大数据平台概要设计说明书
大数据平台系统详细设计说明书(学习模板)
角色管理
用户管理
交换监控/状态监控
功能说明 定义并管理系统中各个功能模块； 管理功能模块的路径信息； 维护使用台的组织结构信息； 可以增加、修改、删除一个组织结构； 组织机构列表及详细信息展示； 组织机构层级管理； 角色列表及详细信息展示； 角色的增、删、改、查操作； 角色授权管理；
详细设计说明书
一、文档介绍
1.1文档目的
此文档用来描述市大数据台建设项目中的设计基准。文档主要给设计开发人 员、实施人员参考使用，包括程序系统的基本处理流图、程序系统的组织结构、 模块划分、功能分配、接口设计、运行设计、数据结构设计和安全性设计等。此 文档同时还为市大数据台建设项目的测试方案和测试用例奠定基础。
三、系统详细需求分析
3.1基础软件 3.1.1统一权限认证管理系统
3.1.1.1概述
统一权限认证管理系统包括了整个台的管理功能和运维监控功能。具体包括 对系统用户、权限划分、组织机构等进行模块化管理，实现用户与功能、用户与 角色、角色与功能的高自由化组合配置等台基础的管理功能。
3.1.1.2需求描述
功能名称
交换监控/业务管理 交换监控/节点管理 交换监控/数据统计
功能说明 系统异常数：对数据交换台中执行作 业过程中出现异常的作业进行统计并展示； 实时流量：通过统计曲线通过三种时 间跨度来对数据交换台中的数据流量进行统 计，分别为“过去一小时”、“过去一周”和“过去 30 天”； 节点列表：显示当前所有正常运行的 节点列表； 作业管理：可以查看某个节点运行作 业的情况，并可以停止作业、启动作业、删除 作业以及查看作业日志； 转换管理：可以查看某个节点运行转 换的情况，并可以停止转换、启动转换、删除 转换以及查看转换日志； 调度管理：展示每个作业的调度信息， 并且可以设置作业调度参数；
2023-大数据中心大数据资源平台概要设计方案-1
大数据中心大数据资源平台概要设计方案随着信息技术的不断进步与发展，大数据时代愈加强调数据资源的价值与利用。
为此，大数据中心大数据资源平台的建设显得极为重要。
本文将对大数据资源平台概要设计方案进行分步骤的阐述。
第一步，需明确大数据资源平台的目标与定位。
大数据资源平台是一个数据生态系统，它涉及到数据的收集、清洗、存储、管理、建模、分析与应用等多个环节。
针对不同行业、不同领域的需求，大数据资源平台的目标与定位会有所不同。
因此，需要先明确平台建设的目的，是为了提高数据的利用率、为决策提供支持，还是为了开发人工智能等新兴应用。
第二步，设计数据架构。
数据是大数据资源平台的核心。
该平台需要实现数据源的接入、数据的预处理、数据的分析存储等多个功能。
因此，需要设计符合公司需求的数据架构。
在这个过程中需要考虑这样的问题，例如，如何对数据进行分类、如何进行数据的清洗、如何筛选出大数据的重点等等。
第三步，开发数据处理工具。
为了实现数据预处理的自动化，需要开发出对应的处理工具。
例如，对文字类数据可以采用分词、去重、去停用词等手段进行预处理。
而对于图片类数据，需要采用图像处理工具进行处理。
如此一来，平台能够在提升数据利用率的同时进一步提高数据的质量和精度。
第四步，建立数据分析模型。
数据分析模型的建立是大数据平台的最终目的之一。
数据分析模型可以用来预测未来的市场趋势、了解客户需求、优化生产流程等。
建立数据分析模型需要对当前的数据进行归一化处理后，通过机器学习、神经网络等算法进行训练，最终达到对于数据的准确分析。
最后，构建平台应用系统。
大数据资源平台的最终目的是为了提供优质数据，支撑企业的决策过程。
因此，需要对平台应用系统进行构建，例如智慧供应链、客户画像等。
这样能够更加全方位地利用平台中的数据大全，使企业在竞争中具备可持续产生统合竞争优势的能力。
总之，大数据资源平台的建设是当前企业信息技术发展的热点之一。
在这个平台建设的过程中，需要明确平台的目标与定位、设计数据架构、开发数据处理工具、建立数据分析模型、构建平台应用系统，才能最大限度地提高数据利用率和价值。
公司大数据平台需求规格说明书(共43页)
xx公司大数据平台需求规格说明书文档修订摘要目录1.需求概述 (1)1.1.建设背景 (1)1.2.系统目标定位 (1)1.3.系统建设原则 (2)1.4.业务框架 (2)2.系统概述 (3)2.1.系统功能框架 (3)2.2.系统技术架构 (4)2.3.两阶段的建设考虑 (5)3.业务需求 (6)3.1.标签体系 (6)3.1.1.标签构建 (6)3.1.2.标签使用 (6)3.2.IMCD智慧营销 (6)3.2.1.界面使用 (6)3.2.2.复杂事件营销 (6)3.2.3.实时营销 (6)3.3.流量价值提升 (7)3.3.1.流量价值提升影响因素分析 (7)3.3.2.恶意刷机用户分析 (7)3.3.3.终端信息自动运维 (7)3.4.客服专区 (7)3.4.1.客服KPI监控 (7)3.4.2.客服流程分析 (7)3.4.3.投诉分类、热点分析 (7)3.4.4.投诉舆情分析 (7)3.4.5.区域投诉分析 (7)3.5.网络智能分析 (7)3.5.1.行业APN业务保障智能分析与监控 (7)3.5.2.小区网络监控、分析 (7)3.5.3.PCC管控策略分析与监控 (7)3.6.星级专区 (7)3.7.融合专区 (7)3.8.4G专区优化 (7)3.9.集团专区 (8)4.一线支撑需求 (8)4.1.自助分析优化 (8)4.2.一线支撑APP (8)4.3.增值业务支撑APP (8)5.基础功能需求 (8)5.1.数据源采集与解析 (8)5.1.1.数据源扩展 (8)5.1.2.信息增强 (8)5.2.数据处理与交换 (8)5.2.1.数据融合 (8)5.2.2.跨平台数据处理 (8)5.2.3.