完善的大数据平台架构图
平台架构图
台
业务支撑平台
仓储管理 客服管理
运输管理 多式联运 智能调度 智能改单 智能配载
物流贸易 会员管理
运力调度 结算管理
订单管理 支付管理
合同管理 运营管理
平台层
基
础 平 台
大 数 据
可 视 化 交 互
商 业 智 能
物 联 网 管 理
计算 人工智能
容器 虚拟机
公有云
混合云
网络 通信集成引擎
负载均衡
VPC
运输API
资源服务中心
订单管理中心
业务服务中心
准入管理 运输交易 作业管理
信息搜索 交易撮合 订单生成 回单管理
需求发布 运输方案推荐
订单追踪
运输管理 任务指派 仓储管理 对账管理
仓储API
订单API
运力管理 运输追踪 运营管理 结算管理
综合运营管控中心
流程管理 支付管理 报表管理 监控管理
…
第三方系统API
…
能力支撑
监控
数据
设备 状态
数据 …
物联网
数据
行为 数据
数据 …
大数据
信息
等候 数据
数据 …
GIS
安 全
智 慧 城
云（公有云/私有云/混合云） 智能计算
智能存储
智能数据中心
数据中心网络
市
运输调度系统 火灾报警系统
票务系统 门禁系统
动车存车场
办公自动化系统
隧道设备监控
电源及环境监控
业务支撑中心
商业管理系统
安全 加固
网络 安全
应用 安全
业务引擎层 技术中台
运输管理业务模型－规则－算法
大数据平台简介
大数据平台简介
大数据平台简介
目录
Hadoop生态系统 Hadoop主流厂商 HDFS MapReduce Hive Spark
Hadoop生态系统
Hadoop 1.0 V 2.0
Hadoop生态系统
Ambari （安装部署工具）
Zookeeper （分布式协调服务）
HDFS的基本结构之 NameNode
Namenode是一个中心服务器负责管理文件系统的命名空间 协调客户端对文件的访问 Namenode执行文件系统的命名空间操作例如打开、关闭、重命名文件和目录 记录每个文件数据块在各个Datanode上的位置和副本信息
HDFS元数据持久化
NameNode存有HDFS的元数据：主要由FSImage和EditLog组成 FSImage是元数据镜像文件 保存整个文件系统的目录树 数据块映射关系：文件与数据块映射关系DataNode与数据块映射关系 EditLog是元数据操作日志记录每次保存fsimage之后到下次保存之间的所有hdfs操作
HBase （分布式协数据库）
Oozie （作业流调度系统）
HDFS （分布式存储系统）
YARN （分布式计算框架）
MapReduce （离线计算）
Tez （DAG计算）
Spark （内存计算）
Hive
Pig
Mahout
Sqoop （数据库TEL工具）
Flume （日志收集）
……
……
HDFS－Hadoop Distributed
无法高效存储大量小文件
HDFS现在遇到的主要问题
分布后的文件系统有个无法回避的问题因为文件不在一个磁盘导致读取访问操作的延时这个是HDFS现在遇到的主要问题
大数据平台方案
大数据平台方案在当今信息化时代，大数据平台已成为企业获取竞争优势的关键工具。
一个完善的大数据平台方案应包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节。
以下是一份详细的大数据平台方案：1. 数据采集数据是大数据平台的基础。
首先需要确定数据来源，包括内部数据（如交易记录、日志文件等）和外部数据（如社交媒体、公开数据集等）。
数据采集工具应能够支持多种数据格式和协议，如HTTP、FTP、API等，以确保数据的高效、准确采集。
2. 数据存储采集到的数据需要存储在适合的系统中。
根据数据类型和使用场景，可以选择关系型数据库、NoSQL数据库或分布式文件系统。
存储系统应具备高可靠性、可扩展性和高效的数据检索能力。
3. 数据处理原始数据往往需要经过清洗、转换和整合才能用于分析。
数据处理工具应支持数据的ETL（提取、转换、加载）操作，以及数据的实时处理。
此外，还需要考虑数据的安全性和隐私保护。
4. 数据分析数据分析是大数据平台的核心。
分析工具应支持复杂的数据处理和统计分析，如机器学习、预测分析等。
同时，应提供友好的用户界面，使非技术用户也能轻松进行数据分析。
5. 数据可视化数据可视化是将数据分析结果以图形或图表的形式展示出来，帮助用户直观理解数据。
可视化工具应支持多种图表类型，如柱状图、折线图、地图等，并允许用户自定义图表样式和布局。
6. 平台架构大数据平台的架构设计应考虑系统的可扩展性、容错性和性能。
通常采用分布式架构，以支持大规模数据处理和高并发访问。
同时，应采用微服务架构，以提高系统的灵活性和可维护性。
7. 安全与合规在设计大数据平台时，必须考虑数据安全和合规性问题。
应实施数据加密、访问控制和审计日志等安全措施，以保护数据不被未授权访问或泄露。
同时，应遵守相关法律法规，如GDPR等。
8. 成本控制大数据平台的建设和维护成本较高。
在设计平台时，应考虑成本效益，选择合适的硬件和软件，以及优化资源使用，以降低整体成本。
湖仓一体大数据平台解决方案相关两份资料
