周淳：DM针对大数据量环境下分析型应用的支持方案v2.0
大数据标准化白皮书
DTCC2014：不只是事务处理——DM7的跨界应用与改进实战-达梦-周淳_IT168文库
源， 导致日常业务响应时间延长
DM7通过具有负载均衡效果的读写分解集群降低每节点负载，提升并发处理能 力，并降低核算业务对日常业务的影响
部署方案
目前已上线4个局 应用服务器： 8台应用服务器集群
数据库：一主两备
同步备机 主机
异步备机
读写分离集群原理
驱动程序改造
•写事务分发给主节点 • 读事务分发给从节点 •主备数据冗余，基于日志同步
MPP EP3
T1 2b
MPP EP4
T1 3c
MPP EP5
T1 5e
……
寻径
减少服务器CPU、网络 资源消耗 服务器端并行，提供多个工 作线程执行数据读取与写入 • 快速装载技术：非常规 Insert方式，Undo、 Redo日志生成优化
Hale Waihona Puke 并行数据加载6f 4d 1a
2b 3c 5e
达梦快速装载工具
DM7 MVCC Tech DM7 TID LOCK Tech
事务处理案例
省地县一体化调度运行管理系统
财务共享服务平台
• 高并发：在线6000用户 • 读多写少：60%读，40%写 • 日常财务费控业务+周期性集中分析业务
中铁建
中铁建财务共享服务平台
项目简介：下属20多个工程局的财务部 门信息系统整合，形成集中式管理。 基于DM7.0读写分离集群，替换上一 代系统的Oracle（部分使用Oracle单节 点，部分使用Oracle RAC）
行存储引擎
列存储引擎
案例分享
事务处理 • 一体化调度运行管理系统——国家电网某省电力公司 • 财务共享服务平台——中国铁建 分析应用 • 话单综合分析系统——某运营商 混合负载 • 数字证书综合统计查询系统——公安部
数据分析应用效果提升方案
数据分析应用效果提升方案在当今数字化时代，数据已成为企业决策的重要依据。
然而，许多企业在数据分析应用方面仍面临着诸多挑战，如数据质量不高、分析方法不当、结果应用不足等，导致数据分析的效果未能充分发挥。
为了提升数据分析应用效果，我们需要从多个方面入手，制定一套全面的提升方案。
一、明确数据分析目标首先，企业需要明确数据分析的目标。
这是提升数据分析应用效果的基础。
目标应与企业的战略规划和业务需求紧密结合，例如，是为了提高生产效率、降低成本、优化客户体验还是开拓新市场。
明确的目标能够为数据分析工作指明方向，避免无目的的数据分析和资源浪费。
例如，一家电商企业的目标可能是通过分析用户购买行为，提高客户的复购率；一家制造企业的目标可能是通过分析生产流程数据，降低产品的次品率。
二、优化数据收集与整理1、确保数据的准确性和完整性数据的质量是数据分析的关键。
企业应建立完善的数据收集机制，确保收集到的数据准确、完整、及时。
同时，要对数据进行定期审核和验证，及时发现并纠正错误数据。
2、统一数据格式和标准不同部门和系统可能会产生格式和标准不一致的数据，这会给数据分析带来困难。
企业应制定统一的数据格式和标准，规范数据的采集、存储和传输。
3、数据清洗与预处理在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗和预处理，去除重复数据、缺失值和异常值等，以提高数据的质量和可用性。
三、提升数据分析能力1、选择合适的分析方法和工具根据数据分析的目标和数据特点，选择合适的分析方法和工具。
常见的分析方法包括描述性统计分析、回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等；工具包括 Excel、SPSS、Python 等。
2、培养数据分析人才企业应重视数据分析人才的培养和引进，通过内部培训、外部课程和实践项目等方式，提高员工的数据分析能力和业务理解能力。
3、建立数据分析团队组建专业的数据分析团队，负责数据的收集、整理、分析和报告。
团队成员应具备不同的专业背景和技能，如统计学、数学、计算机科学和业务领域知识等，以实现优势互补。
《5.1 走近数据分析》作业设计方案-高中信息技术教科版19必修1
《走近数据分析》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本次作业旨在帮助学生了解数据分析的基本概念和工具，培养他们的数据处理能力和问题解决能力。
通过实践操作，学生将能够掌握如何使用Excel进行数据分析和处理，并能够理解数据分析在现实生活中的应用。
二、作业内容1. 任务一：数据收集与整理学生需要从网上收集一个关于学生兴趣爱好的数据集，并使用Excel进行整理和初步分析。
要求他们将数据集中的各个字段进行分类和排序，并尝试找出其中的规律和趋势。
2. 任务二：数据分析学生需要使用Excel中的各种数据分析工具，如数据透视表、图表、趋势线等，对数据进行深入的分析和解读。
要求他们能够理解数据之间的关系，并能够根据数据提出一些问题和解决方案。
3. 任务三：数据可视化学生需要使用Excel中的图表功能，将分析结果以可视化的形式呈现出来。
要求他们能够选择合适的图表类型，并能够解释图表中的数据含义。
三、作业要求1. 学生需要独立完成作业，不得抄袭和作弊。
2. 作业中需要使用Excel软件，学生需要提前安装并熟悉该软件。
3. 作业完成后，学生需要提交一份报告，包括数据收集和分析的过程、结果以及结论。
4. 报告字数不少于XX字，图表不少于XX个。
