大数据平台简介共180页文档
大数据平台简介
大数据平台简介随着信息技术的快速发展和互联网的广泛应用，越来越多的数据被产生并存储在各个地方。
这些数据来源涉及个人信息、企业数据、社交媒体内容、传感器数据等等。
如何有效地分析和利用这些海量数据，成为了许多组织和企业面临的挑战。
为了解决这一问题，大数据平台应运而生。
大数据平台是一个集成了大数据处理工具和技术的综合系统，旨在帮助企业和组织处理、分析和利用大规模的数据集。
它通过收集、存储、处理和可视化数据，实现对数据的深入挖掘和分析，为用户提供有价值的信息和见解。
大数据平台通常由以下几个主要组成部分构成：1. 数据采集大数据平台需要从各个数据源收集数据，包括传感器、社交媒体、企业数据和公共数据库等。
这些数据来源多样化且容量庞大，因此平台需要具备高效的数据采集能力，能够实时、批量或周期性地获取数据。
2. 数据存储大数据平台需要提供一个稳定可靠、容量庞大的数据存储系统。
传统的关系型数据库已经不能满足大数据存储需求，因此大数据平台通常采用分布式文件系统或NoSQL数据库来存储数据。
3. 数据处理大数据处理是大数据平台的核心功能之一。
平台需要提供分布式计算和处理能力，以支持对大规模数据的处理和分析。
常用的大数据处理框架有Hadoop、Spark和Flink等。
4. 数据分析和挖掘大数据平台不仅需要提供数据处理功能，还需要提供数据分析和挖掘的能力。
平台应该支持各种分析算法和模型，以帮助用户从海量数据中发现隐藏在其中的规律和关联性。
5. 数据可视化数据可视化是将复杂的数据以可视化的方式呈现给用户，以帮助他们更好地理解数据。
大数据平台通常提供各种数据可视化工具和组件，使用户能够通过图表、地图、仪表盘等形式直观地呈现数据。
大数据平台的应用场景十分广泛，涵盖了各个行业和领域。
例如，在金融领域，大数据平台可以帮助银行和保险公司实现风险评估和欺诈检测；在电子商务领域，大数据平台可以帮助企业进行营销和推荐系统的优化；在医疗保健领域，大数据平台可以帮助医生和保健机构提供更有效的诊断和治疗方案。
大数据平台介绍
全面支持海量复杂数据，构建高质量统一企业大数据仓库
企业异构数据源 设备数据
• 数据源：
日志、 设备参数、操作
数据资产管理 零售数据
• 数据源：
ERP、Salesforce，Excel
业务数据
• 数据源：
ERP、CRM，SCM，EAI
• 数据类型：
PB级非结构化数据
• 数据类型：
TB级结构化数据
• 数据类型：
PB级异构数据
统一数据 清洗加载
数据质量 保证
智能工厂数据
• 数据源：
PLM、 MES、DCS，CAM
供应商数据
• 数据源：
ERP、SRM，SCM
公开数据
• 数据源：
政府网站、社交媒体等。
异构数据 自动适配
大数据平台
传统数据仓库
UNIX小型机
大数据平台
大数据平台
X86集群
UNIX小型机
X86集群
X86集群
大数据平台定位： 属于数据仓库的补充系统 特点： 规模小，大数据创新试点 传统数据仓库
大数据平台定位： 分担数据仓库的存储和计算压力 特点： 大数据平台逐渐成为业务分析中心
大数据平台定位： 支持企业所有数据计算、分析和应用。 特点： 企业真正成为数据驱动的企业
复杂计算
• • 全图形化的任务调度工 具，可每日处理上万个 独立的数据计算任务 內嵌数据质量校验能力， 简化ETL任务的开发工 作量
——数据大文件加载抗压测试对比——
LEAP 某厂商 主流云平台
基于TPC-DS，2016
10
全图形化的计算平台，便捷的大数据系统管理和运维
• 一站式图形化界面完成大数据集群的安装，升级，系统监控的工作，简化管理 • 创建各种大数据任务和查询操作全部图形化完成，无需命令行入口 • 支持丰富的开源扩展，图形化添加近百个高质量组件，全面支持和管理各种大数据业 务场景
大数据可视化分析平台介绍
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可选条件包括卡口、时间段等。 布控报警查询 支持对布控的车辆及布控产生的报警进行查询。 异常牌照查询 支持根据组合条件对异常牌照的车辆进行查询， 异常牌照包括假牌、 套牌等， 可选条件包括卡口、时间段等。 红名单查询 支持对红名单车辆进行情况。 行车轨迹查询 支持根据行车轨迹对过车信息进行查询。 2.智能研判 智能研判是通过对海量过车数据的分布式计算分析， 快速挖掘出其中有价值 的信息。智能研判具体包括以下功能： 行车轨迹智能研判 车辆轨迹智能研判功能包含对精确目标、 模糊目标两类车辆进行轨迹智能研 判。 精确目标车辆轨迹智能研判： 分析特定车辆在一段时间内经过多个信息采集 点形成的行车轨迹，在 PGIS 上重现该车辆的行车路线。 “特定车辆”是指查询者 明确该车辆的车牌号码，至少清楚车牌号码中绝大部分字符及准确的排序位置， 在查询过程中也可辅以准确的车身颜色或车型等其它特征信息缩小系统筛选范 围。 “特定车辆”行车轨迹出现在信息平台的 PGIS 地图上，单击任一采集点的
