大数据模型构建平台介绍v1.0图
大数据资料之Kylin
尚硅谷大数据技术之Kylin(作者：尚硅谷大数据研发部)版本：V1.0第1章概述1.1 Kylin定义Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay开发并贡献至开源社区。
它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
1.2 Kylin特点Kylin的主要特点包括支持SQL接口、支持超大规模数据集、亚秒级响应、可伸缩性、高吞吐率、BI工具集成等。
1）标准SQL接口：Kylin是以标准的SQL作为对外服务的接口。
2）支持超大数据集：Kylin对于大数据的支撑能力可能是目前所有技术中最为领先的。
早在2015年eBay的生产环境中就能支持百亿记录的秒级查询，之后在移动的应用场景中又有了千亿记录秒级查询的案例。
3）亚秒级响应：Kylin拥有优异的查询相应速度，这点得益于预计算，很多复杂的计算，比如连接、聚合，在离线的预计算过程中就已经完成，这大大降低了查询时刻所需的计算量，提高了响应速度。
4）可伸缩性和高吞吐率：单节点Kylin可实现每秒70个查询，还可以搭建Kylin的集群。
5）BI工具集成Kylin可以与现有的BI工具集成，具体包括如下内容。
ODBC：与Tableau、Excel、PowerBI等工具集成JDBC：与Saiku、BIRT等Java工具集成RestAPI：与JavaScript、Web网页集成Kylin开发团队还贡献了Zepplin的插件，也可以使用Zepplin来访问Kylin服务。
1.3 Kylin 架构Web APP REST APIBI Tools JDBC/ODBCSQLSQLHadoop Hive Kafka RDBMS数据源HBaseOLAP Cube数据存储Start Schema DataKey Value DataREST Server(REST 服务层)Query Engine(查询引擎层)Routing(路由层)Metadata(元数据)Cube Build Engine(Cube 构建引擎)Kylin 架构Kylin 架构1）REST ServerREST Server 是一套面向应用程序开发的入口点，旨在实现针对Kylin 平台的应用开发工作。
大数据分析平台总体架构方案ppt课件
议程
1
3 4 5
大数据分析平台总体架构
用户
数 IT人员 据
管Байду номын сангаас
内部用户
外部用户 访问 层
控 平 台数据
标 准
流 实时数 历史数 程 据查询 据查询 调
内部管理分析
度 平台流程
应用集市数据区
大数据分析平台总体架构——流程调度层归档数据 处理流程
数据归档的对象包括业务系统数据文 件、贴源数据区数据、主题数据区数 据、大数据区数据和集市数据区数据
数据按照生命周期规划存储到归档区 Hadoop集群，归档后原数据区删除此 数据
整个处理流程由流程调度层部署的自 定义开发WorkFlow组件调度运行
数据内容 主要用途
临时数据区
业务系统前日增量数据 缓存数据，支持后续ELT数据处理
数据模型 保留周期
贴源数据模型 保存最近7天数据
贴源数据区
业务系统前日快照数据和一段时间的流水数据 数据标准化，为后续主题模型、集市和沙盘演
练提供数据
贴源数据模型 不保存历史
用户
贴源数据区和主题数据区批量作业访问
智慧金融： 金融集团大数据分析平台总体架 构方案
议程
2 3 4 5
金融集团管理分析类应用建设现状基本分析
基本的现状
商城已建立面向整个零售业 务的数据仓库，整合了前台 业务运营数据和后台管理数 据，建立了面向零售的管理 分析应用；
金融集团已开展供应链金融 、人人贷和保理等多种业务 ，积累了一定量的业务数据 ，同时业务人员也从客户管 理、风险评级和经营规模预 测等方面，提出了大量分析 预测需求；
大数据 分析大数据 大数据分析模型构建
数据采集
日志、web、温度、图像、音频、视频、温度、湿度、光感、力学、 距离
数据存储
Mysql、Hive、Hbase、MongoDB
Car 情报局
任务2 构建数据分析模型
1 厘清数据分析过程
• 数据处理及清洗
目的：
一致性、有效性
数据错误类型：
内容缺失、数据格式问题、数据重复、数据不准确、数据不完整、数 据不一致等
Car 情报局
任务2 构建数据分析模型
（1）理解机器学习的几个概念
• 深度学习
Car 情报局