跨平台统一调度 (9)5.2.4.数据处理监控 (9)5.3.数据融合 (9)5.4.IMCD智慧营销 (9)5.4.1.策略管理 (9)5.4.2.事件管理 (9)5.4.3.个性化推荐 (9)5.4.4.触点渠道管理 (9)5.5.投诉智能处理 (9)5.5.1.投诉文本分词、关键词处理 (9)5.5.2.投诉文本挖掘 (9)5.5.3.投诉文本营销商机挖掘 (9)5.6.服务开放 (9)5.6.1.服务开放平台 (9)5.6.2.自媒体广告平台 (9)5.7.综合管控 (9)5.7.1.数据资产管理优化 (9)5.7.2.平台多租户管理 (10)6.附录 (10)6.1.二级目录 (10)6.1.1.三级目录 (10)6.1.1.1.四级目录 (10)6.1.1.1.1.五级目录 (10)1.需求概述1.1.建设背景利用大数据能力实现的精细化、智能化、个性化的市场营销与服务，以及与之配套的数据分析驱动的方案策划、营销执行、渠道协同、接触管理、过程优化、效果评估等功能。
市大数据中心大数据资源平台概要设计方案
市大数据管理中心大数据资源平台概要设计方案目录背景与需求分析12345大数据管理中心发展背景为建设卓越全球城市，实现政府治理能力现代化目标，由市大数据中心牵头，在政务公共数据管理和互联网政务服务方面采取了一系列的实践工作。
根据《市公共数据和一网通办管理办法》要求，前期已在“一网通办”的政务服务领域进行了信息化项目建设，在提升了政府治理能力和公共服务水平的同时，也产生了汇聚全市政务公共数据，探索政务服务领域应用的需求。
市大数据中心作为全市政务数据的主要管理单位，承担着政策本地化落实、政务数据交换、大数据应用研究、信息化建设运维以及其他数据相关的工作职责，从中心成立之初便开始研究政务数据管理和应用的方法，去年年底探索了以政务数据交换共享为核心的实践，但随着对中心职能的理解加深，我们认为中心不仅作为全市政务数据的“枢纽中转中心”，更应该成为各政务服务条线领域的“归集管理中心”，为本市的经济活动、公共事业、社会关系、人员密度等各城市管理领域提供数据层面的最大支撑。
规划公共数据发展路线支撑城市服务能效提升精准城市服务整体共享协同数据科学管理ü公共数据共享ü社会数据协同ü条线业务协同ü数据服务开放ü社会治理ü宏观经济ü市场监管ü生态保护城市高效运行ü应急事件响应ü事件风险预防ü数据完整归集ü数据实时同步ü资源目录健全ü数据全面治理大数据共享交换平台建设与使用情况大数据中心自去年开始，根据整体规划启动了市数据共享交换平台项目的建设，并于2019年1月开始正式进行全市范围的试运行。
平台建设内容包括：1、总集成及部分应用开发：平台集成门户及整体平台的基础功能菜单级整合；2、数据治理子系统：包含数据交换模块和服务管理模块，实现数据资源目录及三清单的管理，并提供市级数据库的对外发布利用；3、数据共享交换子系统：实现数据交换引擎、统一调度引擎、任务管理、数据桥接等功能，以及数据湖数据的存储管理、共享与交换；4、数据质量监管及支撑子系统：实现数据质量管理功能，包括数据质量规则制定、数据质量稽核、数据质量问题闭环管理；5、大数据支撑管理子系统：包含市级数据湖和市级数据库，汇聚“四大基础库”、“市级统建系统”、“各市级委办系统”、“各行政区系统”的经过初始治理的原始数据；并存放经过一系列清洗、转换、加载、治理步骤后的高质量的政务数据资源，为城市管理、公共服务等提供数据来源；平台接入52个委办的公共数据，每月16亿条以上，数据总容量在176.0 TB，人口库预计46.75TB，法人库预计1.78TB，空间地理库预计7.99TB，电子证照库预计91.05TB。
大数据平台方案设计说明
大数据平台方案设计说明随着互联网的发展和智能化的进步，数据量的增长速度越来越快，数据分析和挖掘也成为了当今企业决策的重要手段。
为了更好地利用大数据进行分析和挖掘，企业需要建立大数据平台来支持数据的存储、处理和分析等各个环节。
1. 数据存储：大数据平台的核心是数据的存储，需要选择适合大数据存储和处理的技术。
常见的大数据存储技术包括分布式文件系统（例如HDFS）、NoSQL数据库（例如MongoDB）和列式数据库（例如HBase）。
根据数据的特点和处理需求，选择合适的存储技术进行数据存储。
2. 数据采集：为了建立大数据平台，需要从各个数据源中采集数据。
数据源可以包括关系数据库、日志文件、传感器数据等。
为了实现数据的实时采集和传输，可以使用消息队列（例如Kafka）或流处理引擎（例如Spark Streaming）等技术，将数据源中的数据实时传输到大数据平台中。
3. 数据处理：大数据平台需要支持数据的实时处理和批量处理。
实时处理可以使用流处理引擎（例如Spark Streaming）或复杂事件处理引擎（例如Flink）等技术。
批量处理可以使用MapReduce框架（例如Hadoop）或Spark等技术。
通过数据处理，可以实现数据的清洗、转换、聚合、计算等操作，为后续的数据分析和挖掘做准备。
4.数据分析和挖掘：数据分析和挖掘是大数据平台的重要功能，可以帮助企业发现潜在的业务机会和风险。
常见的数据分析和挖掘技术包括机器学习、数据挖掘、统计分析等。
通过对大数据平台中的数据进行分析和挖掘，可以发现数据中隐藏的模式、规律和异常，为企业决策提供支持。
5. 数据可视化：为了更好地理解和展示数据分析的结果，需要将分析结果进行可视化。
数据可视化技术可以帮助用户直观地理解数据，发现数据中的模式和趋势。
常见的数据可视化工具包括Tableau、Power BI等。
通过数据可视化，可以将分析结果以图表、报表等形式展示给用户，提供直观的数据分析和挖掘服务。
大数据平台概要设计说明书
