大数据平台建设实践与探讨
人行成都分行金融综合统计大数据平台建设实践
中国人民银行成都分行 冯一洲人行成都分行金融综合统计大数据平台建设实践随着大数据、人工智能等技术与金融行业的深度融合，金融科技给金融行业带来了革命性变化，传统的人民银行（以下简称“人行”）信息系统建设方式难以满足大数据时代下金融综合统计的履职要求。
在这样的背景下，人行成都分行采用新一代的大数据技术框架，构建了金融综合统计大数据平台，完成了对银行机构的标准化存贷款台账等数据的全量采集，通过构建信贷主题、风险主题和宏观经济主题等数据集市，实现了统计监测的智能化和标准化，有效提升了成都分行金融综合统计等业务的履职效能。
一、系统建设背景作为人行在西南四省区（川贵云藏）的派驻机构，人行成都分行在辖区履行执行货币政策、维护金融稳定、加强金融管理、提供金融服务等各项职责。
在履职过程中，人行成都分行需对辖区宏观经济及货币金融等海量数据进行全面采集和统一整合，并分业务板块进行深入和综合的分析。
近年来，人行成都分行以调查统计处为代表的各业务部门建设了大量的业务信息系统，实现了各业务流程的信息化。
然而，由于各系统建设较为分散，金融机构报送的数据散落在各业务系统内部，带来了数据重复采集、数据难以共享、数据价值无法充分挖掘等问题。
为此，有必要建立一套统一的金融综合统计大数据平台，实现人行成都分行对各金融机构数据的统一采集、存储、处理和分析，全方位监测辖区的金融市场运行状况，使人行成都分行更好地承担金融市场指导和监管工作，提高宏观经济运行分析能力，及时防范和化解金融风险，为人行履职提供决策支持。
二、系统架构设计1.总体架构金融综合统计大数据平台从人行成都分行内部各业务系统和外部各金融机构采集数据，并基于Hadoop 技术构建底层分布式集群计算环境。
综合云计算、分布式和大数据等技术，具体分为数据交换模块、数据管控模块、数据中心、数据分析应用模块、应用层和系统管理六大部分，系统总体架构如图1所示。
数据交换模块承担了从各数据源机构接收数据的职能，负责从各种渠道获取数据文件，并加工为统一的文件格式，方便数据入库操作。
组学大数据分析平台的建设与应用
组学大数据分析平台的建设与应用随着信息时代的发展，数据的获取与处理已成为各个领域中不可或缺的一部分。
其中，组学大数据分析平台的建设与应用也已经成为医学、生物学、化学等领域中的热门话题。
本文将会从以下几个方面探讨组学大数据分析平台的建设与应用。
一、组学大数据分析平台简介组学大数据分析平台是在生物大数据领域中广泛应用的一种数据分析平台。
通过对大量数据的挖掘和分析，可以揭示出这些数据之间的相关性，为生物医学领域的研究提供重要的支持。
组学大数据分析平台主要分为三个部分：数据采集、数据处理和数据应用。
其中，数据采集是整个数据分析过程中最重要的环节。
数据的获取来源主要包括实验室测序、数据库下载和公共数据共享。
二、组学大数据分析平台在医学领域中的应用组学大数据分析平台可以在医学领域中发挥重要作用。
例如，在疾病诊断中，通过对患者基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据的分析，可以快速准确地诊断出疾病类型，并提供相应的治疗方案。
此外，在药物研究和开发中，组学大数据分析平台可以对药物作用机制进行研究和分析，提高药物研发的成功率。
三、组学大数据分析平台的建设组学大数据分析平台的建设需要解决的问题包括数据存储、数据分析平台的构建和数据分析工具的自动化。
首先，数据存储需要保证数据的可靠性和安全性，并设计合理的数据结构和数据存储方案。
其次，需要根据数据的分析需求来构建数据分析平台，包括硬件设备、软件平台和数据库设计等。
最后，针对固定数据分析任务，需要设计自动化工具实现数据的自动处理和分析。
四、组学大数据分析平台在药物研究中的应用举例以肿瘤药物研究为例，组学大数据分析平台可以从以下多方面结合对药物作用机制进行研究和分析：1. 研究肿瘤剪接变异对药物敏感性的影响近年来，越来越多的证据表明肿瘤剪接异常是引起肿瘤的重要因素之一。
利用组学数据分析工具，可以对肿瘤患者的RNA剪接数据进行分析，研究RNA剪接及其变异在药物敏感性方面的作用，为药物设计和肿瘤治疗提供理论支持。
高校大数据实验教学平台构建与运用
高校大数据实验教学平台构建与运用大数据是当下社会中的热门话题，其在各行各业中的应用越来越广泛。
高校作为培养人才的重要场所，也应该及时跟上时代步伐，为学生提供与大数据相关的实验教学平台。
本文将探讨高校大数据实验教学平台的构建与运用，以期对高校教学提供一些建议。
首先，高校应积极推动大数据实验教学平台的建设。
构建这样一个平台需要高校投入大量的人力、物力和财力。
因此，高校应与相关企业、研究机构等建立合作伙伴关系，共同推动平台的建设。
同时，高校还应加强师资队伍建设，培养更多的具有大数据背景和实践经验的教师，以提高教学质量。
其次，高校大数据实验教学平台的内容应覆盖各个领域。
大数据应用广泛，涉及到金融、医疗、教育、交通等多个领域。
因此，高校的实验教学平台应与不同领域的企业和机构进行合作，提供多元化的实验内容。
例如，与银行合作，开设金融数据分析的实验教学项目；与医院合作，开设医疗数据挖掘的实验教学项目。
这样可以更好地满足学生的实际需求，提升他们的专业水平。
此外，高校大数据实验教学平台的建设还应注重实际操作。
大数据是一个实践性强的学科，需要学生具备一定的数据处理和分析能力。
因此，高校的实验教学平台应提供真实的数据样本和实际的数据处理工具，让学生能够亲身参与到数据分析和挖掘的过程中，提高他们的实际操作能力。
同时，高校还应鼓励学生参加相关实习和项目，将理论知识应用到实际项目中，提升他们的实践能力。
另外，高校大数据实验教学平台的使用也需要注意隐私保护。
大数据涉及到大量的个人信息，因此在使用实验平台的过程中，高校应加强数据保护措施，确保学生的个人隐私不会被泄露。
可以采用脱敏技术等方法，对数据进行匿名化处理。
同时，高校还应加强对学生的隐私教育，告知他们如何妥善保护自己的个人隐私。
最后，高校大数据实验教学平台的建设应与产业发展相结合。
大数据是未来的发展趋势，高校的实验教学平台应与产业需求相匹配，培养适应市场需求的人才。
高校可以与企业合作，建立实习基地和科研联合实验室，提供更多的实践机会和科研项目，让学生能够更好地了解产业发展趋势，提前适应未来的工作环境。
高校人事管理信息系统综合大数据平台建设研究
