云平台大数据平台及应用
大数据分析平台的搭建和应用
大数据分析平台的搭建和应用随着数据量不断增大，数据分析和处理成为了每个企业所必须面对的问题。
在这个时代，如果没有一套完整的数据分析方案，企业的发展和竞争力都将受到极大的限制。
针对这个问题，越来越多的企业开始建立自己的数据分析平台，以此来支持业务的快速发展和决策的快速落地。
那么，在这篇文章中，我们将分享一下大数据分析平台的搭建和应用方面的内容。
一、搭建数据分析平台1、选择合适的大数据组件大数据分析平台最核心也是最重要的就是大数据组件的选择。
当下市面上流行的大数据组件主要有Apache云计算环境、Hadoop和Spark。
Apache云计算环境是一个完整的大数据处理解决方案，包含了MapReduce 计算框架、Hadoop分布式文件系统和Hive SQL等服务。
Hadoop是基于云计算环境开发的一个分布式计算系统，拥有高可靠性、高可扩展性、高容错性等优点。
Spark基于内存计算，可以在处理和分析大数据时轻松地实现高速数据分析和处理。
2、搭建大数据环境在选择合适的大数据组件之后，接下来就需要开始搭建大数据环境。
首先需要安装大数据组件，并进行集群的配置。
数据节点需要足够的内存和存储空间来处理和存储大量的数据。
同时，为了保证集群的高可用性，还需要进行节点复制和备份操作。
3、引入大数据平台框架大数据平台框架能够更好地管理和支持大数据环境中的各种组件。
比如，Apache Ambari、Cloudera等大数据平台框架可以使管理员轻松地监控、管理和配置集群中的组件。
同时，这些平台框架还可以通过提供API来对数据进行查询和分析。
4、使用可视化工具搭建大屏展示通过使用可视化工具建立数据仪表盘和大屏展示可以更好地抓住关键数据的趋势和规律。
由于数据可视化界面能够清晰展示出数据分析状况，使决策人员能够更快地了解所需要的变化和指标。
二、应用数据分析平台1、数据管理设置数据管理规则，包括数据可信度、数据准确性和数据实用性。
合理规划数据来源以及数据的处理和存储方式，定期对数据进行清洗和归档，以确保数据的质量和可靠性。
大数据平台产品建设和应用
机器学习、人工智能等技术的不断发展将为大数据平台产品带来更 多智能化的功能和应用场景。
实时化
随着物联网、移动应用等技术的快速发展，对实时数据处理和分析的 需求越来越高，因此大数据平台产品将越来越注重实时性能的优化。
02
CATALOGUE
大数据平台产品建设
大数据平台基础设施建设
计算资源
01
包括服务器、存储设备等，用于支撑大数据平台的运行和存储
数据共享与交换
通过区块链技术的智能合约和共 识机制，实现跨组织、跨行业的 数据共享和交换，打破数据孤岛 ，促进数据流通和价值挖掘。
数据安全与隐私保护
结合区块链技术的加密和匿名特 点，强化大数据平台的数据安全 和隐私保护能力，防止数据泄露 和滥用。
05CATALOGUE来自大数据平台产品产业链协同发展
上游产业：硬件设备制造商和软件开发商
增长趋势分析
大数据平台产品市场增长趋势明显，主要得 益于技术进步、政策支持和产业升级等多方 面因素的共同推动。未来，随着人工智能、 云计算等技术的不断发展，大数据平台产品 市场将进一步拓展。
竞争格局变化及主要厂商优势比较
竞争格局变化
目前，大数据平台产品市场竞争日益激烈， 国内外众多厂商纷纷进入该领域。未来，随 着市场竞争的不断加剧，行业整合和洗牌将 进一步加速。
分类
按照不同应用场景和技术特点，大数据平台产品可分为批 处理平台、流计算平台、图计算平台、机器学习平台等。
核心组件
大数据平台产品通常包含存储层、计算层、调度层和应用 层等核心组件，以及一系列工具和接口，用于支持各种数 据处理和分析任务。
大数据平台产品建设和应用背景
数据爆炸
随着互联网、物联网、移动应用等技术的快速发展，企业和组织面临着海量数据的挑战，需要借助大数据平台产品来 管理和分析这些数据。
大数据云平台基础架构介绍
随着数据重要性的不断提高，大数据云平台需要 提供更加安全可靠的数据保护和服务，保障数据 安全和隐私。
智能化趋势
大数据云平台正在不断引入人工智能技术，实现 智能化数据分析、处理和存储，提高数据处理效 率和准确性。
绿色环保趋势
随着能源消耗的不断提高，大数据云平台需要采 取更加绿色环保的技术和措施，降低能源消耗和 碳排放。
06
大数据云平台案例分享
案例一：阿里巴巴的大数据云平台
总结词
分布式、可扩展、弹性
详细描述
阿里巴巴的大数据云平台是基于开源平台构建的分布式系统，具备可扩展和弹性的特点。它采用了分 布式文件系统，如HDFS，用于存储海量数据，并支持多种数据访问模式。同时，该平台还集成了弹 性计算、弹性存储和弹性网络等云基础设施，以提供稳定、高效的大数据处理服务。
提供数据挖掘和机器学习功能，以发现数 据中的潜在规律和价值。
应用层
数据报表与可视化
提供数据报表和可视化功 能，以直观展示数据分析 结果。
数据服务
提供数据服务功能，包括 数据查询、数据挖掘、机 器学习等服务，以支持各 种业务应用。
安全管理
提供安全管理功能，包括 用户认证、访问控制、加 密传输等，以确保大数据 云平台的安全性。
据，为后续数据分析提供准确的基础。
数据转换与整合
03
实现数据的转换和整合，以满足不同业务场景的需求
。
数据分析层
分布式计算框架
提供分布式计算框架，如Hadoop、 Spark等，以处理大规模数据。
数据库查询与分析
提供数据库查询和分析功能，支持SQL、 NoSQL等数据库查询语言和分析工具。
数据挖掘与机器学习
谢谢您的聆听
云计算与大数据技术结合的应用场景
云计算与大数据技术结合的应用场景随着信息技术的不断发展和普及，云计算和大数据技术成为当今社会中广泛应用的重要工具。
云计算提供了高效和可靠的计算资源，而大数据技术则致力于处理和分析海量的数据。
将这两种技术相结合，可以创造出许多强大的应用场景，其中包括但不限于以下几个方面。
1. 云存储与大数据分析云存储使得用户可以将数据存储在云平台上，而不需要自建大型的物理服务器。
