基于数据湖架构的时空大数据分析云平台

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国产化替代全面开花星环科技用自研创新技术说话

国产化替代全面开花星环科技用自研创新技术说话“聚力攻坚基础软件，加速分布式数据库/混合事务分析处理数据库等产品研发推广。

”“十四五”规划明确，“强化基础组件供给，大力发展云计算/大数据/人工智能/区块链等平台软件开发框架”。

核心技术是国之重器，加速推进核心领域关键技术突破，完成核心网络中的软硬件国产替代是国家的一项长期战略。

5月26日，“向星力·未来数据技术峰会（FDTC）”在上海成功举办。

为了实现数量处理的智能化、多模态、平民化，星环科技推出众多创新产品，星环大数据基础平台TDH+星环数据云平台TDC、星环分布式交易型数据库KunDB、分析型数据库ArgoDB、分布式图数据库StellarDB、引擎 Scope、时序数据库TimeLyre、数据科学平台Sophon Base等完全满足信创要求，不但可以替换国外的商业和开源大数据平台、数据库等基础软件产品，而且拥有大量成功的应用案例，为用户创造新的价值。

1.星环TDH+TDC协同替换CDP，大数据基础平台更上一层楼星环科技自研的大数据基础平台TDH和星环数据云平台TDC联合，可以完美地替代CDH/HDP和CDP，提升功能、性能、稳定性、易用性、扩展性、可靠性、安全、国产生态支持等能力，提供多种模型支持能力，性能提升可以达到5到100倍，原厂专业服务能力更强。

新发布的星环THD9.3和TDC3.2以新一代湖仓集存储、多模型统一架构、综合性能提升、基于容器的资源管理技术、多租户等技术引领发展。

星环大数据基础平台TDH 9.3推出新一代湖仓集存储格式 Holodesk，一份数据满足数据湖的离线实时接入、数仓的复杂加工以及数据集市的分析需求，告别数据冗余。

新一代湖仓集统一存储 Holodesk在数集方面，支持基于Holodesk存储格式的集市分析，存储&计算双升级，分析性能大幅提升；在数仓方面，支持完整四种事务隔离级别，支持复杂批处理加工、数仓模型拉链表等，无需手工计算分桶数，自适应数据分布自动合并小文件；在数据湖方面，离线导入/实时写入，生态对接 Spark/Flink/Sqoop，时间旅行。

