大数据离线计算平台介绍
大数据管理平台产品介绍
大数据管理平台产品介绍一、概述在当今数据驱动的商业环境中，企业和组织需要一个强大的大数据管理平台来收集、存储、处理和分析海量的数据。
我们的大数据管理平台提供了一系列强大的工具和服务，旨在帮助用户从复杂的数据中提取有价值的信息，以支持决策制定、优化运营和创新服务。
二、核心功能数据集成•数据采集：支持多种来源的数据接入，包括社交媒体、交易系统、物联网设备等。
•数据清洗：强大的数据预处理功能，可以去除冗余数据、纠正错误并标准化格式。
数据存储•分布式存储：采用可扩展的分布式存储系统，确保数据的安全性和高可用性。
•高效索引：为快速查询性能建立索引，提高数据检索效率。
数据处理•实时处理：支持实时数据处理和流分析，以便迅速响应业务需求。
•批量处理：高效的批量数据处理能力，适用于大规模的数据分析工作。
数据分析•高级分析：集成了机器学习、数据挖掘和统计模型，支持预测分析和模式识别。
•可视化工具：提供丰富的数据可视化工具，帮助用户直观理解数据分析结果。
数据安全与治理•访问控制：多级访问控制确保数据安全，防止未授权访问。
•数据质量管理：内置数据质量监控机制，确保数据的准确性和一致性。
三、技术架构云原生架构•多云支持：可在多个云平台上运行，包括公有云、私有云和混合云。
•容器化：利用容器技术实现服务的微服务化，易于部署和扩展。
可扩展性•动态伸缩：根据工作负载自动调整资源，优化性能和成本。
•多租户架构：支持多租户，满足不同客户的隔离需求。
四、应用场景•商业智能：为商业智能提供数据支持，揭示消费者行为和市场趋势。
•风险管理：通过分析历史数据，预测潜在风险并制定相应策略。
•客户洞察：深入理解客户需求，提升客户满意度和忠诚度。
•产品开发：利用用户反馈和市场数据，指导新产品的研发。
五、总结我们的大数据管理平台是为满足现代企业的数据分析和业务智能需求而设计的。
它不仅提供了强大的数据处理能力，还确保了数据的安全性和完整性。
通过使用我们的平台，企业可以释放数据的全部潜力，推动数据驱动的决策，从而在竞争激烈的市场中保持领先。
大数据处理平台(完整版)
动态位置信息
位置数据规范化
更多…
热点分析
号码信息 用户信息 业务位置信息 更多信息
输出
标准的位置应用
基础统计分析 用户分类 更多…
谢谢！
对系统资源消耗严重。
数据采集面临巨大压力
接口单元名称
类别 数据量（天）
网络数据类信令
Gb/Gn接口 1.65T/Day
用户动态呼叫、短信、位置、 切换、开关机行为信息
A接口
3.3T/Day
WAP日志
WAP网关 300G/Day
…
…
…
1 运营商大数据背景 2 大数据平台介绍
3 应用案例
大数据平台规划
聚类
分类
信息统计
4
日志 汇总
用户 行为
网站
分类
访问 内容 主题
访搜问 索 关键 字
基础分 析能力
文本挖掘
数据挖掘
HIVE
HADOOP平台
云ETL 管理 应用 开发 应用 监控 应用 调度
M/R
ETL-基于流程的ETL工具
1. 云ETL基于Oozie工作流，提供ETL任务编排、任务调度、任务监控等功能。 2. 管理与监控提供平台应用层自管理能力，包含数据质量管理、安全管理、告警管理、日志管理、系统
设计更好的流量套餐、 终端和互联网业务
为用户精确地进行推荐， 及时地进行服务
更多…
用户的行为是什么
都是哪些用户在使用移 动互联网，都有什么样 的特征？ 都在干什么？ 行为模式如何？ 占用了多少资源或流量？ 对网络影响如何？ 如何牵引用户行为改变 对网络的影响？
实 现
互联网内容分析基础服务
输出
互联网内容抓取
大数据平台简介
大数据平台的出现背景
数据量的爆炸式增
长
随着互联网、物联网、移动设备 等技术的快速发展，数据量呈指 数级增长，传统的数据处理方式 难以应对。
处理和分析需求的
提升
企业和组织对数据处理和分析的 需求日益提升，要求更高效、更 精准地处理和分析数据。
技术进步的推动
云计算、分布式计算、存储技术 等技术的进步为大数据平台的出 现提供了技术支撑。
全性和隐私保护。
02
国内外知名大数据平台 概览
阿里指数
总结词
综合商业数据平台
详细描述
阿里指数是阿里巴巴集团推出的一个综合商业数据平台，提供市场趋势、行业洞察、消费者研究等多方面的数据 服务。该平台整合了阿里巴巴集团旗下多个电商平台的交易数据、用户行为数据和行业报告等信息，帮助企业和 商家了解市场动态、竞争态势和消费者需求。
技术创新与人才培养
持续技术创新
关注大数据技术的最新发展动态，不断引入新技术和方法，提升 平台的技术水平和处理能力。
人才培养与团队建设
加强大数据领域的人才培养和团队建设，提高团队的技术水平和 创新能力。
学术交流与合作
积极参与学术交流和合作，推动大数据技术的深入研究和发展。
跨界融合与产业升级
跨界合作与资源整合
易观智库
总结词
互联网产业研究机构
详细描述
易观智库是中国领先的互联网产业研究机构，致力于为政府和企业提供互联网产业趋势 分析、市场研究、竞争情报等服务。该机构通过深入研究互联网行业的发展动态、竞争
格局和商业模式，为企业战略决策提供有力支持。
03
大数据平台的功能与作 用
数据采集与整合
数据采集
大数据平台能够从各种数据源中自动 或手动采集数据，包括数据库、文件 、API等，确保数据的完整性和准确 性。
Spark介绍
Spark介绍安装在集群上的spark版本：spark-1.6.3-bin-hadoop2.6.tgz scala版本：scala-2.10.4.tgz1、spark是什么Spark，是⼀种通⽤的⼤数据计算框架，正如传统⼤数据技术Hadoop的MapReduce、 Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等。