结合大数据分析技术，这些存储数据可以被有效地处理和分析。
例如，在电商领域，企业可以将海量的用户购买数据存储在云端，并利用大数据技术进行分析，以了解用户的消费偏好和行为模式，从而提供个性化的推荐服务。
2. 云计算与大数据的协同处理云计算提供了高度可扩展的计算资源，使得大数据的处理变得更加高效。
通过云计算平台的弹性资源分配，大数据任务可以在短时间内得到快速处理。
例如，在科学研究中，大量的实验数据可以通过云计算平台上传并进行高速的并行计算，从而加快研究进度和提高研究成果的准确性。
3. 云端智能服务结合云计算和大数据技术，可以提供各种智能化的云端服务。
例如，基于大数据分析的人工智能算法可以实现智能推荐、语音识别和图像识别等功能。
这些云端智能服务可以广泛应用于各个领域，包括医疗保健、金融、交通等，提升工作效率和用户体验。
4. 云安全与大数据分析随着云计算和大数据技术的普及，数据安全和隐私保护成为一个重要的问题。
通过结合云安全技术和大数据分析技术，可以实现对云端数据的异常检测和威胁分析。
例如，在网络安全领域，通过分析用户的行为模式和异常活动，可以及时发现并应对潜在的安全威胁。
5. 云辅助决策分析大数据技术的强大处理能力和云计算的高效计算资源为决策分析提供了新的可能性。
通过结合云计算和大数据分析技术，可以对大量的数据进行综合分析，提供决策者所需的信息支持。
这种云辅助决策分析可以应用于各种领域，如企业管理、市场预测和政策制定等，为决策者提供准确、快速和可靠的决策依据。
云计算与大数据技术的结合应用案例分享
云计算与大数据技术的结合应用案例分享随着云计算和大数据技术的迅速发展，更多的企业意识到了它们结合应用的巨大潜力。
这种结合为企业带来了许多新的机遇和挑战，使得企业能够更好地管理和分析海量的数据，提升业务效率，实现数字化转型。
在本文中，我们将分享一些成功的云计算和大数据技术结合的应用案例，以期为读者提供一定的启发和借鉴。
第一个应用案例是关于医疗领域的。
在医疗行业中，云计算和大数据技术的结合可以帮助实现更好的病例管理和医疗资源的优化分配。
举个例子，在某家医院，他们使用了云平台来存储和分析病人的电子病历资料，结合大数据技术对这些数据进行深度学习和模式识别。
通过这种方式，医生可以更快地找到治疗方案，相应地提高了病人的治疗效果。
同时，医院还可以通过分析大数据来了解不同科室的工作负荷，合理调度医生资源，提升医院的整体运营效率。
第二个案例涉及到零售业。
在这个案例中，一家知名连锁超市使用云计算和大数据技术来优化其库存管理和购物体验。
他们通过在每个店面安装传感器，实时监测货架上不同商品的库存情况，并将这些数据汇总到云平台上进行分析。
通过分析大数据，这家超市可以根据不同店面和地区的销量预测需求，及时补充货物，避免出现断货的情况。
同时，通过结合云计算和大数据技术，超市还可以根据顾客的购物习惯和历史数据，为他们提供个性化的推荐服务，提升购物体验。
第三个案例是关于能源行业的。
一家能源公司运用云计算和大数据技术来提高能源的效率和可持续发展。
他们通过部署传感器和物联网设备来收集有关能源使用的实时数据，然后将这些数据存储在云平台上进行分析。
通过分析大数据，该公司可以了解到不同设备和系统的能效情况，识别出能源浪费的环节，并提出相应的改进措施。
这种方式不仅帮助公司降低了能源消耗和环境污染，还能够为他们节省成本，提高竞争力。
最后一个案例是关于交通运输领域的。
在这个案例中，一家城市交通事务管理中心使用云计算和大数据技术来优化交通流量和减少拥堵。
云计算平台的优势与应用场景
云计算平台的优势与应用场景随着信息技术的迅猛发展，云计算正逐渐成为各行各业的关键支撑技术。
云计算平台以其高效、灵活和可扩展的特点，在企业和个人用户中得到广泛应用。
本文将探讨云计算平台的优势以及其在不同领域中的应用场景。
一、云计算平台的优势1. 资源共享与灵活性：云计算平台通过虚拟化技术将大量资源进行整合和共享，使得用户可以根据自身需求弹性地使用和调配资源，大幅减少了资源的浪费。
2. 高可靠性和可用性：云计算平台采用分布式架构，充分利用多台服务器和数据中心，实现冗余备份和负载均衡，提高了系统的可靠性和可用性，避免了单点故障带来的风险。
3. 高效节能和成本效益：云计算平台通过资源的动态调配和优化，可以更加高效地利用硬件资源，减少能源消耗，降低IT设备成本，并节省维护和管理费用。
4. 强大的数据处理能力：云计算平台提供强大的计算和存储能力，可以实现对大规模数据的高速处理和分析，支持各类复杂应用场景，如人工智能和大数据分析。
二、云计算平台的应用场景1. 企业信息化建设：云计算平台为企业提供了弹性的IT基础设施，可以根据企业的业务需求自由扩展和收缩资源。
例如，企业可以将自己的业务系统、数据库和存储等部署在云计算平台上，以实现高可用性和可扩展性。
2. 大数据处理和分析：云计算平台具有强大的计算和存储能力，可以支持海量数据的高速处理和分析。
例如，在金融行业中，云计算平台可以用于风险评估、交易监控和欺诈检测等领域，为企业提供更准确和实时的数据分析结果。
3. 科学研究和工程计算：云计算平台可以为科学研究和工程计算领域提供高性能的计算资源。
例如，在天文学领域，科研人员可以利用云计算平台进行海量数据分析和模拟计算，以解决宇宙演化、星系形成等重大科学问题。
4. 互联网应用开发和部署：云计算平台为开发者提供了一种高效、灵活和可伸缩的开发环境。
例如，移动应用开发者可以将应用程序部署在云计算平台上，依靠云服务提供商提供的API和工具，快速构建和发布应用，提高开发效率和用户体验。
气象云大数据处理平台建设及应用
气象云大数据处理平台建设及应用随着科技的不断发展和互联网的迅速普及，大数据已经成为各个领域中的一个热门话题。
在气象领域中，大数据的应用也越来越广泛，气象云大数据处理平台的建设和应用已经成为气象工作者们必须要面对的一个问题。
一、气象云大数据处理平台的建设气象云大数据处理平台是一个集数据处理、存储、计算、应用等多种功能于一体的云平台。
它可以为气象工作者们提供强大的技术支持，帮助他们更加高效地完成各种气象数据处理任务。