！计算平台概要设计说明书作者：日期： 2013-01-28批准：日期：—审核：日期：（版权所有，翻版必究）文件修改记录目录\1.引言...................................................编写目的.................................................术语与缩略词.............................................对象及范围...............................................参考资料.................................................2.系统总体设计...........................................需求规定.................................................数据导入............................................:数据运算............................................运算结果导出........................................系统监控............................................调度功能............................................自动化安装部署与维护................................运行环境.................................................基本设计思路和处理流程...................................系统结构.................................................?大数据运算系统架构图................................hadoop体系各组件之间关系图.........................计算平台系统功能图..................................系统功能图逻辑说明..................................计算平台业务流程图..................................尚未解决的问题...........................................3.模块/功能设计..........................................计算驱动模块.............................................\设计思路............................................流程图..............................................处理逻辑............................................调度模块.................................................设计思路............................................流程图..............................................处理逻辑............................................自动化安装部署模块.......................................…设计思路............................................处理逻辑............................................调度模块与计算驱动模块交互流程...........................处理流程图..........................................处理逻辑............................................hadoop驱动模块调用驱动接口.........................调度模块接收hadoop执行状态接口.....................调度模块与kettle交互流程................................&处理流程图..........................................处理逻辑............................................对调度任务运行过程进行监控流程...........................处理流程图..........................................处理逻辑............................................对hadoop驱动任务运行过程进行监控流程....................处理流程图..........................................处理逻辑............................................~对操作系统/应用程序监控流程..............................处理流程图..........................................处理逻辑............................................监控报警模块.............................................