结果的合并，增加了运维成本
批处理 视图
增量处理 视图
即席查询
API服务 自助取数
实时计算数据流
增量处理结果
流处理
Lambda架构-数仓分层结构
ADS
Kafka
ES
DWS
S Q L
Kafka
DWD
S Q L
Kafka
S Q L
ODS
Kafka
Source
S
C
Q
D
L
C
Messae Queue
HBase
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
更多语法与特性支持
更多数据源支持
任务自动调优
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
Flink on K8s
自动扩容缩容
细粒度资源调度
4、Hudi数据湖典型应用场景
全链血缘
元数据检索 元数据分析
2. 湖仓一体数仓建设思路
传统数仓的问题
开发效率
实时指标烟囱式开发 效率低门槛高
技术架构
实时离线架构不统一 依赖离线T+1导出报表
平台管理
缺少实时元数据管理 未打通实时离线数据的联系
湖仓一体数仓建设思路
批流统一
统一数仓标准与元数据 基于SQL统一开发流程
宽表建设
引入Hudi加速宽表产出 基于Flink SQL 构建实时数仓
数据集成
DataX （批量同步）
Flink-CDC （流式写入）
API接口 （Restful）
文件直传
大数据平台湖仓一体平台 计算/分析引擎
[大数据运维]第29讲：大数据平台的硬件规划、网络调优、架构设计、节点规划
![[大数据运维]第29讲：大数据平台的硬件规划、网络调优、架构设计、节点规划](https://img.taocdn.com/s3/m/0857cfd34128915f804d2b160b4e767f5acf802e.png)
[⼤数据运维]第29讲：⼤数据平台的硬件规划、⽹络调优、架构设计、节点规划第29讲：⼤数据平台的硬件规划、⽹络调优、架构设计、节点规划⾼俊峰（南⾮蚂蚁）这⼀课时，我将向你介绍 Hadoop ⼤数据平台的硬件选型、⽹络⽅⾯的架构设计和存储规划等内容。
⼤数据平台硬件选型要对 Hadoop ⼤数据平台进⾏硬件选型，⾸先需要了解 Hadoop 的运⾏架构以及每个⾓⾊的功能。
在⼀个典型的 Hadoop 架构中，通常有 5个⾓⾊，分别是 NameNode 、Standby NameNode 、ResourceManager 、NodeManager 、DataNode 以及外围机。
其中 NameNode 负责协调集群上的数据存储，Standby NameNode 属于 NameNode 的热备份，ResourceManager 负责协调计算分析，这三者属于管理⾓⾊，⼀般部署在独⽴的服务器上。
⽽ NodeManager 和 DataNode ⾓⾊主要⽤于计算和存储，为了获得更好的性能，通常将 NodeManager 和 DataNode 部署在⼀起。
1.对 NameNode 、ResourceManager 及其 Standby NameNode 节点硬件配置由于⾓⾊的不同，以及部署位置的差别，对硬件的需求也不相同，推荐对 NameNode 、ResourceManager 及其 Standby NameNode 节点选择统⼀的硬件配置，基础配置推荐如下表所⽰：对于 CPU ，可根据资⾦预算，选择 8 核、10 核或者 12 核。
对于内存，常⽤的计算公式是集群中 100 万个块（HDFS blocks ）对应 NameNode 需要 1GB 内存，如果你的集群规模在 100 台以内，NameNode 服务器的内存配置⼀般选择 128GB 即可。
由于 NameNode 以及 Standby NameNode 两个节点需要存储 HDFS 的元数据，所以需要配置数据盘，数据盘建议⾄少配置 4 块，每两块做 raid1，做两组 raid1；然后将元数据分别镜像存储到这两个 raid1 磁盘组中。
南京航空航天大学疫情大数据平台的设计
2021.4中国教育网络692020年初新冠肺炎（COVID-19）疫情在全国大规模爆发，严重影响了各大高校的正常管理和教学秩序。
这既是高校管理上面临的一次重大考验，也是引入高科技手段、推动信息化建设、提升数据治理水平的重要机会。
南京航空航天大学信息化处根据学校关于做好疫情控制有关工作的系列通知要求，快速响应，长远谋划，主动出击，依托移动校园App、网上办事大厅、主数据中心等平台，从2020年1月底开始在不到两个月的时间内开发并上线了“每日健康打卡”、“每日健康数据上报”、“教职工返校”、“学生预约返校”、“校外人员入校”、“食堂就餐码”等10余个疫情防控相关的应用和流程，建设并启用了3校区的校门道闸及人脸识别系统，并在此基础上设计和实现了集师生健康数据、学生返校数据、人员入校实况等为一体的疫情大数据平台。
系统设计南京航空航天大学疫情大数据平台（下文简称“平台”）采用层次设计模型，总体架构如图1所示，自底向上分为数据源、数据接入、数据服务和数据应用4层。
数据源层数据源层位于平台底部，汇集了平台所涉及的各类数据，采用数据库存储组织，从逻辑上划分为基础数据和疫情专题数据两部分。