高校人事管理信息系统综合大数据平台建设研究1. 引言1.1 研究背景通过对高校人事管理信息系统现状的分析，我们发现存在着诸多问题，如数据分散、信息不对称、系统繁琐等。
这些问题严重影响了高校人事管理效率和质量。
引入大数据技术成为解决这些问题的有效途径。
大数据在高校人事管理中的应用可以提供更精准的数据分析和决策支持，为高校管理者提供更强大的工具和手段。
基于以上背景，本研究将探讨高校人事管理信息系统综合大数据平台的建设问题，旨在提高高校人事管理的效率和质量，推动高校管理信息化和智能化进程。
1.2 研究意义高校人事管理信息系统是高校管理中的重要组成部分，对于提升高校的管理效率、优化资源配置、提升教职员工的工作满意度和生产力具有重要意义。
随着大数据技术的发展和普及，越来越多的高校开始关注如何利用大数据技术来优化人事管理，提高决策的科学性和精准性。
高校人事管理信息系统综合大数据平台建设研究的意义在于，通过建立一套完善的大数据平台，可以实现对高校人事管理相关数据的集中管理、智能分析和有效应用，提高高校的管理水平和服务质量。
通过对高校人事管理信息系统中的数据进行深度挖掘和分析，可以发现潜在的管理问题和优化空间，为高校管理者提供科学依据和决策支持。
建设高校人事管理信息系统综合大数据平台也是高校信息化建设的重要举措，为高校实现信息共享、资源整合、管理创新和智能决策奠定基础。
开展相关研究对于推动高校人事管理信息系统的现代化和智能化具有重要意义，对提升高校竞争力和可持续发展具有积极作用。
1.3 研究目的本研究的目的在于探讨高校人事管理信息系统综合大数据平台的建设，旨在提高高校人事管理的效率和质量。
具体而言，研究目的包括以下几个方面：1. 分析当前高校人事管理信息系统存在的问题和不足，整合现有资源，优化流程，提升管理效率；2. 探讨大数据技术在高校人事管理中的应用，利用数据分析技术提供决策支持，实现精细化管理；3. 设计高校人事管理信息系统大数据平台的架构，建立高效的数据采集、存储、分析和应用系统；4. 探讨关键技术和方法，研究如何有效整合各类数据资源，保障数据的安全和可靠性；5. 实施系统，并对其效果进行评估，从实际应用中不断完善平台功能，提高管理水平和服务质量。
高校大数据平台建设与实践
高校大数据平台建设与实践在当前信息爆炸的时代，各行各业都在积极探索和利用大数据技术，以提高效率、降低成本、优化决策和服务质量。
作为教育领域的重要组成部分，高校也在不断打造自己的大数据平台，以促进教学、科研、管理等方面的发展。
一、大数据平台的概念和作用所谓大数据平台，是指通过收集、存储、管理、分析和应用大量数据，为用户提供基于数据的决策支持、业务管理、分析应用等一站式服务的综合性系统。
这种平台可以整合各种数据来源，包括人工采集、传感器监测、社交媒体、公共数据库等，以便各种用户即时、准确、完整地使用数据来支持事务和决策。
在高校中，大数据平台的作用主要有以下几个方面：1. 教学管理。
通过大数据的智能化分析、应用和挖掘，可以帮助高校实现对学生、教师、课程、教学设施等资源的精准管理和优化，以提高教学效果和质量。
2. 科学研究。
通过对数据资源的整合和分析，可以加速科学研究的进程和成果，并为研究人员的科研工作提供更多的参考信息、理论支持和数据支持。
3. 校园管理。
通过对学生、教师、校友等人群的数据分析和管理，可以帮助高校更加有效地规划、管理和改进校园的建设、运营和服务，提高校园管理的智能化水平。
二、高校大数据平台的建设和运营高校大数据平台的建设和运营，需要从多个方面进行考虑和策划。
具体来说，可以分为以下几个环节：1. 数据采集和整合。
高校大数据平台涉及的数据来源广泛多样，如何把这些数据整合起来，统一管理和规范化，是平台建设的首要任务。
2. 数据清洗和处理。
收集到的大数据往往存在错误、不完整、重复等问题，需要进行清洗和处理，从而确保数据的质量和准确性。
3. 数据存储和分析。
对清洗和处理后的数据，需要选用合适的数据存储方案(如 Hadoop、HBase、MongoDB、Redis、MySQL 等)，以及相应的分析工具和技术(如 R、Python、Hive、Spark 等)，进行数据分析和挖掘。
4. 数据可视化和应用。
高校人事管理信息系统综合大数据平台建设研究
高校人事管理信息系统综合大数据平台建设研究摘要高校人事管理信息系统的综合大数据平台建设，是实现高校人事管理工作现代化和精细化管理的关键举措。
本文结合大数据技术和高校人事管理信息化的实际情况，探讨了高校人事管理信息系统综合大数据平台建设的必要性、建设步骤和技术架构。
在此基础上，提出了高校人事管理信息系统综合大数据平台建设应注意的问题与挑战，并给出相应解决方案，以期提高高校人事管理信息化水平，实现高效管理。
AbstractKeywords: big data technology；university personnel management；informationization；comprehensive big data platform一、引言随着信息技术的不断发展和信息化水平的不断提高，高校人事管理信息化已成为高校管理中不可或缺的一部分。
高校人事管理涉及到教工档案管理、薪资福利管理、考勤管理、招聘培训管理等方面，信息化的高校人事管理系统能够更好地提高管理效率，优化管理流程，让高校管理更加规范和便捷。
1.1 更好地了解教职工情况高校人事管理信息系统综合大数据平台建设不仅能够实现对教职工的基本情况（如人员基本信息、岗位信息、工作年限、评价等）进行全面综合的梳理和共享，更是具有对多维度的信息进行分析、挖掘、展示和交互的能力。
通过大数据平台的应用和数据分析，教育管理者可以及时了解教职工的需求和状态，做到全面掌握和跟进，进而进行有针对性地管理和激励。
1.2 实现智慧人事管理高校人事管理信息系统综合大数据平台建设可以实现智慧人事管理，利用人工智能、机器学习等技术对大数据进行分析和挖掘，结合高校人事管理的实际，实现对人才培养、人才激励、用人制度等方面进行精准决策和预测分析，更好地实现统筹科研、人事、财务等管理，提高管理水平和决策能力，实现高效管理。
1.3 提高工作效率高校人事管理信息系统综合大数据平台建设能够实现数据的自动化处理和统计分析，解放工作人员的时间和精力，能够快速地进行数据查询和分析，提高工作效率。
大数据平台的建设和应用场景分析
大数据平台的建设和应用场景分析随着互联网的普及和信息的爆炸式增长，大数据成为了当代社会的热门话题。
大数据不仅引发了科技领域的进步，同时也改变了人们的生活方式和商业模式。
大数据平台作为这一技术趋势的核心组建，扮演着重要的角色。