设计思路............................................流程图..............................................处理逻辑............................................4.系统数据结构设计.......................................>数据实体关系图...........................................数据逻辑结构.............................................驱动任务设置表......................................驱动设置表..........................................驱动任务执行明细表..................................调度任务表..........................................调度步骤表..........................................调度步骤执行记录表..................................<操作系统监控数据表..................................应用程序监控数据表..................................监控系统配置表......................................业务数据记录表......................................数据物理结构.............................................5.安全设计...............................................6.容错设计...............................................挽救措施.................................................~系统维护设计.............................................7.日志设计...............................................1.引言1.1编写目的大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。
大数据平台架构设计说明书
大数据平台总体架构规格说明书V1.0版●目录●目录 (2)I.简介 (4)1.目的 (4)2.词汇表 (4)3.引用 (4)II.整体介绍 (5)1.系统环境 (5)2.软件介绍 (5)3.用途 (6)4.简介 (6)5.核心技术 (7)●大规模并行处理MPP (7)●行列混合存储 (8)●数据库内压缩 (8)●内存计算 (9)6.M ASTER N ODE (9)7.D ATA N ODE (9)III.MASTER NODE (10)1.简介 (10)2.C ONTROL 模块 (10)3.SQL模块 (10)4.A CTIVE-P ASSIVE SOLUTION (16)IV.DATA NODE (19)1.简介 (19)2.重要模块 (19)3.数据存储 (20)4.数据导入 (21)V.分布式机制 (23)1.概括 (23)2.数据备份和同步 (24)3.时间同步机制 (27)4.分布式LEASE机制查询过程备忘 (27)VI.内存管理机制 (29)VII.V3.0版的初步设计思路 (30)I.简介1.目的本文详细描述了DreamData数据库系统。
介绍了系统的目标、功能、系统接口、系统行为、系统约束以及系统如何响应。
本文面向系统参与者以及系统开发人员。
2.词汇表术语定义作者提交被审查文档的人。
为了防止多个作者的情况出现，这个术语指全程参与文档制作的主要作者。
3.引用II.整体介绍1.系统环境图 1 –系统环境2.软件介绍DreamData是在从分布式数据库的基础上发展而来，同时加入一些NoSQL的基因的新一代大数据实时分析分布式数据库，并且支持内存计算。
DreamData最大的特色就是大而快，它能极快地导入和处理海量的数据，并在这个基础上能极快地进行用户所需数据统计和分析。
相对传统数据库Oracle而言，DreamData的单机性能要高出50倍以上，并且随着节点数量的增加，整体性能会同步提升。
大数据平台系统概要设计说明书(学习模板)
系统概要设计说明书一、现状与需求分析1.1项目建设背景1.2系统建设现状市大XXX台的建设，深入参照了《公共信息台总体框架》，遵循《务信息资源目录体系》国家标准与《务信息资源交换体系》并结合了市市电子务发展的实际需要。
二、总体设计2.1质量与安全管理1.在大XXX台建设和运行过程中，定期对系统进行整体的风险评估。
发现安全隐患，及时调整安全策略，实行动态防护。
2.根据系统的重要程度和自身安全需求，依据国家标准《计算机信息系统安全保护等级划分准则》，实行等级防护、适度防护等措施。
3.要求所有被采用的安全产品都必须提供开放接口，以利于将来建设统一的安全管理中心，对安全事件进行有效及时的监控和响应。
4.将防护重点放在系统层和应用层的安全上。
重点保护局部计算环境和XXX文件的安全（如核心XXX库等），确保系统用户身份的真实性和可审核性。
为了应对以上提出的要求，将会实现XXX加密、XXX脱敏、访问控制、身份认证和日志审计五个大的方面的功能。
2.2开发原则1.标准性、开放性系统所采用的相关标准必须与国际、国家、、市级标准相符合，确保系统具有良好的开放性，能够实现与多种技术和软硬件台的有机集成。