BAIDU AI CLOUD PRODUCT 产品手册说明书

CONTENTS 产品目录百度智能云介绍BAIDU AI CLOUD INTRODUCTION 02云基础云服务器BCC百度太行·弹性裸金属服务器 BBC云手机私有网络VPC（Virtual Private Cloud）对象存储容器引擎CCE关系型OLTP数据库RDS内容分发网络CDN边缘计算节点BEC超级链BaaSCLOUD SERVICES04人工智能人脸与人体识别OCR文字识别语音技术EasyDL零门槛AI开发平台BML 全功能AI开发平台虚拟现实技术VRARTIFICIAL INTELLIGENCE16百度智能云产品家族03BAIDU AI CLOUD PRODUCTS44INDUSTRY INTELLIGENCE APPLICATION行业智能应用企业风险监测及智能图谱数字员工IPA（智能流程自动化）工业视觉智能平台厂区安全巡检智能城管分析系统城市视觉智能工作站 36物联网边云融合物联网平台 IoT Stack 物联网核心套件 IoT Core智慧边缘 BIE时序时空数据库 TSDB时空数据管理平台 SDMP物可视 IoT Visualization度能-物联网能源服务度家-AIOT语音语义平台INTERNET OF THINGS 智能大数据数据湖管理与分析平台EDAP数据可视化 Sugar SMART BIG DATA24智能视频音视频处理MCP视频创作分发平台VideoWorks SMART VIDEO28安全主机安全HOSTEYE应用防火墙WAF流量审计IDS SAFETY3202数据计算M a p R e d u c e 流式计算搜索与分析E l a s t i c s e a r c h 数据仓库P a l o 数据开发数据湖管理与分析E a s y D A P 数据工厂P i n g o 相关解决方案数据仓库数据中台数据可视化日志分析数据应用企业图谱平台客群洞察舆情服务联合建模统计分析云数据可视化数据可视化S u g a r 数据集成日志服务消息服务 f o r K a f k a 智能大数据相关解决方案数据采集与标注人脸通行考勤平台内容审核方案消费者评论分析A I 同传智能招聘知识中台A I 中台人脸口罩O C R 文字识别通用场景文字识别卡证文字识别财务票据文字识别医疗票据文字识别汽车场景文字识别教育场景文字识别其他场景文字识别I O C R 自定义模板文字识别语言与知识语言处理基础技术语言处理应用技术知识理解文本审核智能对话定制平台智能文档分析平台智能创作增强现实3D 肢体关键点S D K 美颜滤镜S D K 短视频S D K 视频技术多模态媒资检索媒体内容分析媒体内容审核A I 硬件与平台G P U 服务器机器人平台度目视频分析盒子度目A I 镜头模组度目人脸应用套件度目人脸抓拍机人脸识别摄像机昆仑A I 加速卡语音技术短语音识别实时语音识别音频文件转写在线语音合成离线语音合成语音自训练平台图像技术图像识别图像审核图像搜索图像增强图像特效车辆分析人脸识别与人体识别人脸识别云服务人脸识别私有化人脸离线识别S D K 人脸实名认证人像特效人体分析数据采集与标注数据采集服务数据标注服务A I 开发平台全功能A I 开发平台B M L 零门槛A I 开发平台E a s y D L 人工智能网络弹性公网I P 共享宽带私有网络V P C 服务网卡N A T 网关对等连接负载均衡智能云解析D N S 智能流量管理V P N 网关专线接入计算云服务器专属服务器弹性裸金属服务器G P U 云服务器F P G A 云服务器弹性伸缩应用引擎云通信简单消息服务云呼叫中心号码隐私保护服务管理运维云监控云顾问区块链与可信计算超级链B a a S 平台超级链可信计算相关解决方案存储分发解决方案备份归档解决方案智能运维平台专有云专有云A B C S t a c k 专有云存储A B C S t o r a g e 存储对象存储云磁盘文件存储存储网关C D N 与边缘服务内容分发网络C D N 动态加速海外C D N 边缘计算节点容器引擎服务容器实例函数计算云原生云原生微服务应用平台数据库关系型数据库云数据库R D S f o r M y S Q L 版云数据库R D S f o r S Q L S e r v e r 版云数据库R D S f o r P o s t g r e S Q L 版云数据库G a i a D B -X N o S Q L 数据库云数据库S C S f o r R e d i s 版云数据库T a b l e S t o r a g e 云数据库D o c D B f o r M o n g o D B 版时序时空数据库T S D B 消息列队f o r R a b b i t M Q 分析型数据库云数据库F u s i o n D B 数据库服务数据传输服务D T S 数据库专家服务D E S 数据库审计云基础智能视频行业智能应用视频分发加速内容分发网络C D N 音视频直播海外C D N 动态加速边缘计算节点视频平台音视频点播平台边缘视频监控E V S视频存储对象存储视频生产与处理移动直播S D K 短视频S D K 音视频处理智感超清转码视频理解媒体内容分析媒体内容审核直播内容审核多模态媒资检索视频互动实时音视频R T C 3D 肢体关键点S D K 美颜滤镜S D K 相关解决方案智能互联网视频智能媒体相关解决方案智慧城市智慧金融智能制造智能制造工业视觉智能平台度能-智能能源服务厂区安全巡检教育与培训百度智能云A B C 课程百度智能云A B C 人才认证智慧金融企业图谱平台金融智能获客平台度御大数据风控百鉴金融画像平台智能企业风险监测超级链B a a S 平台智慧城市公共安全监控分析系统机器智能行为分析系统城市视觉智能城管分析系统机器智能车辆分析系统城市视觉智能工作站区块链与可信计算超级链B a a S 平台超级链可信计算联合建模智能联络中心智能客服智能外呼相关解决方案智能客服营销云C o u d D S P C o u d S S P C o u d A D X 智能对话营销服务广告点击率评估专有云专有云A B C S t a c k 专有云存储A B C S t o r a g e 智能运维平台域名与网络域名服务云虚拟主机智营销建站主机商务安全主机智能门户域名服务智能云解析D N S 移动域名解析S S L 证书智能流量管理统计分析云短网址服务备案服务商标服务智能办公：文档服务文本审核爱速搭·应用搭建平台企业智能应用开发者服务开发者平台效率云项目管理代码托管持续交付代码扫描函数计算A R 开放平台A P I 网关开发者公举问卷调研服务S D K 中心A P I 中心移动开发移动A P P 推送服务移动A P P 测试服务监控运维云监管云顾问云安全D D o S 防护服务应用防火墙W A F 安全检测服务主机安全流量审计分析业务安全营销活动防刷渠道推广防护账号安全保护相关解决方案等保合规云上安全身份管理身份管理服务物联网安全物联网安全套件密钥管理服务数据库审计S S L 证书数据安全与隐私保护物联网基础服务物联网核心套件物联网私有平台边云融合物联网平台I o T S t a c k 物联网数据管理与分析物联网可视化设计时序时空数据库T S D B 物联网专业平台度家-A I o T 语音语义平台度行-物联网车辆云度能-物联网能源服务物联网边云融合智能边缘云手机相关解决方案智能物联网物联网安全物联网安全套件物联网BAIDU AI CLOUD PRODUCTS 百度智能云产品家族04基于百度多年积累的技术和实践，百度智能云打造了AI-Native云计算架构及产品方案矩阵，为客户提供计算、网络、存储、数据库、CDN、云原生等全栈云计算服务能力，实现全维度能力输出。

数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析

数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析一、概况层出不穷的新技术、新概念、新应用往往会对初学者造成很大的困扰，有时候很难理清楚它们之间的区别与联系。