四、作业评价1. 评价标准：学生作业的完成情况、数据分析的准确性和深度、图表的可视化效果等。
2. 评价方式：教师评分和同学互评相结合。
教师根据学生的作业报告和成果进行评价，同时邀请其他同学进行互评，以促进交流和学习。
五、作业反馈1. 学生反馈：学生可以通过网络平台或电子邮件向教师反馈作业中遇到的问题和困难，教师将及时给予指导和帮助。
同时，学生也可以对作业内容和难度提出建议，以便教师不断改进和完善作业设计方案。
2. 教师反馈：教师将根据学生的作业完成情况、问题和困难，以及建议，给出反馈和指导。
对于普遍存在的问题和困难，教师将在下次课堂上进行讲解和解答；对于个别学生的问题和建议，教师将给予针对性的指导和帮助。
大数据分析平台的数据可视化技术及应用案例
大数据分析平台的数据可视化技术及应用案例随着各行业数据的快速增长和数字化转型的推进，大数据分析平台成为企业获取洞察力和决策支持的重要工具。
在大数据分析平台中，数据可视化技术扮演着关键的角色，通过将庞大复杂的数据转化为直观、易于理解的可视化图表和仪表盘，帮助用户快速发现数据背后的规律和趋势。
本文将介绍大数据分析平台的数据可视化技术及一些应用案例。
一、数据可视化技术1. 图表和仪表盘设计在数据可视化中，图表和仪表盘是最常见的展示形式。
图表可以采用条形图、折线图、饼图、散点图等形式，通过图形、颜色和尺寸等元素展示数据的关系和趋势；而仪表盘则可以通过仪表盘图、表格、指针、指示灯等元素展示关键性能指标和数据动态。
2.互动式可视化互动式可视化使用户得以更深入地探索数据。
通过添加过滤器、下拉菜单、滑块等交互元素，用户可以根据自己的需要选择感兴趣的数据、纬度和指标，实时查看图表变化；或者通过点击、悬停等方式获取详细信息。
3.信息图表设计信息图表是一种将数据可视化与信息设计相结合的形式，旨在用简洁直观的方式传达复杂的信息。
通过视觉元素的摆放、比例的运用以及文字和图形的配合，信息图表可以有效传达数据的故事和主题，使观众更容易理解并记住数据。
二、数据可视化应用案例1.金融行业在金融行业，数据可视化被广泛运用于风险管理、投资决策和市场分析等领域。
通过仪表盘和图表，分析师可以实时监控市场走势、分析投资组合的风险和回报，并做出相应决策。
例如，一家银行可以利用数据可视化技术将来自不同渠道的数据整合到一个仪表盘中，以更好地监控客户行为、提高销售效率和增强风险管理。
2.电商行业电商行业是大数据分析和数据可视化的典型应用场景之一。
通过数据可视化，电商企业可以实时监测销售数据、交易趋势以及用户行为，以便做出更精准的决策，优化商品推荐算法和个性化推送。
此外，电商企业还可以利用数据可视化技术分析用户反馈和产品评论，改进产品和服务质量。
3.医疗行业在医疗行业，数据可视化技术的应用可以帮助医疗机构提高医疗质量和效率。
大数据分析平台设计方案
大数据分析平台设计方案一、引言在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为各个行业中不可忽视的重要资源。
随着数据量的不断增长，传统的数据分析方法已经无法满足企业对数据深度挖掘的需求。
因此，构建一套高效、可靠的大数据分析平台迫在眉睫。
本文将重点介绍一种基于云计算、并行计算和机器学习等技术的大数据分析平台设计方案。
二、背景分析随着互联网和物联网的快速发展，海量数据持续涌现。
传统的数据分析方法，如关系型数据库和数据仓库，面临着数据量过大、处理速度慢、数据结构复杂等问题。
因此，开发一套新型的大数据分析平台，能够高效处理和分析海量数据，对于企业决策和业务优化具有重要意义。
三、设计原则1. 横向扩展性：平台应具备良好的横向扩展性，能够根据数据规模的增长进行动态的资源分配和负载均衡。
2. 高可用性和容错性：平台应具备高可用性和容错性，能够保证数据分析的稳定运行，避免单点故障。
3. 高性能：平台应具备高性能的数据处理和计算能力，以实现实时、快速的数据分析与挖掘。
4. 灵活的数据模型：平台应支持多种数据模型，如关系型数据、非关系型数据和图数据等，以满足不同业务需求。
四、系统架构基于上述的设计原则，我们提出以下大数据分析平台的系统架构：1. 数据收集与预处理数据收集和预处理是大数据分析的首要环节。
在该阶段，数据可以通过各种方式进行采集，如日志记录、传感器数据等。
然后对采集到的数据进行清洗、过滤和转换，并对数据进行初步的统计分析，以便后续的深入挖掘。
2. 分布式存储与管理在大数据分析平台中，分布式存储系统是核心基础设施之一。
我们可以选择使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）或类似的开源分布式存储系统。
通过数据切分、冗余备份和分布式管理，来确保数据的可靠存储和高效访问。
3. 数据处理与计算数据处理与计算模块是大数据分析平台的核心功能之一。
这里我们可以采用并行计算框架，如Apache Spark或Hadoop MapReduce，以实现分布式的数据处理和计算。
2023年度南京继续教育公需课-知识更新工程专题
2023年度南京继续教育公需课-知识更新工程专题()不属于Ceph分布式存储方法。
A.对象存储B.块设备存储C.图片存储D.文件存储答案：C()不属于常用的启发式方法。
A.分类分层选择B.逐步向前选择C.逐步向后删除D.决策树归纳答案：B()不属于基于外界环境因素的纯电动汽车能耗。
A.环境因素维度B.交通条件维度C.速度维度D.天气温度维度答案：B()不属于数据规范化的方法。