2.安全性系统应具有完整、全面的安全体系和良好的安全性，能够提供信息传输保密性、XXX完整性、身份识别和数字认证、防抵赖性等安全保障措施，确保信息交换的安全运行。
系统设计不影响各部门相关信息系统的安全性。
3.可扩展性系统采用可扩展的技术体系架构，以适应信息化建设和应用系统快速发展的要求。
系统必须支持异构XXX库之间XXX交换和共享，支持主流关系型XXX库，支持不同操作系统之间信息交换应用的互联互通。
4.高可靠性系统应具有良好的可靠性，建立各种故障的快速恢复机制，确保实现7×24小时地正常运转，确保信息交换工作正常运行。
5.可管理性系统应具有良好的可管理性，允许管理人员通过管理工具实现系统全面的监控、管理和配置，并为系统故障的判断、排错和分析提供支撑，可对信息交换流程进行简易、灵活地定制和调整，同时对系统运行情况能够实时的统计分析、报表展示。
大数据营销推广平台概要设计方案
大数据营销推广平台概要设计方案概要设计方案：大数据营销推广平台一、背景和目标随着互联网的发展和智能设备的普及，大数据营销推广成为企业提升品牌影响力和销售额的重要手段。
本概要设计方案旨在构建一个以大数据为基础的营销推广平台，帮助企业实现更精准、高效的市场推广。
二、需求分析1.数据采集和处理：能够抓取和处理大量的用户数据，包括用户画像、行为数据等，为后续的推广活动提供数据支持。
2.数据分析和挖掘：能够对采集到的数据进行分析和挖掘，提取用户的消费偏好、需求特征等关键信息，帮助企业精准定位目标用户。
3.营销策略制定：能够根据数据分析结果，制定有效的营销策略，包括广告投放位置、时机选择、推广内容等，以提高品牌曝光度和用户转化率。
4.广告投放管理：能够管理广告投放的关键参数，包括预算、投放渠道、广告样式等，提高广告投放效果和ROI。
5.数据监测和分析：能够实时监测广告投放效果和用户响应情况，通过数据分析和评估，及时调整策略，提高广告投放效果。
三、系统架构1.数据采集和处理模块：负责抓取、清洗和处理原始数据，包括用户画像数据、行为数据等。
2.数据分析和挖掘模块：对采集到的数据进行分析和挖掘，提取关键信息，如用户偏好、消费能力等。
3.营销策略制定模块：根据数据分析结果，制定有效的营销策略，提供推广方案和推荐活动内容。
4.广告投放管理模块：管理广告投放的关键参数，包括预算、投放渠道、广告样式等，确保广告投放效果。
5.数据监测和分析模块：实时监测广告投放效果和用户响应情况，提供数据分析和评估报告，及时调整营销策略。
6.用户界面模块：提供一个易用的用户界面，方便用户进行操作和监测广告效果。
四、关键技术和实施计划1.数据采集和处理技术：使用爬虫技术抓取互联网上的用户数据，并使用数据清洗和处理算法，提取关键信息。
2.数据分析和挖掘技术：使用大数据分析和机器学习算法，对采集到的数据进行分析和挖掘，提取关键信息。
3.营销策略制定技术：结合数据分析结果和市场调研，制定有效的营销策略，提供推广方案和推荐活动内容。
市大数据平台项目软件系统概要设计方案(仅用于学习的参考模板)
软件系统概要设计方案引言1.1. 编写目的文档主要给设计开发人员、实施人员参考使用，包括程序系统的基本处理流图、程序系统的组织结构、模块划分、功能分配、接口设计、运行设计、数据结构设计和全性设计等。
此文档同时还为某地大数据台建设项目的详细设计奠定基础。
第2章系统概述2.1. 系统任务2.1.1. 系统目标系统具体目标可概况为以下几点：1.实现我不同部门异构系统间的资源共享和业务协同，有效避免各部门多头投资、重复建设、资源浪费。
2.实现信息资源目录体系的统一管理，为各部门提供资源的检索与定位服务，为跨部门信息资源的获取和交换；3.实现标准的台接入和信息交换服务，为全基础信息库、共享信息库、各专业主题信息库等的建立，提供基础运行支撑环境和标准化规范；4.实现认证、授权等全服务的统一管理，为跨部门的信息交换应用，提供基础全管理服务；为跨部门应用系统的建设，提供交换共享服务和技术支撑环境。
2.1.2. 与其他系统关系大数据台建成后，为各委办提供强有力的数据支撑。
通过数据共享、交换、融合，实现各系统间的相辅相成，相互促进，将数据价值充分挖掘，提升工作效能，为众提供更优质的服务。
同时，基于大数据台基础数据库，建设决策支持系统、示范应用、智慧交通工程系统、智慧系统提供数据基础，为办、众反馈提供便捷的通道。
2.2. 需求规定2.2.1. 功能需求1.各功能模块设计合理，符合普通用户的操作习惯。
2.功能界面设计合理，展现新颖，图标符合功能释义。
3.功能模块命名具有标识性，禁止出现歧义的命名规则。
4.涉及到全级别较高的操作，例如数据注册、申请、使用、审批等，要强制用户登录；同时为了保证用户身份的全性，强制用户登录后修改初始密码，设置密保；用户登录后，若一段时间内无操作，自动退出登录。
5.分类系统、标签系统命名要具有代表性，禁止随意的命名分类、标签，影响用户理解。
6.不同角色用户权限要明确区分并实现控制。
2.2.2. 性能需求1.稳定性稳定性是系统第一考虑的因素，直接关系到用户能不能使用。
大数据资源平台概要设计方案
大数据资源平台概要设计方案概述:目标:1.数据集成：将来自不同数据源和格式的数据集集中到一个统一的平台中，以便更方便地访问和管理数据。
2.数据存储：提供可扩展和可靠的数据存储，以满足大规模数据存储和处理的需求。
3.数据治理：建立数据质量和数据安全的管理机制，确保数据的准确性和隐私性。
4.数据分析：提供强大的分析工具和算法，以帮助组织从数据中发现模式和趋势，做出更明智的决策。
5.数据可视化：提供交互式的数据可视化工具，以帮助用户更好地理解和探索数据。
技术架构:1.数据采集：用于从不同数据源采集数据的组件，包括数据提取、转换和加载等功能。