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区间测速 支持卡口与卡口间车辆的区间行驶速度测算， 通过两个卡口之间距离除以车 辆穿过两个卡口的时间差来计算车辆在区间通行的平均速度（平均速度公式：V
区间
=S 区间/T 区间） 。 车辆诱导 车辆诱导是根据车流量统计、区间测速而计算出哪些路段繁忙，哪些路段空
闲， 并实时将这些信息显示在道路的 LED 屏上，根据深浅不同的颜色来标识道路 的繁忙程度，帮助司机判断走哪条路更加合理。 4.统计分析 统计分析包括以下功能： 车流量统计 用户能够按卡口单位、卡口名称、车辆类型、卡口车道进行流量统计，车流 量统计可以包括以下查询条件：按卡口使用单位查询、按卡口名称查询、按车辆 车型查询、按卡口车道查询、按所选时间模式进行查询。 车流量统计可以按照五种时间模式（年、月、周、日、自定义时间段）自动 生成 3D 柱状图形式的报表（年报表、月报表、周报表、日报表、时间段报表） ， 并且报表可以导出和打印。 统计结果可以作为日常道路交通诱导和交通优化管理 的依据，方便用户定期对交通状况进行处理和总结。 系统能够对车流量情况，进行数据分析，对路段堵塞、车流量异常减少、增 多、断流等情况可进行智能判断并报警。 车道平均速度统计 用户能够按卡口单位、卡口名称、车辆类型、卡口车道进行车速统计，统计
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。
大数据平台简介
引言概述：大数据平台是近年来随着互联网技术的快速发展而兴起的一种信息分析和处理解决方案。
它通过将海量数据从各个渠道收集、存储、分析和挖掘，为企业决策和运营提供重要的支持和指导。
在前文中，我们已经介绍了大数据平台的概念和基本原理。
在本文中，我们将进一步深入讨论大数据平台的关键组件和功能，以及其在不同行业中的应用。
正文内容：1.大数据平台的关键组件1.1数据采集与接入1.1.1实时数据采集1.1.2批量数据采集1.1.3数据接入流程与规范1.2数据存储与管理1.2.1分布式文件系统1.2.2数据库管理系统1.2.3数据备份与恢复技术1.3数据处理与分析1.3.1分布式计算框架1.3.2数据流处理1.3.3机器学习与算法1.4数据可视化与展示1.4.1可视化工具和技术1.4.2报表和仪表盘设计1.4.3用户反馈与数据挖掘1.5数据安全与隐私保护1.5.1访问控制与权限管理1.5.2数据加密与脱敏1.5.3安全监控和漏洞修复2.大数据平台的功能特点2.1多渠道数据集成2.1.1数据源连接和集成2.1.2数据清洗和标准化2.1.3数据质量控制与修复2.2高效的数据存储与管理2.2.1低延迟的数据读写2.2.2分布式存储与扩展性2.2.3数据备份和恢复策略2.3强大的数据分析与挖掘2.3.1多维度数据分析2.3.2高性能的数据处理2.3.3模型训练和预测算法2.4实时的数据可视化与展示2.4.1实时监控和报警2.4.2可视化图表和仪表盘2.4.3用户交互和自定义展示2.5安全的数据存储与传输2.5.1数据加密和解密技术2.5.2用户权限和访问控制2.5.3安全审计和日志记录3.大数据平台在不同行业中的应用3.1电商行业3.1.1销售数据分析与预测3.1.2用户行为分析与推荐3.1.3供应链优化和管理3.2金融行业3.2.1风险控制与欺诈检测3.2.2信用评估与客户洞察3.2.3金融市场分析与预测3.3医疗行业3.3.1疾病监测与预防3.3.2临床决策支持系统3.3.3医疗资源优化和调度3.4制造业3.4.1质量控制与故障预测3.4.2生产效率分析与改进3.4.3物流和供应链优化3.5媒体与广告行业3.5.1用户画像与广告定向3.5.2舆情分析与危机处理3.5.3媒体效果评估与优化总结：大数据平台作为一种先进的信息处理工具，已经在各行各业中得到广泛应用。
大数据平台介绍
大数据平台可以支持不同的应用场景，如 数据分析、数据挖掘、数据可视化等，满 足不同业务需求。
