通过Service Gateway能够与第三方系统进行服务整合访问；设计了一个分布式计算框架，可以处理结构化和非结构化数据，并提供内存计算、规划计算、数据挖掘、流计算等各种企业计算服务。Data Studio包括了数据建模、开发、测试等集成开发环境。管理工具包括了实施、客户化及系统管理类工具。AE平台还可以通过UAP开发者社区提供丰富的数据服务。 AE架构图
基于工业互联网的大数据分析平台
基于工业互联网的大数据分析平台钢结构制造全过程成本分析与工艺优化 引言：中建钢构广东有限公司是国家高新技术企业，是中国最大的钢结构产业集团——中建钢构有限公司的隶属子公司，年加工钢结构能力20 万吨，是国内制造特级的大型钢结构企业，是国内首批取得国内外双认证（欧标、美标）的钢结构企业。中建钢构具有行业领先的建筑信息化、智能化产品，自主研发了国际领先的钢结构全生命周期管理平台，开发了ERP、设备能像管理系统、库存管理系统等信息系统，搭建了基于工业互联网的大数据分析管理平台。同时，公司正实施建设全球首条钢结构智能制造生产线，实现涵盖切割、分拣、搬运、焊接、仓储、物流、信息化的智能化生产。该产线获批成为2017 年国家工信部智能制造新模式应用项目，并被科技部立项作为国家“十三五”重点课题。中建钢构广东有限公司率先践行“中国制造2025”，成为国内装配式建筑领域首个智能化工厂，并获得2018 年广东省工程技术研发中心、2018 年广东省两化融合试点企业；2018 年广东省级企业技术中心；2017 年广东省智能制造试点示范项目；2017 年广东省制造业与互联网融合试点示范。
目录 案例 1 (1) 一、项目概况 (3) 1.项目背景 (3) 2.项目简介 (3) 3.项目目标 (4) 二、项目实施概况 (5) 1. 项目总体架构和主要内容 (5) 1)总体功能架构 (5) 2)建设内容详细介绍 (5) 三、下一步实施计划 (18) 1.平台覆盖范围扩大与共享应用细化 (18) 2.项目经验总结与成果转化 (19) 四、项目创新点和实施效果 (19) 1.项目先进性及创新点 (19) 2.实施效果 (20)
自主大数据处理平台的设计和实现.
自主大数据处理平台的设计和实现 崔希宁 1 1. 中国移动北京公司信息系统部系统维护中心 , 北京 ,中国 100058 【摘要】本文分析大数据处理的基本原理,并根据分片存储、分布计算、移动计算的原则,论述一种基于通用数据库存储的大数据处理平台的构架设计和实现。 【关键词】大数据;分片存储;分布分析;移动计算 1现有基础设施无法应对数据驱动 当今的数据仓库解决方案通常是借助通用数据库 (比如 Oracle 或基于硬件的专用平台(比如 Teradata 、 Netezza 而创建的,而这两种方案都不能从根本上解决 当今(以及未来数据驱动型社会所面临的挑战。 通用数据库(比如 Oracle 是针对 OLTP 处理功能 设计的,在运行大量小规模交易查询数据时效果最好。 从结构上来说, 他们采用了“完全共享”或“磁盘共享” 体系。“完全共享”体系局限于单一服务器(通常是价 格比较昂贵的 SMP 服务器 , 其扩展性和性能受到相应 的限制。“磁盘共享”体系(比如 Oracle RAC允许系 统带有多个服务器, 这些服务器与 SAN 或其它共享存储 设备相连。这种体系需要通过一个狭窄的数据管道将所
有 I/O信息过滤到昂贵的共享磁盘子系统。实践证明: 这些通用磁盘共享体系复杂、脆弱,在处理万亿字节数 据时难以胜任。 2需要采用新的方法 以往的经验已经多次证明:专有硬件的优越性只能 维持很短的一段时间,然后就必然被迅速更新的商用硬 件取而代之。在数据仓库领域,专有互连体系、定制处 理器 /FPGA以及其它类似组件都曾经占有一席之地。不过,从现在的情况来看,这些老式技术已经逐渐被新式 数据构架体系所取代。分片存储、移动计算成为解决数据扩张的根本之道。 3自主的大数据处理平台构架设计 3.1 平台整体架构 主节点: 负责解析外部数据,以及对路由节点提供数据路由数据。 路由节点 ;
大数据实例：网站用户行为分析
山西大学研究生项目设计报告（2015 ---- 2016学年第1学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：软件工程(专硕) 课程名称：大数据处理 论文题目：网站用户行为分析 授课教师（职称）：杜亮 研究生姓名：温杰 年级：2016级 学号：201622405011 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2016年12月20日
大数据实例：网站用户行为分析 大数据实例：网站用户行为分析 (2) 一、案例简介 (4) 二、案例目的 (4) 三、软件工具 (4) 四、案例任务 (4) 五、实验步骤 (5) 5.1、实验步骤一：实验环境准备 (5) 5.1.1、linux系统的安装 (5) 5.1.2、Hadoop的安装 (6) 5.1.3、MySQL的安装 (6) 5.1.4、HBase的安装 (8) 5.1.5、Hive的安装 (8) 5.1.6、Sqoop的安装 (10) 5.1.7、Eclipse安装 (12) 5.2、实验步骤二：本地数据集上传到数据参考Hive (12) 5.2.1、实验数据集的下载 (12) 5.2.2、解压下载得到的数据集到指定目录 (12) 5.2.3、数据集的预处理 (13) 5.3、实验步骤三：Hive数据分析 (15) 5.4、实验步骤四：Hive、MySQL、HBase数据互导 (19) 5.4.1、Hive预操作 (19)