本文将以数据研发相关领域为例，对比分析我们工作中高频出现的几个名词，主要包括以下几个方面：•数据▪什么是大数据▪数据分析与数据挖掘的区别是什么•数据库▪什么是数据库▪数据库中的分布式事务理论•数据仓库▪什么是数据仓库▪什么是数据集市▪数据库与数据仓库的区别是什么•大数据平台▪什么是大数据平台▪什么是大数据开发平台•数据中台▪什么是数据中台▪数据仓库与数据中台的区别与联系•数据湖▪什么是数据湖▪数据仓库与数据湖有什么区别与联系希望本文对你有所帮助，烦请读者诸君分享、点赞、转发。

二、数据什么是大数据？麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

我们再往深处思考一下，为什么会有大数据(大数据技术)？其实大数据就是在这个数据爆炸增长的时代，业务需求增长促进技术迭代，技术满足需求后又形成闭环促进业务持续增长，从而形成一个闭环。

数据分析与数据挖掘的区别是什么？数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析。

广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘。

我们在工作中经常常说的数据分析指的是狭义的数据分析。

三、数据库据库什么是数据库？数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。

是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

一般而言，我们所说的数据库指的是数据库管理系统，并不单指一个数据库实例。

根据数据存储的方式不同，可以将数据库分为三类：分别为行存储、列存储、行列混合存储，其中行存储的数据库代表产品有Oracle、MySQL、PostgresSQL等；列存储的数据代表产品有Greenplum、HBASE、Teradata等；行列混合存储的数据库代表产品有TiDB，ADB for Mysql等。

智慧城市时空大数据管理系统设计与实现---以成都市为例

智慧城市时空大数据管理系统设计与实现 ---以成都市为例摘要：智慧城市是加快建设全面体现新发展理念城市、打造美丽宜居公园城市、提升城市综合竞争力的重要支撑。

时空大数据作为加快推进智慧城市建设，全面提升超大城市治理体系和治理能力现代化水平的重要基础，对时空数据多源汇聚、智能处理、深度融合、共享交换等方面提出了更高要求。

本文结合成都市时空信息云平台项目建设，探讨构建全市时空大数据管理系统框架、关键技术及系统成果。

实践证明，该系统能够为各级政府部门、社会企业和公众提供坚实的“时空底座”服务。

关键词：时空大数据；资源体系；数据管理时空大数据是时空信息、自然人文及社会信息的融合体，是重要的大数据之一[1-2]。

时空大数据的价值在于信息的分析、知识的生成、事件的预测与决策[3]。

通过时空大数据的治理融合、挖局分析可揭示区域发展规律，它是智慧城市开展城市治理应用不可或缺的重要基础信息支撑[4]。

目前，时空大数据应用逐渐朝智能化的高级形态发展，通过新一代信息技术的应用，将更加精准、实时、全面的反应城市发展变化规律，为智慧城市的规划、建设、管理和运营全过程、全方位决策提供强有力支撑[5]。

本文将以建设全面覆盖、多端融合、智慧联动的“时空底座”为目标，结合成都市时空信息云平台建设经验，提出了支撑各领域智慧应用的时空大数据管理系统建设模式。

1总体架构时空大数据管理系统作为时空信息云平台的核心支撑对象，通过对基础地理、政务、运营和感知等多源异构数据智能汇聚、多态存储、融合治理、深度挖掘等加工后，可向时空信息云平台前端（如门户）提供辅助决策分析的信息知识服务。

系统架构包括基础设施层、数据层、系统层、应用层四个层级，及制度保障、安全保障体系。

1.1基础设施层由核心机房和电子政务云平台两部分组成，分别对应敏感涉密空间数据和政务共享空间数据的存储和管理。

基于云计算架构,形成可按需服务的高性能计算环境、容器环境,满足时空大数据的重型运算需求。

智慧城市时空大数据与云平台建设技术大纲

智慧城市时空大数据与云平台建设技术大纲一、引言随着信息技术的不断发展和智能化时代的到来，智慧城市已成为时下城市发展的重要战略。

而构建智慧城市的关键在于对城市的时空大数据进行有效的管理与分析，以此为基础建设云平台。

本文将就智慧城市时空大数据与云平台建设的相关技术进行探讨，提出技术大纲。

二、智慧城市时空大数据技术1. 数据采集与存储技术智慧城市中，各类传感器和设备将大量产生数据，如交通流量、环境监测等。

为了实时获取这些数据，需要构建可靠的数据采集系统，并通过云端技术将数据存储在云平台上。

2. 数据预处理技术时空大数据需经过预处理，包括数据清洗、噪声剔除、数据融合等，以消除数据中的冗余和错误，提高数据质量和准确性。

3. 数据挖掘与分析技术智慧城市时空大数据中包含了各类有价值的信息，如城市交通拥堵、人口流动等。

通过数据挖掘与分析技术，可以发现隐藏在大数据中的规律和趋势，为智慧城市决策提供科学依据。

三、云平台建设技术1. 云计算技术云计算是支撑智慧城市建设的重要技术基础。

通过云计算技术，可以实现对海量数据的存储、处理和分析，提供较高的计算效率和可靠性。

2. 数据安全与隐私保护技术智慧城市时空大数据中涉及大量居民个人信息，保护数据安全和隐私成为云平台建设的重要任务。

通过加密、权限控制等技术手段，确保数据在传输和存储过程中的安全。

3. 可视化与用户界面技术云平台应提供用户友好的可视化界面，使城市管理者和居民能够直观地了解城市的运行情况和问题，并能进行智能化的决策。

四、智慧城市时空大数据与云平台建设技术应用案例1. 交通优化基于智慧城市时空大数据与云平台建设技术，可以实时监测交通流量和拥堵情况，通过智能控制信号灯和路由导航等手段，提高交通效率和减少拥堵。