Spark包含了⼤数据领域常见的各种计算框架，⽐如:Spark Core⽤于离线计算Spark SQL⽤于交互式查询Spark Streaming⽤于实时流式计算Spark MLlib⽤于机器学习Spark GraphX⽤于图计算Spark主要⽤于⼤数据的计算，⽽Hadoop以后主要⽤于⼤数据的存储（⽐如HDFS、 Hive、 HBase等），以及资源调度（ Yarn）Spark+Hadoop的组合，是未来⼤数据领域最热门的组合，也是最有前景的组合！2、spark介绍Spark，是⼀种"One Stack to rule them all"的⼤数据计算框架，期望使⽤⼀个技术堆栈就完美地解决⼤数据领域的各种计算任务。
Apache官⽅，对Spark的定义就是：通⽤的⼤数据快速处理引擎。
Spark使⽤Spark RDD、 Spark SQL、 Spark Streaming、 MLlib、 GraphX成功解决了⼤数据领域中，离线批处理、交互式查询、实时流计算、机器学习与图计算等最重要的任务和问题。
Spark除了⼀站式的特点之外，另外⼀个最重要的特点，就是基于内存进⾏计算，从⽽让它的速度可以达到MapReduce、 Hive的数倍甚⾄数⼗倍！现在已经有很多⼤公司正在⽣产环境下深度地使⽤Spark作为⼤数据的计算框架，包括 eBay、 Yahoo!、 BAT、⽹易、京东、华为、⼤众点评、优酷⼟⾖、搜狗等等。
Spark同时也获得了多个世界顶级IT⼚商的⽀持，包括IBM、 Intel等。
大数据服务平台功能简介
大数据服务平台功能简介大数据服务平台是一个集成多种大数据技术和功能的综合性平台，旨在提供一站式解决方案来处理、存储和分析大数据。
本文介绍了大数据服务平台的主要功能，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等方面。
一、数据采集大数据服务平台提供了丰富的数据采集功能，可以从多个数据源中收集数据。
它支持结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的采集，可以通过API、数据传输工具或者直接接入数据源的方式进行数据采集。
同时，平台还提供了数据质量监控和数据清洗功能，可确保采集到的数据准确、完整、一致。
二、数据存储大数据服务平台提供了高可靠性和高扩展性的数据存储功能。
它支持将数据存储在分布式文件系统中，如Hadoop的HDFS，以及在列式数据库中，如HBase和Cassandra。
这种分布式存储方式不仅可以容纳大量数据，还可以实现数据的冗余备份，确保数据的安全性和可靠性。
三、数据处理大数据服务平台提供了数据处理的能力，可以对大规模数据进行复杂的计算和分析。
它支持批量处理和实时处理两种方式。
对于批量处理，平台提供了分布式计算框架，如Hadoop的MapReduce和Spark，可以高效地处理大量数据。
对于实时处理，平台提供了流式计算框架，如Storm和Flink，可以实时地对数据进行处理和分析。
四、数据可视化大数据服务平台提供了数据可视化的功能，可以将分析结果以图表、报表等形式展示出来。
它支持各种数据可视化工具和库，如Tableau、Power BI和D3.js，可以根据用户需求自定义可视化界面和交互方式。
通过数据可视化，用户可以更直观地理解和分析数据，发现数据中的潜在关系和趋势。
五、安全与权限管理大数据服务平台注重数据的安全性和权限管理。
它提供了身份认证和访问控制的功能，可以对不同用户和角色进行权限的划分和管理。
同时，平台还支持数据的加密、传输的安全保证，以及日志的记录和审计，保障数据的机密性、完整性和可用性。
大数据平台简介(浪潮)
2
目录
一．Hadoop生态系统 二．Hadoop主流厂商
三．HDFS
四．MapReduce
五．Hive
六．Spark
3
Hadoop生态系统
Hadoop 1.0 V 2.0
4
Hadoop生态系统
5
Ambari
（安装部署工具）
Oozie
（作业流调度系统）
Sqoop
（数据库TEL 工具）
所以可以理解为hadoop是一个框架，HDFS是hadoop中的一个部件。
HDFS背景介绍
28
随着数据量越来越大， 在一个操作系统管辖的范围存不下了， 那 么就 分配到更多的操作系统管理的磁盘中， 但是不方便管理和维 护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文 件管理系统。
分布式文件系统：一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件 系统，可以让多个机器上的多个用户分享文件和存储空间。
HBase－NoSQL数据库
10
Hive－hadoop的数据仓库
11
Pig－大规模数据分析平台
12
Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处
理的MapReduce运算。Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简单的
20
Hortonworks Data Platform (HDP)
21
MapR Converged Data Platform
22
Hadoop主流厂商比较
23
开源
开源
开源
管理 管理
完全开源 收取服务费
大数据服务平台功能简介
大数据服务平台功能简介随着科技和互联网的快速发展，大数据已经成为了各行业的重要资源和竞争力。