基础数据主要来自学校主数据中心，包括师生个人基本信息、组织机构基本信息、人员机构隶属关系等；疫情专题数据，主要来自疫情相关的应用系统，包括：1.源自每日健康打卡和每日健康数据上报系统的疫情上报数据、地理位置（手机定位）数据；2.源自学生预约返校流程和管理系统的预约返校数据；3.源自道闸系统的人员进出（道闸系统的实时流水）数据等。
数据接入层数据接入层位于数据源层与数据服务层之间，起到承上启下作用。
对于数据服务层，它是数据的访问接口，为业务逻辑提供数据处理与分析的支撑服务；对于数据源层，它是数据清洗、处理、汇集的中心，提供数据的封装和转发服务。
数据接入层通过数据抽取工具和数据转换服务，定时从数据源抽取数据进行分析处理，并将结果存入“疫情数据库”中。
网易猛犸大数据平台
网易猛犸大数据平台目录1.猛犸大数据平台 (2)2. 产品核心功能 (4)2.1 猛犸大数据开发套件 (4)2.2 调度系统 (7)2.3 数据安全 (11)2.4 平台运维与监控 (12)2.5 数据可靠性 (13)3. 基于猛犸的大数据应用建设方案 (14)4. 技术规格 (16)5. 组件版本 (19)网易猛犸大数据平台1.猛犸大数据平台猛犸大数据平台，网易大数据实践经验积累，一站式大数据应用开发和数据管理平台。
猛犸大数据平台主要分为大数据开发套件和Hadoop发行版两部分。
猛犸大数据总体架构图大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理及多租户管理等。
大数据开发套件将数据开发、数据分析、数据ETL等数据科学工作通过工作流的方式有效地串联起来，提高了数据开发工程师和数据分析工程师的工作效率。
网易猛犸大数据平台Hadoop发行版涵盖了网易大数据所有底层平台组件，包括自研组件、基于开源改造的组件。
丰富而全面的组件，提供完善的平台能力，使其能轻易地构建不同领域的解决方案，满足不同类型的业务需求。
敏捷易用基于业务场景设计的用户操作界面提高了系统的易用性，结束了平台命令行运维的繁琐状态。
数据开发工程师和数据分析师通过简单拖拽和表单填写即可完成数据科学相关工作。
成熟稳定持续内部需求驱动帮助打磨平台，网易互联网各业务验证。
同时，网易杭研院成熟的QA体系为猛犸大数据平台保驾护航。
安全可靠猛犸平台提供多租户支持，不同租户之间相互隔离。
底层使用Kerberos认证，实现了数据的安全性和隔离性。
除了认证系统，利用Ranger实现了细粒度权限控制，保证了各个租户只能查看授权访问的库、表或字段。
此外，平台提供审计功能，通过对用户平台行为的记录、分析和汇报，用来帮助事后生成合规报告、事故追根溯源，提高平台安全性。
网易猛犸大数据平台2. 产品核心功能2.1 猛犸大数据开发套件猛犸大数据开发套件提供可视化界面，用户可以进行数据开发、任务运维、自助分析、数据管理及项目管理。
公安大数据综合服务平台架构规划探讨
公安大数据综合服务平台架构规划探讨摘要：遵循公安部、省厅大数据智能化建设要求，按照“六统一”框架和“四化”落地原则，结合公安大数据工程的规划设计，打造省市一体化的公安大数据智能化体系，省厅与市局之间实现“物理分散、逻辑统一、互联互通”。
通过构建统一的基础支撑环境，包括新一代公安信息网、警务云平台扩容、安全保障体系、统一运维体系、公安大数据综合服务平台、新一代移动警务，为安保维稳、疫情防控、警务实战工作提供有力支撑。
关键词：大数据，智慧公安，智能化，公安信息网，云计算1.引言公安大数据信息化建设为公安数据资源对外开放服务提供了海量的数据资源。
通过构建统一的基础支撑环境，包括新一代公安信息网、警务云平台扩容、安全保障体系、统一运维体系、公安大数据综合服务平台、新一代移动警务，为安保维稳、疫情防控、警务实战工作提供有力支撑。
通过公安大数据信息化建设将进一步提升公安机关办案能力、业务能力、预警和防控能力、服务社会能力。
2.总体结构以公安部《公安大数据规范性文件汇编第二部分：公安大数据处理》为指导，以业务标准化、场景化、模块化为设计原则进行建设。
图1 公安大数据平台总体架构图新一代公安信息网设计，应综合考虑现有资源整合，按照公安部规划，融合各警种专网，建设“新一代公安信息网”。
数据中心以及警种的业务应用，通过数据汇聚节点进行互联并对用户提供数据和应用服务。
公安网用户、各类终端设备通过用户汇集节点进行互联，并通过安全访问平台访问数据和应用。
公安大数据智能化建设需要构建全面的标准体系，公安部已经在基础数据资源、网络、边界接入、云计算平台、智能化应用、安全管理、运维保障等方面制定了标准目录。
3.逻辑结构按照全国公安大数据建设总体布局，公安部大数据平台要汇集全国核心关键数据，链接省市两级公安大数据平台，实现全国数据资源总关联、总索引、总导航。
图2 部省市三级联动设计省级大数据平台汇聚厅直警种、地市公安大数据平台的数据，建立全省数据资源的索引、关联、导航，并按部要求上报汇聚数据。
大数据平台架构-巨衫
1。