2. 环境保护借助智慧城市时空大数据与云平台建设技术，可以收集和分析环境监测数据，实现对环境污染的实时监控和预警，并制定相应的环保措施。

3. 突发事件响应智慧城市时空大数据与云平台建设技术可用于突发事件的响应和控制，通过实时监测和数据分析，快速获取事件信息并采取相应的应对措施。

2023-时空大数据平台整体建设方案-1

时空大数据平台整体建设方案随着科技的不断发展，大数据已经成为了一个不可或缺的部分，其在各个领域中的作用也越发重要。

而时空大数据更是在生态保护、城市安全、农业发展等领域发挥着关键作用。

因此，如何建立一个完善的时空大数据平台，已经成为了各个领域的重要课题。

一、平台架构设计首先，要建立一个完善的时空大数据平台，需要进行平台架构的设计。

平台架构设计包括了数据采集、存储、处理、分析和可视化展示等环节。

应该根据各个环节的实际需要，设计相应的技术方案，并建立相应的系统架构。

二、数据采集数据采集是整个平台中最为关键的一环，它直接影响到数据的质量和准确性。

数据采集应该涵盖多种数据源，包括卫星遥感、传感器监测、社交媒体、公共交通等等。

需要建立专业的数据仓库，确保数据的实时采集、传输和归档。

三、数据存储数据存储方面需要建立一个可靠的集群式系统。

对于来自不同数据源的数据，应该分别存储于不同的数据仓库，再通过分布式系统进行相应的组装和整合。

应该采用高可用性的技术方案，定期备份数据，以避免一旦发生宕机或数据丢失的情况，数据可以迅速恢复。

四、数据处理数据处理是整个平台中必不可少的环节，涉及到数据的清洗、整合、归一化等多个方面。

应该采用分布式计算的方式，实现数据的实时处理，并依据功能需要执行相应的算法。

五、数据分析数据分析环节是利用已经处理过的数据进行实质性分析、挖掘和建模的过程。

其重要任务是解决复杂的问题，帮助用户更好地理解数据并支持决策。

这一环节需要采用机器学习等先进算法对数据进行建模处理，从而更好地满足用户需要。

六、可视化展示数据可视化是大数据平台中很重要的一环，其目的是通过可视化手段，将数据的关键信息呈现给用户。

应该采用先进的大数据可视化技术，展示出数据的特点、趋势以及关联。

其可以方便用户快速了解数据信息，发现问题和模式，并取得最佳决策。

综上所述，建立一个完善的时空大数据平台需要进行平台架构设计、数据采集、处理、分析和可视化展示等多个方面的工作。

大数据分析平台总体架构方案

大数据分析平台总体架构方案1.数据采集层：该层负责从各个数据源收集原始数据，并进行数据清洗和预处理。

数据源可以包括传感器设备、网站日志、社交媒体等。

在数据清洗和预处理过程中，可以对数据进行去噪、过滤、转换等操作，确保数据的质量和准确性。

2.数据存储层：该层负责存储清洗和预处理后的数据。

可以选择关系型数据库、非关系型数据库或分布式文件系统等存储技术来存储数据。

数据存储层需要保证数据的可靠性、高效性和可扩展性。

3.数据计算层：该层负责对存储在数据存储层的数据进行计算和分析。

可以使用批处理、流处理、图计算等技术来进行数据处理。

具体的计算和分析过程包括数据聚合、数据挖掘、机器学习等。

4.数据可视化层：该层负责将计算和分析的结果以可视化的形式展示给用户。

可以使用各种可视化工具和技术来实现数据可视化，如图表、报表、仪表盘等。

数据可视化层可以帮助用户更直观地理解和分析数据。

5.安全和管理层：该层负责保护数据的安全性和保密性，包括数据的加密、权限控制和访问控制等。

同时还可以对数据进行备份、灾难恢复和性能监控等管理操作，确保数据平台的稳定和可靠。

6.接口和集成层：该层负责与其他系统和应用进行接口和集成。

可以提供API接口和数据交换协议，使得其他系统和应用能够与大数据分析平台进行数据交互。

此外，还可以集成各种数据源和数据工具，方便用户的数据分析和处理。

以上是一个典型的大数据分析平台总体架构方案。

在实际应用中，可以根据具体的需求和场景进行调整和优化。

同时，还需要考虑性能、可靠性、可扩展性和成本等方面的因素来选择和设计相应的技术和架构。

基于湖仓一体构建数据中台架构

数据中台
数据湖
数据仓库
数据湖、数据仓库与数据中台能否融合？
数据中台数据仓库数据湖
关注数据价值、数据业务、组织架构、效能等 Golden Data，解析后的高价值数据，提供存储、加工、分析能力
原始数据与格式，主要负责集中式数据存储
பைடு நூலகம்录
一、数据湖、数据仓库与数据中台二、湖仓一体的架构介绍三、湖仓一体上数据中台的探索与实践