为了更好地利用和管理大数据，大数据服务平台应运而生。
本文将为大家介绍大数据服务平台的功能。
1. 数据采集与存储大数据服务平台具备强大的数据采集和存储能力。
通过各种数据源的接入，平台能够实时地获取和记录海量的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
同时，平台还支持数据的备份和存储，确保数据的安全性和完整性。
2. 数据清洗与预处理大数据往往来自各种不同的数据源，质量和格式各异。
为了提高数据的质量和可用性，大数据服务平台提供数据清洗和预处理的功能。
通过数据清洗和去重，平台能够过滤掉冗余和错误的数据，提高数据的准确性。
同时，平台还支持数据的格式转换和规范化，使得数据能够更好地进行分析和应用。
3. 数据分析与挖掘大数据服务平台拥有强大的数据分析和挖掘能力。
平台能够对海量的数据进行快速的处理和分析，发现数据背后的关联和规律。
通过各种算法和模型，平台可以进行数据挖掘，提取有价值的信息和知识。
这些信息和知识可以帮助企业做出更准确的决策，提高业务的效率和竞争力。
4. 数据可视化与报表生成大数据服务平台可以将数据进行可视化展示，并生成各种形式的报表和图表。
通过直观的图表和可视化效果，用户可以更好地理解和分析数据。
平台还提供灵活的报表生成功能，用户可以根据自己的需求自定义报表的格式和内容。
这些报表可以用于汇报、决策支持和业务分析等方面。
5. 数据安全与隐私保护大数据服务平台非常注重数据的安全和隐私保护。
平台通过强大的安全措施，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
同时，平台还能对敏感数据进行隐私保护，防止数据泄露和滥用。
这不仅可以维护企业的声誉和利益，也符合相关法律法规的要求。
综上所述，大数据服务平台是一个集数据采集、存储、清洗、分析、挖掘、可视化和安全保护于一体的综合性平台。
通过这些功能，平台可以帮助企业更好地利用和管理大数据，提高业务的效率和竞争力。
大数据平台功能
大数据平台功能大数据平台是指基于大数据技术构建的一种管理和分析大规模数据的系统。
它具有多种功能，以下是其中的几个重要功能。
1. 数据存储和管理：大数据平台能够高效地存储和管理大规模数据。
它可以支持多种数据存储引擎，如Hadoop Distributed File System（HDFS）、Apache Cassandra等，能够在大规模数据环境下实现高可靠性和高性能的数据存储和管理。
2. 数据集成和清洗：大数据平台可以将来自多个数据源的数据进行集成和清洗。
它可以连接各种数据源，如关系型数据库、NoSQL数据库、日志文件等，并提供数据清洗和转换的功能，确保数据的整合性和一致性。
3. 数据分析和挖掘：大数据平台提供了丰富的数据分析和挖掘功能。
它支持各种数据分析算法和工具，如数据挖掘、机器学习、统计分析等，并能够处理复杂的数据分析任务，如数据建模、预测分析、关联分析等。
4. 实时数据处理：大数据平台可以进行实时数据处理，对数据进行低延迟的处理和分析。
它支持流式数据处理技术，能够从数据源中实时提取数据，并对数据进行实时处理和分析，实现实时监控、实时预警等功能。
5. 可视化和报表：大数据平台可以将数据分析结果可视化，生成报表和图表，以便用户更直观地了解数据分析结果。
它提供了丰富的可视化工具和报表模板，能够生成各种类型的图表和报表，并支持数据的导出和共享。
6. 安全和权限管理：大数据平台具有完善的安全和权限管理机制。
它可以对数据进行加密和访问控制，确保数据的安全性和隐私性。
同时，它也提供了灵活的权限管理功能，能够对不同用户和角色进行权限设置和管理。
7. 扩展性和容错性：大数据平台具有高度的扩展性和容错性。
它可以轻松地扩展到大规模集群，通过添加更多的计算和存储节点来适应不断增长的数据量和计算需求。
同时，它也能够自动检测和处理节点故障，确保系统的稳定性和可靠性。
总体而言，大数据平台是一个功能强大的系统，能够帮助用户高效地存储、管理和分析大规模数据。
阿里云大数据产品体系介绍
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据应用场景记录 统计大规模计算GB计算复杂程度数据量TBPB网站独立数据 集市论坛小型电商小型EDW BI/DWMPP淘宝支付宝 CRMERPHPC语言识别影音识别图像识别关系网络图像比对 行为DNA刷脸精准广告大数仓消费预测征信搜索排序EB深度学习大数据产品框架应用加速器分析引擎 推荐引擎 兴趣画像分类预测规则引擎 标签管理ID-Mapping计算引擎数据加工和分析工具离线计算 流计算 数据开发 ETL 开发调度系统机器学习分析型数据库数据可视化工具数据采集CDP （离线）数据服务和应用引擎数据管理数据 地图数据 质量智能 监控阿里云大数据集成服务平台是阿里巴巴集团统一的大数据平台，提供一站式的大数据开发、管理、分析挖掘、共享交换解决方案，可用于构建PB 级别的数据仓库，实现超大规模数据集成，对数据进行资产化管理，通过对数据价值的深度挖掘，实现业务的数据化运营。
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据离线计算服务 MaxCompute离线计算流计算分析型数据库大数据计算服务(MaxCompute ，原ODPS)是由阿里巴巴自主研发的大数据产品，支持针对海量数据（结构化、非结构化）的离线存储和计算、分布式数据流处理服务，并可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务，应用于数据分析、挖掘、商业智能等领域。