技术实现框架1.1大数据平台架构1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球范围内加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。
目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。
通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。
经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源,为下一步的优化业务、提升管理水平,奠定了坚实的基础.未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。
《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍v2》P12 “银行的大数据资产和应用“,说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。
《1。
巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍v2》P14 “大数据与传统数据处理"，说明处理模式的差异。
1.1.2大数据平台总体框架大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层.如下图所示：（此图要修改，北明）数据源层:包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据；数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作；平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？;分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具；业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势,提出优化业务的方法。
例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。
1.1.3大数据平台产品选型针对业务需求,我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台.1.1.3.1传统数据库与大数据库的差异（丰富一下内容，说明应该选择大数据平台）传统的关系型数据库，只能存储结构化数据，在当前互联网快速发展的时代，僵硬的数据模型已经无法适应快速开发、快速迭代的互联网思维。
大数据背景下数据质量提升的应用
16为了响应智能电网关于数据治理的建设,进一步提升电网公司的数据质量,推动。
从组织架构,制定规范制定,数据建模,数据采集,数据流转监控,问题跟踪管理,认责机制,数据质量评价体系等多维度全方面,从顶层而基层单位,从线上到线下覆盖整个数据生命周期,建立一套数据质量管理体系。
经过总结归纳高频数据质量问题,提出整改方案,对高频及重点数据重点在线监控,保证企业内部数据质量,为数据向外延展打好基础。
通过建立一套数据质量管理体系,直接提升企业数据的应用价值,为智能电网的建设提供支撑。
0 引言2020年电网公司虽顺利完成了年度主数据质量考核任务,在主数据协同三方一致性方面,18类主数据一致性指标均达到考核标准,总体一致性指标高达99.5%。
数据质量问题仍然突出,数据报表和指标的可信度不高,数据应用难以实用化。
主要表现的数据质量问题[1]:(1)数据准确性问题突出,典型的问题案例包括:客户信息有效性不高、停电数据不一致、变压器台账信息异常等。
(2)站线变户增量数据问题持续扩大,站线变户数据不一致问题每周都在增加。
(3)数据多源导致重复性数据量多,源端系统和数据平台数据匹配时效性有待提高。
数据质量问题无法杜绝,主要有几个方面:(1)部分业务人员数据资产管理意识淡薄,存在数据录入不规范、不严谨的现象,导致数据增量问题难以杜绝,数据准确性不高。
(2)业务流程存在漏洞,线上和线下业务没有无缝对接。
(3)协同服务接口缺陷,导致系统间的数据一致性问题。
(4)业务人员对电子化移交数据处理不及时。
(5)主数据治理还未实现对系统主数据规范化、自动化、可视化的实时监控。
本文研究数据中心数据质量提升的方法,为数据中心在大数据流量的压力下,摒除“噪音数据”的干扰,增加数据的可靠性,挖掘数据中心海量数据价值,为相关部门领导和业务部门主管提供可以支撑决策的有效数据,释放数据价值。
1 数据质量的评价标准和管理的基本原则目前为止,最权威的标准是由全国信息技术标准化技术委员会提出的数据质量评价指标(GB/T36344-2018ICS 35.24.01)[2],它包含以下几个方面:规范性:指的是数据符合数据标准、数据模型、业务规则、元数据或权威参考数据的程度。
大数据平台建设方案报告
大数据平台建设方案（项目需求与技术方案）一、项目背景“十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。