1. 数据采集气象数据是气象云大数据平台的核心资料。
建设气象云大数据平台的第一步就是要进行数据采集工作。
数据采集可以是自动化的，也可以是手动的。
在自动化采集方面，可以使用各种传感器设备，如自动气象站、气象雷达等；在手动采集方面，则需要人员手动输入各种气象数据。
2. 数据存储气象数据量很大，如何对这大量的数据进行管理和存储是气象云大数据平台建设过程中的重要问题。
在数据存储方面，可以使用各种存储设备，如硬盘、云存储等。
同时，为了保证数据的安全性和可靠性，需要考虑备份和恢复方案。
3. 数据处理数据处理是气象云大数据平台的核心功能之一。
在数据处理方面，主要包括数据清洗、数据挖掘、数据分析、数据可视化等多个环节。
这些环节需要各种算法、技术的支撑，包括神经网络、机器学习、人工智能等。
4. 数据应用气象数据处理完之后，还需要将结果进行应用。
气象云大数据平台可以用于各种气象预测、预警等应用程序的开发。
同时，可以利用平台进行气象数据的监测、处理和分析，为气象工作者们提供更加精准的气象服务。
二、气象云大数据处理平台的应用气象云大数据处理平台的应用场景非常广泛，主要包括以下方面：1. 气象预测气象预测一直是气象工作者们关注的问题。
气象云大数据平台可以用于各种气象预测模型的开发和优化，并可以通过数据分析和预测算法，预测未来某一时刻的天气变化。
2. 气象监测气象云大数据平台可以用于各种气象监测任务，包括气象站的监测、气象卫星数据的监测等。
云计算与大数据的应用
云计算与大数据的应用可以有很多方面，下面是几个常见的应用领域：
1.数据存储与处理：云计算平台可以提供可靠的大规模数据存储和处理
能力，大数据可以存储在云平台的存储系统中，通过云平台提供的数据处理工具进行分析和挖掘。
2.数据分析与挖掘：大数据分析是云计算与大数据的一个重要应用领域，
云计算平台提供了强大的计算能力和分布式计算框架，可以用来处理和分析大规模的数据集，通过数据分析和挖掘可以发现隐藏在大数据中的模式、趋势和规律。
3.机器学习与人工智能：云计算平台可以提供强大的计算资源和机器学
习框架，用来支持大规模的机器学习和人工智能应用。
通过云计算平台，可以训练和部署复杂的深度学习模型，实现图像识别、自然语言处理等各种智能应用。
4.物联网：云计算和大数据技术可以与物联网相结合，对海量的传感器
数据进行采集、存储、处理和分析，从而实现智能化的物联网应用。
例如，通过云平台对传感器数据进行实时监控和分析，可以实现智能城市、智能交通、智能家居等应用。
5.金融风控：云计算和大数据技术可以帮助金融机构处理和分析大量的
金融数据，进行风险评估和风控措施的制定。
通过对大数据的分析和挖掘，可以提高风控的准确性和效率，降低金融风险。
总之，云计算和大数据技术在各个领域都有广泛的应用，可以帮助企业和组织
处理和分析大规模的数据，提高业务效率和决策能力。
无人驾驶技术的云平台与大数据应用
无人驾驶技术的云平台与大数据应用无人驾驶技术正逐渐改变着我们的出行方式与交通系统，其应用也越来越广泛。
而在无人驾驶技术的背后，云平台和大数据的应用起到了关键作用。
本文将探讨无人驾驶技术的云平台与大数据应用，并对其意义和未来发展进行分析与展望。
一、无人驾驶技术的云平台无人驾驶技术的云平台是指通过云计算技术，将车辆、传感器和数据中心等资源进行连接和整合，实现无人驾驶系统的运行与管理。
它具备数据存储、计算能力和实时响应的优势，为无人驾驶车辆提供了全面的支持。
云平台可实现无人驾驶技术的数据共享与交互，通过连接不同的车辆和传感器，实现实时数据的传输与分析。
同时，云平台具备强大的计算能力，可以进行复杂的算法计算与模型建立，从而为无人驾驶系统提供精确的决策与控制。
二、大数据在无人驾驶技术中的应用1. 数据采集与处理无人驾驶技术需要大量的数据支持，包括路况信息、传感器数据、地图数据等。
通过云平台的支持，这些数据可以被准确地采集、存储和处理。
同时，云平台可以利用大数据技术进行数据筛选和清洗，提高数据的准确度和可用性。
2. 交通流量预测与优化借助云平台上的大数据分析，可以对城市的交通流量进行准确预测。
通过分析历史交通数据和实时车流情况，可以发现拥堵路段和交通瓶颈，并通过调整无人驾驶车辆的行进路线和速度，实现交通流量的优化与分配。
3. 实时决策与控制云平台可以接收和处理无人驾驶车辆发送的实时数据，并根据分析结果做出相应的决策。
例如，在遇到突发情况时，云平台可以通过大数据算法判断最优的应对方案，并迅速传输给相关车辆，实现车辆的智能控制和安全驾驶。
三、无人驾驶技术的云平台与大数据应用的意义1. 提高出行效率与安全性无人驾驶技术的云平台和大数据应用可以实现交通流量的优化与分配，降低拥堵和堵塞路段的出现。
同时，通过数据分析和决策支持，可以提高车辆的驾驶安全性，减少交通事故的发生。
2. 促进城市智能交通发展云平台的建立为城市智能交通的发展提供了基础和支持。
云计算与大数据的关键技术及应用
云计算与大数据的关键技术及应用云计算被认为是继个人电脑、互联网之后电子信息技术领域又一次重大变革,其通过虚拟化有效地聚合各类资源,通过网络化按需供给资源,通过专业化提供丰富的应用服务,这种新型的计算资源组织、分配和使用模式,有利于合理配置计算资源并提高利用率、降低成本、促进节能减排,实现绿色计算;云计算发展的技术基础主要包括互联网、网络计算、虚拟化技术、服务计算,以及按需付费机制;其目的是为用户提供基于虚拟化技术的按需服务,提供形式主要分为基础设施即服务IaaS,平台即服务PaaS和软件即服务SaaS;依据底层基础设施提供者与使用者的所属关系,云计算平台可以分为公共云、私有云和混合云;对于大数据还没有一个正式的定义,目前最为普遍的定义就是“用传统方法或工具不能处理或分析的数据”;大数据具有大量、速度快和多样性三大特征,这些特征是传统数据处理方法和工具所无法胜任的;云计算关键技术主要包括四个方面：1.