• 数据来源于业务系统（TP） • 需要事务机制保证ACID • 需要保证TP和AP的一致性（数据、模型，大量同步） • 适合模型简单，简单分析场景，以TP 模型解决AP的问题
Serving
高幵发、查询简单、快速，面向在线应用（to C）
有银弹吒？
Transaction
随机读写、支持事务ACID、锁、面向DBA
Analytics
Hybrid Tr a n s a c t i o n / A n a l y t i c s
P ro c e s s i n g ( H TA P )
• 一个系统，两种查询场景（分析、服务） • 无事务开销（锁、同步） • 行为数据、日志数据，比TP高数量级，高吓吐写入 • 以数仓模型（抽象、复用、标准）解决数据服务的问题
• 支持实时写入、实时更新、写入即可查
• Flink、Spark超高导入性能
计算存储分离
• 于原生架构，弹性扩缩容，成本更低
• 兼容传统的Hadoop生态 • 统一存储至数据服务
丰富生态
• 兼容主流的大数据计算框架 • 兼容主流的大数据查询分析框
架
谁是开源界最适合构建HSAP的核心框架？
➢ Hudi: Hadoop Upserts Deletes and Incrementals ➢ 管理DFS/于上超大规模(上百PB)分析数据集

智慧嘉兴时空大数据与云平台设计与实现

第35卷第1期2021年1月北京测绘BeijingSurveyingand MappingVol35No1January2021引文格式：李小卫•智慧嘉兴时空大数据与云平台设计与实现北京测绘，2021,35(1)3035.DOI：1019580/jcnki1007-3000202101007智慧嘉兴时空大数据与云平台设计与实现李小卫(嘉兴市规划设计研究院有限公司，浙江嘉兴314050)［摘要］在数字嘉兴建设成果的基础上，本文结合“智慧嘉兴”时空大数据与云平台试点项目建设，探讨构建全市统一的智慧城市时空大数据与云平台，介绍了平台总体架构、技术路线设计、系统实现、示范应用及关键技术分析，根据运行实践证明，该平台能够为全市政府部门、企事业单位及社会公众提供权威、统一、可靠的智慧时空信息服务。

［关键词］地理信息；智慧城市；时空大数据；云平台［中图分类号］P208［文献标识码］A［文章编号］1007-3000(2021)01-0030-060引言嘉兴在全国率先开展数字城市建设，早在2006年就开始了地理空间框架数据库、平台、标准等一系列探索，经过多年的努力，嘉兴在基础地理信息数据、政务交换数据、平台应用、运行支撑体系建设等方面取得显著成果,但仍然存在不足，如各类专题数据覆盖面不够、信息汇聚与共享标准不统一、现有底层软件整合力度不够等,同时在多类型公共资源管理方法的有效集成、支撑深度应用等方面，也仍需进一步提升。

2016年10月，国家测绘地理信息局正式批准嘉兴为云平台建设试点地区。

本文在数字嘉兴已有的一系列成果基础上，结合大数据、云计算、物联网和地理空间信息等现代科技手段，以时空信息为抓手，整合嘉兴市政务信息资源、物联网感知信息等，形成具有时间序列的时空信息大数据库,搭建全市统一的时空信息云平台，从而形成测绘地理信息数据、专题资源数据智慧化应用的新格局，推进全市生产、生活和管理方式的创新,解决城市发展过程中面临的新问题［1］。

聊聊数据湖的11个参考架构

聊聊数据湖的11个参考架构数据湖是传统数据仓库概念在源类型、处理类型和⽤于业务分析解决⽅案的结构⽅⾯的⾼级版本。

数据湖主要通过云实现，采⽤多种数据存储和数据处理⼯具进⾏架构，基于管理服务的服务⽤于处理和维护数据湖的数据基础设施。

Pentaho⾸席技术官詹姆斯·迪克森有⼀个关于数据湖的著名类⽐，他创造了“数据湖”这个词。

数据湖类似于湖泊，⽔从不同的来源进⼊，并保持在原始的形式，⽽包装瓶装⽔类似于数据集市，经过多次过滤和净化过程，类似于数据集市的数据处理。

数据湖是⼀个存储库，它以原始格式存储⼤量的原始数据。

从Azure到AWS，拥有⼀个合适的数据湖架构的⼒量在于对每⼀家企业的市场速度、创新和规模。

对于不再想要与结构竖井⽃争的⼤型企业，这些架构可以帮助您建⽴组织共识并实现数据所有权。

数据湖就像⼀个⼤容器，与真实的湖泊和河流⾮常相似。

就像湖泊中有多条⽀流⼀样，数据湖中有结构化数据、⾮结构化数据、机器对机器、⽇志实时流动。

数据湖使数据⼤众化，是存储组织的所有数据以供后期处理的⼀种经济有效的⽅式。

研究分析师可以专注于在数据中寻找意义模式，⽽不是数据本⾝。

参考架构⼀数据湖可以包含来⾃关系数据库的结构化数据(⾏、列或⾯向对象节点)、半结构化数据(如XML、JSON、CSV和⽇志)、任何⾮结构化数据(如pdf、⽂档和电⼦邮件)和⼆进制数据。