大数据平台的分类
根据部署方式
大数据平台可以分为私有云和公有云两种部署方式。私有云采用云计算技术构建 ，可以实现公有云的所有功能，同时保证数据的安全性和可靠性；公有云则采用 运行公共云的所有基础设施，用户可以通过互联网访问大数据服包括新闻报道、社交
媒体上的评论和论坛讨论功能，帮助用户快速
了解舆情动态，同时还支持多种数据导出方式和定制化的数据分析服务。
微信指数
概述
微信指数是微信团队推出的一款 大数据分析工具，旨在帮助用户 了解微信平台上各类关键词的热 度和趋势。
根据数据处理方式
大数据平台可以分为批处理和流处理两种方式。批处理方式适用于对大规模数据 的离线处理和分析；流处理方式适用于对实时数据的在线处理和分析。
02
知名大数据平台介绍
阿里指数
概述
阿里指数是阿里巴巴集团推出的一个大数据分析平台，旨在为用户 提供关于市场趋势、行业动态和消费者行为等方面的洞察。
大数据平台介绍
• 大数据平台概述 • 知名大数据平台介绍 • 大数据平台的应用与发展趋势 • 大数据平台的未来展望与建议
01
大数据平台概述
定义与特点
定义
大数据平台是一个集成了数据存储、 处理、分析和管理功能的综合性平台 ，旨在提供高效的大数据处理和分析 服务。
特点
大数据平台具有海量数据处理能力、 高性能计算能力、数据安全性和可靠 性等特点，能够满足不同行业和领域 的数据处理和分析需求。
大数据平台的发展趋势与挑战
发展趋势
随着技术的不断进步和应用需求的增加，大数据平台的发展 趋势包括数据实时处理、数据安全与隐私保护、人工智能与 大数据的融合等。
大数据平台介绍
➢ MapReduce执行流程
– MapReduce 角色 • Client ：作业提交发起者。 • JobTracker: 初始化作业，分配作业，与TaskTracker通信，协调整个作 业。 • TaskTracker：保持JobTracker通信，在分配的数据片段上执行 MapReduce任务。
• 设置一个Block 64MB，如果上传文件小于该值，仍然会占用一个Block的 命名空间（NameNode metadata），但是物理存储上不会占用64MB的空间
• Block大小和副本数由Client端上传文件到HDFS时设置，其中副本数可以 变更，Block是不可以再上传后变更的
HDFS处理机制
MapReduce简介
➢ 适合处理的任务
– 适用于离线批处理任务 – 是以“行”为处理单位的，无法回溯已处理过的“行”，故每行都必须是一
个独立的语义单元，行与行之间不能有语义上的关联。 – 相对于传统的关系型数据库管理系统，MapReduce计算模型更适合于处理
半结构化或无结构话的数据。
➢ 不适合处理的任务
– 任务的分配 • TaskTracker和JobTracker之间的通信与任务的分配是通过心跳机制完成 的。 • TaskTracker会主动向JobTracker询问是否有作业要做，如果自己可以做 ，那么就会申请到作业任务，这个任务可以使Map也可能是Reduce任 务。
MapReduce工作原理
• Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。 HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数 据提供了计算。
大数据平台简介
Apache pig是用来处理大规模数据的高级查询语言，配合Hadoop使用，
可以在处理海量数据时达到事半功倍的效果，比使用Java，C++等语言编写 大规模数据处理程序的难度要小N倍，实现同样的效果的代码量也小N倍。
A = LOAD 'a.txt' AS (col1:chararray, col2:int, col3:int, col4:int, col5:double, col6:double); B = GROUP A BY (col2, col3, col4); C = FOREACH B GENERATE group, AVG(A.col5), AVG(A.col6); DUMP C;
File system：文件系统是操作系统用于明确磁盘或分区上的文 件的方法和数据结构；即在磁盘上组织文件的方法。也指用于 存储文件的磁盘或分区，或文件系统种类。
Hadoop和HDFS的关系
27