A.最小—最大规范化B.z_score规范化C.平均值定规范化D.小数定标规范化答案：C()不属于数值归约的方法。
A.特征归约B.样本归约C.样本值归约D.特征值归约答案：C()常年开展电动汽车需求的相应试点，通过电动汽车充电电量的转移来降低夏季负荷高峰的压力。
A.北京B.河北C.浙江D.上海答案：C()成为自动驾驶的最大瓶颈。
A.计算模型B.传感器C.操作系统D.芯片答案：B()的特来电，电动汽车充电运营商在它的园区，开展了分布式微电网的一些工作。
A.青岛B.济南C.潍坊D.威海答案：A()的主要原理是实时获取前方弯道相关信息，结合车辆自身参数，得到安全通过弯道的车速，并根据车辆实际状态进行预警与控制。
A.弯道安全限速系统B.多车协同换道系统C.车路交互式行车安全控制系统D.行人及非机动车预警系统答案：C()分布式存储技术的平台属性是闭源。
A.CephB.GFSC.HDFSD.Swift答案：B()启动了虚拟电厂的方案，通过调度整合，让电动汽车作为一个用户侧的主体去参与到虚拟电厂的工作中去。
A.华东B.华南C.华北D.华中答案：C()是车联网不包含的。
A.端系统B.边系统C.管系统D.云系统答案：C()是车辆大数据准确、有效应用的必要条件。
A.数据的一致性B.数据的标准化C.数据的可视化D.数据的预处理答案：B()是端系统不完善的地方。
A.多局限于OBD，极少数切入CAN总线B.一般借助移动互联网、WIFC.蓝牙等，未建立专用体系D.云端应用单一，远未形成服务体系E.以上全是答案：D()是对大量的数据进行有效的集成，面向主题组织数据，按照多维数据模型，对数据进行多维多层次的分析。
大数据可视化分析平台数据分析和挖掘整体解决方案
大数据可视化分析平台数据分析和挖掘整体解决方案xx年xx月xx日contents •引言•大数据可视化分析平台架构•数据分析方法论•数据可视化技术•应用案例研究•结论目录01引言当今企业需要处理海量、多样化、快速变化的数据，这些数据蕴含着丰富的信息和商业价值。
传统数据处理方法无法满足现代企业的数据处理需求，需要采用更加高效、智能的方法。
大数据可视化分析平台能够提供强大的数据处理、分析和挖掘能力，帮助企业更好地利用数据，提高决策效率和竞争力。
背景和目的定义和理解它能够实现对海量、多样化、快速变化的数据进行高效、智能的处理、分析和挖掘，并将结果以直观、可视化的方式呈现给用户。
大数据可视化分析平台是一种基于先进的大数据处理技术和数据可视化技术的综合解决方案。
大数据可视化分析平台具有高度的可扩展性和灵活性，可以根据不同企业的需求进行定制和扩展。
解决方案范围和应用领域•大数据可视化分析平台适用于各种行业和领域，如金融、医疗、教育、零售、制造业等。
•它可以应用于以下方面•战略决策支持•市场分析•客户行为分析•运营优化•产品设计和优化02大数据可视化分析平台架构架构概述分布式架构采用Hadoop、Spark等分布式技术，可处理大规模、多样性、实时数据。
模块化设计将平台划分为数据源、数据处理、数据存储、可视化分析等多个模块，方便扩展和维护。
可扩展性支持多元数据源、多维分析、实时流处理等功能扩展。
数据源和数据集成数据源支持多种数据源，如文件、数据库、API等，可自定义数据源扩展。
数据集成支持批量和实时数据集成，支持结构化和非结构化数据集成。
数据清洗去除重复、错误、不完整数据，提高数据质量。
010203数据存储和处理数据存储使用分布式文件系统（如HDFS）存储数据，可实现数据备份、容灾和恢复。
数据处理支持批处理、实时流处理、机器学习等多种数据处理方式。
数据转换支持数据格式转换、数据清洗、数据聚合等多种数据处理操作。
大数据分析平台的设计与实现方案
大数据分析平台的设计与实现方案一、引言大数据分析平台是一个基于大数据技术的系统，它能够收集、存储、处理和分析大量的数据，提供深入洞察和决策支持。
随着数据的快速增长和多样化，构建一个高效、可扩展的大数据分析平台成为了企业获得竞争优势的关键。
本文将分享一个设计和实现大数据分析平台的方案。
二、需求分析1. 数据收集与存储：平台需要能够从多个数据源收集数据，并进行存储。
数据源包括数据库、日志、传感器等。
2. 数据预处理：对原始数据进行清洗、筛选、聚合等预处理操作，以提高后续分析的准确性和效率。
3. 数据分析与挖掘：平台需要提供可靠的算法和工具，以支持各种分析任务，如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
4. 数据可视化：平台需要能够将分析结果以图表、报表等形式进行可视化展示，便于用户理解和决策。
5. 平台管理和安全性：平台应该具备可扩展性和高可用性，并提供安全的数据访问和权限控制机制。
三、系统架构设计基于以上需求，我们设计了一个大数据分析平台的架构，该架构包含以下组件：1. 数据收集与存储：使用分布式文件系统，如Hadoop HDFS，来存储海量的原始数据。
同时，我们可以使用Apache Kafka等消息队列系统进行数据的实时收集和流式处理。
2. 数据预处理：我们使用Apache Spark进行数据的清洗、筛选、聚合等预处理操作。
Spark具有高效的内存计算和分布式计算能力，能够快速处理大规模数据。
3. 数据分析与挖掘：我们使用Python编程语言和常用的数据科学库，如Pandas、NumPy和Scikit-learn等，进行数据分析和挖掘。
另外，我们还可以使用Apache Hadoop和Apache Hive等工具进行更复杂的分析任务。