深度学习是指机器学习中的一类函数，通常指的是多层神经网络。 很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识 数 据 的 大 数 据 集 。 常 用 的 算 法 有 ： 受 限 波 尔 兹 曼 机 （ Restricted Boltzmann Machine， RBN）、Deep Belief Networks（DBN）、 卷积网络（Convolutional Network）、堆栈式自动编码器（Stacked Auto-encoders）。
任务2 构建数据分析模型
（1）理解机器学习的几个概念
• 机器学习
机器学习（Machine Learning）是一门讨论各式各样的适用于不同 领域问题的函数形式，以及如何使用数据有效地获取函数参数具体值 的一门学科。而从方法论的角度看，机器学习是计算机基于数据构建 概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的学科。
任务2 构建数据分析模型
（2）机器学习模型的建立过程
1 模型选择 2 模型训练 3 模型预测
Car 情报局
任务2 构建数据分析模型
（2）机器学习模型的建立过程-模型选择Car 情报局
三维空间信息共享平台产品介绍全版V1.0
支持多时序存储。
构建开放式空间基础信息平台，实现传统空间基础信息共享方式的根本改
变； 建立健全空间基础数据更新机制、共享标准体系和政策制度体系。
4.3 系统特性
采用J2EE体 系作为应用 实现的规范
J2EE 提供了一个企业级的计 算模型和运行环境用于开发 和部署多层体系结构的应用
提供空间数据加工、集成、 管理、发布及应用全流程平 台产品
三维空间信息共享平台 产品详细介绍
目 录
产品简介 典型案例 产品架构
技术参数 产品特性
产品功能
1 产品简介
研发背景
产品定位
1.1 研发背景
社会步入信息时代，信息资源的整合和应用已经成为推 动社会经济发展的一个重要驱动因素。 同时，随着各部门信息化水平的提高，以及对业务更精 细和科学的管理需求，传统的二维手段在很多方面已经不能 满足业务和决策需要。
三维空间 数据库服务器
应用服务器 WEB服务器
C/S模式
B/S模式
Internet Internet
三维空间数据库管理、 数据处理/图形工作站
三维浏览、业务应用、 运维支撑系统
物理结构设计的思路是：三维数据管理系统采用C/S架构，三维 空间信息共享服务系统、三维空间信息展示系统及运维支撑等系统采 用B/S模式。
2 产品架构
系统架构
系统拓扑
数据流程
2.1 系统架构
基于北京灵图软件技术有限公司自主研发的VRMap三维地理 信息系统平台软件，灵图三维空间信息共享平台主要由五部分组成： 三维数据管理系统 三维空间信息共享服务系统 二次开发接口 三维空间信息展示系统 运维支撑系统
如何构建智能化的大数据分析平台
如何构建智能化的大数据分析平台在当今信息化的社会中，大数据的应用越来越广泛。
如何有效地分析大数据，让数据发挥更大的价值，成为了当前最热门的话题。
为此，构建一套可靠的大数据分析平台成为了非常重要的任务。
本文将从三个方面来探讨如何构建智能化的大数据分析平台。
一、数据的采集与预处理任何一套大数据分析平台的关键，都在于其数据的来源和数据处理的可靠性。
数据采集的准确性对后续的分析决策影响重大，因此，需选择具有良好品质的数据源。
同时，在考虑数据源的同时，采集的数据安全性也是不可忽略的。
对于数据的预处理，应当以“清洗—转换—集成”为基本流程。
即在采集数据后经过清洗，将数据转换成企业需要的数据格式，再将多个源的数据集成，确保处理后的数据具有数据质量、数据速度和数据一致性。
二、数据分析大数据分析一般分为三类：描述性分析、诊断性分析和预测性分析。
因此，大数据分析平台需要支持三类分析，而且每类分析又希望得到不同的分析结果。
描述性分析是通过对比和对数据的汇总和分组，来解释数据的意义。
与此相反，诊断性分析则探测之间的关联和问题的本质原因。
在这种情况下，分析师可以利用对原因的认知，提出创新的问题解决方案。
预测性分析是分析未来情况的预测，通常这种分析方式非常脆弱，需要足够的数据来支持此类分析。
三、智能化的分析决策一旦高质量数据被准确分析和解读，它就可以帮助企业做出明智的决策，有益于商业成功。
如何构建智能化的大数据分析平台，让数据自动分析和处理显得非常重要。
这一过程需要进行机器学习分析以及数据挖掘，可以帮助识别数据的模式，从而提高数据决策质量。
除了机器学习，自然语言处理（NLP）技术也应用于智能化分析系统中。
这个技术可以在分析过程中理解和解释自然语言中的数据和文本，并根据用户需求自动生成分析报告。