***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。
大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。
二、建设目标大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。
它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。
1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。
2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。
3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。
三、建设原则大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
1、统筹规划、分步实施。
结合我省经济发展与改革领域实际需求，明确总体目标和阶段性任务，科学规划建设项目。
大数据中心资源平台建设方案
大数据资源平台建设方案目录1 资源平台建设方案 (5)1.1平台总体架构 (5)1.2数据交换子平台建设 (6)1.2.1 建设方案概述 (6)1.2.1.1 架构设计 (7)1.2.2 数据交换配置 (8)1.2.3 数据交换前置 (9)1.2.4 数据共享服务 (10)1.2.4.1 数据服务注册 (11)1.2.4.2 数据服务申请 (11)服务申请 (11)申请审核 (11)申请查看 (12)申请撤销 (12)1.2.4.3 数据服务监控 (12)1.2.5 数据共享接口 (13)1.2.6 数据交换监控 (13)1.3数据治理子平台建设 (14)1.3.1 建设方案概述 (15)1.3.1.1 平台整体架构 (15)1.3.1.2 平台技术架构 (16)1.3.2 建设数据资源中心 (17)1.3.3 资源目录管理 (19)1.3.3.1 资源梳理 (19)1.3.3.2 资源编目 (20)1.3.3.3 目录提交 (22)1.3.3.4 目录审核 (22)1.3.3.5 目录发布 (22)1.3.3.6 汇总管理 (22)1.3.3.8 资源挂载 (23)1.3.4 数据标准管理 (23)1.3.4.1 数据标准管理规范 (23)1.3.4.2 数据项标准 (26)1.3.4.3 数据维度标准 (26)1.3.4.4 数据字典标准 (27)1.3.4.5 数据命名标准 (27)1.3.5 元数据管理 (28)1.3.5.1 元数据管理内容 (28)1.3.5.2 元数据管理分类 (28)1.3.5.3 元数据管理组织 (30)1.3.5.4 元数据管理流程 (30)1.3.5.5 元数据管理功能 (30)1.3.6 数据质量管理 (33)1.3.6.1 质量模型配置 (33)1.3.6.2 质量规则管理 (34)1.3.6.3 方案配置调度 (36)1.3.6.4 质检结果查看 (36)1.3.6.5 质检分析报告 (37)1.3.7 数据开发平台 (37)1.3.7.1 数据开发能力 (37)数据源适配 (37)数据清洗 (38)数据转换 (38)1.3.7.2 数据开发平台 (39)1.3.8 统一调度管理 (40)1.3.8.1 时间调度 (40)1.3.8.2 事件调度 (40)1.3.8.5 任务调度 (42)1.3.9 数据资产管理 (43)1.3.9.1 数据资产注册管理 (43)1.3.9.2 数据资产分类管理 (44)1.3.9.3 数据资产目录管理 (45)1.3.9.4 数据资产可视化视图 (46)1.4数据资源门户建设 (49)1.4.1 门户首页设计 (50)1.4.2 统一用户管理 (50)1.4.3 统一认证授权 (51)1.4.3.1 身份认证 (52)1.4.3.2 用户授权 (52)1.4.4 整合资源管理 (53)1.4.5 统一审批管理 (54)1.4.6 资源目录服务 (54)1.4.7 统一消息管理 (55)1.4.7.1 消息类型管理 (55)1.4.7.2 消息渠道管理 (55)1.4.7.3 通用规则管理 (56)1.4.7.4 用户自定义规则管理 (56)1.4.7.5 消息过期 (56)1.4.7.6 消息发送处理 (56)1.4.8 统一日志管理 (57)1.4.8.1 日志审计管理 (58)1.4.8.2 安全日志统计 (59)1.4.9 统一监控运维 (60)1.4.9.1 监控资源管理 (60)1.4.9.2 基础资源监测 (62)1.4.9.5 平台运维管理 (65)1资源平台建设方案1.1平台总体架构区级大数据资源平台的总体架构由支撑体系（标准规范支撑体系、管理运行维护支撑体系、安全支撑体系）、网络系统、信息资源平台软硬件系统环境、平台应用系统（数据支撑底座、数据交换子平台、数据整理治理子平台、数据资源门户），以及数据资源中心（数据湖、基础库、主题库、专题库）组成。