云平台服务优化管理技术;服务优化管理是提高云平台服务质量和平台性能的关键问题;其关键技术包括：云服务资源管理,研究物理机、虚拟机与虚拟集群的按需管理和分区隔离机制；云任务管理,研究云计算任务的分类、高效调度、负载平衡、功耗管理与容错等；云数据管理,研究大规模结构化、非结构化和多媒体数据的建模、组织、存储、操纵、检索、备份和保护以及数据服务技术；应用行为分析与系统测评,研究云计算负载刻画、云任务运行监控与云系统评测的度量方法和基准程序集合；云安全及隐私保护,研究支持不同用户的功能、性能和故障隔离,支持用户身份和用户数据的隐私保护,提供政府监督管接口等；2.云计算应用构建与集成技术;云计算应用构建与集成技术是为行为用户提供服务的关键;关键技术包括应用服务化、应用虚拟化、应用服务集成技术；3.云计算应用系统持续运行技术;为了支持企业的关键业务,云计算平台应用系统的持续运行是基本需求,因此需要研究云计算应用系统的持续运行技术,主要研究：云计算平台物理资源和虚拟化资源的动态监控技术、云计算平台服务监控技术、云计算应用和用户活动的监控技术；基于监控的故障评测、异常处理、容错及恢复机制,软件服务无缝迁移技术等；计算系统持续运行技术,研究云计算平台中虚拟机的出错迁移机制、虚拟化集群的容错机制、虚拟机安全机制等；4.云计算多模式客户端技术;网络时代的计算以数据、用户和服务为3大中心,云端共存、云端互动是未来计算架构发展趋势;云客户端既包括传统的PC机、笔记本,也包括手机、PDA、汽车移动终端和家电终端等智能移动设备;主要研究多种形态的云客户端接入技术、多模式客户端服务环境;面向云计算典型行业应用需求,需要研制多种形态,支持三网融合的轻量级云客户端接入技术,为用户提供简单易用的云计算服务；面向典型行业应用众多用户的个性化需求,研究多模式的客户端自适应云服务软件环境;大数据并非一项技术,其前身是商务智能BI;大数据是一系列信息技术的集合,包括数据采集、数据管理、计算处理、数据分析和数据展现5个关键技术环节;其中,数据管理、计算处理和数据分析3个环节的变革较大;数据采集主要是从本地数据库、互联网、物联网等数据源导入数据,包括数据的提取、转换和加载;由于数据源不一样,数据采集的技术体系也不尽相同;其面临的挑战主要来自两方面,一是如何自动实现对接收的海量数据按照特定策略进行过滤,从而大幅度降低后续存储和处理的压力；二是如何自动生成元数据,准确描述数据出处,获得途径和环境等背景信息,并且将企业内部的数据与互联网的元数据相关联,进行多维元数据分析;不同行业对于元数据的录制要求不尽相同;大数据对存储管理技术的挑战主要在于扩展性;首先是容量上的扩展,要求底层存储架构和文件系统以低沉本的方式及时按需扩展存储空间;传统的NAS、SAN 等存储架构下,存储和计算分离,进行数据计算时I/O容易成为瓶颈,文件系统也存在吞吐量和可扩展性差的问题;新的以谷歌GFS和Hadoop HDFS为代表的系统中,普遍采用了分布式的存储架构,使得计算和存储节点合一,消除了I/O瓶颈,文件系统也采用分布式并行设计;但GFS/HDFS主要针对大文件的追加Append写入和读取进行了优化;下一步的重点是突破GFS/HDFS在写操作、小文件存取等方面的性能瓶颈,设计新的文件系统;其次是数据格式可扩展,满足各种非结构化数据的管理需求;对大数据进行分析处理要消耗大量的计算资源,这对计算的速度和成本都提出了更高要求;采用并行计算是应对大计算量的普遍做法;但传统的并行计算系统,一般由专用的性能强大的硬件构成,造价昂贵,若想提高系统性能,需要采取纵向扩展Scale Up的方式,即通过提升单机CPU性能、增加内存、扩展磁盘等达到性能提升;这种扩展容易达到瓶颈,难以支撑持续的计算能力扩展,而且成本很高;总结起来,下一步大数据计算技术的主要方向将集中在研发实时性高的大规模并行处理技术上,以支撑超大规模机器学习、超大规模流量计算等实时分析需求;当前大数据分析技术面临的挑战,一方面是要对结构化和半结构化数据开展深度分析,另一方面是要开发非结构化数据的宝藏,从而将海量复杂多源的数据转化为有用的知识;数据展现主要是如何以更直观和互动的方式展示分析结果,便于人们理解;大数据的分析系统必须提供数据来源、分析过程、查询机制等一系列信息,并以可视化的方式呈现出来;目前,可视化技术多与Web技术相结合,以图形或图像的格式呈现,比如SVG一系列的绘图技术和最新的 HTML5 的画布<canvas>等;未来三维动态呈现是趋势;大数据与云计算相结合所释放出的巨大能力,几乎将波及到所有的行业,而信息、互联网和通信产业将首当其冲;特别是通信业,在传统话音业务低值化、增值业务互联网化的趋势中,大数据与云计算有望成为其加速转型的动力和途径,将在五大领域带来新的机会;1．提高网络服务质量;随着互联网和移动互联网的发展,运营商的网络将会更加繁忙,用于监测网络状态的信令数据也会快速增长;通过大数据的海量分布式存储技术,可以更好地满足存储需求；通过智能分析技术,能够提高网络维护的实时性,预测网络流量峰值,预警异常流量,有效防止网络堵塞和宕机,为网络改造、优化提供参考,从而提高网络服务质量,提升用户体验;2．更加精准的客户洞察客户洞察是指在企业或部门层面对客户数据的全面掌握并在市场营销、客户联系等环节的有效应用;通过使用大数据分析、数据挖掘等工具和方法,电信运营商能够整合来自市场部门、销售部门、服务部门的数据,从各种不同的角度全面了解自己的客户,对客户形象进行精准刻画,以寻找目标客户,制定有针对性的营销计划、产品组合或商业决策,提升客户价值;判断客户对企业产品、服务的感知,有针对性的进行改进和完善;通过情感分析、语义分析等技术,可以针对客户的喜好、情绪,进行个性化的业务推荐;3．提升行业信息化服务水平智慧城市的发展以及教育、医疗、交通、环境保护等关系到国计民生的行业,都具有极大的信息化需求;目前,电信运营商针对智慧城市及行业信息化服务虽然能够提供一揽子解决方案,但主要还是提供终端和通信管道,行业应用软件和系统集成尚需要整合外部的应用软件提供商,对于用户的价值主要体现在网络化、自动化等较低水平;而随着社会、经济的发展,用户及用户的用户对于智能化的要求将逐步强烈,因此运营商如能把大数据技术整合到行业信息化方案中,帮助用户通过数据采集、存储和分析更好地进行决策,将能极大提升论文集宽带中国战略与创新学术研讨会信息化服务的价值;4．