总之，智能化大数据分析平台是一个集成全球领先的分析工具的解决方案。
它为企业提供了精确、一致性和细致的数据，同时也为企业提供了基于数据的预测和实时化的分析。
大数据平台设计方案
（3）数据查询：使用Hive进行大数据查询。
（4）数据挖掘：采用机器学习算法库，如TensorFlow、PyTorch等。
（5）数据可视化：使用ECharts、Tableau等工具实现数据可视化。
四、数据安全与合规性
1.数据安全：采用物理安全、网络安全、数据加密、访问控制等技术手段，确保数据安全。
第2篇
大数据平台设计方案
一、引言
在信息技术迅猛发展的当下，大数据已成为企业竞争力的重要组成部分。为了高效利用数据资源，提升决策质量，降低运营成本，本公司决定构建一套先进的大数据平台。本方案旨在提供一份详尽、合规的大数据平台设计方案，以支撑企业未来发展需求。
二、项目目标
1.构建统一、高效的数据资源中心，实现数据的集中管理和有效利用。
-数据处理：采用Spark分布式计算框架，实现快速、高效的数据处理。
-数据查询：使用Hive进行大数据查询，满足复杂查询需求。
-数据挖掘：集成TensorFlow、PyTorch等机器学习算法库，实现数据挖掘和分析。
-数据可视化：运用ECharts、Tableau等工具，实现数据可视化展示。
四、数据安全与合规性
（2）数据存储层：采用分布式存储技术，实现海量数据的存储和管理。
（3）数据处理层：对数据进行清洗、转换、整合等处理，提高数据质量。
（4）数据服务层：提供数据查询、分析、可视化等服务，满足业务部门需求。
（5）应用层：基于数据服务层提供的接口，开发各类应用，为决策层和业务部门提供支持。
2.技术选型
（1）数据存储：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行海量数据存储。
-数据存储层：采用分布式存储技术，实现大数据的高效存储和管理。
华为FusionInsight解决方案介绍
海量数据从哪里来－机器
Boeing：飞机每 个引擎3分钟产生 1TB数据，波音 787 6小时飞行产 生240TB数据
CERN： LHC对撞 产生1PB/s的数据 SKA：2015年存 储需要1EB
云化IDC建设 催生了数据大集中
Facebook：每天 产生50TB的日志 数据，衍生分析 数据超过100TB
obsolete before plateau
50%的企业已经投资和使用大数据，33%的企业正在规划如何利用大数据，我们看到大数据领域的持续投资，大数据即将步入成熟发展阶段
跨过概念，进入实践，空间迅猛发展
5
大数据已经在领先企业获得落地，并产生效果
互联网
金融 运营商 零售
Google大脑
VISA信用卡可疑交易
Activity Streams Internet TV NFC Payment Private Cloud Computing Augmented Reality Cloud Computing Media Tablet Virtual Assistants In-Memory Database Management Systems Gesture Recognition Machine-to-Machine Communication Services Mesh Networks:Sensor
2013
密合作，最大限度地促进增长和利益，减少风险
•八国集团发布了《G8开放数据宪章》，提出要加快推动数据开放和利用。
•欧盟力推《数据价值链战略计划》，用大数据改造传统治理模式，降低公共部门成本，并促进经济增长和就业增长
•G8：
•英国政府发布《英国数据能力发展战略规划》，旨在利用数据产生商业价值、提振经济增长，承诺2015年之前 开放交通、天气、医疗方面的核心数据库。 •安倍内阁正式公布新IT战略《创建最尖端IT国家宣言》，以开放大数据为核心的IT国家战略 •2015年3月的两会上，李克强总理明确表态，政府应该尽量的公开非涉密的数据，以便利用这些数 据更好的服务社会，也为政府决策和监管服务。
《大数据平台简介》课件
B
C
D
可扩展性强
大数据平台采用分布式架构，可以根据业 务需求进行横向和纵向的扩展，满足企业 不断增长的数据处理需求。
数据整合能力强
大数据平台能够整合不同来源、不同格式 的数据，实现数据的统一管理和分析。
挑战分析
数据安全风险高
随着数据量的增长，数据安 全问题也日益突出，如何保 障数据的安全和隐私成为大 数据平台面临的重要挑战。
定义
大数据平台是一个集数据存储、处理、分 析和管理于一体的综合性系统，旨在高效 处理大规模数据集，挖掘其潜在价值。