5.4.2、使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL (20) 5.4.3、使用Sqoop将数据从MySQL导入HBase (21) 5.5、实验步骤五：利用R进行数据可视化分析 (22) 5.5.1、R安装 (22) 5.5.2、可视化分析MySQL中的数据 (23)
大数据处理平台比较研究
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/ec7418032.html, 大数据处理平台比较研究 作者：许吴环顾潇华 来源：《软件导刊》2017年第04期 摘要：大数据环境下，传统的数据处理方式不再适用，以云计算技术为支撑的大数据处理平台应运而生。比较了开源Hadoop和Spark平台各自的优缺点，发现各自的适用范围：Hadoop适用于数据密集型任务，并广泛应用于离线分析；Spark因其基于内存计算，在迭代计算和实时分析领域占据优势。二者在功能上有较强的互补性，协同使用可以发挥更大效益。 关键词：大数据平台；Hadoop； Spark；比较研究 中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：16727800（2017）004021202 1大数据处理平台 1.1大数据特点 目前，大数据还没有一个标准定义，但是把握大数据的特征，有助于加深对大数据内涵的理解。数据具有的3V特征，即规模大（Volume）、种类多（Variety）、速度快（Velocity）。规模大，意味着数据量不断扩张，数据量级从现在的GB、TB增长到PB、EB 甚至ZB级；种类多，指数据类型有结构化、半结构化和非结构化，其中文字、图片、音频、视频等非结构化数据占很大比例；速度快，表示大数据有强时效性，数据快速产生，需要及时处理及分析才能实现大数据的经济价值。大数据的处理过程为数据抽取与集成、数据分析以 及数据解释 [1]。巨量的数据往往也意味着噪声较多，这给数据清洗工作造成困难。传统的关系型数据库处理对象单位通常为MB，适合处理存储结构化数据，而面向大数据的数据库技术能够解决海量的非结构数据存储问题。传统的数据分析方法以算法的准确率作为重要的衡量指标，而大数据的高速性要求算法必须牺牲一部分准确性以更高效地处理数据。 1.2大数据处理平台 为从规模巨大、种类繁多、生成快速的数据集中挖掘价值[2]，针对大数据的技术和方法 应运而生。GFS、NoSQL、ITHbase、MapReduce等云计算技术发展，使大数据有效存储、管理和分析成为可能。但从众多复杂的大数据技术中进行选择，并搭建完备的大数据处理框架难度很高，不利于挖掘大数据中的经济价值。大数据平台能在用户不了解架构底层细节的情况下，开发大数据应用程序。全球领先的科技巨头纷纷提出了建设与应用大数据处理平台：IBM 公司推出了云端版InfoSphere BigInsights[3]；HP推出了HP Vertica6.1分析平台[4]；Google提
大数据智能分析系统平台
现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文为大家介绍一下大数据智能分析系统平台。 现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。 目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。
公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。 并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。 大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。
大数据-面向服务的大数据分析平台解决方案
在大数据时代，个人、企业和机构都会面临大数据的问题。建设面向服务的大数据平台，可以为众多的中小企业和个人用户提供大数据处理和分析的能力。面向服务的大数据分析平台以区域性智能数据中心及高速互联网为基础设施，以互联网服务体系为架构，以大数据存储、处理、挖掘和交互式可视化分析等关键技术为支撑，通过多样化移动智能终端及移动互联网为用户提供数据存储、管理及分析服务。 一、平台架构 大数据分析平台的拓扑架构如下图所示： 其中部署在多个地方的智能数据中心提供大数据存储及计算平台，通过平台服务器提供系统调用功能。门户服务中心将整合所有的智能数据中心存储和计算资源，并通过 web应用服务器和 Open API 服务器以 web 调用和Open API 调用的方式提供大数据存储、管理及挖掘服务。终端用户利用移动智能终端通过互联网访问门户服务中心，使用其提供的大数据存储、管理及挖掘服务。 大数据分析平台的系统架构如下图所示：