基于云的数据分析服务大数据和云计算相结合,使得数据分析也可以作为一种服务进行提供;电信运营商目前的云计算服务,主要还是以提供数据中心等资源为主;下一步,电信运营商可以在数据中心的基础上,搭建大数据分析平台,通过自己采集、第三方提供等方式汇聚数据,并对数据进行分析,为相关企业提供分析报告;5．保障数据安全大数据也有大风险,其中之一就是用户隐私泄露及数据安全风险;由于大量的数据产生、存储和分析,数据保密和隐私问题将在未来几年内成为一个更大的问题,企业必须尽快开始研究新的数据保护措施;而电信运营商在网络安全、数据中心安全等方面具有优势,如能以此为基础,建立整个大数据领域的安全保障优势,必将从大数据的发展中获益匪浅;云计算大数据时代的到来使得全社会日益成为一个整体,在这一体系中个人隐私的保护已经成为社会信用体系建设的重要基础;我们在鼓励创新和进步的同时必须清醒地看到,无论美国还是任何国家对云计算大数据的使用和公开都是有选择、有目的的,不是无原则地开放,这不仅是受到法律和规则的限制,也与一个国家的整体发展规划和全球战略密切相关;我们在保护个人隐私方面所做的努力不仅是对每个社会成员的保护,更是对国家安全和社会长期持续健康发展的保护;。
智能交通大数据及云应用平台解决方案
工作提出的新要求，交通信息化建设必然步入云计算智慧应用阶段，利用云计算破解当前诸多交通瓶颈问题。
本文来自网络大数据（raincent_com）。
智能交通大数据及云应用平台解决方案本文主要内容：•什么是交通大数据•什么是云分析•交通大数据系统及云应用平台系统架构•交通大数据系统数据流程设计•交通大数据平台功能•交通大数据云分析系统功能什么是交通大数据交通概念很大，所涉及的范围很广，如城市道路交通指数、地铁运行数据、一卡通乘客刷卡数据、港口集装箱数据、机场航班数据、轨道交通运营数据、远洋及内河航道船舶数据、物流车辆及货物数据、公交车实时数据、出租车行车数据、空气质量状况、气象数据、道路事故数据、高架匝道运行数据、以及衍生的相关拥堵、事故、违法信息等都属于交通数据。
我们通常所提的城市公安交通管理大数据是指在城市智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的大量数据，并借助信息化手段将这些相互关联的数据整合到一起(比如车辆信息、地图信息、人员信息、违规违章记录信息等等)，形成一个有价值数据链，从而知道城市交通信息化建设，为公安交通实战应用服务，为市民出行服务。
云分析系统具备超高的计算性能，单机设备每天处理的信息量最大高达2000万张图片。
云分析具备对卡口、电警以及部分监控设备拍摄的车辆图像信息的结构化智能分析功能，主要包括识别图像中车辆的品牌、型号、年款、车身颜色、类别、异常特征(如遮挡面部、遮挡号牌)、唯一性局部特征(如年检标志、车内饰物)等关键信息。
可对提交的图像中的车辆车牌颜色及车牌号进行二次识别，通过大数据进行，时间、地理、轨迹等的对比识别，以得出分析结果。
过去几年，智能交通系统建设取得了长足的进步与发展，针对道路交通违法、交通安全等，不断在不同的时间，不同的阶段建立了交通卡口、违法检测、道路智慧监控、交通事件监测等信息化系统，但这些信息化系统所采用的设备、平台均来自于不同的厂家，采用的标准，上下级不能很好的实现级联，与公安系统融合度不高，无法进行集中管理，资源共享，发挥统一的实战作用。
智慧城市云平台解决方案及应用
智慧城市云平台解决方案及应用随着科技的快速发展和信息化的深入推进，智慧城市建设成为了现代都市发展的重要方向。
智慧城市以人为本，通过大数据、云计算、物联网等技术手段为城市居民提供更智能、高效、便捷的生活和工作环境。
为了实现智慧城市的目标，智慧城市云平台成为了关键的解决方案之一。
一、智慧城市云平台的定义与特点智慧城市云平台是指基于云计算、物联网等技术的城市级信息化平台，旨在整合城市各类数据和资源，通过数据共享、信息交互等方式实现城市治理的智能化、高效化和可持续发展。
智慧城市云平台具有以下特点：1. 多维数据整合：智慧城市云平台可以整合城市各类数据源，包括但不限于行政管理、市民服务、交通出行、环境监测等领域的数据，实现全方位、多维度的数据整合与融合。
2. 数据共享与开放：智慧城市云平台鼓励数据共享和开放，通过数据标准化和接口规范，实现不同数据源之间的互联互通，促进数据的流动和共享，为城市发展和创新提供更广阔的空间。
3. 实时监测与预测功能：智慧城市云平台可以通过物联网和传感器技术实时监测城市的各类环境数据、设施运行情况等，提供数据实时可视化、预警预测等功能，有助于城市决策者进行即时决策和资源调度。
4. 开放式应用平台：智慧城市云平台提供开放式的应用平台，为开发者和创新者提供丰富的API接口和开发工具，以便于开发和部署智慧城市相关应用，推动城市创新和发展。
二、智慧城市云平台的应用领域智慧城市云平台的应用领域广泛，涵盖了城市的各个方面，下面将分别从城市管理、交通出行、环境监测和公共安全等几个方面进行介绍。
1. 城市管理：智慧城市云平台可以通过数据整合和分析，帮助城市管理部门实时监测和分析城市的各项指标和运行状况，提高城市管理的智能化和精细化水平。
2. 交通出行：智慧城市云平台可以通过交通监测设备和数据的实时分析，提供交通拥堵信息、交通调度建议、智能停车导航等服务，提升城市交通出行的效率和便捷性。
3. 环境监测：智慧城市云平台可以整合环境监测设备和传感器数据，实时监测空气质量、水质情况、噪音等环境指标，提供环境报告、预警及改善建议，促进城市环境的改善和保护。
云平台的最佳实践和应用
云平台的最佳实践和应用第一章：引言随着云计算技术的不断发展，云平台已经成为了企业日常操作的重要工具之一。
云平台的最佳实践和应用，对于企业的IT管理来说尤为重要。
本文将对云平台的最佳实践和应用做一些探讨。
第二章：云平台的最佳实践1.保证数据安全云平台的最佳实践之一是确保数据的安全性。