存储易用安全计算●支持TB 、PB 级别数据存储 ●支持结构化、非结构化数据存储●集群规模可灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式●支持海量数据离线计算●支持分布式数据流式处理服务 ●支持SQL 、MR 、Graph(BSP)、StreamSQL 、MPI 编程框架 ●提供丰富的机器学习算法库●支持以RESTful API 、SDK 、CLT 等方式提供服务●不必关心文件存储格式以及分布式技术细节●经受了阿里巴巴实践检验●数据存储多份拷贝 ●所有计算在沙箱中运行MaxCompute 的优势和能力高效处理海量数据1、跨集群技术突破，集群规模可以根据需要灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式2、单一集群规模可以达到10000+服务器（保持80%线性扩展）3、不保证线性增长的情况下，单个集群部署可以支持100万服务器以上4、对用户数、应用数无限制，多租户支持500+部门5、100万以上作业及2万以上并发作业安全性1、所有计算在沙箱中运行2、多种权限管理方式、灵活数据访问控制策略3、数据存储多份拷贝易用性1、开箱即用2、支持SQL、MR、Graph、流计算等多种计算框架3、提供丰富的机器学习算法库4、ODPS支持完善的多租户机制，多用户可分享集群资源自主可控经过实践验证1、阿里巴巴自主研发2、整套平台经受了阿里巴巴超大规模数据应用的实践验证离线计算流计算分析型数据库离线计算流计算分析型数据库自主可控•使用Hadoop组件开发受制于开源社区，最多只能维护一个分支•开源社区组件太多，版本问题，打包问题，升级维护成本太高Hadoop核心技术架构发展缓慢•一些技术阿里要比开源社区更早实现（如分布式文件系统多master实现等）没有一个Hadoop发行版可以满足阿里巴巴的业务场景•如异地多数据中心、数据安全性等要求Hadoop社区分化严重，发展状况有隐忧当前Yahoo、Facebook等公司使用的都是自己的私有版本流计算 StreamCompute离线计算流计算分析型数据库●阿里云流计算（StreamCompute）是一个通用的流式计算平台，提供实时的流式数据分析及计算服务●整个数据处理链路是进行压缩的，链路是即时的，完全以业务为中心，数据驱动解决用户实际问题实时ETL 监控预警实时报表实时在线系统对用户行为或相关事件进行实时监测和分析，基于风控规则进行预警用户行为预警、app crash预警、服务器攻击预警数据的实时清洗、归并、结构化数仓的补充和优化实时计算相关指标反馈及时调整决策内容投放、无线智能推送、实时个性化推荐等双11、双12等活动直播大屏对外数据产品：数据魔方、生意参谋等低延时高效流数据处理，根据不同业务场景的时效性需要，从数据写入到计算出结果秒级别的延迟高可靠●底层的体系架构充分考虑了单节点失效后的故障恢复等问题，可以保证数据在处理过程中的不重不丢， Exactly-Once 语义保证●通过定期记录的checkpoint数据，自动恢复当前计算状态，保证数据计算结果的准确性可扩展计算能力和集群能力具有良好的可扩展性，用户可以通过简单的增加Worker节点数量的方式进行水平扩展，可以支持每天PB级别的数据流量开发方便●SQL支持度高：标准SQL，语义明确，门槛低，只需要关心计算逻辑，开发维护成本低●完善的元数据管理：SQL天然对元数据友好，SQL优化支持离线计算流计算分析型数据库功能特性BI分析的发展方向离线计算流计算分析型数据库分析型数据库概述离线计算流计算分析型数据库分析型数据库(Analytic DB)，是一套实时OLAP（Realtime-OLAP）系统。
顺丰-大数据平台材料-画册
顺丰大数据平台数据赋能，助力业务顺丰大数据平台Big Data Platform[BDP]应用场景顺丰大数据平台基于主流技术底层架构，是支持海量数据存储、离线/实时计算、数据分析开发的一站式大数据管理平台。
丰富而全面的组件提供完善的平台能力，可定制化构建不同领域的解决方案。
顺丰大数据平台以两种方式交付，私有云为企业提供定制开发及本地部署服务，混合云为企业提供大数据平台租用服务。
顺丰大数据平台已应用在多个领域的多家企事业单位，支持物流、商业、金融等多个行业应用，日接入数据达PB 级，数据处理量超100PB 级，经过了充分的生产测试考验，积累了丰富的商业应用案例。
稳健、安全、高性能，适用于各类高精度要求的生产场景和商业场景。
支撑5 亿个人客户、200 万企业客户的稳定运营。
顺丰大数据随时为您服务我们的优势产品架构顺丰大数据平台产品架构顺丰大数据平台是基于主流技术底层架构，支持存储海量数据，支持离线计算和实时计算的一站式大数据管理平台。
平台技术架构图主流底层基础架构，百余个专利创新，支撑海量数据存储与计算•海量数据高效分布式存储•流式计算 超高并发超大数据量实时处理•并行计算体系 千亿级数据毫秒级处理•一站式机器学习 深度学习平台创新专利软著开源基于异构数据交换平台HDEHDE 是对开源组件进行了高度定制化和适配开发而成的异构数据源同步平台，实现异构平台数据的高效整合，是通用、高效、易用的大数据同步平台。
实现异构平台数据的高效整合度慢，难以满足内外部客户需求。
2. 业务需求多：运维人员、分析人员、业务人员、管理人员对数据有再加工、深度分析、数据可视化处理等不同的需求，对数据接入、分发、再处理有较高的要求。
3. 运维要求高：实时数据处理要求高可用性，对监控需求、资源管理、异常版本回滚、可视化运维均有较高要求。
Oracle、MySQL、Hive 等多个业务系统中，大数据分析难以获取全集数据。