4. 数据可视化：我们使用常见的数据可视化工具，如Tableau、Power BI和Matplotlib等，将分析结果以图表、报表等形式进行可视化展示。
同时，我们还可以使用Web前端技术，如HTML、CSS和JavaScript，开发交互式的数据可视化界面。
大数据可视化数据治理技术解决方案
要点二
数据整合解决方案
建立统一的数据管理平台，实现数据的集中存储、管理和 整合。同时，采用ETL（Extract, Transform, Load）等工 具，实现数据的抽取、转换和加载，将不同来源的数据整 合到一起，形成统一的数据视图。
数据安全挑战与解决方案
数据安全挑战
大数据环境下，数据的安全保护至关重要， 如何确保数据不被泄露、损坏和篡改成为一 大挑战。
电商行业大数据可视化数据治理案例
总结词
电商行业通过大数据可视化数据治理技术，能够更好 地了解消费者需求、优化产品推荐和提升营销效果， 增强电商平台的竞争力。
详细描述
在电商行业大数据可视化数据治理案例中，通过对电 商数据的收集、整合和标准化，实现数据的可视化展 示。这有助于电商平台更好地了解消费者购物行为、 偏好和需求，优化产品推荐和个性化营销策略。同时 ，也有助于电商平台提升用户体验、增强品牌影响力 和提高市场竞争力。
政府决策
政府机构可以利用大数据可视化来提高决策的科 学性和透明度。
ABCD
科学研究
在科研领域，大数据可视化可以帮助科学家更好 地理解复杂的数据和现象。
媒体报道
媒体可以利用大数据可视化来呈现复杂的数据和 趋势，提高报道的可读性和影响力。
02
数据治理技术
数据治理的定义与重要性
数据治理的定义
数据治理是对数据资产进行管理和控制的框架，确保数据的准确性、可靠性、安全性及一致性。
特点
数据量大、速度快、类型多样、价值 密度低、真实性难以保证。
大数据可视化的念
定义
大数据可视化是指通过图形化手段，将大数据呈现出来，帮助人们理解和分析数据。
目的
提高数据洞察力、增强数据可读性和易用性。
智慧校园大数据可视化分析平台建设方案
01
引言
项目背景
当前教育信息化发展迅速，智慧校园 建设成为趋势。
大数据技术的应用为智慧校园提供了 有力支持，可视化分析成为重要手段 。
项目意义
01
提高教育管理效率
通过大数据可视化分析，为学校 管理层提供决策支持，提高管理 效率。
02
提升教学质量
03
促进教育公平
可视化分析有助于教师更好地理 解学生需求，优化教学方法，提 高教学质量。
智慧校园大数据可视化分析平台可以应用于教育行业以外 的其他领域，如智慧城市、智慧医疗等，创造新的经济增
长点。
推广价值分析
01
可复制性强
智慧校园大数据可视化分析平台的建 设方案和经验可以广泛应用于其他学 校和教育机构，具有较强的可复制性 。
02
引领行业发展趋势
智慧校园大数据可视化分析平台是教 育信息化发展的新趋势，具有引领行 业发展的潜力。
说明界面设计的基本原则，如简洁明了、易 于操作等。
主界面布局
描述主界面的整体布局，包括各个功能模块 的位置。
交互设计
说明用户与界面之间的交互方式，如鼠标操 作、键盘快捷键等。
视觉效果优化
介绍如何通过色彩、字体、图标等元素提升 界面的视觉效果。
04
智慧校园大数据可视化分析平 台实现
数据采集与处理
数据源
系统部署方案
硬件配置
根据平台需求，选择合适的服务器、存储设备、网络设备等硬件设 施，确保系统性能和稳定性。
软件环境
安装和配置操作系统、数据库、中间件等软件环境，确保平台的正 常运行。
数据迁移与备份
在部署过程中，进行数据迁移和备份，确保数据的安全性和完整性 。
系统运维管理
大数据处理技术基础与应用读书笔记
《大数据处理技术基础与应用》读书笔记目录一、大数据处理技术概述 (2)1.1 大数据定义与特点 (3)1.2 大数据处理技术重要性 (4)二、大数据处理架构 (5)2.1 分布式计算框架 (6)2.2 数据存储与管理 (8)2.3 数据处理与分析流程 (10)三、大数据处理关键技术 (10)3.1 数据存储技术 (12)3.2 数据处理技术 (13)3.3 数据分析技术 (15)3.3.1 统计学方法 (16)3.3.2 机器学习算法 (17)四、大数据应用场景 (18)4.1 互联网行业 (19)4.2 金融行业 (20)4.3 医疗行业 (22)五、大数据处理技术的发展趋势 (23)5.1 技术创新 (25)5.2 行业应用拓展 (26)六、大数据处理技术的挑战与未来 (27)6.1 技术挑战 (28)6.2 人才培养与挑战 (29)七、总结与展望 (30)7.1 本书内容总结 (32)7.2 对未来大数据处理技术的展望 (33)一、大数据处理技术概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经渗透到各行各业，成为现代社会不可或缺的重要资源。
大数据处理技术作为应对海量数据挑战的核心技术，其重要性日益凸显。
在阅读《大数据处理技术基础与应用》我对大数据处理技术有了更深入的了解。
大数据处理技术概述部分，主要介绍了大数据的基本概念、特征以及处理技术的演进和发展趋势。
大数据概念：大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大、复杂的数据集。
这些数据集规模巨大，处理和分析难度大，但对数据的挖掘和利用具有极高的价值。
大数据特征：大数据的四大特征为数据量大、类型多样、处理速度快和价值密度低。
随着物联网、社交媒体、云计算和移动设备的普及，大数据的类型和规模不断扩展，处理速度要求也越来越高。