2. 数据存储：用于存储和管理大规模数据的分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）或云存储服务。
3.数据管理：包括数据仓库、数据索引和数据目录等组件，用于管理和组织数据集，提供数据检索和查询的功能。
4. 数据处理：用于处理和分析大规模数据的计算引擎，如Apache Spark或Apache Hadoop MapReduce。
5.数据安全：用于确保数据安全和访问控制的安全机制，包括数据的加密、用户身份验证和权限管理等功能。
6.数据可视化：用于将数据转化为可视化图表和报表的工具，以便用户更直观地理解和分析数据。
实施步骤:实施大数据资源平台需要遵循以下步骤：1.需求分析：确定组织对数据管理和分析的需求，包括数据集成、数据存储、数据分析和数据可视化等方面的需求。
2.架构设计：根据需求和现有技术栈，设计平台的技术架构和组件选择。
3.系统实施：根据架构设计，实施各个组件，包括数据采集、数据存储、数据管理、数据处理和数据可视化等功能。
4.数据集成：将来自不同数据源的数据集成到平台中，包括数据提取、转换和加载等过程。
5.数据处理与分析：使用平台提供的分析工具和算法，对数据进行处理和分析，以发现其中的模式和趋势。
6.数据可视化：使用平台提供的可视化工具，将数据转化为可视化图表和报表，以帮助用户更好地理解和探索数据。
大数据处理平台构架设计说明书
大数据处理平台构架设计说明书大数据处理平台及可视化架构设计说明书版本：1.0变更记录目录1 1. 文档介绍 (5)1.1文档目的51.2文档范围51.3读者对象51.4参考文献51.5术语与缩写解释62系统概述 (7)3设计约束 (8)4设计策略 (9)5系统总体结构 (10)5.1大数据集成分析平台系统架构设计105.2可视化平台系统架构设计146其它 (17)6.1数据库设计176.2系统管理176.3日志管理171 1. 文档介绍1.1 文档目的设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。
设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。
为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。
1.2 文档范围大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。
1.3 读者对象管理人员、开发人员1.4 参考文献1.5 术语与缩写解释2 系统概述大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。
设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束1.系统必须遵循国家软件开发的标准。
2.系统用java开发，采用开源的中间件。
3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。
4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
4 设计策略1. 系统高可用、高性能、易扩展，安全稳定，实用可靠，满足用户的需要。
2. 系统可以进行扩展，增加数据的种类和数量。
3. 系统可以复用别的软件和算法。
5 系统总体结构5.1 大数据集成分析平台系统架构设计1.逻辑架构2架构说明系统分为9个层次：1）数据源：CSMAR数据库、高频系列数据库、量化因子仓库、风险控制模型数据库、量化舆情数据库、互联网的网页。
大数据处理平台构架设计说明书
大数据处理平台及可视化架构设计说明书版本：1.0变更记录目录1 1. 文档介绍 (3)1.1文档目的 (3)1.2文档范围 (3)1.3读者对象 (3)1.4参考文献 (3)1.5术语与缩写解释 (3)2系统概述 (4)3设计约束 (5)4设计策略 (6)5系统总体结构 (7)5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7)5.2可视化平台系统架构设计 (11)6其它 (14)6.1数据库设计 (14)6.2系统管理 (14)6.3日志管理 (14)1 1. 文档介绍1.1 文档目的设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。
设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。
为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。
1.2 文档范围大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。
1.3 读者对象管理人员、开发人员1.4 参考文献1.5 术语与缩写解释2 系统概述大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。
设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束1.系统必须遵循国家软件开发的标准。
2.系统用java开发，采用开源的中间件。
3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。
4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
4 设计策略1. 系统高可用、高性能、易扩展，安全稳定，实用可靠，满足用户的需要。
2. 系统可以进行扩展，增加数据的种类和数量。