2. 数据按需同步：生产数据实时变化，需要根据业务需求按不同频率汇聚。
大数据服务平台功能简介
大数据服务平台功能简介随着科技的不断发展，大数据已经成为了各行各业的重要资源和支撑。
为了更好地利用和管理大数据，大数据服务平台应运而生。
大数据服务平台是一种基于云计算和大数据技术的集成平台，提供各种数据处理、存储和分析功能。
本文将介绍大数据服务平台的功能，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析。
一、数据采集大数据服务平台提供了多种数据采集方式，包括离线批量采集和实时流式采集。
离线批量采集通过定时任务或者手动调度，将源系统中的数据导入到大数据服务平台。
实时流式采集则可以通过各种数据源接入，实时获取数据并进行处理和存储。
大数据服务平台支持多种数据格式的采集，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
二、数据存储大数据服务平台提供了强大的数据存储能力，可以满足不同规模和需求的数据存储。
常见的数据存储方式包括分布式文件系统和分布式数据库。
分布式文件系统可以将数据按照分布式存储的方式进行存储，提高了数据的可靠性和可扩展性。
分布式数据库则可以将数据以表的形式进行存储，支持高并发的数据读写操作。
大数据服务平台还支持数据加密和数据备份等功能，保证数据的安全和可靠性。
三、数据处理大数据服务平台提供了强大的数据处理能力，支持各种数据处理任务的执行。
平台提供了图计算、机器学习、数据挖掘等数据处理框架和算法，用户可以根据自己的需求选择合适的算法进行数据处理。
平台还支持分布式计算，可以将任务拆分成多个子任务并行执行，提高了数据处理的效率。
此外，大数据服务平台还提供了任务调度和监控功能，方便用户管理和监控数据处理任务的执行情况。
四、数据分析大数据服务平台提供了丰富的数据分析功能，帮助用户深入挖掘数据的价值。
平台提供了多种数据可视化工具和报表生成工具，可以将数据以图表的形式展示出来，帮助用户更直观地了解数据。
平台还支持数据挖掘和机器学习算法的应用，可以根据数据进行模型训练和预测分析。
大数据服务平台还支持数据权限管理和数据分享等功能，方便用户进行数据交流和共享。
实时数仓和离线数仓的概念
实时数仓和离线数仓的概念1、数据仓库的发展趋势1.1数据仓库的趋势关于数据仓库的概念就不多介绍了。
数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的，在企业信息化的过程中，随着信息化⼯具的升级和新⼯具的应⽤，数据量变的越来越⼤，数据格式越来越多，决策要求越来越苛刻，数据仓库技术也在不停的发展。
数据仓库的趋势：实时数据仓库以满⾜实时化&⾃动化决策需求⼤数据&数据湖以⽀持⼤量&复杂数据类型1.2 数据仓库的发展数据仓库有两个环节：数据仓库的构建与数据仓库的应⽤。
早期数据仓库构建主要指的是把企业的业务数据库如 ERP、CRM、SCM 等数据按照决策分析的要求建模并汇总到数据仓库引擎中，其应⽤以报表为主，⽬的是⽀持管理层和业务⼈员决策（中长期策略型决策）。
随着业务和环境的发展，这两⽅⾯都在发⽣着剧烈变化。
随着IT技术⾛向互联⽹、移动化，数据源变得越来越丰富，在原来业务数据库的基础上出现了⾮结构化数据，⽐如⽹站 log，IoT 设备数据，APP 埋点数据等，这些数据量⽐以往结构化的数据⼤了⼏个量级，对 ETL 过程、存储都提出了更⾼的要求。
互联⽹的在线特性也将业务需求推向了实时化，随时根据当前客户⾏为⽽调整策略变得越来越常见，⽐如⼤促过程中库存管理，运营管理等（即既有中远期策略型，也有短期操作型）；同时公司业务互联⽹化之后导致同时服务的客户剧增，有些情况⼈⼯难以完全处理，这就需要机器⾃动决策，⽐如欺诈检测和⽤户审核。
总结来看，对数据仓库的需求可以抽象成两⽅⾯：实时产⽣结果、处理和保存⼤量异构数据。
2、数据仓库架构的演变从1990年 Inmon 提出数据仓库概念到今天，数仓架构经历了最初的传统数仓架构——离线数仓库——离线⼤数据架构、Lambda 架构、Kappa 架构以及 Flink 的⽕热带出的流批⼀体架构，数据架构技术不断演进，本质是在往流批⼀体的⽅向发展，让⽤户能以最⾃然、最⼩的成本完成实时计算。
Eon-Cloud大数据平台介绍
Hadoop 大数据介绍
5
HDFS集群
数据大小超过一台独立计算机存储能力时，有必要对它进行分区，并存储到多台独立的计算 机上。管理网络中多台计算机存储空间的文件系统称为分布式文件系统。
例如：客户端的一个文 件被分成5个数据块， 存储在HDFS集群 DataNode服务器上。
客户端
1 进行分片 5
167，111 143，291 172，95
文件（流数据）： 每个商品不同区域 的订单数量数据
文件中是某个电商平台，每个商品每天的订单数量，现在需要统计某段时间内，每个商品的订单总数：
输入文件数据，整理为（key，value）数据格式，Key为行的偏移量； 通过Map函数，提取出来产品编号（1至3列）和订单数量（4至6列）； 通过Sort，整理出来（key，value）每个订单的元组信息（产品编号，[订单数量，订单数量，订单数量，……]；
A’
机架1
机架2
8
Hadoop MapReduce 计算
前三位是商品编号， 后三位是订单数量
Map 映射函数 Sort Reduce 化简函数 输出
167100 143002 167011 143260 143017 172088 143012 172007
输入