本文将从大数据平台的建设和应用场景两个方面进行深入探讨。
一、大数据平台的建设1.1 数据采集数据是大数据平台的最基本构建需求之一，数据采集不仅要包含多种形式的数据（包括结构化数据和非结构化数据），同时还要包含超大规模的数据，并能够保证数据质量和数据的完整性。
目前，数据采集的方式主要有两种：传统的ETL（Extraction-Transformation-Loading）和实时采集技术（例如Flume、Kafka 等）。
数据采集是整个大数据平台的第一步，而采集到的数据将成为后续分析和挖掘的依据。
因此，数据采集过程的准确性与高效性是非常重要的。
1.2 数据存储大数据所涉及的数据体量大，传统的存储方式无法满足其需求，因此需要采取分布式存储技术。
Hadoop是目前使用最多的分布式存储框架，它可以将数据分散存储在各个机器上，数据安全性高，并且可以实现容错和高可靠性。
Hadoop的核心组建是HDFS （Hadoop Distributed File System）和MapReduce计算框架。
除了Hadoop，还有其他的分布式存储框架，例如Ceph和GlusterFS等。
这些存储框架都能够为大数据处理提供高效的数据存储方案。
1.3 数据处理大数据处理就是对大数据进行分析的过程。
与传统数据分析相比，在大数据处理过程中面临的问题更加复杂，需要考虑的因素更多。
目前大数据处理的主要解决方案是MapReduce计算框架。
除了MapReduce外，Spark、Storm、Hive和Pig都是大数据处理的常见解决方案。
这些工具都提供了丰富的功能，例如数据挖掘、机器学习、实时处理等。
1.4 数据可视化数据可视化是对大数据的结果进行展示的过程，它可以将抽象的数字变成更直观的图表和图形。
基于钢铁企业大数据平台建设的理论与研究
基于钢铁企业大数据平台建设的理论与研究1. 引言1.1 背景介绍钢铁产业是国民经济的重要支柱行业，对于国家的经济发展和民生改善起着至关重要的作用。
随着时代的变迁和科技的发展，钢铁企业也面临着新的挑战和机遇。
传统的生产管理模式已经难以适应日益激烈的市场竞争和消费者需求不断变化的情况。
在这样的背景下，钢铁企业急需引入新的技术和管理模式来提升生产效率、降低成本、提高产品质量。
大数据技术作为当前最为热门的技术之一，具有海量数据处理、实时分析和智能决策等优势，为钢铁企业转型升级提供了重要支撑。
通过建立钢铁企业大数据平台，可以实现对生产过程、设备运行、质量控制等方面的全面监控和分析，帮助企业发现潜在问题、优化生产流程、提高资源利用率。
本文将从钢铁企业大数据平台建设的现状、基于大数据的钢铁企业管理模式、数据采集与分析技术、平台架构设计以及数据安全与隐私保护技术等方面进行探讨，旨在为钢铁企业的现代化转型提供理论支持和实践指导。
1.2 问题提出钢铁企业在发展过程中面临着诸多管理和生产方面的挑战，如生产过程中的能源利用效率、生产质量管控、原料采购和库存管理等问题。
传统的管理模式已经无法满足钢铁企业日益增长的需求，大数据技术的应用为解决这些问题提供了新的思路和方法。
而钢铁企业大数据平台的建设成为实现这一目标的关键。
1.3 研究意义钢铁企业是我国重要的基础产业之一，对国民经济的发展起着至关重要的作用。
随着信息技术的飞速发展和大数据时代的来临，钢铁企业也面临着诸多挑战与机遇。
建设基于钢铁企业大数据平台的研究具有重要的意义和价值。
基于钢铁企业大数据平台的建设能够提高企业的管理水平和决策效率。
通过大数据技术的应用，可以实现对企业生产、销售、供应链等方面的全面监控和分析，为企业管理者提供准确、及时的数据支持，帮助他们做出更科学、更有效的决策。
钢铁企业大数据平台的建设能够提高企业的生产效率和产品质量。
通过对生产过程中的数据进行分析和挖掘，可以发现生产中存在的问题和瓶颈，并及时进行调整和优化，从而提高生产效率和产品质量，降低生产成本，提升企业的竞争力。
大数据平台的建设与优化策略研究
大数据平台的建设与优化策略研究随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的重要组成部分。
大数据的积累和分析对于企业决策的质量和效率具有重要影响，因此，建设一个高效、稳定的大数据平台成为企业发展的必然选择。
本文将探讨大数据平台的建设与优化策略，包括基础架构的搭建、数据的采集与处理、算法与模型的优化等方面。
首先，大数据平台的基础架构建设是一个关键环节。
在构建大数据平台时，需要考虑到数据量庞大、处理速度快的特点。
为了保证系统的高可用性和高性能，可以采用分布式架构，包括搭建分布式文件系统、分布式数据库以及分布式计算框架。
分布式架构可以将数据分散存储在多个节点上，提高系统的容错性和并行处理能力。
其次，数据的采集与处理是大数据平台的核心任务。
数据的采集需要具备高效、可靠的采集能力，可以使用日志收集器、数据挖掘工具等技术实现数据的快速采集。
数据的处理可以使用分布式计算框架，如Hadoop和Spark，对数据进行清洗、过滤、分析和挖掘等操作。
在大数据平台的建设过程中，算法与模型的优化是提高系统性能的重要手段。
对于大规模的数据集，需要选择合适的算法和模型来进行数据分析和挖掘。
并行计算和分布式训练技术可以加速算法的执行速度和模型的训练过程。
同时，可以使用机器学习和深度学习等技术，挖掘数据中的规律和潜在信息，为企业决策提供参考依据。
此外，大数据平台的优化策略还包括性能优化、安全优化和成本优化。
性能优化可以从系统架构、算法模型、数据存储和网络传输等方面入手，通过并行计算、数据压缩和缓存技术等手段提高系统的响应速度和处理能力。
安全优化可以通过数据加密、权限控制、访问控制和审计等手段，保护大数据平台的安全性和隐私性。
成本优化可以从硬件设备、软件工具和人力成本等方面考虑，选择性价比高的解决方案。
总结起来，大数据平台的建设与优化策略是一个综合性的工程，需要从基础架构搭建、数据采集与处理、算法与模型优化以及性能、安全和成本等各个方面综合考虑。
基于“互联网+科技管理”的科研大数据综合服务平台构建与实践
基于“互联网+科技管理”的科研大数据综合服务平台构建与实践基于“互联网+科技管理”的科研大数据综合服务平台构建与实践摘要：随着互联网的快速发展和科技管理的不断完善，科研大数据综合服务平台逐渐成为科技管理的重要工具。
本文以“互联网+科技管理”的理念为基础，探讨了科研大数据综合服务平台的构建与实践。
通过分析国内外相关研究成果和实践案例，总结了科研大数据在科技管理中的应用前景。