高效性
具备高性能的数据处理能力，能够快速处 理和分析大规模数据。
可靠性
提供数据备份、恢复和容错机制，确保数 据安全可靠。
扩展性
具备水平扩展和垂直扩展能力，可根据业 务需求灵活增加计算和存储资源。
大数据平台的应用场景
数据分析与挖掘
对海量数据进行深入分析和挖掘，发现 潜在规律和趋势，为企业决策提供支持
。
数据科学与机器学习
利用大数据平台进行数据建模、特征 工程、模型训练和评估等，支持机器
学习和人工智能应用。
数据仓库与报表
构建企业级数据仓库，提供标准化的 报表和查询服务，满足企业日常运营 和管理的需求。
05
CATALOGUE
大数据平台案例分析
案例一：某电商的大数据平台建设
总结词
该电商企业通过大数据平台建设，实现 了精准营销、个性化推荐和供应链优化 。
VS
详细描述
该电商企业利用大数据技术，收集并分析 用户行为、购买历史、浏览记录等数据， 实现了个性化推荐和精准营销。同时，通 过大数据分析，优化了供应链管理，降低 了库存成本，提高了运营效率。
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的基础支撑环境，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的融合数据资源视角，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的综合情况，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，结合政务大数据的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、旅游等重点行业的数据综合分析，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、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。
将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。
包括数据交换、共享和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的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。
不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。
存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。
3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。
随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的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的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的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。
大数据服务共享平台设计建设方案课件
数据存储与管理功能实现
数据存储：根 据数据类型与 需求选择合适 的数据库与存
储技术
01
数据管理：提 供数据备份、 恢复、版本控 制等功能，保 障数据安全与
企业领域：支 持市场分析、 产品设计、客 户关系管理等
应用
科研领域：支 持数据挖掘、 模型构建、研 究报告撰写等
应用
社会领域：支 持公益活动策 划、资源配置 优化、公信力 提升等应用
平台发展建议与策略
政策支持：
完善大数
01
据服务共
享平台的
政策体系，
推动平台
健康发展
市场推广：
加强平台
03
宣传与推
广，提高
平台知名
度与影响
力
技术创新：
采用新技
术、新方
02
法，提高
平台处理
能力与安
合作全共性赢：
与政府、
企业、研
究机构等
04
多方合作，
共同推动
大数据服
务共享平
台的发展
谢谢观看
小无名 Docs
分布式计算框 架：如
Hadoop、 Spark、Flink 等，用于大数 据处理与分析
01
机器学习框架： 如
TensorFlow、 PyTorch、 Scikit-learn
等，用于数据 挖掘与模型训
练
02
数据可视化工 具：如
Tableau、 PowerBI、 matplotlib等， 用于数据可视