它们都被⼴泛⽤于⼤数据的存储，但它们是不可互换的。

湖泊通常是原始原始格式的数据池，其⽤途尚未定义。

数据仓库更像是结构化和过滤数据的存储库，这些数据已针对特定⽬的进⾏了处理。

Azure(来⾃微软)和AWS(来⾃亚马逊)是两种著名的解决⽅案，它们包含了使开发⼈员、数据科学家和分析⼈员能够轻松存储任何⼤⼩、形状和速度的数据，以及跨平台和语⾔进⾏所有类型的处理和分析所需的所有功能。

参考架构⼆数据湖不仅提供了⼤数据平台的基本功能，还提供了数据管理、数据治理、数据资产管理等功能。

数据湖中的数据查询与数据分析技巧(四)

数据湖是一个用于存储各种类型和格式的大数据的存储系统。

它能够保存结构化和非结构化数据，包括文本、图像、音频和视频等。

在数据湖中，数据被存储在原始形式下，而不需要提前定义架构或模式。

这为数据查询和数据分析提供了更大的灵活性。

本文将探讨在数据湖中进行数据查询和数据分析的一些技巧。

一、了解数据湖的结构和组织在进行数据查询和数据分析之前，我们首先需要了解数据湖的结构和组织方式。

数据湖通常采用基于云的存储架构，例如Amazon S3或Microsoft Azure Blob存储等。

数据湖中的数据通常以对象的形式存储，使用分层目录结构进行组织。

这使得数据湖可以快速地存储大量的数据，并支持高效的数据查询和分析。

二、灵活的数据查询技巧在数据湖中进行数据查询时，最常用的查询语言是SQL。

SQL是一种广泛使用的查询语言，它可以帮助我们从数据湖中提取所需的数据。

然而，在数据湖中执行SQL分析可能比在关系型数据库中复杂一些，因为数据湖中的数据通常是非结构化的。

为了更好地执行数据查询，我们可以使用一些技巧。

首先，我们可以使用分区和分桶来提高查询性能。

数据湖中的数据可以通过分区进行逻辑分组，例如按日期或地理位置分区。

分区可以加快查询速度并减少数据扫描量。

另外，我们可以使用分桶来将数据划分为更小的块，以提高并发查询的效率。

另一个数据查询的技巧是使用索引。

虽然数据湖中的数据一般不是索引的，但可以使用一些工具和技术来创建索引。

例如，我们可以使用Apache Hive或Amazon Athena等工具来创建基于列的索引，以加速查询性能。

此外，还可以使用分布式查询引擎来加速查询。

分布式查询引擎可以在多个计算节点上并行处理查询，从而提高查询速度。

例如，Apache Spark和Apache Hive都提供了分布式查询引擎的功能。

三、有效的数据分析技巧在进行数据分析时，我们通常需要处理大量的数据。

数据湖中的数据量往往非常巨大，因此在进行数据分析时需要一些有效的技巧。

湖仓一体大数据平台解决方案

湖仓一体大数据平台解决方案往下集成数据，往上搭载应用。

数据资产。

基础设施阿里云本地IDC…H 为云电信云腾讯云Azure AWS 京东云引擎层S-EMR阿里云-EMRAWS-EMRH 为云-MRS 星环-TDH 数据集成数据研发数据运维数据服务数据治理数据工厂规范建模指标管理参数配置API 工厂脚本/向导模式自定义函数导入在线测试数据查询标签工厂实体管理标签管理任务管理算法工厂算法开发资源管理指标运维指标任务监控指标查询常规运维数据生产运维数据质量运维API 中心API 授权API 调用数据订阅标签中心量级、覆盖率标签值分布控制台项目管理子账号管理角色权限管理工作空间管理AccessKey管理平台安全设置数据地图数据管理类目管理常规开发离线开发实时开发数据安全数据脱敏数据加密数据规划资产盘点资产盘点报告元数据管理生命周期治理项管理治理效果分析全链血缘元数据检索元数据分析数据探查探查报告探查任务配置探查实例管理数据源管理数据源数据文件规范建表可视化建表DDL 建表数据同步离线同步实时同步API 运维配置、告警安全组配置标签运维标签任务监控标签查询算法运维算法任务监控配置及告警数据标准数据标准管理标准覆盖率评估2.传统数仓的问题技术架构效率低门槛高平台管理开发效率依赖离线T+1导出报表缺少实时元数据管理未打通实时离线数据的联系宽表建设平台治理批流统一湖仓一体数仓建设思路SQL 统一开发流程引入Hudi 加速宽表产出基于Flink SQL 构建实时数仓数仓平台化建设统一规范体系(1/3)业务板块规范定义模型设计数据应用业务系统业务板块2业务板块1业务源数据1业务源数据2业务源数据3……数据域/主题域统计粒度(维度组合)一致性维度修饰词派生指标原子指标（业务过程+度量）维表（DIM ）把逻辑维度物理化的宽表统计周期(时间维)汇总事实表（DWS ）把明细事实聚合的事实表数据应用层（ADS ）业务过程事务事实表(DWD)最原始粒度的明细数据维度属性统一规范，OneData 建模方法论(2/3)统一规范，可视化建模工具(3/3)统一元数据价值主张：特点：基于SQL 统一开发流程afhaTableSQL离线批处理实时流处理即席查询Lambda架构Lambda架构的主要思想：）、服务优点：1数据的不可变性2数据的重新计算缺点：双重计算+双重服务输入数据流批处理数据流实时计算数据流预处理结果增量处理结果批处理流处理即席查询API服务自助取数批处理视图增量处理视图Lambda 架构-数仓分层结构DIMRedisHBase ESMySQLADSKafkaES HBaseHiveHiveHiveDWSKafkaDWDKafkaE T LPrestoOLAPClichHouse DorisDBSourceMessae Queue