3. 系统可以复用别的软件和算法。
5 系统总体结构5.1 大数据集成分析平台系统架构设计1.逻辑架构2架构说明系统分为9个层次：1）数据源：CSMAR数据库、高频系列数据库、量化因子仓库、风险控制模型数据库、量化舆情数据库、互联网的网页。
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大数据平台概要设计说明书Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998计算平台概要设计说明书作者：日期： 2013-01-28 批准：日期：审核：日期：（版权所有，翻版必究）文件修改记录目录1.引言1.1 编写目的大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。
《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。
麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。
世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。
因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。
互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。
有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。
全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满亿张DVD光盘。
我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。
淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB(1PB等于1000TB)。
百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。
一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。
医院也是数据产生集中的地方。
现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。
总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。
一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。
2007年全球有5亿个设备联网，人均个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。
随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。
全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。
目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。
鉴于越来越大的数据规模，采用常规基于DBMS 的数据分析工具和方法已经无法满足大规模数据分析的需求，目前一些大型互联网公司采用hadoop体系进行大规模数据的运算，结合hadoop体系结构与实际的运算需求结合，采用hadoop 体系结构的分布式运算模型，通过集群的方式实现大数据运算，为企业提供大数据的价值。
为适应大数据计算的要求，同时提供大数据运算平台的系统设计的依据，特制定计算平台的系统概要设计文档，为后期的系统详细设计和实现提供依据。
1.2 术语与缩略词下列术语、定义和缩略语适用于本标准：1.3 对象及范围1、开发人员、DBA、测试人员；2、研发主管领导、产品人员；1.4 参考资料1、《大数据处理体系架构》2、《HBase The Definitive Guide》3、《》4、《Programming_Hive》2.系统总体设计2.1 需求规定2.2 运行环境操作系统：RedHad Enterprise软件环境：JavaKettle MySQL硬件环境：8核16G内存PC服务器8台2.3 基本设计思路和处理流程1、按照数据分析的实时性，分为在线数据分析和离线数据分析。
2、在线数据分析：往往要求系统在数秒内返回上亿行数据的分析，从而才能达到不影响用户体验的目的。
3、离线数据分析：对大多数反馈时间要求不高的应用，比如离线统计分析、机器学习等，应采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专门的分析平台进行分析。
4、系统主要以离线数据分析为主，采用目前在互联网业界流行的hadoop体系结构对大批量的数据进行运算，采用hadoop集群的方式对大数据进行运算。
5、数据运算平台以调度为主线，作为运算平台的核心控制系统，对运算平台的各个环节进行控制，且对运算过程中的步骤依赖关系进行控制，同时对各个环节进行监控，通过监控异常报警来提高系统的稳定性和异常响应速度。
2.4 系统结构2.4.1 大数据运算系统架构图2.4.2 大数据平台系统功能图系统功能图逻辑说明1）生产系统的源数据通过sqoop，flume，Kettle等获取后保存在Kafka消息队列中或者保存到hadoop的hdfs系统中。
2）调度系统负责自身的控制功能，通过读取调度控制的配置信息调用驱动代理程序处理相关的运算功能。
3）驱动代理程序负责所有基于运算平台的相关组件的驱动任务，读取调度系统传递过来的模版信息，读取模版信息，并执行相应的驱动操作。