（ 0，167100） （ 7，143002） （14，167011） （21，143260） （28，143017） （35，172088） （42，143012） （49，172007）
创建文件，
4
关闭文件
关闭文件
1 打开文件 4 写 2 3
写 数据块1
2
NameNode 服务器
登记，查询和管理文件 系统命名空间，记录 MetaData元数据
大数据平台描述
大数据平台在系统结构上包括数据采集系统、数据库管理系统、数据融合系统、资源服务管理系统、平台管理系统、任务调度管理系统、数据分析系统、数据可视化系统，如图所示:图：大数据平台系统结构1.1.1.1数据采集系统1）系统概述数据采集子系统通过多种方式和途径，把政府和企业各个部门的数据、物联网的数据、互联网的数据汇聚到大数据中心。
基于大容量、消息和事件的数据导入，面向不同格式的结构化、非结构化和流形式的城市数据，提供易于运营的多种数据源管理和格式转换以及原始数据的临时存储。
2）系统结构数据采集子系统通过丰富多样可供选择的采集方式，包括系统直采填写、数据导入、数据交换、网络抓取、API接口调用、感知设备对接等多种方式把政府和企业各个部门的数据汇聚到数据服务中心。
数据格式包括传统的结构化数据，或视频、录音、图片、文本等非结构化的数据，并可实现采集自动归类和预处理。
其基本原理如下图所示：图：数据采集总体架构数据采集子系统通过不同数据节点，通过数据的推拉，将政府和企业各部门的数据汇聚到数据服务中心，形成数据服务中心的基础数据资源库。
3)系统功能数据采集系统的功能包括数据源管理、指标项管理、集群管理、流程管理、流程日志、服务日志、插件管理。
(1)数据源管理：数据源管理主要解决政府各个部门、互联网爬取站点和物联网设备的数据源注册和管理，目前系统支持数据源包括：MySQL数据库、Oracle数据库、Hbase、Hive、NoSQL数据、云数据库、大文件系统、小文件系统等各种关系性数据库和非关系数据库。
数据源中存储了所有建立数据库连接的信息，就象通过指定文件名可以在文件系统中找到文件一样，通过提供正确的数据源名称，用户可以找到相应的数据库连接；能够实现多类型数据源的注册、查询和管理等功能。
(2)指标项注册：包括采集指标项注册，下发指标项注册，对需要做共享交换的数据进行登记，配置好交换数据的源和目标，这个功能就是对所有指标项做统一的管理。
pig介绍
Apache Pig简介与实践Apache Pig是一个用来分析大数据集的平台，它由两部分组成：一部分是用于表达数据分析程序的高级脚本语言，另一部分是用于评估分析程序的基本工具。
目前来看，Pig主要用于离线数据的批量处理应用场景，但是随着Pig的发展处理数据的速度会不断地提升，这可能依赖于Pig底层的执行引擎。
比如，Pig通过指定执行模式，可以使用Hadoop的MapReduce计算引擎来实现数据处理，也可以使用基于Tez的计算引擎来实现（Tez是为了绕开MapReduce多阶段Job写磁盘而设计的DAG计算引擎，性能应该比MapReduce要快），看到Pig未来的发展路线图，以后可能会基于Storm或Spark计算平台实现底层计算引擎，那样速度会有极大地提升。
Pig安装与执行Pig安装非常简单，只需要下载Pig包，然后解压缩即可：在31机子上已经下载了pig-0.12.0.tar.gzPIG配置zxp@cfs01:~> vi ./.bashrcPig的两种模式本地模式本地模式主要是基于本地文件系统，比较适合调试脚本使用。
进入本地模式执行如下命令：1 pig-x localMapReduce模式MapReduce模式基于Hadoop，数据存储在HDFS上，它基于运行于YARN 之上的MapReduce进行处理。
进入MapReduce运行模式执行如下命令：1 pig -x mapreduce一般，我们的数据都是存储在HDFS上的，使用该模式能够充分利用Hadoop集群的计算能力数据类型Pig的数据类型可以分为2类，分别为简单类型和复杂类型。
简单类型包括：int、long、float、double、chararray、bytearray、boolean、datetime、biginteger、bigdecimal。
复杂类型包括：tuple、bag、map。
这里对特别的数据类型，解释说明一下：chararray相当于字符串String；bytearray相当于字节数组；tuple是一个有序的字段的集合，可以理解为元组，例如(3090018,‘Android’, 76)；bag是tuple的集合，例如{(3090018,‘Android’, 76), (3090019, ‘iOS’, 172)}；map是键值对的集合，例如[name#Jeff Stone, age#28, healthy index#195.58]。
软件开发中的离线计算和实时计算
软件开发中的离线计算和实时计算随着科技的不断发展和应用场景的不断拓展，软件开发中的计算方式也在不断地进行优化和演进。
其中，离线计算和实时计算这两个概念被广泛应用于各种场景中。
离线计算指的是对历史数据进行处理和计算，通常是在一定时间段内进行。
这个时间段可以是几天、几周、甚至几个月。
这种计算方式的主要特点是数据量很大，需要消耗大量的计算资源，而计算结果则可以保存下来供后续分析和使用。
比如，对于一个大型电商平台来说，离线计算可以用来分析历史销售数据，了解商品的受欢迎程度，以及用户的购买习惯。
实时计算则是指在数据产生的同时进行计算和处理，即时反馈结果。
这个计算方式通常用在需要实时反馈的场景中，比如金融行业的实时风险控制，或者物流行业的实时路径规划。
实时计算的主要特点是需要在极短时间内完成计算，并在用户的眼前展示结果。