在云平台上存储的数据，往往来自于不同的企业部门，不同的业务需求，保证数据的安全性，不仅要做到数据不被泄露，还需要对数据进行备份和恢复。
因此，对于云平台来说，数据安全是至关重要的。
2.提升应用的性能和可用性云平台的另一项最佳实践，是提升应用的性能和可用性。
由于云平台往往承载了众多企业应用，为了确保企业用户能够随时随地访问到，需要通过云平台优化应用的性能和可用性，有效地避免应用因网络延迟、故障等原因出现服务中断。
3.提高整体运营效率云平台的一个非常大的优势就是能够提高整体运营效率。
在云平台上，企业业务的规模和范围可以得到极大的扩展，同时，由于云平台可以轻松地进行伸缩和升级，可以随时根据业务需求调整云平台的资源配置，从而提高企业的运营效率。
第三章：云平台的应用案例1.虚拟机管理使用虚拟机可以对资源进行合理分配，从而实现对所有客户的服务，控制软件的使用情况，降低成本，提高应用的可扩展性和性能。
在云平台上，虚拟机的管理可以更加简单，实现更高的效率。
2.数据备份数据备份是云平台上重要的应用之一，可以确保企业数据的安全性。
在备份的过程中，云平台需要考虑多个方面，如数据的完整性和准确性等。
通过云平台的备份应用，不仅可以保证数据的安全，还可以有效地降低IT成本。
3.大数据分析在企业的运营过程中，大数据分析可以帮助企业更好地了解客户需求和市场状况，为企业做出更好的决策提供更好的支持。
使用云平台作为大数据分析平台，不但可以降低安装、升级、扩展等方面的成本，还可以保证数据的安全性。
第四章：总结云平台的最佳实践和应用，可以帮助企业更有效地管理IT资源，并将其应用于企业的生产和运营中。
云计算与大数据技术的应用案例
云计算与大数据技术的应用案例随着信息技术的不断发展，云计算与大数据技术逐渐成为各行各业的热门话题。
它们的应用不仅可以为企业带来巨大的变革，也为个人提供了更加便捷高效的服务。
本文将为您介绍几个云计算与大数据技术的应用案例，展示其在不同领域的价值和影响。
一、金融行业在金融行业中，大数据技术与云计算相结合，已经推动了金融行业的数字化转型。
以贷款风险管理为例，传统的贷款审批流程繁琐而低效，而引入大数据分析和云计算能够实现实时的贷款风险评估和预测。
通过分析大量客户数据和公共数据，系统能够迅速判断客户的信用状况，从而提高审批效率，降低风险。
二、医疗健康云计算和大数据技术在医疗健康领域的应用，可以大大提升医疗服务的质量和效率。
通过将病人的电子病历和医疗数据存储在云平台上，医生可以实时获取和分享这些数据，并进行更精确的诊断和治疗。
同时，大数据分析能够帮助医疗机构进行公共卫生和疾病预防的工作，例如通过对大量患者数据进行分析，可以及时发现和预警某种疾病的爆发趋势，从而采取有效的预防措施。
三、交通运输云计算与大数据技术在交通运输领域的应用，可以提高交通效率和安全性。
通过收集和分析大量交通数据，系统可以实时监测道路拥堵情况，提供交通路线优化建议，并优化红绿灯控制系统，减少交通拥堵。
同时，云计算和大数据技术还可以应用于智能交通管理和智能车辆控制，实现交通信息的实时共享和智能化的交通系统管理。
四、零售行业云计算和大数据技术的应用，能够帮助零售行业进行精细化经营和个性化推荐。
通过分析顾客购买记录和喜好，系统能够对每个顾客进行个性化推荐，提高购买转化率和用户满意度。
同时，云计算还可以帮助零售企业实现库存管理的优化，通过准确预测销售趋势，降低库存成本，并且及时补充缺货。
五、教育行业云计算和大数据技术的应用在教育行业中可以实现教育资源的共享和个性化教学。
教育机构可以将教学内容和资源存储在云平台上，教师和学生可以随时随地访问这些资源，提高教学效率。
中国移动大云大数据产品及应用
监控和管理工具 Zookeeper、Amabri
5
BC- HugeTable：“大云”大数据仓库系统
各省帐详单云主要采用开源HBase软件；云ETL主要采用开源Hive软件。难以解 决对帐详单做分析，对ETL数据做查询的要求。一般需要建设两套系统，保存 两份数据。BC-HugeTable针对同一份数据提供数据查询和数据分析功能。具有 独特优势。
分析需求
流量清单查询 为用户提供流 量的去向查询等
上用网户日志内协议 业务 访问 终端 上行 下行
容字段
帐号 类型 类型 URL
信息 流量 流量
„„
劣力市场决策
3
中国移动“大云”大数据产品整体规划
大云大数据产品线为中国移劢大数据应用提供三大领域的基础能力：数据采集 和处理、数据挖掘及可视化、运营管理三大领域。
5. 可靠性：所有Hadoop组件没 有单点问题
6. 服务化：提供基于BC-EC弹性 部署方案，支持弹性 MapReduce计算
BC-Hadoop应用，如Hive、BC-HugeTable、BCPDM、BC-SE等数据查询、分析、挖掘系统
HBase 分布式NoSQL数据库 MapReduce/Spark 并行计算框架
SparkSQL等
Vertica等
大数据在线分析
中小型集市分析
6
BC-RDB：“大云”分布式关系数据库
传统OLTP数据库应用系统主要问题是采购和建设成本高、超许可使用，BCRDB是基于X86服务器的、通过集群技术提供高可靠、高可用和高性能的分布 式数据库系统，成为一种去IOE技术方案。
BC-RDB 2.2主要特性
解决方案：以BC-Hadoop、BC-HugeTable为基础，仅保存一份数据，以标准SQL支持对 详单类数据的查询与分析统计，包括支持客服的详单查询、上网日志查询、网络数据查询及 分析等。
云计算与大数据在互联网行业的应用
云计算与大数据在互联网行业的应用随着互联网的快速发展，云计算和大数据技术逐渐成为互联网行业的重要支撑。
云计算和大数据的结合，为互联网行业带来了许多创新和变革。
本文将探讨云计算和大数据在互联网行业的应用，并分析其带来的影响和挑战。
一、云计算在互联网行业的应用云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算资源集中管理和分配，实现资源的共享和高效利用。
在互联网行业中，云计算被广泛应用于以下几个方面：1. 云存储：云存储是云计算的重要应用之一。