RDS/ binlogS Q LS Q LS Q LS Q LS Q LC D CS Q LE T LKafkaHiveODS大数据平台技术栈大数据平台Kafka数据源Flink数据处理Data API Presto impala数据服务报表应用数据消费预警数据存储OGGPG 数据源MySQL解析层分布式消息队列流计算平台结果数据层数据接口层应用层Oracle数据源MySQL数据源层clickhouse IoTMQTTkuduStarRocks 原DorisDBKappa 架构优点：（1）架构简单，生产统一（2）一套逻辑，维护简单缺点：（1）适用场景的通用性不高（2）大数据量回溯成本高，生产压力大（3）流式计算结果不准确最终需要对账输入数据流ODS DWD DWSKafkaKafkaKafka服务DB应用Kappa 架构-数仓分层结构DIMRedisHBaseESMySQLADSKafkaES HBaseHiveDWSDWDE T LPrestoOLAPClichHouse DorisDBSourceMessae Queue RDS/ binlogS Q LS Q LS Q LS Q LS Q LC D CS Q LKafkaODSKafkaKafka方案对比与实际需求引入数据湖Hudi加速宽表构建Kafka Full D atai n c r e m e n t d atad atabasesKafkaDorisDB kudu clickhouseHudi架构图增量实时更新时间漫游Hudi数据湖典型PipelineHudi数据湖关键特性引入数据湖Hudi-湖仓一体架构MySQL OracleSQL Server PostgreSQL Redis结构化数据MongoDBJSON XML CSV Kafka ORC半结构化数据Parquet音频视频文档电子邮件非结构化数据数据源DataX（批量同步）API 接口（Restful ）数据集成文件直传Flink-CDC （流式写入）Flink 计算/分析引擎计算引擎Spark Hive机器学习训练Presto 分析引擎Impala元数据管理Apache Hudi数据湖-存储存储对象S3OSSCOSHDFSAPI 服务机器学习推理数据服务消息订阅数据应用大数据平台湖仓一体平台智能推荐BI 报表即席查询人脸识别数据大屏引入数据湖Hudi-湖仓一体数仓分层结构DIMRedisHBase ESMySQLADSKafkaES HBaseHiveHiveHiveDWSKafkaDWDKafkaE T LPrestoOLAPClichHouse DorisDBSourceMessae Queue RDS/ binlogS Q LS Q LS Q LS Q LS Q LC D CS Q LE T LHudi on FlinkHudi on FlinkHudi on FlinkKafkaHive引入数据湖Hudi-湖仓一体产品核心功能数据集成：Ø批量集成Ø实时集成Ø消息集成数据湖管理：Ø结构化数据存储Ø半结构化数据存储Ø非结构化数据存储数据研发：Ø实时计算Ø数据智能加工Ø离线计算湖仓一体-Hudi On Flink 的实现KafkaKafkaSource GeneratorBinlogRecord InstantTimeFileIndexer WriteProcessOperatorFileIndexer WriteProcessOperatorCommitSinkMetadata PartitionerFileIndexerWriteProcessOperatorcheckpoint湖仓一体平台建设3.湖仓一体大数据平台核心功能-①实时数据接入自动接入接入配置湖仓一体大数据平台产品核心功能·实时同步+实时开发+实时运维配置来源表信息实时同步配置目标表Kafka信息通道控制设置实时开发源表中配置Kafka信息结果表中配置Kafka写入的目标库信息维表信息实时运维发布至运维设置启停与告警设置告警规则设置监控范围湖仓一体大数据平台产品核心功能-⑤元数据实时更新CDC SourceDatabaseSchemaTransformDDLDMLBinlog Kafka SinkAVROKafkaBinlog Kafka SourceHudi SinkCheckpointMetadataReportFetch湖仓一体大数据平台产品核心功能-⑥数据资产管理体系湖仓一体大数据平台产品核心功能-⑦性能压测压测场景：数据准备：20228压测结果：压测场景单条数据量压测数据量压测链路压测结果Kafka生产与消费20个字段，228个字节40WMySQL数据源到Kafka耗时46s（qps：8700）Kafka消费耗时4.6s（qps：8.7W）实时计算Oracle-MySQL20个字段，228个字节40W Oracle数据源数据新增到新增数据写到目标数据库MySQL（3进程，分配内存3G）qps：3778 40W*5qps：3715实时计算MySQL-Kudu20个字段，228个字节40W MySQL数据新增，经过Flink实时计算写到Kudu表中qps：5250结论：实时计算支持主流数据库1500万/小时的数据处理能力，且资源占用较低湖仓一体大数据平台产品未来支持功能-①增强SQL能力湖仓一体大数据平台产品未来支持功能-②精细化资源管理自动扩容缩容细粒度资源调度Flink on K8s4问题不支持事务由于传统大数据方案不支持事务，有可能会读到未写完成的数据，造成数据统计错误。