大数据平台建设方案完整详细版 (一)
大数据平台建设方案完整详细版 (一)随着数字化时代的到来，各类数据随之爆增，但是如何完善数据的管理和利用成为了一个重要问题。
而大数据平台就是解决这个问题的有效工具。
下面将介绍一份完整详细版的大数据平台建设方案。
一、需求分析在构建一套大数据平台之前，我们需要明确自己的需求，这包括以下两个方面：1、业务需求：指的是企业在业务运营过程中需要采集、处理、分析的数据类型和数量。
2、管理需求：指的是对大数据平台本身进行管理的需求，包括安全性、可靠性、扩展性等。
二、架构设计在需求分析的基础上，需要进行架构设计。
下面是一种比较常见的大数据平台架构设计方案：该架构主要由数据采集、数据存储、数据处理和数据分析四个模块构成。
1、数据采集数据采集模块负责采集各种形式的数据，并将其转换成统一的数据格式。
常用的数据采集方式包括以下几种：（1）ETL工具（Extract-Transform-Load）：可以从多种数据源中提取数据，并对数据进行转换和清洗，最后加载到数据存储模块中。
（2）消息队列：可以实现多个数据源的异步数据收集，并把数据存入到后端的存储层中。
（3）API接口：可以通过API接口来获取数据，并将数据存储到后端的存储层中。
2、数据存储将采集的数据存储到后端的存储层中，主要分为两个层面：（1）大数据存储层：使用Hadoop生态圈的HDFS或者S3存储海量数据。
（2）NoSQL数据库：使用NoSQL数据库，如MongoDB等，存储非结构化数据，如文本、图像、音频等。
3、数据处理数据处理模块主要负责对数据进行实时或离线的处理，常见的数据处理技术包括：（1）流式计算（Stream Computing）：对流数据进行实时处理，如Apache Storm、Flink等。
（2）批量计算（Batch Computing）：对批量数据进行离线处理，如Apache Spark、Hadoop MapReduce等。
4、数据分析数据分析模块主要是对处理后的数据进行挖掘和分析。
大数据平台聚类分析系统的设计与实现
DCWTechnology Analysis技术分析93数字通信世界2024.021 大数据平台聚类分析系统架构设计1.1 功能架构设计用户聚类分析系统功能架构设计首先是创建聚类任务，根据相对应的核心条件（比如圈人条件以及调度频率等），待聚类任务运行完毕后创建clu s t e r level 数据便能够予以可视化呈现。
之后在可视化呈现的基础上通过人工予以再次标注，并予以再次聚合计算，如此便可生成tribe level 指标数据并用于用户分析。
如图1所示[1]。
1.2 技术架构设计（1）前端展示：具备与用户进行交互的功能。
用户通过该页面登录进入该聚类分析系统，之后用户进行的创建聚类任务、查看聚类结果等相关操作行为均在该模块范围内[2]。
（2）后端调度：该模块的核心职责是响应前端传输至此的全部请求，同时和数据库、HDFS 、Hive大数据平台聚类分析系统的设计与实现孙雪峰（首都经济贸易大学密云分校，北京 101500）摘要：互联网领域蕴含着海量的数据信息，且这些信息呈现出多样性以及复杂性，总体而言，可以大致将这些数据划分成用户行为数据和内容数据，科学精细地分析处理这些数据，是强化用户分群治理效率、内容分类研究以及实现精细化运营的重要手段。
但现阶段尚无一站式的大数据聚类分析系统可供人们使用，因此，文章详细分析和阐述了基于大数据平台的聚类分析系统设计与实现，以此为相关工作人员提供参考。
关键词：大数据；聚类分析；系统设计；系统实现doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.02.031中图分类号：TP 311.13 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2024）02-0093-03Design and Implementation of Cluster Analysis System for Big Data PlatformSUN Xuefeng(Capital University of Economics and Trade, Miyun Branch, Beijing 101500, China)Abstract: The internet field contains a vast amount of data information, which presents diversity and complexity. Overall, this data can be roughly divided into user behavior data and content data, and scientifically and meticulously analyzed and processed. It is an important means to strengthen the efficiency of user group governance, research on