系统包含 3 个层次：平台层为整个大数据分析平台提供基础平台支持;功能层提供基本的大数据存储和挖掘功能;服务层为用户提供基于互联网的大数据服务。具体包括： (1)平台层：为大数据存储和挖掘提供大数据存储和计算平台，为多区域智能中心的分析架构提供多数据中心调度引擎; (2)功能层：为大数据存储和挖掘提供大数据集成、存储、管理和挖掘功能; (3)服务层：基于 Web 和 Open API 技术提供大数据服务。 二、关键技术 建设面向服务的大数据分析平台，需要研究和开发一系列关键技术，主要包括： 1. 平台层 (1)大数据分布式存储系统：针对数据不断增长的挑战，需要研究大规模、非结构化数据的存储问题，突破大数据的存储、管理和高效访问关键技术，当前需要构建至少 PB 级存储能力的大数据平台才能满足一般的科研和应用需求。
全国十大大数据分析平台 靠谱的大数据分析平台有哪些
全国十大大数据分析平台靠谱的大数据分析平台有哪些 什么是大数据？大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。借助大数据工具及相关技术，可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。那么，在人人都讲大数据的互联网时代，国内到底有哪些靠谱的大数据分析平台呢？鹿豹座平台小编对比了数十家，最终选出以下十家权威的大数据分析平台。 阿里巴巴 数据，是阿里巴巴集团的核心资产，阿里生态中的各项业务，都是宝贵的用户数据来源地。阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。数据已融入阿里的生态，正以最新的形式，最具创意的应用，迸发出强劲的生命力。 百度 百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来百度正式发布大数据引擎，将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。 腾讯 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，腾讯的思路主要是用数据改进产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。
鹿豹座大数据研究院 鹿豹座大数据研究院系鹿豹座平台与中国互联网大数据研究院（ICIBD）2017年联合创办。中国互联网大数据研究院(ICIBD)是中国领先的互联网大数据研究机构，也是国内架构完整、体系权威的专业互联网大数据研究机构，非营利性的社会组织。专注于中国互联网大数据收集、分析、整合，产出专业、权威、独立的行业大数据报告，提供大数据解决方案，解读大数据应用案例。 高德开放平台 高德开放平台是国内技术领先的LBS服务提供商，拥有先进的数据融合技术和海量的数据处理能力。服务超过三十万款移动应用，日均处理定位请求及路径规划数百亿次。高德开放平台向广大开发者提供覆盖移动端和Web端的开发工具，开发者通过调用开发包或接口即可在应用或网页中实现地图显示、标注、位置检索等功能。使得LBS应用的开发过程更加容易。友盟+ 友盟+通过全面覆盖PC、手机、传感器、无线路由器等多种设备数据，打造全域数据平台。 秉承独立第三方的数据服务理念，坚持诚信、公正、客观的数据信仰，为客户提供全业务链
大数据处理技术平台
目录 1总体设计方案 (7) 1.1项目概述 (7) 1.2需求分析 (9) 1.2.1总体需求 (9) 1.2.2需求描述 (11) 1.2.3集成实施需求 (27) 1.2.4技术支持、售后服务和培训需求 (28) 1.3总体设计 (32) 1.3.1总体设计目标 (32) 1.3.2建设原则 (32) 1.3.3总体架构设计 (33) 1.3.4技术架构设计 (35) 1.3.5网络拓扑设计 (36) 1.3.6系统非功能性设计 (37) 1.3.7系统接口设计 (40) 1.3.8技术路线和关键技术 (46) 1.3.9软件套数 (52) 1.3.10硬件选型参考 (52) 2数据预处理系统实施方案 (54) 2.1数据接入 (54) 2.1.1数据接收 (55) 2.1.2数据过滤 (56) 2.1.3数据去重 (57) 2.1.4数据报告 (58) 2.2数据文本处理 (58) 2.2.1自动分词 (58) 2.2.2关键词提取 (59) 2.2.3文本摘要 (60) 2.2.4命名实体识别 (60)
2.2.8短语检索 (63) 2.2.9MD5值计算 (64) 2.2.10文本内容抽取 (65) 2.3数据入库 (65) 3海量数据存储检索系统实施方案 (68) 3.1存储平台特点 (68) 3.2大数据存储总体架构 (72) 3.3数据存储 (75) 3.3.1易扩展性 (75) 3.3.2大规模稀疏数据存储 (75) 3.3.3海量数据压缩、集成和持久化 (76) 3.3.4共享存储和分布式并行处理 (76) 3.3.5数据访问高效 (76) 3.3.6大流量支持 (77) 3.3.7多源数据存储 (78) 3.3.8数据校验 (78) 3.3.9API及可视化管理 (79) 3.4数据索引 (83) 3.4.1灵活的切词方式 (83) 3.4.2多种索引方式 (83) 3.4.3索引智能合并 (84) 3.4.4索引自检与容错 (84) 3.5检索功能 (84) 3.5.1多库联合检索 (84) 3.5.2中英文检索 (85) 3.5.3多种检索方式 (89) 3.5.4检索结果统计 (101) 3.6性能指标 (103)