然后，提出了科研大数据综合服务平台的主要功能与设计原则，并介绍了平台的建设过程与技术支持。
通过对建成的科研大数据综合服务平台的实践应用分析，总结了其在科技管理中的优势与不足，并对未来的发展进行了展望。
关键词：互联网+科技管理；科研大数据；综合服务平台；构建与实践1. 引言近年来，互联网的高速发展为各个领域带来了巨大的变革。
在科技管理领域，互联网的应用逐渐延伸到科研过程的各个环节，为科技管理提供了新的思路和工具。
其中，科研大数据的综合服务平台成为科技管理的重要基础。
本文基于“互联网+科技管理”的理念，探讨了科研大数据综合服务平台的构建与实践，旨在提高科研管理的效率和质量，推动科技创新的发展。
2. 科研大数据在科技管理中的应用前景科研大数据是指在科技研究过程中产生的大规模、多样化的数据资源。
这些数据资源包括科研项目信息、学术论文、科技成果、专利信息等。
科研大数据的应用前景可从以下几个方面进行分析：2.1 科研管理决策支持科研大数据可以为决策者提供科技管理相关的信息和数据分析结果，以支持科研项目的立项、经费分配、人员配置等决策过程。
科研大数据综合服务平台可以根据科研管理的需求，提供多维度的数据搜索、分析和可视化功能，帮助决策者快速获取科研管理所需的信息，提高决策的准确性和效率。
2.2 科研团队协同创新科研大数据综合服务平台可以为科研团队提供科技管理的协同工作环境。
团队成员可以通过平台共享科研项目的数据和研究成果，在合作和交流中促进创新的发生。
大数据视域下科技创新平台建设存在的问题与对策
• 合作机制与政策环境问题：当前科技创新平台的合作机制和政策环境仍存在一些问题。合作方之间的信息不对 称、利益分配不均等问题阻碍了有效的合作。同时，政策支持力度和相关法规的完善程度也对科技创新平台的 建设产生影响。
数据人才匮乏
大数据技术的专业性和复杂性要求从事相关工作 的人员具备较高的技术水平和专业知识。但是目 前市场上高素质的大数据人才相对较少，这也是 科技创新平台建设面临的一大挑战。
04
科技创新平台建设的对策与建议
提高科技创新平台的数据处理能力
增强数据处理技术
提高科技创新平台的数据处理能力，需要不断增强数据处 理技术，包括数据挖掘、数据分析、数据存储和数据传输 等技术，以满足大规模数据处理的需求。
建立数据中心
建立专门的数据中心，集中存储和管理科技创新平台的数 据，可以提高数据的安全性和可靠性，同时方便数据的共 享和使用。
优化数据处理流程
优化数据处理流程，包括数据的收集、整理、分析和利用 等环节，可以提高数据处理效率和质量。
优化科技创新平台的架构和功能设计
01
完善平台架构
优化科技创新平台的架构设计，包括硬件架构和软件架构，以提高平台
05
案例分析
案例一：某市科技创新平台建设方案
缺乏顶层设计
该市科技创新平台建设方案缺乏整体规划和顶层设计，导致各部 门之间存在信息孤岛和重复建设的情况。
缺乏数据整合
由于缺乏统一的数据整合标准和平台，各部门之间的数据无法共享 和利用，导致数据资源浪费。
贵阳市建筑业大数据服务平台建设探索与实践
贵阳市建筑业大数据服务平台建设探索与实践随着网络信息技术的普及和发展，大数据服务平台也悄然而生，本文以贵阳市为例，对建筑业大数据服务平台建设进行分析和实践。
标签：建筑业；大数据服务平台；建设；实践1 项目背景发展大数据产业是贵州省实现后发超越的创新性产业方向，是贵州省实现产业转型和新型工业化的战略选择，是贵州省统筹经济发展与生态文明建设的必由之路。
大数据产业将成为贵阳市承载的主要产业形态，成为贵州省战略性新兴产业的主攻方向，成为未来贵州省的重要经济增长极。
2 项目现状贵阳市建筑业大数据服务平台以建设工程安全质量的监督管理为核心，有效进行全局的控制管理，实现信息资源共享，进而提高安全质量监督的工作水平和工作效率，实现全面的质量管理。
3 大数据服务平台总体设计情况3.1 设计原则建设贵阳市建筑业大数据服务平台项目要高起点规划、高标准设计、高质量建设、高效率运行。
严格遵循以下建设原则：①全局规划，明确目标。
贵阳市住建局统一制定规划，明确项目建设各个阶段的目标、步骤、方法、标准，做到有的放矢；②领导关注，组织保证。
各级工程质量监督管理部门要根据本地区的实际情况建立健全相关制度，为项目建设提供相应的组织保障，保证项目建设的持久性和连续性；③整合资源，高效实用。
项目建设充分利用已有的网络基础、业务系统和信息资源，加强整合，促进各级政府联合建设，达到互联互通、信息共享的目的，使有限的资源发挥最大的效益；④统一标准，保障安全。
在国家统一的标准与指导意见下实施，各种建设都要遵循国家标准；⑤整体设计，分步实施。
按照各地区的实际情况分层次、分阶段的稳步推进；⑥切合实际，强调实用。
在不同的实施阶段突出不同的重点。
前期阶段集中于建设工程质量监督管理。
长远目标是实现建设行业的管理大集中、大联网、大协同；⑦共享协同、模式创新。
通过运用网络手段，配合与推动政府体制改革，优化整合公务流程以及建立信息的共享机制，构建一个“上传下达、左右联动、共享协同、高效运作”的新型政府工业管理模式；⑧先易后难、效果优先。
高校人事管理信息系统综合大数据平台建设研究
高校人事管理信息系统综合大数据平台建设研究1. 引言1.1 研究背景高校人事管理是高校管理中的重要环节，涉及到人才选拔、培养、激励和管理等方面。
随着信息化和大数据技术的快速发展，如何利用信息系统提升高校人事管理工作效率和水平成为一个亟待解决的问题。
在传统的人事管理信息系统中，往往存在着信息孤岛、数据冗余、业务繁杂等问题，无法很好地支持高校人事管理的需求。
建立一套高效、便捷、智能的人事管理信息系统是当前高校管理的迫切需求。
随着大数据技术的日益成熟和应用范围的不断扩大，综合大数据平台的建设成为解决高校人事管理信息系统问题的有效途径。
综合大数据平台具有整合性强、数据分析能力强、智能化程度高等特点，能够为高校提供更为智能化和精细化的人事管理服务。
对于高校人事管理信息系统综合大数据平台的建设研究具有重要意义。
通过对现有高校人事管理信息系统的分析，结合大数据技术的应用，探讨如何构建一套适合高校人事管理需求的综合大数据平台，将有助于提升高校人事管理工作的效率和水平。
1.2 研究目的研究目的是建立高校人事管理信息系统综合大数据平台，实现以数据为基础的高效管理和决策。
通过汇聚和分析大量的数据，提升高校人事管理的智能化、精细化水平，实现人力资源的有效配置和科学决策。
通过构建大数据平台，实现信息共享和互动，促进高校人事管理部门间的协同工作，提高管理效率和综合竞争力。