如何构建科研管理的大数据平台和数据仓库？
如何构建科研管理的大数据平台和数据仓库？引言随着科研项目规模的扩大和数据量的增多，构建科研管理的大数据平台和数据仓库的需求日益迫切。
本文将介绍如何构建一个高效的科研管理平台以及数据仓库，以提高科研项目管理的效率和数据分析的能力。
步骤步骤一：需求分析首先，我们需要明确科研项目的需求。
在构建科研管理的大数据平台和数据仓库之前，我们需要对科研项目的数据流程、数据类型以及数据分析需求进行全面的分析和把握。
步骤二：设计数据模型在明确需求之后，我们需要设计合适的数据模型。
数据模型是科研管理平台和数据仓库的基础，它决定了数据的组织方式和存储结构。
根据需求分析的结果，我们可以设计出适合科研管理的数据模型，包括实体关系图、属性定义和数据流程图等。
步骤三：选择合适的技术工具在构建科研管理的大数据平台和数据仓库时，选择合适的技术工具非常重要。
根据数据规模、数据类型和数据需求等因素，我们可以选择不同的工具和技术，如Hadoop、Spark、SQL数据库等。
步骤四：实现数据采集和清洗采集和清洗是构建科研管理的大数据平台和数据仓库的重要环节。
在数据采集阶段，我们可以使用网络爬虫和传感器等技术手段来获取科研数据；在数据清洗阶段，我们需要处理数据中的噪声、缺失值和重复值等问题，以确保数据的质量。
步骤五：建立数据仓库建立数据仓库是构建科研管理的大数据平台的关键步骤。
数据仓库是一个多维数据库，它存储了科研项目的各种数据，并提供了强大的查询和分析功能。
我们可以使用传统的关系型数据库或者面向列的数据库等技术来建立数据仓库。
步骤六：开发数据分析工具在数据仓库建立之后，我们可以开发各种数据分析工具，如数据可视化工具、机器学习算法等，以提高科研数据的分析和挖掘能力。
这将为科研项目提供更多的决策支持和价值。
步骤七：进行性能调优和安全保护最后，在构建科研管理的大数据平台和数据仓库的过程中，我们需要进行性能调优和安全保护。
通过合理的索引设计、数据分区和集群配置等措施，我们可以提高数据访问的效率和响应速度；同时，我们还需要加强数据的安全性，采取措施防止数据泄露和非法访问。
工业互联网平台技术及常见应用场景-以海尔卡奥斯平台为例
工业互联网平台技术及常见应用场景2020年8月工业互联网概述1工业互联网平台技术2Contents目录卡奥斯数据治理3卡奥斯科学家工作台4应用案例501工业互联网概述工业互联网是新一代网络信息技术与制造业深度融合的产物，是实现产业数字化、网络化、智能化发展的重要基础设施，通过人、机、物的全面互联，全要素、全产业链、全价值链的全面连接，推动形成全新的生产制造和服务体系，是经济转型升级的关键依托、重要途径、全新生态。
工业互联网是什么？工业互联网体系架构2.0包括产业层、商业层、应用层、能力层4个层次，其中1个宏观视角；3个微观视角工业互联网的总体业务视图02工业互联网平台技术API-Gateway开放平台AB C D E FG H I J KSaaS通用功能PaaS云管平台算法模型库微服务治理开发者中心工业机理模型SaaS场景能力算法模型库大数据BI工具工业机理模型KAI机器学习CH平台核心能力海尔行业能力SaaS提质增效SaaS应用创新SaaS资源配置海尔七大节点能力NIAASIOT家电农业模具教育机械能源服装建陶房车大健康电子交通好品海智智慧城市化工定制PBEDSaaS通用公共能力FA微服务治理I开发者平台JL大数据BI工具M AI工具LM标识解析区块链N M标识解析o区块链OCR NP Q R 计算网络数据库S计量计费T日志告警U消息通知QR TS UV W IoT云设备管理边缘计算X加密芯片Y智能网关V X£Z终端设备Z工业协议YGPAASG QR TS UPAPAAS+大数据+AI安全防护层£数字孪生WSAAS€COSMO Store€企业/个人/开发者/政府门户平台架构云计算AI 应用AI 应用控制中心云端边端云端边端视频上传模型识别视频上传下发模型识别监控边缘计算带宽浪费延迟过高云端成本高昂隐私问题无法解决云计算1.0边缘计算3.0边缘计算2.0边端云端管理端（私有）进程进程进程进程边端云端管理端（私有）容器容器容器容器边端云端管理端（公有K8S ）容器容器容器容器标准化：边缘能力：成本：标准化：边缘能力：成本：标准化：边缘能力：成本：COSMO 边缘计算平台边端云端管理端（K8S ）数据清洗数据分析业务应用Ai 应用COSMO IoT➢原生集成COSMO IoT 平台➢基于K8S 技术，管理更高效➢边缘能力更强大，可将任何容器应用在边缘端运行起来➢接入成本低，充分利用现有资源，平台仅收取服务费➢繁荣的边缘应用市场，丰富的系统应用与第三方应用，支撑客户多样的需求COSMO 