Hadoop 是一个以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的，能够对大量 数据进行分布式处理的系统框架。 HDFS是Hadoop兼容最好的标准级文件系统，因为Hadoop是一个综合性 的文件系统抽象，所以HDFS不是Hadoop必需的。
大数据平台简介
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
大数据平台
大数据平台在当今的数字化时代，大数据平台已成为企业和组织获取洞察力、优化运营和推动创新的关键工具。
这些平台通过收集、存储、处理和分析海量数据，帮助用户理解复杂的数据模式，从而做出更加明智的决策。
以下是对大数据平台的详细介绍。
大数据平台的核心功能包括数据收集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化。
数据收集是平台的第一步，它涉及从各种来源（如社交媒体、传感器、交易系统等）收集数据。
数据存储则涉及将收集到的数据保存在数据库或数据湖中，以便进行进一步处理。
数据处理是将原始数据转换为可用格式的过程，这可能包括数据清洗、数据整合和数据转换。
数据分析是大数据平台的核心，它使用统计分析、机器学习和数据挖掘技术来发现数据中的模式和趋势。
这些分析结果可以帮助企业理解客户行为、优化产品、提高运营效率等。
数据可视化则是将分析结果以图形或图表的形式呈现，使非技术用户也能轻松理解复杂的数据。
大数据平台的架构通常包括以下几个关键组件：1. 数据存储层：这是平台的基础，负责存储原始数据和处理后的数据。
它可能包括分布式文件系统、NoSQL数据库和关系型数据库。
2. 数据处理层：这一层包括各种数据处理工具和技术，如Apache Hadoop、Apache Spark等，它们能够处理大规模数据集。
3. 数据分析层：这一层包含了数据分析工具和算法，如统计分析软件、机器学习框架等，用于从数据中提取有价值的信息。
4. 数据可视化层：这一层负责将分析结果以直观的方式展示给用户，可能包括仪表板、报告和交互式图表。
5. 安全和治理层：这一层确保数据的安全性和合规性，包括数据加密、访问控制和数据治理策略。
随着技术的不断进步，大数据平台也在不断发展和演变。
例如，云计算技术使得大数据平台更加灵活和可扩展，而人工智能和机器学习技术则提高了数据分析的准确性和效率。
此外，随着物联网（IoT）的兴起，大数据平台在处理来自各种设备和传感器的数据方面也变得越来越重要。
《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。
大数据分析平台
大数据分析平台1. 简介大数据分析平台是一个集成了数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等功能的软件系统。
通过对海量数据的收集、整理和分析，帮助用户挖掘数据背后的价值，为决策提供支持和指导。
本文将详细介绍大数据分析平台的功能、特点和应用场景。
2. 功能2.1 数据采集大数据分析平台可以通过多种方式采集数据，包括网络爬虫、传感器数据、数据库连接等。
通过设置采集规则和定时任务，可以自动从各种数据源中获取数据，并进行实时或定期的更新。
2.2 数据存储大数据分析平台提供了可扩展的数据存储功能，可以支持海量数据的存储和管理。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
用户可以根据需求选择适合的存储方式，并进行数据的备份和恢复。
2.3 数据处理大数据分析平台提供了强大的数据处理能力，可以对大规模的数据进行清洗、转换、计算和统计等操作。
用户可以通过编写自定义的数据处理脚本或使用内置的数据处理工具，对数据进行加工和分析，以便后续的挖掘和应用。
2.4 数据挖掘大数据分析平台可以利用各种数据挖掘算法和模型，对数据进行深入的分析和挖掘。
常见的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析、分类预测、异常检测等。
通过挖掘隐藏在数据中的规律和趋势，可以为企业决策提供有力的支持。
2.5 数据可视化大数据分析平台提供了丰富的数据可视化功能，可以将分析结果以图表、报表、地图等形式直观地展示出来。
用户可以根据需要自定义可视化界面，并进行交互式的数据探索和分析。
通过直观的可视化效果，用户可以更加深入地理解数据和发现潜在的问题和机会。
3. 特点3.1 高性能大数据分析平台采用分布式计算和存储架构，可以充分利用集群的计算资源和存储容量，实现高速的数据处理和分析。