content classification, and achieve refined operations. However, at present, there is no one-stop big data clustering analysis system available for the public to use. Therefore, this article conducts research on this topic, analyzes and elaborates in detail on the design and implementation of clustering analysis systems based on big data platforms, in order to provide reference for relevant staff.Key words: big data; cluster analysis; system design; system implementation作者简介：孙雪峰（1980-），男，北京人，讲师，博士研究生，研究方向为计算机应用技术专业、计算机网络与应用技术、新媒体与网络传播。
2023-大数据资源平台总体技术架构方案V2-1
大数据资源平台总体技术架构方案V2随着互联网技术的迅速发展和普及，我们每天都在产生大量的数据。
这些数据包括文本、图像、视频等等，每个人都能够产生数百兆甚至数G的数据。
虽然这些数据看似毫无关联，但是通过技术处理后，不仅有可能发现它们之间的联系，而且还有可能从中挖掘出我们需要的信息。
因此，大数据已成为服务于整个社会经济的重要资源之一。
为了更好地服务于整个社会经济，需要建立一个大数据资源平台。
大数据资源平台的编制和建设不是简单的技术问题，而是涉及政策、技术、人才等各个方面的问题。
下面将围绕“大数据资源平台总体技术架构方案V2”对其进行详细阐述。
一、基础架构层面设计基础架构层面是大数据系统的基本架构，需要考虑可扩展性，可维护性，可靠性等方面的问题。
大数据系统的基本架构可以分为以下3个子系统：数据存储子系统，数据处理子系统和数据服务子系统。
1.数据存储子系统数据存储子系统是大数据系统的核心组成部分，主要用于存储各类数据。
常见的存储方式包括分布式文件存储系统、分布式数据库和NoSQL 数据库等。
其中，分布式文件存储系统主要用于存储大量的非结构化数据，分布式数据库和NoSQL数据库则主要用于存储结构化数据。
2.数据处理子系统数据处理子系统主要负责对数据进行分析和处理。
它可以分为离线处理和实时处理两类。
其中，离线处理主要用于大规模数据的分析和处理，而实时处理则主要用于对数据进行实时监控和预测。
3.数据服务子系统数据服务子系统主要用于将处理后的数据提供给用户。
它可以提供各种类型的数据服务，如数据查询、数据分析和数据可视化等。
二、技术架构层面设计在技术架构层面，需要考虑大数据平台的数据处理能力、数据存储能力、数据安全性和数据挖掘能力等问题。
1.数据处理能力数据处理能力是大数据平台的核心能力，需要考虑其处理速度和处理规模。
目前，大数据处理框框架有Hadoop、Spark、Flink等。
不同的框架适合不同的需求，需要根据具体的业务需求来选择。
医疗健康大数据服务平台技术架构
医疗健康大数据服务平台技术架构医疗健康大数据服务平台是一个包含多个业务系统、多个自身管理软件、是一系列软、硬件和人员、政策支持的综合系统体系，统一建设医疗健康云计算服务中心，集中存储居民医疗卫生信息和居民电子健康档案等数据，满足社会大众、医务工作者、各级卫生主管部门、第三方机构的应用需求。
作者：佚名来源：河流大数据|2017-01-07 11:45收藏分享医疗健康大数据服务平台是一个包含多个业务系统、多个自身管理软件、是一系列软、硬件和人员、政策支持的综合系统体系，统一建设医疗健康云计算服务中心，集中存储居民医疗卫生信息和居民电子健康档案等数据，满足社会大众、医务工作者、各级卫生主管部门、第三方机构的应用需求。
医疗健康大数据服务平台总体架构如下图所示。
图医疗健康大数据服务平台总体架构如上图所示，医疗健康大数据服务平台分为资源层、服务层和展现层。
其中层功能如下：1、展现层负责对用户提供医疗健康信息、以及分析与挖掘信息服务，支持4大类用户，包括：社会公众、医务工作者、卫生主管部门和第三方机构。
通过本平台，既可以获得医疗健康数据服务结果展示，也可以获得医疗健康数据分析与挖掘服务结果展示。
本平台对外提供Web页面接入方式或移动通讯终端(android、iOS)接入方式。
2、服务层服务层主要是平台建设过程中能够提供的所有应用相关服务。
应用服务大致可分为业务应用类服务、数据资源类服务、工具软件类服务和其他类服务。
业务应用类服务主要面向不同的用户提供解决具体业务功能需要，主要包括公众服务、医院诊疗服务、综合卫生服务、大数据分析服务等;数据类服务按业务所划分的各类数据服务。
工具软件类服务主要提供给数据的维护和采集、清洗、整合、分析、统计等。
3、资源层资源层负责医疗健康大数据和数据分析与挖掘相关应用资源的一体化存储和管理。