通过研究平台建设需求和关键技术，探索高校人事管理信息系统与大数据技术的深度融合，推动高校人事管理向数字化、智能化方向发展。
最终目的是有效提升高校人事管理的水平和效率，为高校的长远发展和提升综合实力提供有力支撑。
1.3 研究意义部分内容如下：高校人事管理信息系统是当前高校管理工作中必不可少的一部分，它涉及到高校教职工的招聘、考核、晋升等重要环节，对于提高高校管理效率、保障教职工权益、推动高校发展具有重要意义。
在当前大数据时代，构建高校人事管理信息系统的综合大数据平台，不仅可以更好地整合和利用各类管理数据，还能提供更精准、更智能的管理决策支持，从而进一步促进高校的管理现代化、智能化进程。
浅谈政务大数据平台建设现状及建议
浅谈政务大数据平台建设现状及建议随着“放管服”改革的深入推进，政府职能不断转变，建设服务型政府已成为主要目标和方向。
政务大数据平台建设是实现这一目标的必然选择。
通过建设政务大数据平台，政府可以更好地了解社会民意和需求，提高政务服务效率和质量，实现简政放权。
2.2.2建设政务大数据平台可以打造阳光政务政务大数据平台可以实现政务信息的公开透明，打造阳光政务。
通过政务大数据平台，政府可以及时发布政策信息和公共服务信息，提高政府的透明度和公信力，增强政府与公众之间的互动和信任。
2.2.3建设政务大数据平台可以优化政务服务模式政务大数据平台可以实现政务服务的线上线下融合，提高政务服务的智慧化水平。
通过政务大数据平台，公众可以方便地查询政策信息和公共服务信息，实现政务服务的便捷化和高效化。
3．政务大数据平台建设存在的问题及对策3.1机制体制问题政务大数据平台建设涉及多个部门和单位，需要协同配合，但现有的机制体制存在缺陷，导致协同配合困难。
因此，需要建立起一套完善的机制体制，明确各部门和单位的职责和任务，实现协同配合。
3.2数据共享问题政务大数据平台建设需要多个部门和单位的数据共享，但现有的数据共享机制不完善，存在数据孤岛和数据壁垒。
因此，需要建立起一套完善的数据共享机制，打破数据孤岛和数据壁垒，实现数据横向纵向互联互通。
3.3平台扩展问题政务大数据平台建设需要不断扩展和升级，但现有的平台扩展机制不完善，存在平台功能单一和平台升级困难的问题。
因此，需要建立起一套完善的平台扩展机制，实现平台功能的不断扩展和平台升级的便捷化。
4．结论政务大数据平台建设是实现服务型政府的必然选择，但在建设过程中存在机制体制、数据共享、平台扩展等问题。
因此，需要建立起一套完善的机制体制和数据共享机制，实现平台功能的不断扩展和升级，为打造便捷、高效的政务服务平台提供支撑。
简政放权需要政务大数据的支持和推动。
政务大数据平台可以将各部门和行业的信息系统纵向和横向XXX，让许多部门采集的基础数据可以共享和重复使用，有效避免繁琐的证明和奇怪的证明出现。
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案摘要：本文将介绍大数据平台的建设方案，以帮助企业在当前信息爆炸的时代中更好地处理和利用海量数据。
首先，我们将简要介绍大数据的定义和意义，接着讨论了大数据平台的基本组成和关键技术。
然后，详细探讨了大数据平台建设的流程和各个环节中需要考虑的关键问题。
最后，我们总结了建设大数据平台的好处，以及建议企业在建设过程中应该注意的几个方面。
1. 引言随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，各行各业所产生的数据量越来越庞大，传统的数据处理和分析方法已经无法满足需求。
大数据的兴起使得企业能够从海量的数据中挖掘出有价值的信息，为决策和创新提供支持。
为了更好地利用大数据，企业需要建设一个可靠的大数据平台。
2. 大数据平台的基本组成大数据平台通常由以下几个基本组成部分构成：1) 数据采集和清洗：从各种数据源中采集原始数据，并进行清洗和预处理。
2) 数据存储和管理：将清洗后的数据存储到适当的存储介质中，并进行有效的管理。
3) 数据处理和分析：对存储的大数据进行处理和分析，提取有价值的信息。
4) 数据可视化和展示：将处理和分析结果以直观的方式展示给用户，方便决策和分析。
5) 安全和隐私：保护大数据的安全和隐私，防止数据泄露和滥用。
3. 大数据平台的关键技术建设大数据平台离不开以下几个关键技术：1) 分布式计算：利用多台计算机进行并行计算，加快处理速度和提高可扩展性。
2) 数据挖掘和机器学习：通过算法和模型来挖掘数据中的潜在模式和规律。
3) 高可用性和容错性：确保系统能够24/7运行，防止单点故障导致系统崩溃。
4) 实时处理和流式计算：对实时产生的数据进行快速处理和分析。
5) 数据安全和隐私保护：采取措施保护数据的安全和隐私，如加密和访问控制。
4. 大数据平台建设的流程大数据平台的建设通常包括以下几个环节：1) 需求分析：明确企业的需求和目标，确定建设大数据平台的具体目标和功能。
2) 系统设计：设计大数据平台的整体架构和各个组成部分的关系。
高校大数据平台建设与研究
高校大数据平台建设与研究曲英涛【摘要】数据资源建设是高校信息化建设的重要组成部分,构建大数据管理服务平台将为高校大数据应用分析场景建设,提供数据、管理、服务、技术等多层面的有效支撑.以DAMA数据管理服务体系方法论作为理论依据,以教育部发布的《JYT1002_教育管理基础信息》、《JYT1003_教育行政管理信息》、《JYT1006_高等学校管理信息》等标准文件内容作为参考,结合高校数据特点,在传统高校数据共享平台相关技术的基础上将Hadoop框架体系、Spark技术、Elasticsearch数据引擎技术等大数据技术进行深度融合,提出一种数据统一存储、统一管理、统一处理、统一服务的一站式的大数据服务平台的建设思路,为高校大数据平台建设提供一个参考依据.