通过水平扩展和负载均衡等技术手段，可以满足大规模数据处理的需求。
3.2 可扩展大数据分析平台具有良好的可扩展性，可以根据业务需求扩展计算节点和存储节点。
通过添加新的节点，可以提高系统的计算和存储能力，以应对不断增长的数据量和计算复杂度。
大数据分析平台
大数据分析平台大数据分析平台是一种用于处理和分析大规模数据集的技术平台。
它提供了一系列工具和技术，帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，并为决策制定者提供准确的数据支持。
本文将详细介绍大数据分析平台的标准格式，包括定义、架构、功能和应用案例等方面。
一、定义大数据分析平台是一种基于大数据技术的软件平台，用于处理和分析大规模数据集。
它采用分布式计算和存储技术，能够快速处理海量数据，并提供高性能的数据分析能力。
大数据分析平台通常包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等模块，以满足用户对数据分析的需求。
二、架构大数据分析平台的架构通常采用分布式计算和存储技术，以保证高性能和可扩展性。
典型的架构包括以下几个组件：1. 数据采集组件：负责从各种数据源（如数据库、日志文件、传感器等）中采集数据，并将其存储到数据存储组件中。
2. 数据存储组件：负责存储采集到的数据。
常用的数据存储技术包括分布式文件系统（如HDFS）、列式存储（如HBase）和关系型数据库等。
3. 数据处理组件：负责对存储在数据存储组件中的数据进行处理和分析。
常用的数据处理技术包括分布式计算框架（如MapReduce、Spark）和机器学习算法等。
4. 数据可视化组件：负责将处理和分析的结果以可视化的方式展示给用户。
常用的数据可视化技术包括图表、地图、仪表盘等。
三、功能大数据分析平台具有以下几个主要功能：1. 数据采集和清洗：能够从各种数据源中采集数据，并对数据进行清洗和预处理，以保证数据的质量和完整性。
2. 数据存储和管理：能够存储和管理大规模数据集，提供高性能和可扩展的数据存储能力。
3. 数据处理和分析：能够对存储在数据存储组件中的数据进行处理和分析，包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。
4. 数据可视化和报表：能够将处理和分析的结果以可视化的方式展示给用户，帮助用户理解和利用数据。
5. 数据安全和隐私保护：能够确保数据的安全性和隐私性，包括数据的加密、权限控制、审计等。
大数据平台概要介绍
▪ 数据流: 基于运行商数据直接
生成任意图形 分析
“数据库将演变成一个虚拟的， 基于云计算，超级可扩展的分布 式平台。” - Forrester analyst Jim Kobielus
展现方式：大型控制中心、移动终端
在多样性、体量、速度三大主要特征的指引下，大数据将有新型的展现方式：大型控制中 心和移动终端，实现数据的实时处理和快速决策。
•非结构化海量信息的智能化处理：自然语言理解、 多媒体内容理解、机器学习等.
大数据为什么重要？
更高一层数据层面整合企业内外部
更高数据层面整合
利用用户”行为指纹”创造新商机
用户在线的每一次点击，每一次评论，每一个视频点播，就是大数据的典型来源。互联网 企业之所以取得令人瞩目的成绩，其核心的本质就是包括用户网络操作的大数据，进行记 录和分析，形成用户“行为指纹”，从而洞悉用户的潜在的、真实的需求，形成预判。 这是传统企业花费重金都难以企及的梦想。所有传统的产品公司都只能沦为这种新型用户 平台级公司的附庸。
实时分析而非批量式分析
速度Velocity
数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效
Value 價值
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. • 价值密度低,是大数据的一个典型特征.
Variety 多樣性
•企业内部的经营交易信息;物联网世界中商品,物流信息;互联网世界中人与人交互 信息,位置信息等是大数据的主要来源. •能够在不同的数据类型中,进行交叉分析的技术,是大数据的核心技术之一.语义 分析技术,图文转换技术,模式识别技术,地理信息技术等,都会在大数据分析时获得 应用.
大数据平台概要介绍 BigData
不知道BIG DATA? 你out了!