互联网行业需要处理大量的数据，传统的存储方式已经无法满足需求。
云存储提供了高可靠性、高可扩展性和低成本的存储解决方案，为互联网行业提供了强大的数据存储能力。
2. 云计算平台：云计算平台是互联网行业的核心基础设施。
通过云计算平台，互联网企业可以快速部署和管理应用程序，提高开发和运维效率。
云计算平台还可以提供弹性计算能力，根据业务需求自动调整计算资源，提高系统的稳定性和可靠性。
3. 云服务：云服务是云计算的重要应用之一。
互联网企业可以通过云服务提供各种服务，如云存储、云数据库、云安全等。
云服务可以帮助互联网企业降低成本、提高效率，加速业务创新和发展。
二、大数据在互联网行业的应用大数据是指规模庞大、复杂多样的数据集合，通过对这些数据进行分析和挖掘，可以获得有价值的信息和洞察。
在互联网行业中，大数据被广泛应用于以下几个方面：1. 用户行为分析：互联网企业可以通过大数据分析用户的行为和偏好，了解用户需求，优化产品和服务。
通过对用户行为的分析，互联网企业可以提供个性化的推荐和定制化的服务，提高用户满意度和忠诚度。
2. 营销和广告：大数据可以帮助互联网企业进行精准营销和广告投放。
通过对用户数据的分析，互联网企业可以了解用户的兴趣和需求，精确定位目标用户，提高广告的点击率和转化率。
3. 运营优化：大数据可以帮助互联网企业进行运营优化。
通过对大数据的分析，互联网企业可以了解产品的使用情况和性能状况，及时发现和解决问题，提高产品的质量和用户体验。
云平台与大数据分析的应用
云平台与大数据分析的应用随着信息化的深入发展，大数据已经成为了我们时代的一个关键词。
数据量的爆炸性增长，不仅带来了挑战，更具有了巨大的机遇。
而云平台则是大数据处理和分析的最佳工具，它能够提供高效、方便的数据分析解决方案，成为各种企业利用大数据的必备工具。
本篇文章将从云平台和大数据分析的基本定义、云平台的应用以及大数据分析的现状与挑战等方面，深入探讨云平台和大数据分析的应用。
一、云平台和大数据分析的基本定义云平台，指的是一组云计算服务，以本地硬件为基础，使用Internet等网络基础架构和云技术将IT资源整合在一起，并提供统一的访问和管理接口，以满足用户IT需求的一种计算平台。
其特点是灵活性、资源共享性、互操作性以及安全性，它不受时间、地点和设备的限制，让用户得以随时随地使用这些资源。
而大数据分析，则是指利用计算机技术和分析模型等手段，通过对海量的数据进行分析和挖掘，提取出其中的价值信息和潜在商业机会的过程。
大数据分析的主要目的是发掘和总结规律性、趋势性和异常性的信息，从而为企业决策提供信心和支持。
二、云平台的应用（一）存储与计算对于大数据，存储和计算是两项非常关键的任务。
分布式文件系统、分布式计算系统、分布式存储系统都是在云平台下实现的。
人们可以在云平台上购买存储和计算服务来处理大数据。
这种方式以便宜、弹性、高效为特点，为企业提供了分布式云计算平台，将大数据的存储、计算和应用进行了整合。
（二）应用程序与数据分析云平台还提供了丰富的应用程序和大数据分析工具。
企业可以将数据传输到云平台上，并在云平台上运行自己的分析程序，为决策提供支持。
云平台还提供了各种可视化的分析工具，如数据挖掘、数据建模和数据逻辑等，使用户可以更方便地进行大数据分析和应用。
（三）基础设施与服务云平台还包括了一些基础设施与服务，如网络、安全、备份等。
这些基础设施为企业提供了可靠的保障，确保企业在处理大数据时具有充分的安全性和保密性。
云计算与大数据分析技术应用案例
02
大数据分析技术基础
大数据概念及特点
大数据定义
大数据是指无法在一定时间范围内用常 规软件工具进行捕捉、管理和处理的数 据集合，是需要新处理模式才能具有更 强的决策力、洞察发现力和流程优化能 力的海量、高增长率和多样化的信息资 产。
VS
大数据特点
大数据具有数据量大、数据种类多、处理 速度快、价值密度低等特点。其中，数据 量大指数据量已达到TB级别甚至更高； 数据种类多指数据包括结构化、半结构化 和非结构化数据；处理速度快指数据处理 需要实时分析而非批量处理；价值密度低 指数据中蕴含的价值与数据量的大小成反 比。
04
大数据分析技术应用案例
金融行业：信用评分与风险管理
信用评分
通过分析客户的历史交易数据、社交网络行为等，构建信用评分模型，实现客 户信用等级的快速、准确评估。
风险管理
运用大数据分析技术，实时监测金融市场动态，识别潜在风险，为金融机构提 供风险预警和决策支持。
医疗领域：精准医疗与健康管理
精准医疗
云计算平台在大数据处理中的应用
分布式计算
云计算平台提供分布式计 算框架，如Hadoop、 Spark等，支持大数据的 高效处理和分析。
弹性扩展
云计算平台可根据业务需 求弹性扩展计算资源，满 足大数据处理的高峰期需 求。
数据挖掘与分析
云计算平台提供数据挖掘 和分析工具，帮助用户从 大数据中挖掘有价值的信 息和洞察。
大数据处理流程
数据清洗
对数据进行筛选、去重、填充 缺失值等预处理操作，以保证 数据质量。
数据分析
采用统计分析、机器学习等方 法对数据进行深入挖掘和分析 ，发现数据中的规律和趋势。
数据采集
通过日志、传感器、社交网络 等途径采集各种类型的数据。
云计算中的大数据技术与应用
云计算中的大数据技术与应用第一章云计算中的大数据技术介绍随着计算机技术的发展，以及互联网在生产生活中的广泛应用，大数据时代已经到来。
作为一种数据处理和存储的新方式及技术，云计算已经逐渐成为大数据处理的重要途径。
在云计算的架构体系下，大数据技术通过以低成本的方式获取更多、更快、更准确的信息，从而使企业更加高效的运营。
第二章大数据的应用大数据技术可应用于数据挖掘、日志文件分析、模式识别和数据预测等方面。
在医疗领域，大数据技术可用于辅助医生进行疾病诊断和治疗方案。
在金融行业，大数据技术可应用于风险管理、投资分析和客户画像等方面。
在电商领域，大数据技术可用于个性化营销、精准推荐和用户行为分析等方面。
第三章大数据的处理方式大数据处理方式包括批处理、流式处理和交互处理。