%Data resource construction is an important part of information construction in Colleges and universities. The construction of big data management and service platform will provide effective support for data analysis, construction, data, management, service and technology. Based on the DAMA data management service system methodology, with the contents of standard documents including JYT1002 Basic Information on Education Management, JYT1003 Information on Administrative Management of Education andJYT1006_Information on Higher Education Management issued by the Ministry of Education as a reference, in combination with the characteristics of university data, this paper deeply integrated Hadoop framework system, Spark technology, Elasticsearch data engine technology and other big data technologies on basis of the related technologies oftraditional university data sharing platform, proposed a train of thoughtsfor building a one-stop big data service platform integrating data storage, unified management, unified processing and unified service, providing a reference for the construction of big data platform in universities.【期刊名称】《应用科技》【年(卷),期】2018(045)002【总页数】5页(P86-89,95)【关键词】数据管理;数据中心;数据标准体系;数据服务;大数据技术;数据平台建设;高校数据治理;高校数据安全【作者】曲英涛【作者单位】哈尔滨工程大学信息化处,黑龙江哈尔滨 150001【正文语种】中文【中图分类】G434随着高校信息化建设不断深入，信息化建设方向已经从以业务系统建设的驱动导向，逐渐过渡到以数据和平台的建设内容的新的目标和需求，如何将高校几十年积累的数据利用当前成熟的大数据技术和传统数据库技术融合，并将多种类数据进行统一的存储、整合、计算分析、快速查询和调用，充分挖掘高校数据价值，为未来高校智慧校园提提供准确全面的决策分析将是未来高校大数据平台建设的重要目标[1]，本文将传统关系性数据库和HDFS分布式文件系统进行技术融合，提出一种高校大数据平台建设的方法论。
高校大数据平台建设实践与创新
高校大数据平台建设实践与创新随着信息技术的不断进步和高校发展的需要，高校大数据平台建设逐渐成为高校信息化建设的重要组成部分。
本文将从实践与创新的角度，探讨高校大数据平台建设的意义、实践过程中的问题及解决办法，并展望未来的创新发展方向。
首先，高校大数据平台建设对于高校具有重要意义。
高校作为培养人才、开展科研和服务社会的重要机构，拥有海量的教学、科研和管理数据。
这些数据的合理利用和分析，可以为高校提供决策支持、优化教学资源配置、改进管理方法等方面的帮助。
通过建设大数据平台，高校可以实现对数据的集中管理、实时分析和快速响应，提升高校整体运营效率和管理水平。
然而，在高校大数据平台建设实践中，也面临一系列问题和挑战。
首先是数据隐私和安全问题。
高校拥有大量的学生和教师信息，一旦泄漏或被滥用，将对个人和高校造成严重的损失。
因此，在建设大数据平台的过程中，必须严格遵守数据隐私保护的相关法规和规定，加强数据保密和安全管理。
其次是数据质量问题。
高校数据来源多样、存储分散，数据质量参差不齐，如何确保数据的准确性和完整性是一个重要的考虑因素。
此外，应用场景的多样性也给平台建设带来了挑战，不同的数据需求和应用场景需要平台具备高度的灵活性和可扩展性。
为了解决这些问题，高校需要采取一系列的措施。
首先，加强数据管理和治理。
高校应建立健全的数据管理机构和管理体系，明确数据流程和权限，制定数据安全和隐私保护的标准和规范。
同时，加强数据质量管理，建立数据质量监测和反馈机制，及时发现和纠正数据质量问题。
其次，加强技术支持和人才培养。
高校需要引入专业的大数据技术和工具，加强对相关技术的研究和应用。
同时，加强对人才的培养，培养具备大数据分析和管理能力的专业人才。
最后，加强与行业和社会的合作。
通过与行业和社会的合作，高校可以借鉴其他行业的先进经验和技术，提升平台建设水平和能力。
未来，高校大数据平台建设还有很大的创新空间和发展方向。
首先，可以结合人工智能和机器学习技术，实现高校数据的智能分析和预测。
工业大数据分析的平台建设与实现
工业大数据分析的平台建设与实现随着信息技术的不断发展，数字经济已经逐渐取代传统经济成为推动全球经济增长的重要力量。
其中，大数据技术与工业领域的结合使得传统工业进一步向智能化、网络化、数字化方向转型。
工业大数据分析平台的建设和实现，为工业生产和经营提供了更多更准确的数据支持，从而实现了企业的高效管理和优化生产。
本文将阐述工业大数据分析平台的建设与实现，以及其应用发展现状和前景。
一、工业大数据分析平台的概念和构成工业大数据分析平台就是一个充分利用先进的信息技术和大数据技术的数据处理系统，能够实现对工业过程中产生的海量数据进行收集、存储、管理、分析和应用。
具体来说，工业大数据分析平台包括以下几个部分：1.数据采集系统：通过各种传感器、仪表和控制系统对工业过程中产生的数据进行收集、传输和转化，形成可供分析和处理的数字化数据流。
2.数据存储和管理系统：建立可靠、安全、高效的数据存储和管理系统，运用云存储和分布式计算等技术实现海量数据的存储和管理，并具备数据备份、恢复、安全等功能。
3.数据处理和分析系统：基于大数据技术和机器学习算法，实现对大数据的处理和分析。
通过数据挖掘、统计分析、模型建立等手段，来揭示数据背后的业务规律和潜在价值。
4.数据应用系统：基于数据处理和分析结果，建立智能决策支持系统，为企业管理者提供实时、准确的数据分析和决策支持，促进企业的高效管理和优化生产。
二、工业大数据分析平台的建设和实现工业大数据分析平台的建设与实现可以分为以下几个环节。