大数据处理技术演进：大数据处理技术的演进经历了批处理、流处理、图处理等多个阶段。
随着技术的发展，大数据处理正在向实时、在线、智能的方向发展。
数据分析应用场景扩展规划
数据分析应用场景扩展规划在当今数字化的时代，数据已经成为企业和组织决策的重要依据。
数据分析作为挖掘数据价值的关键手段，其应用场景正不断扩展和深化。
本文将探讨数据分析应用场景的扩展规划，以帮助企业和组织更好地利用数据资源，提升竞争力。
一、当前数据分析应用场景的现状目前，数据分析在许多领域已经得到了广泛的应用。
在市场营销方面，通过对消费者行为数据的分析，企业能够精准定位目标客户，制定个性化的营销策略，提高营销效果。
在供应链管理中，数据分析可以优化库存管理，降低成本，提高供应链的效率和灵活性。
在人力资源领域，利用数据分析可以评估员工绩效，预测人才需求，为招聘和培训提供决策支持。
然而，尽管数据分析已经取得了一定的成果，但仍存在一些局限性。
例如，许多企业的数据收集和整合不够完善，导致数据质量不高，影响分析结果的准确性。
此外，数据分析的应用场景还相对较为集中，在一些新兴领域和业务环节的应用仍有待开发。
二、数据分析应用场景扩展的方向1、医疗健康领域随着医疗信息化的发展，医疗数据呈现爆炸式增长。
数据分析可以应用于疾病预测、医疗资源优化配置、药物研发等方面。
通过分析患者的病历、基因数据等，提前预测疾病的发生风险，为预防和治疗提供依据。
同时，对医疗机构的运营数据进行分析，能够优化医疗资源的分配，提高医疗服务的效率和质量。
2、智能交通领域在交通领域，数据分析可以改善交通拥堵状况，提高交通安全水平。
通过收集和分析交通流量、路况、车辆信息等数据，实现智能交通信号控制，优化道路规划，为出行者提供实时的交通信息和最佳的出行路线。
3、环境保护领域利用数据分析监测环境质量，预测环境变化趋势。
例如，分析大气、水质、土壤等环境数据，评估污染状况，制定针对性的环保措施。
同时，对能源消耗数据进行分析，推动节能减排，促进可持续发展。
4、金融领域的风险管理在金融行业，数据分析在信用评估、市场风险预测、反欺诈等方面具有重要作用。
通过分析客户的信用记录、交易行为等数据，更准确地评估信用风险，降低不良贷款率。
大数据分析与可视化
大数据分析与可视化“数据就是新油”，这是近年来流传颇广的一句话。
随着人类社会的进步，人们依赖于数据的程度越来越高，这也促使着大数据技术的不断发展和完善。
在众多大数据技术中，大数据分析与可视化是其中非常重要的一部分。
一、大数据分析的意义大数据是指数据量巨大、类型繁多的数据集合，利用现代信息技术对这些数据进行收集和分析可以发现新的商业机会、提高管理效率等。
大数据分析的意义在于，通过对大量数据的挖掘、分析和整合，找出其中潜藏的价值信息，及时为政府和企业决策提供科学依据，为社会、职能单位、企事业单位提供更精细化的服务。
二、大数据分析的技术手段大数据分析的技术手段主要包括数据清洗、数据存储、数据处理、数据挖掘、机器学习等。
其中最为重要的一环就是数据挖掘，即从数据集中自动或半自动提取有用信息的过程。
通过数据挖掘可以识别出其中的模式、关联性和规律，寻找数据背后的故事。
大数据分析实现的方法有多种，包括关联分析、分类与聚类、预测分析、序列挖掘、文本挖掘等。
三、可视化是大数据分析的加强器可视化是指通过图形呈现使数据更加直观、直接地展示，帮助人们更好地理解数据背后的信息和规律。
可视化作为大数据分析的一个加强器，可以让决策者更好地把握和理解数据。
通过图表、流程图、热力图等多种形式的图示化呈现，使数据更加直观和易于理解，极大地提高了决策者的判断和决策效率。
四、大数据分析与可视化在各个领域的应用大数据分析与可视化的应用范围非常广泛，覆盖了政府、企业、科研机构等多个领域。
其中，政府和企业是大数据分析和可视化的最大应用场景。
在政府方面，政府各部分门通过大数据分析和可视化来解决人口、资源、社会保障等课题，提高决策效率。
在企业方面，大数据分析和可视化可帮助企业进行市场调研、销售预测、客户需求分析等，提高企业业绩。
五、大数据分析与可视化的未来大数据分析和可视化的未来是非常光明的。
可以预见，在人工智能、物联网技术不断发展下，大数据分析和可视化的应用将会更加广泛，分析的深度和范围也会更加深入。
葡萄城WynBI数据分析(一)2024
葡萄城WynBI数据分析（一）引言概述：葡萄城WynBI数据分析是一种用于解析和探索大规模数据集的工具。
该工具集成了数据处理、可视化和建模功能，能够帮助用户从数据中发现有意义的信息和趋势。
本文将详细介绍葡萄城WynBI数据分析的五个主要功能点，包括数据导入与清洗、数据可视化、数据建模、数据挖掘以及数据分析报告生成。
正文内容：1. 数据导入与清洗- 支持多种数据源导入，包括数据库、Excel、文本文件等。
- 提供数据清洗功能，包括数据去重、缺失值处理、异常值检测等。
- 支持自定义数据转换和格式化，以适应分析需求。
2. 数据可视化- 提供丰富的图表类型，包括折线图、柱状图、饼图等，可满足不同数据类型的可视化需求。
- 支持交互式图表，用户可以通过悬停、点击等方式进行数据探索和交互。
- 提供自定义图表样式和布局，使用户能够自由定制图表展示。
3. 数据建模- 支持常见的数据建模方法，如线性回归、逻辑回归、决策树等。
- 提供模型评估和优化功能，帮助用户选择最优的数据模型。
- 支持模型训练和预测，用户可以根据数据集训练模型并应用于新数据。
4. 数据挖掘- 提供多种数据挖掘算法，如关联规则、聚类分析、异常检测等。