因此对计算资源和算法的要求非常高。
软件开发中的离线计算和实时计算在应用场景和计算方式上存在很大的不同，但两者却有一些共通点。
比如，两种计算方式都需要依赖于大量的数据，并需要将数据按照一定的方式进行处理和计算。
同时，离线计算和实时计算都需要选择适合的计算工具和算法，以确保计算的准确性和效率。
对于软件开发者来说，如何选择适合的计算方式是非常重要的。
一方面，离线计算和实时计算对计算资源和算法的要求不同，需要开发者有一定的算法和计算基础。
另一方面，实际应用场景中，离线计算和实时计算也需要考虑到用户体验等方面的因素。
在实际应用中，离线计算和实时计算的使用可以相互补充。
比如，一个新的电商平台在进行商品推荐时，可以通过离线计算分析历史数据，了解用户的购买偏好，然后将分析结果保存下来。
当用户进行购物时，可以通过实时计算对历史数据和实时数据进行处理，并展示用户可能感兴趣的商品。
总的来说，软件开发中的离线计算和实时计算是两种不同的计算方式，各有不同的应用场景和特点。
作为软件开发者，需要根据实际情况选择适合的计算方式，并对算法和计算工具等方面进行深入探究和了解，以确保计算的准确性和效率。
基于TDH+Hive
基于TDH+Hive构建大数据离线计算平台的方法和实现作者：王敏来源：《科技风》2021年第20期摘要：当前，传统的数据库技术及单纯基于Hadoop的分布式计算方法已无法满足离线数据和业务量的快速增长需求，运行成本大、工作效率低、用户体验差。
文章提出基于TDH+Hive的离线计算平台，采用TDH作为离线数据存储平台，并通过Azkaban任务调度工具在Hive中对数据进行相应的ETL转换，根据不同作业对实时性要求的差异，将运行时间分散到不同时间段，实现系统性能的平衡，提升离线大数据的处理效率，同时能够精简数据、节省存储空间，降低后续的开发成本，提升开发效率。
关键词：离线数据;TDH;Hive;Azkaban中图分类号：TP3921绪论自20世纪90年代“大数据”的概念被提出以来，其重要性备受关注，“人类的大数据时代已经到来”更是在2012年麦肯锡咨询公司的研究报告中被强调。
“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产[1]。
由此可见，运用新技术手段对大数据进行专业的“加工”和“处理”才能激发其内在价值，实现数据的“增值”。
本文基于TDH+Hive构建大数据的离线计算平台，采用TDH作为离线数据存储平台，并通过Azkaban任务调度工具在Hive中对数据进行相应的ETL转换。
相对于传统的单纯基于Hadoop的分布式计算方法运行成本大、工作效率低、用户体验差等问题，本文构建的离线大数据计算平台，能够在兼容各类数据源的前提下，大大提高数据的处理能力，同时可以通过对数据的精简来达到节省存储空间的目的，进而降低后续的开发成本，提升开发效率。
2TDH、Hive、Azkaban概述2.1TDH大数据平台TDH是国内外较为领先的一款大数据基础软件，也是目前国内应用最为广泛的一站式Hadoop发行版，性能较开源Hadoop2有很大优势，已应用在各行各业。
数据处理中的大数据存储和处理平台介绍(三)
数据处理中的大数据存储和处理平台介绍在当今信息时代，数据产生的速度越来越快，数据量也越来越大。
对于企业来说，如何高效地存储和处理大数据成为了一项重要任务。
随着技术的发展，大数据存储和处理平台逐渐兴起。
本文将为大家介绍几种主流的大数据存储和处理平台。
一、分布式文件系统分布式文件系统是大数据存储平台中常用的一种技术。
分布式文件系统可以将数据分散存储在多个节点上，提高数据的容错性和可靠性。
同时，利用分布式文件系统可以实现数据的高速读写，满足大规模数据存储的需求。
Hadoop 是一个开源的分布式文件系统和处理框架，被广泛应用于大数据存储和处理领域。
Hadoop 的核心组件包括 HadoopDistributed File System（HDFS）和 MapReduce。
HDFS 用于数据的存储和管理，而 MapReduce 则可以进行数据的分布式处理，极大地提高了数据处理的效率。
二、列式存储数据库传统的关系型数据库采用行式存储，而在大数据场景下，列式存储数据库更适合处理大量的结构化数据。
列式存储数据库将数据按列进行存储，可以实现更高效的数据压缩和查询效率。
HBase 是一种开源的分布式列式存储数据库，基于 Hadoop 构建。
HBase 可以用于大规模的随机实时读写操作，适用于需要处理大量数据的应用场景。
与传统的数据库相比，HBase 具有更高的扩展性和冗余性。
三、实时流处理平台在大数据处理中，有些场景需要实时地处理数据流。
这就引入了实时流处理平台，能够对数据流进行高效地处理和分析。
Apache Kafka 是一个开源的分布式流处理平台，可以处理和存储大规模的实时数据流。
Kafka 具有高吞吐量、持久性和容错性等特点，常用于数据管道和流式处理系统的构建。
通过 Kafka，用户可以将数据流实时地传输到各个应用程序或存储系统中。
四、内存计算平台在大数据处理中，很多场景需要进行高速的计算和分析。
传统的基于磁盘的数据处理方式效率较低，这时候可以使用内存计算平台提高计算性能。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Python
C++
Java
……
API层
Simplified Unified API - Bigflow
计算引擎
TM
DStream
DCE
(MR/DAG)
MPI/ ELF
Spark/ Flink
Bigflow特点