基于数据湖的实时数据管理平台设计

I G I T C W技术研究Technology Study12DIGITCW2023.011 研究背景在生产企业中，基于DCS 控制系统对各设备端数据进行采集、存储以及处理已经成为企业提高生产效率的重要手段。

在生产制造中，需要实时对DCS 采集的数据进行初步的处理与存储，以加强对生产过程稳定性的监督，及时对可能的故障或事故进行预警，保障生产的连续与稳定。

而实时数据库需要保障DCS 采集的数据被及时处理，采用标准化的接口进行存储与调用，建立实时数据中心[1]。

在生产控制中，各类应用系统具有较强的实时要求，需要在较短的时间周期内，或者在规定的时间点对设备数据进行采集，并对数据进行实时处理。

一般而言，在生产系统中，通过构建实时数据库以存储实时数据，同时向关系数据库定时写入数据，成为当前生产中常用的做法。

但是采用Oracle 等关系数据库，难以满足实时数据库大量的写入以及存储海量数据的要求。

并且由于DCS 采集可能来源于不同的渠道，随着数据源的增多，传统的DBMS 系统难以有效解决实时数据的海量存储[2]。

随着大数据架构的发展，出现了数据湖的架构。

数据湖主要是采用大数据架构对各类异质架构的数据进行存储，包括结构化或非结构化数据，以及二进制数据。

数据湖架构可以集成实时数据流、数据仓库，并基于数据湖提供机器学习应用服务。

由于数据湖基于大数据的相关架构，因而在存储能力以及效率方面优于传统的数据库，并且在适应性上优于Hadoop 等大数据结构。

数据湖中采用原生方式存储数据，即可以存储原始的数据结构，而不用将其进行结构化处理。

同时，数据湖接收多源异构数据，提供统一的管理视图，有助于解决信息孤岛，实施数据安全及质量管理。

为此，可以在生产端DCS 控制器实时采集数据的情况下，整合实时数据库以及数据湖技术，提供新的数据管理架构。

2 国内外研究现状在实时数据库方面，不同的DCS 厂商搭建了基于自身产品系统的实时数据库，比如Wonderware 公司提供基于其DCS 系统的实时数据库等，可以同步设备端传感器采集的实时数据。

基于PDCA 循环的时空大数据云平台软件测试管理方法研究

科技与创新┃Science and Technology&Innovation ·104·2019年第19期文章编号：2095－6835（2019）19－0104－03基于PDCA循环的时空大数据云平台软件测试管理方法研究李亚君1，王洪宇2（1.中国人民大学信息学院，北京100872；2.北京星球时空科技有限公司，北京100191）摘要：时空大数据云平台软件测试作为保证软件质量的重要方法，其测试的质量管理工作对于建设时空大数据云平台的质量保证具有重要意义。

基于PDCA循环，采用观察、文献研究、实验等研究方法，初步构建了一套贴合时空大数据云平台建设实际的软件测试管理方法，希望能够为类似企业的软件测试管理提供参考的方法。

关键词：PDCA；时空大数据；云平台；软件测试管理方法中图分类号：TP311.13文献标识码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2019.19.0431引言近年来，随着测绘技术、互联网、大数据、云计算、人工智能等高新技术的快速发展，中国传统地理信息系统（GIS）已经不能满足社会各界对测绘的需求，为了适应当前测绘新技术的发展，时空大数据云平台应运而生。

目前，国内很多学者都围绕智慧城市建设进行时空大数据云平台的研究，很多企业也在建设时空大数据云平台[1-3]。

新型平台的出现随着传统的GIS软件与高新技术的进一步融合，形成了更广泛、多层次和多尺度的应用格局，在各空间信息相关领域得到了广泛的应用和发展。

高光军等人面对丰富的自然资源数据，依托云平台，建设了国土空间大数据平台[4]。

时空大数据云平台与传统的GIS软件产品一样，其用户群体大多数是地理信息行业相关的企事业单位，对软件质量的要求很高。

但截至目前，由于地理空间数据对标准规范的依赖性很高，数据种类多、数据结构复杂，导致时空大数据云平台的建设十分复杂。

另外，在技术方面，GIS软件的专业化要求也很高，而且在GIS软件开发企业中，大多数人都是GIS专业出身，缺乏计算机软件测试和质量管理相关的知识，导致GIS软件行业仍然没有标准的软件测试质量管理规范。