边缘计算平台边缘节点业务应用数据库➢边缘侧执行，实现产品实时预测，提升检测效率➢边云协同，实现AI 模型云端下发，节点状态统一监控➢局域网内可执行，减少数据上云基于机器视觉的质检方案，通过云端下发分析模型应用与边缘实时决策的结合，实现自动视觉检测，提升产品质量工业生产线海尔云边缘计算边云数据协同图片大数据Ai 模型边缘计算应用场景-工业视觉建设背景①政策背景——顶层设计需求根据国家《工业互联网发展行动计划（2018-2020）》，明确提出“标识解析体系构建行动”的发展目标为“2020年建成5个左右标识解析国家顶级节点，形成10个以上公共标识解析服务节点，标识注册量超过20亿”。
大数据平台简介 ppt课件
HDFS的基本结构之 DataNode 39
Datanode一般是一个节点一 个，负责所在物理节点的存储 管理，是文件系统中真正存储 数据的地方 一个文件被分成一个或多个数 据块，这些块存储在一组 Datanode上 Datanode负责处理文件系统 客户端的读写请求。 在Namenode的指挥下进行 block的创建、删除和复制 周期性的向Namenode汇报 其存储的数据块信息
14zookeeper分布式协调服务15sqoophadoop与关系数据库间的数据同步工具16flume分布式日志采集工具17amarihadoop集群安装部署监控工具1819大数据领域的三驾马车clouderahortonworksmapr20clouderadistributionhadoopcdh21hortonworksdataplatformhdp22maprconvergeddataplatform23hadoop主流厂商比较开源开源架构创新完全开源收取服务费工具不开源收取license费用重构了底层内核收取license费用24云服务集团软件集团浪潮大数据平台产品hdp云海insighthdindatahd2526相关背景资料hadoop
并发写入、文 件随机修改
不支持多用户对同一文件进行操作，而且写操作只 能在文件末尾完成，即追加操作。
HDFS现在遇到的主要问题 33
分布后的文件系统有个无法回避的 问题，因为文件不在一个磁盘导致 读取访问操作的延时，这个是 HDFS现在遇到的主要问题
HDFS 调优是使用时最 应该注意的。
现阶段，HDFS的配置是按照高数据吞吐量优化的，可能会以高时 间延时为代价。但万幸的是，HDFS是具有很高弹性，可以针对具 体应用再优化。
智慧文旅大数据模型清单
智慧文旅大数据模型清单1.智慧文旅大数据模型建设思路智慧文旅大数据建设按照“集约化建设、协同化治理、智能化决策、多元化应用”的总体思路，充分发挥新一代信息技术，整合加快推进文旅产业数据资源的梳理、汇聚与叠加应用，构建全域文旅大数据应用体系，与城市智慧治理体系相融合，服务政务决策、涉旅工作、旅游产业发展、旅游服务。
强化文旅行业数据挖掘和分析应用，积极提升市智慧治理中心旅游大数据集成应用平台在城市智慧旅游运行风险监测、综合分析研判等方面的治理能力，确保实现旅游行业全天候在线监测、分析预测、应急指挥等要求。
以互联网+监管为驱动，以物联网、云计算为支撑，以文旅行业市场信息资源、业务系统、硬件设备、范围环境等要素为数据源泉，汇集核心算法，充分运用聚合机器学习技术，形成数据智能及应用群体智能，服务于文旅行业的开放性生态体系，开展包括旅游综合增长趋势分析、出入境旅游市场分析、游客分析、每日客流量小时分析、区县接待排名分析、游客画像分析、舆情监测词云、旅游交通占比分析、景区实时热力分析、游客偏好分析、游客关注度分析、旅游团队分析、安全检查分析等大数据可视化分析模型的开发建设工作。
通过市旅游局内部和外部数据的整合，采集和沉淀旅游数据，在此基础上进行旅游运行分析，集成旅游宣传营销子平台、旅游市场信用子平台、执法双随机抽查系统、移动执法升级子平台等应用系统，构建旅游数据中心大数据集成应用平台。
包括应急监管、预警预测、产业分析、游客服务四方面内容。
2.智慧文旅大数据模型应用1）面向政府：通过“数据融合分析应用开发”建设工作，借助信息化技术手段，运用大数据分析、深度挖掘，为各级领导科学决策提供有力的数据支撑和依据。
2）面向全域游客：游客通过平台了解和掌握全域精准信息，包括出游出行、景区、交通、天气、住宿和美食等信息，同时通过在线咨询、评价、投诉，实现公众监督。
3）面向旅游产业：全域旅游企业能够通过平台，实时掌握旅游经营信息，通过旅游数据的发布，获得旅游产品、配套、行业趋势等应用支撑，为其商业活动提供数据支撑。