1.数据采集和传输系统的建设：建立数据采集和传输系统，对工业过程中产生的数据进行实时采集和传输。
这需要实现各种传感器、仪表、控制器和网络设备的互联互通。
2.数据预处理和清洗：对采集到的原始数据进行预处理和清洗，去除数据中的异常值、重复值和缺失值等，使得数据具备可靠性和准确性。
3.数据仓库和管理系统的构建：建设可靠、安全、高效的数据仓库和管理系统。
这需要运用云计算和分布式计算等技术手段，实现数据的分布式存储和管理，同时也要考虑数据备份、恢复和安全等方面的问题。
财政大数据平台建设的挑战与解决方案
财政大数据平台建设的挑战与解决方案财政大数据平台建设，听起来高大上，实际上操作起来却是困难重重。
作为一名幼儿相关工作者，我来说说这个过程当中遇到的挑战以及相应的解决方案。
我们要面对的第一个挑战就是数据收集。
幼儿的数据，看似简单，实则复杂。
你要收集孩子们的姓名、年龄、身高、体重、健康状况、教育背景等等，这些数据从哪里来？当然是从家长、幼儿园、医疗机构、教育部门等等地方来。
这么多的数据，怎么保证它们的准确性？这就是我们要解决的第一个问题。
解决方案：我们可以通过建立一个数据共享机制，让各相关部门共享数据。
同时，我们还可以引入技术，通过机器学习，自动校验数据的准确性。
这样一来，数据的准确性就有了一定的保障。
第二个挑战就是数据存储。
这么多数据，怎么存储呢？而且，这些数据还要随时更新，怎么保证数据的安全性呢？
解决方案：我们可以使用分布式存储技术，把数据存储在不同的地方，这样一来，即使某个地方的数据丢失了，其他地方的数据仍然可以正常使用。
同时，我们还可以使用区块链技术，通过加密，保证数据的安全性。
财政大数据平台建设，就像是一场艰苦的攀登，每一步都充满了挑战。
但是，正是因为这些挑战，我们才能更深入地理解数据的价值，才能更好地服务于幼儿。
数据收集，看似简单的背后，实际上是错综复杂的人际关系和数
据流的交织。
我们要面对的不仅仅是数据的准确性，更是各方的信任问题。
如何让家长、幼儿园、医疗机构、教育部门等各方愿意分享数据，这就需要我们有一颗同理心，要站在他们的角度去思考问题，去解决他们的顾虑。
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【干货】大数据平台建设实践与探讨大数据文摘| 2015-09-27 07:59CSDN授权转载作者：王锋。
曾任职并负责新浪研发dip分析平台架构设计、开发工作，承载了新浪及微博各产品线的离线、实时等各类业务分析需求。
目前任职微店大数据架构师，负责微店大数据（hadoop）基础技术架构及服务运营，并负责完成业务类及运维类指标分析需求，逐步构建微店的监控分析平台。
导读：微店是全球领先的移动电商网络，创造了一个便利的手机购物环境，目前有超过3000万的店主使用微店销售商品。
微店大数据架构师王锋，将重点描述大数据处理平台中数据采集、传输、存储、分析过程中的公共基础技术部分。
马云说“人类正从IT时代走向DT时代”。
这个观念提法很快就被广泛传播开来，并被人们所接受。
这里笔者不准备大谈DT时代，但是相信DT时代一定是以数据处理为核心的，因此大数据技术在这里有至关重要的地位，很有幸笔者及各位看官正在这个领域努力。
曾看到一篇文章，里面有个观点，“DT时代的骨骼——大数据处理平台”，反映了大数据处理平台在互联网或者移动互联网公司的重要性。
大数据处理平台其实包含了整个大数据处理过程，它承载了从数据采集、传输、存储、分析挖掘（离线OR、实时OR、即席查询）、可视化、价值体现的整体流程。
这些在大的互联网公司，尤其以BAT为首，已经逐步成熟，而且价值体现不断放大。
而在初创公司或者具有一定规模的创业公司，大数据处理平台的基础设施或开始搭建，或处于较初始的状态，或者在逐步规范中。
可能有人会有另外的想法：我们公司规模没有那么大，有必要整这么一套么？是的，如果数据量很小，每天新增数据（比如应用日志）都是MB级别，或者GB级别，而以后也不会有爆发式增长，也没必要太折腾。
无论如何，有一个趋势非常明确，随着公司业务发展，数据量的爆发式增长，大数据处理平台的建设势在必行。
大数据处理平台建设是对数据采集、数据传输、存储、分析挖掘（离线OR 实时OR 即席查询）、数据展现、价值体现的整体流程梳理。
微店是目前全球领先的移动电商网络（在微店生态体系，公司旗下还有口袋购物、微店全球购、微店买家版、今日半价、YouShop 等5大优势平台），创造了一个便利的手机购物环境，是全球年轻人喜爱的移动购物网络。
目前有超过3000万的店主使用微店销售商品，在这样的背景下，技术部门开发部署的各种应用每天需要服务巨量日志数据，这些数据既包含用户的行为特征、兴趣爱好，也包含了应用的服务质量情况，这些都是要进行深度分析发掘的数据，重要性不言而喻。
基于此，负责大数据基础设施建设的我们承担起了大数据处理平台的建设任务，为业务分析部门提供公共基础支撑。
接下来，本文将重点描述大数据处理平台中数据采集、传输、存储、分析过程中的公共基础技术部分。
什么是数据集随着业务的爆发式增长，公司部署了各种各样的应用服务，新的服务也不断被开发出来。
日志数据由应用服务产生，应用服务由业务开发人员开发，由业务运维人员部署维护；分析挖掘这些数据的是数据分析人员、推荐算法开发人员等等，在实际工作过程中，由于各方关注角度不同，带来很多不必要的沟通交流成本。
数据集（DATASET）正是为了在数据采集、传输、存储、分析过程中，数据关联各方对目标数据有统一的称谓、同时规范数据的使用。
图1显示了数据集的一些重要属性，原则上由业务开发部门申请创建新的数据集，申请者作为数据的owner，同时标识出其所属产品线、项目、数据类型，拟采用的数据收集方式、存储方式，数据规模情况预估以及要存储的时间。
其中数据类型包含www日志（access log）、应用日志、错误日志、MySQL日志等等；数据收集包括：Agent实时收集、Rsync传输、HdfsClient上传、API推送；存储方式分为：HDFS、分布式消息队列Kafka、实时数据搜索Elasticsearch、第三方存储；数据规模预估可以对要收集的数据规模进行评估，传输层及存储层是否可以承载的一个初步判断。
存储时间确定该数据集保存时间，到期后由平台方对数据集统一清理。
在数据集创建后，由数据采集端采集，经由数据传输层进入数据存储层。
在这个过程中，category是数据集的一个代名词。
category最初是Facebook开源的scribe配置中一个很重要的属性，标识数据传输对象，这里我们沿用了这个单词，并从开始到存储落地全程被携带。