资源层又可分为三层：虚拟化业务管理平台、虚拟化数据管理平台和物理资源层。
其中：物理资源层提供各种数据资源、应用资源的实际存储，包括：医疗健康相关的所有数据，建设的数据资源中心和应用服务资源中的所有资源。
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。
智慧城管大数据平台 ppt课件
全民参与
全民监督
全民服务
PPT课件
爱城市——我的城市我的家，全民城管全民管！
32
228
PPT课件
交流答疑、THANKS
谢谢
THE END 229
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事件部件管理法
• 城市部件：即物化的城市管理对象。主要包括道路、桥梁、水、电、气、 热 等市政公用设施及公园、绿地、休闲健身娱乐设施等公共设施，也包括 门 牌、广告牌匾等部分非公共设施。为了便亍对城市部件的管理，将按照 城 市功能对城市部件进行分类。
• 事件：为非部件类的城市管理事件。主要有7大类：大件废弃物，私搭乱建， 垃圾碴土，宣传广告，街面秩序，工地管理，环境卫生。
………
智慧城管
运行环境
应用系统
机构体制建设
➢监督指挥中心机构编 制 ➢与职队伍（坐席人员 和监 督员） ➢数字城管运行规范 ➢评价考核体系
应用系统建设
➢ 标准9大应用系统 ➢ 系统扩展应用 ➢ 系统外延应用 ➢ 智慧公众服务平台 ➢ 综合指挥调度系统
PPT课件
114
智慧城管的平台架构
智慧城管系统
九个部分标准系统
PPT课件
224
云平台特点：灵活定制
业务短信
采集员 管理
数据 分析
车辆定位
第三方地图
领导督办
云平台
移动处置
部件 管理
公众服务 微平台
视频接入 ……
基亍住建部规范标准开发，根据丌同区(县)的需求个性化定制不拓展，随意组合。
PPT课件
225
云平台特点：大数据分析能力
决策推送 数据分析
大数据分析 子系统
构建维护 子系统
受理子系统
大屏幕监督 指挥子系统
大数据平台的架构设计与优化
大数据平台的架构设计与优化随着科技的发展和互联网的普及，数据量呈指数级增长，大数据已成为各个行业中必不可少的一部分。
大数据平台的架构设计和优化，对于高效地处理海量数据、提高数据分析效果至关重要。
本文将探讨大数据平台的架构设计与优化方面的重要内容。
一、架构设计大数据平台的架构设计应注重以下几个方面：1. 数据采集与存储数据采集是大数据平台的第一步，需要考虑到数据的来源、格式和传输方式。
常见的数据来源包括网络日志、传感器、社交媒体等，每种数据都有不同的格式和传输方式。
在设计架构时，需要选择合适的数据采集工具和协议，确保数据能够高效地传输到存储介质。
在数据存储方面，需考虑到数据的规模和性能要求。
常见的数据存储介质有分布式文件系统和分布式数据库。
对于海量数据的存储，可采用分布式文件系统如Hadoop HDFS，而对于需求更高的实时性能，可选用分布式数据库如Apache Cassandra或MongoDB。
2. 数据处理与计算大数据平台的关键在于对海量数据的处理和计算能力。
常见的数据处理方式有批处理和实时处理两种。
对于批处理，可采用Apache Hadoop中的MapReduce模型，将数据分片处理并在集群中进行分布式计算。
对于实时处理，可使用Apache Storm或Spark Streaming等框架，能够实时处理数据流并产生实时结果。
此外，还需要考虑数据处理过程中的并行度和容错性。
并行度可以通过增加计算节点和分布式算法来实现，提升处理效率和性能。
容错性方面，可采用数据冗余和备份机制来应对节点故障和数据丢失等风险。
3. 数据分析与挖掘大数据平台的核心目标之一是从数据中挖掘有价值的信息和模式。
数据分析和挖掘需要使用合适的工具和算法，并根据具体需求进行定制化开发。
在数据分析方面，可采用常用的机器学习算法和统计模型来进行数据挖掘。
例如，可以使用K-means算法进行聚类分析，使用决策树和随机森林进行分类预测，使用关联规则算法进行关联分析等。
大数据平台系统架构图
大数据应用
经营KPI 客户分析 库存分析
收视率分析
用户行为分析
数
据
营销分析 财务分析 专题分析
广告推荐
视频推荐
应
数据分析工具
用
图表展示
OLAP分析
Dashboard
Ad-hoc
即席查询 360度客户视图 历史数据查询
If-then分析
运维监控
平台监控
数
据
任务监控
平
台
资源监控
系统监控
告警管理
接口服务
实时计算平台 实时计算引擎 规则匹配引擎
数据服务 数据推送
数据下载
离线计算平台 数据集市
EDW ODS
大数据平台
采集任务Байду номын сангаас理
ETL平台 采集调度管理
采集数据传输
基础架构平台
Kettle
Spark
HDFS
Storm
HQ
数据质量 规则 配置
质量 监控
问题 处理
质量 评估
数据安全 数据 隐私
访问 控制
存储 保护
安全 分析
数据资产 资产 分类
资产 注册
资产 管理
资产 统计
元数据管理
血缘分析
影响分析
元模型 元数据导入 元数据管理