- 支持特征选择和数据规约，以提取出最具价值的数据特征。
- 提供数据挖掘结果可视化和解释，帮助用户理解数据挖掘过程和结果。
5. 数据分析报告生成- 提供报告模板和自定义报告功能，用户可根据需要生成各类数据分析报告。
- 支持报告导出为PDF、Word、PPT等格式，以方便与他人共享和展示。
- 提供交互式报告功能，用户可以在报告中进行数据探索和交互操作。
总结：葡萄城WynBI数据分析是一款功能强大的数据分析工具，它集成了数据导入与清洗、数据可视化、数据建模、数据挖掘以及数据分析报告生成等五大模块。
通过使用这些功能，用户可以轻松地从大规模数据集中挖掘有价值的信息和趋势，并生成清晰、易懂的数据分析报告。
葡萄城WynBI数据分析为企业决策提供了重要的支持和参考。
大数据可视化平台数据治理方案
大数据可视化平台数据治理方案随着大数据时代的到来，越来越多的组织和企业开始关注数据的价值，并将其视为一项重要的战略资源。
大数据可视化平台的出现，为组织和企业提供了更好地理解和利用数据的方式。
然而，为了确保可视化平台的数据质量、数据安全和数据一致性，数据治理是必不可少的。
数据治理是一种管理和控制数据的方法，以确保数据的可靠性、一致性、完整性和安全性。
下面将详细介绍大数据可视化平台的数据治理方案。
1.数据质量管理：数据质量是数据治理的核心问题。
为了确保可视化平台上的数据质量，应制定数据质量评估和监控机制。
这包括数据清洗、数据标准化和数据集成等步骤，以确保数据的准确性和一致性。
2.数据安全控制：由于大数据可视化平台涉及到大量的敏感数据，因此数据安全是至关重要的。
应采取适当的安全措施，包括访问控制、数据加密、数据备份和灾备等，以确保数据的机密性、完整性和可用性。
3.数据治理流程：在大数据可视化平台上，应建立适当的数据治理流程。
这包括数据采集、数据清洗、数据集成以及数据发布等环节。
通过规范化的流程，可以确保数据的准确性和一致性，并提高数据处理的效率和可靠性。
4.数据规范和元数据管理：为了确保数据的一致性和可理解性，应制定数据规范和元数据管理策略。
数据规范包括数据命名规则、数据格式规范等，而元数据管理则包括数据定义、数据依赖关系等。
通过规范化的数据表示和管理，可以提高数据的共享和重用性。
5.数据治理团队：为了有效地实施数据治理，应建立专门的数据治理团队。
该团队由数据管理员、数据质量专家、安全专家和业务人员组成，负责制定和执行数据治理策略，并解决数据治理过程中的问题和挑战。
6.数据治理文化建设：数据治理不仅仅是一种技术手段，更是一种组织文化。
为了确保数据治理的成功，组织应倡导数据驱动的决策文化，并确保各级管理人员和员工对数据治理的重要性和价值有充分的认识和支持。
以上是大数据可视化平台的数据治理方案，通过实施这些方案，可以有效地管理和控制可视化平台上的数据质量、数据安全和数据一致性，提高数据的利用价值和决策效果。
混合MapReduce环境下大数据划分的查询优化
混合MapReduce环境下大数据划分的查询优化李伏;朱青【期刊名称】《计算机科学与探索》【年(卷),期】2012(006)010【摘要】在MapReduce与数据库的混合架构中,数据划分是影响查询性能的重要因素.对于开销最大的连接和聚集操作,采用混合MapReduce的方式实现,需要大规模数据的跨结点传输,网络传输和I/O开销巨大.为了减少传输的数据量,并提高连接操作的查询效率,提出了划分建议器模型.实现了MapReduce和数据库混合架构上的划分建议器,并计算划分代价,生成最优的数据划分方案,提高了系统效率.为了减少查询时间,依据划分建议器模型,提出了基于代价优先的生成策略和空间搜索算法,减少了划分建议器生成最优方案的时间.通过实验验证了划分建议器的有效性,使系统的整体查询代价最小,显著提高了系统性能.%Data partition is the important factor with influencing query performance in hybrid architecture of integrating MapReduce and database. For Join and Group operations with larger query cost, they are implemented in need of expensive cost of network transmission and I/O in hybrid MapReduce system because of large-scale data transmission across the nodes. In order to reduce data transmission and improve operation efficiency of Join query, this paper puts forward partition recommender. Firstly, it proposes and realizes the partition recommender for hybrid architecture, which calculates the query cost to generate the optimal partition solution and improve the efficiency of the system. Secondly, it proposes a priority-based generation strategyand a space-pruning search algorithm to decrease calculating time of the optimal partition solution. Finally, the experiments verify effectively the partition recommender, which makes query cost minimum and improves query performance of hybrid MapReduce architecture.