第一章大数据平台概述
第一章大数据平台概述1.1 大数据平台简介大数据时代，各行各业时时刻刻都在产生海量多样的数据，数据正在成为一种生产资料，对于挖掘行业新的经济增长点大有益处，大数据已经成为行业发展新的推动力。
在海量数据场景下，传统数据库技术已无法满足其海量存储、高效处理和实时挖掘数据潜在价值的要求，迫切需要一套成熟稳定、高效便捷的大数据基础软件产品。
平台采用浪潮云海Insight HD产品，该产品将业界主流的新型大数据处理技术、架构框架、算法模型等内置在产品中，结合多年行业大数据实践经验，研发推出面向海量数据场景的通用型大数据基础软件产品，可以支撑PB级别数据的采集、存储、计算、分析挖掘等处理全过程。
1.2 大数据平台定位云海Insight HD是浪潮企业级大数据基础软件，集合业界主流的新型大数据处理技术，包含Hadoop生态中的20+主要组件，提供统一的平台化管理运维，实现深度功能增强和性能优化，能够帮助客户轻松应对海量数据的采集、存储、计算、分析挖掘和数据安全等应用场景。
第二章功能描述2.1 大数据平台架构云海Insight HD包含Hadoop生态中的20+主要组件，提供海量数据的采集、存储、计算、分析挖掘、数据操作、管理监控、和数据安全等能力。
●多源数据的高效集成云海Insight HD提供多源数据（包含结构化、半结构化和非结构化数据）的集成能力，提供高吞吐、可扩展的数据总线和数据分发功能，支持批量加载、实时加载、数据库加载、文件加载等多种加载方式。
●异构数据的海量存储云海Insight HD提供基于分布式文件系统和并行架构的大数据存储能力，支持PB级数据规模的高可靠和高可用存储，支持存放多种文件格式，例如关系数据库等结构化数据，日志、网页等半结构化数据，以及视频、图片、文档等非结构化数据。
●场景丰富的计算框架面向不同业务场景，云海Insight HD提供离线计算、流式计算、内存计算、图计算等丰富的计算框架，支持计算任务流程编排、计划安排，提供标准SQL的数据访问能力。
大数据分析平台
大数据分析平台大数据分析平台是一种用于处理和分析大规模数据集的技术平台。
它提供了一套完整的工具和框架，帮助用户从海量的数据中提取有价值的信息和洞察，并支持决策制定和业务优化。
一、平台架构和组成1. 数据采集和存储：大数据分析平台首先需要采集和存储数据。
数据可以来自各种来源，如传感器、日志文件、社交媒体等。
平台需要具备强大的数据采集和存储能力，包括分布式存储系统和高效的数据传输机制。
2. 数据清洗和预处理：采集到的原始数据通常包含噪声和不完整的信息。
数据清洗和预处理是保证数据质量和准确性的关键步骤。
平台需要提供丰富的数据清洗和预处理工具，如数据去重、缺失值填充、异常值检测等。
3. 数据分析和挖掘：大数据分析平台需要提供强大的数据分析和挖掘能力，以从海量数据中发现隐藏的模式和规律。
这包括统计分析、机器学习、数据挖掘等技术。
平台应该提供多种算法和模型，并支持用户自定义算法的集成。
4. 可视化和报告：数据分析结果需要以可视化的方式展示给用户，以便更好地理解和解释。
平台应该提供丰富的可视化工具和图表库，支持用户自定义报告的生成和分享。
5. 平台管理和安全：大数据分析平台需要具备良好的平台管理和安全机制，以保证数据的安全性和平台的稳定性。
平台应该支持用户管理、权限控制、日志记录等功能，并采用先进的安全技术，如数据加密和身份认证。
二、平台功能和应用1. 数据探索和可视化：用户可以通过平台进行数据探索和可视化，以了解数据的分布、趋势和关联性。
平台应该提供交互式的数据探索界面和多种可视化方式，如散点图、柱状图、热力图等。
2. 数据挖掘和模型建立：用户可以使用平台提供的数据挖掘工具和算法，发现数据中的模式和规律，并构建预测模型和分类模型。
平台应该支持常见的数据挖掘任务，如聚类、分类、回归等。
3. 实时数据分析：平台应该支持实时数据分析，以满足对实时数据的及时处理和决策需求。
这需要平台具备高性能的实时数据处理引擎和流式计算能力。