从点击衍生数据(<地区，用户>)对每个地区的用户求UV Bigflow示例： 全白盒 Spark示例： 黑盒大数据离线计算平台介绍目录
• 离线大数据平台发展历程 • 离线计算引擎DCE揭秘 • 统一分布式计算API-Bigflow私有云产品生态搜索
金融
糯米
AI
开放云
ADU
分布式计算
服 务 托 管 研 发 效 率 相 关 工 具 Batch RealTime Iterative
分布式存储
Ojbect Table NFS
Shuffle r Reduce
Broadcast session
Reduce
Reduce
Reduce
MIMO
数据传输方式可以任意定制 高效、通用的DAG引擎
Runtime rePartition
Task
Task
Runtime rePartitiion
Task
Task
运行期间， 动态调整Parittiion规则
Shuffle结果持久 化避免重算
Shuffler
Shuffler
通用Service
分布式（内存）文件系统
Map Pipeline
Map
Wait For Flush
Map
Wait For Flush
Map
Wait For Flush
MapWaiLeabharlann For Flush pipeline
Map
Wait For Flush大数据离线计算平台发展历程MR单集群规模 Hadoop
统一计算表示层发布
5000台
Bigflow DAG引擎
上线 DCE高级特性 MIMO等
2014 2014 2015.4 2015 2016 2016.6
开源
2004 2006 2007.11 2011 2013
Bigfl台 &amadoop 0.15.1) 上线
借鉴CPU流水线 资源使用更平稳 运行时间缩短
Map
Wait For Flush
time
time
MIMO（Multi-Input MultiOutput）
Normal Shuffle
Map
Broadcast
Map
多种数据传输模式 多下游共用数据
Shuffle r Reduce
Shuffle r Reduce
Task
Task
Task
收益
收益 流式shuffle：
减少旧shuffle map merge、 reduce pull时间消耗
内存Push：
map端不落盘
Shuffler内存聚合：
聚合度高，减少map端seek，减 少reduce端merge路数，减少IO
Pipeline：
大大提高中小作业map端运行速
中间数据持久化：
避免重算（对daDCE揭秘 • 统一分布式计算引擎API-Bigflow
需求
• 学习成本：
• 学习使用、学习优化
Hadoop
一套逻辑，重写再重写
Spark
未来某种新的计算引擎
• 迁移成本：
• 单机作业迁移分布式、流式与批量 迁移、新引擎迁移
环境 初始化
结 算
高精硬件
FPGAGPU整机柜大数据计算平台Python
API层
C++
Java
……
Simplified Unified API - Bigflow
计算引擎
TM
DStream
DCE
(MR/DAG)
MPI/ ELF
Spark/ Flink
资源调度 资源管理 机器资源
Normandy Matrix IDC
HDFS
HDFS
DCE-Shuffle架构
records
Map
Memory
Map
Memory
Map
Memory
不重不丢 异步Ack机制 流式Shuffle降低延迟 内存Push 避免随机读
Memory
优势： 减少IO 减少随机读 避免重算
负载均 衡
blocks
Memory Me，每日百万量级作业
Bigflow
统一分布式API
Wing/Hive
SQL
HCE Streaming Java
直接使用 解决用户需求 自动提示失败原因
YunRang
Support
一键升级 自动运维
DCE/Abaci
(MR/DAG)
十万量级规模
每日处理海量数据
Normandy Matrix IDC
预 算
统一资源调度-Normandy
资源位移 队列/优先级 调度算法
分布式文件系统-AFS
StateCenter NameSpace MetaServer
集群操作系统-Matrix
Container
仲裁器
State Management 机器故障 自动化 机器 自动流转
交 付 管 理
集群/机器管理
Machine Management
批量计算引擎
提升时效性
实时计算引擎
• 维护成本：
• 用户作业维护、引擎演化兼容维护
恢复故障数据、提升结果准确性 一套逻辑，同时需要维护两个系统上完全不同的代码
统一分布式计算API
•
统一分布式计算API-Bigflow：
– 统一流式和批处理计算模型 – 自动优化用户代码 – 针对引擎特性，进一步优化执行 – 简单易学，高层抽象API
1. 提出了分布式可嵌套数据集(NDD)模型，相比于业界同类系统抽象程度更高。 2. 对接了多种计算引擎，包括批量引擎、迭代引擎、流式引擎，方便用户切换执行引擎。 3. 完成了许多优化策略，使得Bigflow可以高效运行。 4. 我们在线上大规模验证了Bigflow的可嵌套数据集模型确实可以起到统一多平台的目标
DCE揭秘 • 统一分布式计算引擎API
DCE引擎演化总览
内存流式 Shuffle
HDFS
Pipeline 执行层
MIMO
HDFS
DAG引擎
rePartition
Broadcast
DAG引擎
优化计算模型 避免MR作业间IO读写。
Bigflow效果
成功对接多种批量、迭代、流式引擎 比直接使用底层引擎接口性能平均高100%+ 用户代码平均减少60%