【总页数】11页(P877-887)【作者】李伏;朱青【作者单位】中国人民大学信息学院计算机系,北京100872;中国人民大学信息学院计算机系,北京100872【正文语种】中文【中图分类】TP392【相关文献】1.大数据环境下基于MapReduce和并行数据库的混合模式探究 [J], 门威;王辉2.大数据环境下数据的查询优化研究 [J], 卫长安3.大数据环境下MapReduce准入控制的设计与实现 [J], 李亚如;刘建华4.大数据环境下基于 MapReduce 的网络舆情热点发现 [J], 王书梦;吴晓松5.大数据环境下基于Hbase的分布式查询优化研究 [J], 杜晓东因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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• 批量读：预处理 • 支持垂直分区和水平分区
提高并发度
• 支持并行插入的物理数据存储 • 并行备份和恢复 • 分区技术及相应的并行查询操作符号
DTCC2011
典型场景一：大结果集
• 场景描述
DTCC2011
– 某表T，31个字段，48亿条记录 – 随机基于某字段筛选：SELECT * FROM T WHERE FLD1=753 – 查询符合条件的结果集达到千万条记录
DTCC2011
• 筛选字段由用户随机定义，因此无法使用索引 • 一般会得到千万级别的结果集
– 大量的多表连接查询
• 数据装载性能
• 初始入库48亿条，近1T：限48小时，相当于3万条/s • 后续每3天入库一次，9亿条，168G，限10小时内完成
DTCC2011
挑战-核心是性能
DTCC2011 原有产品难以支持分析型应用
• 类似思路：中间结果重用
– 一个复杂查询在一条sql语句中使用多次的情况 – 将复杂查询提取，并将结果缓存，多次使用
DTCC2011 批量表达式计算
for (i = 0; i < n; i++) { r = (int64)opr1[i] + opr2; if (r != (int)r) return EC_DATA_OVERFLOW; res[i] } = (int)r;
生成特定计 划，减少执 行流程
ID进行排序，单趟扫描20 万个ID并进行更新
性能提升100倍以上，控制在2秒以内
批量技术-LIKE谓词
• select count(*) from orders where o_comment not like '%special%requests%‘
DBMS ‘O’ 11g: 3.3 DBMS ‘S’ 2005: 10 DM7: 0.4
FILTER
1 1 1 …
每个操作符一次只处理一 行记录 控制权需要反复传递
SCAN
DTCC2011 向量式的数据传递
PROJECT 减少控制权限的反复传递 提升CPU的有效利用率 FILTER
1 1 2 2 … …
便于表达式批量计算
N N
… … … …
SCAN
批量技术-数据入库
DTCC2011
• 第一步过滤的筛选条件不确定 • 试错式的查询分析过程，成功后固化，一般包含20多个步骤 • 大规模的连接查询、子查询、联合查询、数据分组与排序、临 时结果集与临时表等 • 复杂SQL不多，但IO非常大
– 日常数据维护
• 手工修改记录内容 • 批量删除 • 定期维护
案例需求
• 关键在查询性能
– 第一个过滤步骤
• 列存储优缺点
– 大幅提升扫描性能 – 适合批量装载与删除 – 不适合频繁的插入、删除和更新
• 融合列存储和行存储
– 提供按列存储选项 – 结合分区技术 – 同时适应OLAP和OLTP应用需求
I/O效率
• 行存储优化
–简化物理记录格式 –字段物理次序与逻辑次序分离
DTCC2011
• 多buffer类型
500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 w_id = 0 w_id = 1 w_id = 2 w_id = 3 w_id = 4 w_id = 5 w_id = 6 124 167 432 400 300 238 200
• 等高直方图：不同值较多
4050 4002 4000 3950 3950 3900 3850 3800 3888 3960 3990
2.35
2.01 5.45 2.23 0.46
Q19
Q20 Q21 Q22
1.92
0.78 2.2 0.24
9.06
9.23 48.88 0.34
5.62
>100 33.01 >100
4.17
0.79 5.49 1.16
优化器-分析器流程
SQL脚本
DTCC2011
语法分析
语法树
语义分析
SFW结构
关系代数变换
对于性能的理解
应用系统的 设计
优化器
DTCC2011
I/O效率