4）系统管理功能部分完成系统相关配置，管理等相关信息的维护操作。
5）监控系统对整个系统的运行状况进行监控，由各个业务子系统按照监控系统的要求实现相应的监控功能。
2.4.3 大数据平台功能结构图大数据平台功能结构图说明：1）大数据平台功能结构主要划分为计算平台，应用平台，系统管理以及监控，配置等相关应用功能。
2）计算平台分为基础运算部分，模版管理部分，驱动代理部分，系统调度部分。
3）计算平台分为离线计算与实时计算两种形式。
4）计算平台基于模版的功能开发，实际应用中做到模版的热插拔，对于功能需求只需要开发相应的模版，并部署上计算平台即可应用。
5）驱动代理程序管理所有的基于大数据运算的相关组件的代理功能，对外提供给调度系统应用，调用模版设置的相应的类型，进行相应类型的驱动操作。
6）调度系统只关心其自身的系统控制能力，不参与具体的业务以及计算功能组件的调用。
2.5 尚未解决的问题无3.模块/功能设计3.1调度模块3.1.1 设计思路一：调度模块实现功能思路二：流程说明以及注意事项：1、任务与步骤采用配置表的方式保存在mysql中，调度程序定时扫描任务表，判断是否有启动的任务，如果有启动的任务，则启动任务。
2、调度任务需要判断任务中步骤之间的依赖关系，根据依赖关系判断是否可以执行下一步的执行步骤。
3、一个任务中可以包含多个步骤，每个步骤为一个具体的任务，步骤与步骤直接存在依赖关系。
4、对于具体的执行任务将由驱动代理自动完成。
3.1.2 流程图3.1.3 处理逻辑1、调度任务启动后扫描任务配置表，看任务配置表是否存在需要处理的任务信息，如果不存在需要处理的任务信息，则线程执行休眠，否则执行步骤2；2、生成数据日期，并检查任务依赖关系，如果依赖关系未执行完，则现成等待操作，等待依赖的任务执行完成，如果依赖关系都执行完，则获取符合条件的任务，执行步骤3：3、读取任务信息表，获取任务信息，根据任务信息读取步骤信息，执行相应的步骤操作，执行步骤4；4、根据步骤信息的配置获取需要执行的相应的模版信息，调用驱动代理程序执行相应的功能，执行步骤5；5、驱动代理程序执行模版初始化，初始化完成后获取相应的参数数据，并根据模版类型选择具体的驱动程序，执行相应的操作。
6、判断该任务的下步骤是否执行完成，如果未执行完成，则执行步骤3，继续下一个步骤的执行，否则执行步骤7；7、写步骤完成信息表，判断是否还存在要执行的任务，如果没有等待，存在需要执行的任务则执行步骤3.3.2驱动代理模块3.2.1 设计思路一：计算驱动模块实现功能思路二：流程说明以及注意事项：1、计算平台的驱动提供针对Hive，MapReduce，Hbase等相关的驱动应用。
2、基于业务模版的设置操作，调度执行业务模版，不关心模版具体业务形态。
3、一个驱动应用包含四个步骤：1）删除不用的数据；2）加载数据；3）运算；4）导出结果文件。
4、提供监控需要的相应信息。
5、对于文件的操作，会涉及到多个文件或者目录操作，多个文件或者目录以逗号分隔，对文件操作中涉及到一些按照小时，天，月份的文件命名的操作，配置中以特殊字符进行替换。
3.2.2 流程图3.2.3 处理逻辑1、由调度程序驱动代理模块，调用驱动代理模块的驱动应用，传递需要驱动的模版编号，处理时间范围等相关信息，执行流程2；2、驱动程序首先查询是否存在该模版，如果不存在模版，、则执行流程3，否则执行流程4；3、则直接返回任务失败信息，不存在相关的模版，整个流程结束；4、如果查询到相关的模版信息，先执行初始化模版信息以及需要删除的中间文件，多个文件以逗号分割，如果为空则表示不需要清理中间文件，执行流程5；5、清理hive表数据操作，多个hive语句以逗号分割，如果为空则表示不需要进行分割，执行流程66、判断该操作是hive驱动mapreduce还是自定义的mapreduce，如果是自定义的mapreduce则走自定义的mapreduce操作，执行流程7，否则如果是hive驱动的mapreduce，则走hive操作流程，否则执行流程8；7、如果mapreduce的操作流程，第一步执行加载文本文件数据，多个文本文件以逗号进行分割，第二步执行mapreduce操作，通过shell脚本的方式执行mapreduce操作，第三步执行完后将结果输出。
8、如果是hive的操作流程，第一步先执行加载文本文件到hive表，如果有多个文件操作一逗号分割，第二步执行hive语句，多个hive语句以逗号分割的方式，第三步将结果输出到相应的hive表中。
9、根据设置导出的方式，将结果文件导出到mysql，或者mongodb，或者直接将文本文件从hdfs文件系统中导出。
3.3对操作系统/应用程序监控流程3.3.1 处理流程图3.3.2 处理逻辑1、读取监控服务器列表，判断是否需要监控，如果需要监控，则执行步骤2，如果不需要监控，执行步骤5；2、监控模块向监控服务器发送监控请求，等到被监控服务器的返回，执行步骤3；3、被监控服务器接收到请求监控信息后，将相关的信息返回给监控模块，执行步骤4；4、监控服务器将返回的数据进行解析后入库，执行步骤5；5、判断被监控服务器是否都请求完成，如果请求完成，则执行步骤6，否则执行步骤1；6、监控模块线程休眠10分钟，等待下次进行监控，执行步骤1.3.4监控报警模块3.4.1 设计思路一：监控模块实现功能思路二：流程说明以及注意事项：1、监控报警模块主要完成三个级别的监控报警，分为：1）操作系统级别，检测运行的机器的操作系统是否正常运行，CPU，内存，I/O，存储等资源的利用情况，采用Linux的Shell脚本对相关的信息进行收集并上报；2）应用程序级别监控，检测kettle，hadoop，hive，hbase，zookeeper等相关程序是否正常启动，以及应用程序的相关资源的监控。