数据集的划分是很重要的一个过程，决定了数据如何传输、存储，并被如何分析处理。
一般由业务部门及分析部门确定。
数据集内数据格式应一致，方便进行处理。
但在实际场景下，尤其创业公司，单个业务部门内数据格式也未必统一，数据散落在多个日志文件中，单个体积相对较小，而分析人员也会关注这些数据，这种情况下为了方便处理，可以将这些划分到一个数据集下，同时在采集端对数据进行标注。
典型方法，如在实时采集时日志行中加入header，由文件名或者其他特征区分数据。
就像万事万物有其生命规律一样，数据集也不例外。
图2描述了数据集的生命周期。
数据采集层某一天，一个分析人员兴冲冲过来，“某某某，我要分析xxx服务打出的日志，xxx服务昨天上线了，这个需求非常重要，balabalabala......”。
然后我们告诉他，让业务开发部门申请个数据集吧，数据集传输过来你就可以分析了：）。
数据集在创建后，所属产品线、项目、数据类型，拟采用的数据收集方式、存储方式，数据规模情况预估以及要存储的时间一一确定。
以Agent实时采集为例，数据采集流程如图3所示。
由业务开发部门申请数据集大数据组发布DataAgent业务运维人员在业务机器部署DataAgentDataAgent采集数据并传输目前大部分业务的日志数据采用这种方式采集。
DataAgent基于Flume实现，自开发Flume插件Tailsource支持多数据集、多文件实时tail，DataAgent具有以下特性：支持数据集(category)配置，支持同时tail多个数据文件支持checkpoint，定期（默认10s）将读出的文件offset写入本地磁盘开发限速模块，可配置，支持在特殊场景下的限速传输支持按照文件名tail文件，同时支持根据inode文件查找支持文件软连接，在软连接改变后读取源日志文件剩余内容修改Flume源码支持将Event Header写入原始数据中借鉴美团DualChannel，开发了我们自己的DualChannel，支持MemChannel+FileChannel。
支持Kafkachannel，并修改kafkachannel源码，支持将原始数据写入Kafka，对业务分析程序透明Agent自维护及智能升级Agent端将监控指标发到指定ganglia监控端口，统一由监控层收集，支持数据比对，并支持根据应用参数设置报警。
DataAgent采集方式具体使用Flume，何种channel由数据类型、存储方式、数据量及业务场景综合确定。
根据我们的测试，单个Agent，MemoryChannel在很多场景下，都可以达到6w+/s；KafkaChannel可以到到2.5w-3w+每秒，而FileChannel最高在1w/s，有些场景下甚至在5000/s以下。
对应用日志，我们需要保证数据的高可靠性传输，同时需要保证效率，所以目前大量采用tailsource+Kafkachannel方式；而访问日志主要采用tailsource+DualChannel+AVROSink方式。
一些业务数据也会采用Rsync方式（存储方式仅限于HDFS存储）：在数据集确定后，大数据组分配rsync权限，由业务运维人员使用Rsync经过中间LVS层，将数据推送到databus指定的Rsync model（由category确定），最后由自开发的HADOOPLoader 组件upload到HDFS。
采集层支持API推送，一些少量数据场景下，业务端可以直接调用我们提供的数据API，将数据直接写入KAFKA。
另外支持业务端直接使用HDFSClient写入HDFS，这种方式目前主要存在于以前遗留的一些数据收集上。
因为Hadoop集群使用白名单方式对写入端IP进行授权，如果存在大量的这类客户端，会严重降低数据的传输效率，同时提高了客户端的维护成本。
数据传输层业务运维人员部署DataAgent，或者其他收集方式后，数据集进入数据传输层。
图4是数据传输层的整体架构。
DataBus统一负责对数据集的中间层传输、数据流转及数据落地，数据从业务端机器发出后中间经过LVS负载均衡层，进入Databus。
Databus由几部分组成，包括：基于Flume的Avro数据接收层，接收Agent端AvroSink发出的数据；使用KafkaChannel实时消费Kafka数据；接收syslog收集方式传入的数据，如交换机日志；HadoopLoader接收Rsync传入的数据写入HDFS；接收API post的数据支持的存储方式包括：HDFS存储集群Kafka分布式消息队列Elasticsearch集群第三方存储其中，数据写入Kafka的topic由数据集（或者category）唯一确定，分析开发人员在自己的kafka consumer端配置topic为category即可消费数据。
对于向Elasticsearch的写入格式化数据需求，在Databus端，我们提供了具有较强通用性的支持。
基于Flume ElasticsearchSink，修改源码，支持正则及分隔符的字段切割，并可配置，将Databus传输过来的数据集原始数据，根据配置的解析方式及字段，格式化数据为结构化数据适配Elasticsearch，写入ES集群。
除访问日志及应用日志以外，Databus支持以syslog方式收集网络设备数据。
交换机设备的稳定对业务服务至关重要。
以前我们缺乏对交换机的监控，在6月底，我们专门对公司内各机房几乎所有交换机以syslog方式收集设备日志到Kafka，并对日志进行实时分析，发现异常及时报警。
绝大部分数据需要写入HDFS数据长时间存储。
我们使用改造后Flume HdfsSink写入HDFS。
原生的HdfsSink有一些缺点，我们对部分源码进行改造：在我们的场景中，单个机器上多个HdfsSink进程有出现文件同名的风险，修改其源码，在目前filepath+fileprefix+时间戳+filesuffix基础上，在时间戳及filesuffix之间增加4位随机数，使用过程中没有再出现文件同名情况。
HdfsSink在解析filepath及fileprefix过程中使用正则matcher去匹配，并且在每个Event处理过程中都会走这个过程，效率很低（对正则解析代码段单独测试500w event，正则解析代码段耗时53s），因为我们写入HDFS时按照数据集统一存储规范写入，所以将路径解析重写优化，并增加自己的配置属性，优化后，写入HDFS效率提升40%以上（lzo 压缩）。