综合性能
表达式计算
并发/并行
数据/控制权 传递
数据控制权传递-批量技术 DTCC2011
– 向量数据处理 – 在数据泵一次传送一批数据 – 减少控制转移的CPU损耗； – 有利于批量的表达式计算
DTCC2011 传统的数据传递
PROJECT 一次只传递一条记录
• • • • • • •
虚拟机支持批量计算指令 一次计算一批数据 利用CPU的CACHE 利用CPU的SIMD特性 避免传统DBMS的函数反复调用代价 接近于C的效率 比一次一行模式快10-100倍以上
DTCC2011 批量尺寸对性能的影响
• SF=1, TPCH Q1
• BDTA_SIZE: 可配 置的批量大小参数 • 增大BDTA_SIZE 可以有效的提高执 行效率
5
持续的技术积累 5.6引入物理操作符,虚拟机 6.0引入高级特性和oracle 兼容特性
4
DM7
2011
DM6
对DM4-DM6的技 术总结
3
DM5.6
2
2009
DM4
1
2007
2004
DM1-DM3
融合列存储与行 存储 基于向量数据的 执行内核 原生的MVCC OLAP应用的支 持
19882003
• 分析
– – – – SQL语句非常简单，没有更优的等效语句 结果集筛选条件不确定，无法使用索引 服务器内存为32G，在扫描的过程中必然出现页面淘汰 由于基础数据量大，因此即使命中率不高（0.2%）， 也会生成960万条记录的结果集
典型场景一：大结果集
DTCC2011
从3个方向入手，提升全表扫描的IO效率 • 批量技术 • 降低结果集处理的时间消耗 • 调整数据页读取策略
DTCC2011
• 以常规数据为主，主要为数值、字符串、 时间类型 • 日增长数据量为约56G，3亿条元组 • 当前数据量3TB • 最大单表为计费表，目前约150亿条记录 • 数据保存20年后归档为历史数据 • 在线数据规模将超过400TB
典型业务流程
– 源数据清洗入库 – 分析统计型查询
DTCC2011
DTCC2011
orders : 1,500,000记录 cpu 2.2G,多次执行
DTCC2011 表达式计算-表达式结果重用
• 一个表达式出现多次
– Select sum(2 * c1), sum(3 * (2 * c1)) from t
• 只计算一次，结果缓存
– v1 = 2 * c1； – Select sum(v1), sum(3 * v1) from t
0.19 9.30
0.80 4.61 2.72
0.14 2.
Q18
1.03
1.27
8.94
9.21
>100
22.01
1.80
2.90
Q7
Q8 Q9 Q10 Q11
1.61
2.3 3 1.36 0.19
11.73
0.28 1.61 9.16 44.67
19.54
2.97 18.01 5.83 0.55
• 考虑三个因素 • A.确定的连接次序 • B.确定的卡特兰2叉树形状 • C.是否下放过滤条件 • 采用临时结果减少重复计算 • 代价模型基本覆盖所有情况 • 对连接表的个数非常多的情况,特殊处理
查询优化：统计信息
DTCC2011
• 记录数据分布情况，用于精确行数估计， 特别是数据分布不规则的情况，对基数及 代价计算有重大影响 • 频率直方图：不同值较少
DTCC2011
千兆交换机
数据汇总 文本 文本 数据 数据 源 源 文本 数据 源 Excel 数据 源
数据清洗与入 库
数据库 服务器 P550 Cpu x 4 Mem 32GB
应用服务 器 P550 Cpu x 4 Mem 32GB
4GB光
线通
16 X 1TB SAS RAID 5
道
案例简介-数据
关系树
代价优化
优化了的关系树
物理计划生成
执行计划
智能优化器
• 基于多趟分析的代价优化器
• 语义分析、代价优化过程分离
DTCC2011
• 灵活的计划变换控制
• 基于时间单位(ms)的代价计算
• 解决统计信息的使用性问题
• 增加频率直方图
• 增加高度直方图的桶数
查询优化：关系变换
• SFW结构转换为关系树
– 效果
• 快速返回部分结果集，提高用户体验 • 避免自动返回所有结果集，降低服务器资源消耗
典型场景一：大结果集
• 调整数据读取策略
DTCC2011
– 数据页（page）是数据读写的单位 – 优化前的全表扫描：按页读取，每次IO只扫描 一个页 – 优化后：一次扫描多个页，减少IO数量 – 测试：经过优化后，磁盘的吞吐量提升1倍
• • • • • • • 只支持行式存储 查询优化器比较简陋 虚拟机实现不尽合理 物理存储设计有待优化 日志系统过于复杂 不能充分利用多机资源提升性能 数据分片技术不完善
于2009年开始新一代产品DM7的研制
DTCC2011 DM系统研制历程
实验室原型 技术积累阶段 实现各类标准 稳定性及功能 与开源系 统有差距
典型场景二：大表连接
• 场景描述
DTCC2011
– 表T1，31个字段，5000W条记录，数据类型包括int、 varchar、datetime、Dec；表T2,15个字段，500W条记录， 数据类型包括varchar、datetime、Dec； – SELECT , T2.TITLE FROM PERSON.PERSON T1, RESOURCES.EMPLOYEE T2 WHERE T1.PERSONID = T2.PERSONID AND T1.SEX = 'M'; – 连接查询字段由最终用户临时指定，表上未建索引 – 结果集不大，但查询表数据量大，连接查询响应时间陡增