批处理适用于对历史数据进行分析，利用Hadoop等分布式计算框架实现高效处理。
流式处理适用于对实时数据进行处理，如利用Storm等流式计算框架进行实时监测和处理。
交互处理适用于交互式的数据探索和可视化，如Spark等内存计算框架进行实时查询和处理。
第四章云计算平台和大数据应用云计算平台与大数据应用可结合实现更加高效的大数据处理和分析。
如阿里云提供的MaxCompute大数据处理平台，通过面向列的处理方式，实现批量数据的高效处理。
亚马逊AWS提供的Elastic MapReduce可支持以Hadoop为基础的分布式大数据处理框架，帮助客户以最小的成本，最快的速度实现大规模数据分析。
第五章大数据技术的前景展望大数据技术在云计算中的应用必将成为未来企业数据处理和分析的主要方式之一。
未来大数据技术将更加智能和自动化，大数据分析的精准度和效率将不断提升。
同时，近年来大数据技术在各个领域的应用不断拓展，对经济和社会的发展产生越来越重要的影响。
结论云计算中的大数据技术与应用已经成为企业数据处理和分析的主要方式，未来大数据技术的自动化和精准度将不断提升，其在各个领域的应用将会更加广泛。
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HTTP/JMX
Hadoop
与server部署在同一台服务
Ambari-web
(与server在同一个container)
Metrics
Shell
Ganglia
Nagios Yum
获取RPM
REST
DB
HTTP/cgi->rrd
HTTP/php
Ambari-agent
Ambari-client (python cli)
TODO: • 启用MRv1 JT/HMaster HA • 删除节点 • 节点异构配置(Ambari-
数据仓库系统（HugeTable）
基于Hadoop的海量结构化数据存储系统，利用低成本硬件提供高性能的数据加载、索引查询 和并行分析能力，对外提供易于应用集成的数据访问接口
大容量：支持PB级别的数据存储能力 低成本：基于PC架构，不需要外接集中存 储设备 高性能：秒级别索引查询、数据并行扫描 可靠性：数据冗余备份永不丢失 可定制：根据应用需求选择索引类型及存储 引擎 接口丰富：提供标准的JDBC/ODBC/ SQL 接口；提串行Scan接口和分布式 MapReduce接口 外围工具：支持数据、性能、故障、配置、 日志管理功能；支持外部数据并行加载；支 持数据快速备份、恢复
ProtocolHandler
发送请求 返回结果
基于Ambari的Hadoop监控管理 • Apache Ambari是对Hadoop工具 进行部署、监控和管理的开源项目
– Puppet部署hadoop服务 – Ganglia 收集hadoop 服务数据与生成图表 – Nagios监控集群服务状态并报警
大数据库 大数据库 原始 数据
采集预处理
融合
计算1
处理
计算2
消息
数据插入通常采用批处理方式， 而查询通常带有条件，通常返回 结果数较少 系统具备较高的并发性，支持大 量用户同时查询，依然可以在给 定时间出口返回结果
营业厅系统
营业厅1
营业厅2
营业厅3
营业厅4
例图：帐详单查询系统
数据具有很高பைடு நூலகம்可靠性和可用性 要求
需要支持各种并行计算模式，如 MapReduce、BSP等
人群1
数据挖掘系统需要较好的用户界 面，用户通常具备业务知识，但 是未必具备开发经验
系统可以和其他系统混合部署
其它人群
数据具有一定的可靠性和可用性 要求
例图：客户分类识别应用
中国移动“大云” 云计算平台
经分KPI 集中运算
经分系统 ETL/DM
结算 系统
信令 系统
云计算 资源池系统
物联 网应用
EMail IDC服务
…
PaaS 产品
数据管理/分析类 实时交易类
“大云”产品
IaaS 产品
计算/存储资源池 文件中间件 弹性计算 BC-NAS BC-EC
商务智能平台
并行数据 挖掘工具 集 BC-PDM
能力开放平台
K-V数据库 BC-kvDB 分布式 SQL数据 库 BC-RDB 系 统 监 控 和 管 理 CloudSecurity CloudMaster 平 台 安 全 管 理
JT000 3
RegionServer
Zookeeper
RS级别结果汇聚 线程池管理 异步IPC调用
（走网络）
内部异步调用
Region Region 本地调用 RegionServer Region
HConnectionManager
Client
1,定位所有region Region 2，异步分发Call RegionServer Region Region Region
BC-Hadoop：对开源Hadoop/HBase进行扩展和增强，为大云其他组件提供基本的存储计算 能力。 基于Hadoop 1.0的NameNode/JobTracker HA，HBase Coprocessor优化，管理工具整合等
JobTracker (Virtual IP)
JT000 1
JT000 2
例图：分时段汇总的业务场景
典型的应用场景之二：大数据查 询系统 目标：针对海量结构化、半结构化数据的精确定位、区段扫描等条件查询操作，用
于网络优化、帐详单查询、故障定位、搜索引擎等业务场景。
技术要求举例：
针对海量数据实施交互式查询， 返回时间在1秒钟左右。 针对海量大数据规模实施查询， 数据规模可以达到100TB-10PB 规模。
REST
Puppet
基于该配置执行
Ambari-server
(http server/jetty)
HTTPS (heartbeat/json)
解析json取到command (state/execute/upgrade) 调用
Python
生成
site#.pp .repo (第一次或upgrage)
基于Ambari的Hadoop监控管理 工具
电信运营商
微博 签到 论坛
2G、3G、4G、WIFI
除了像移动互联网服务商那样关注“结果”，电信运营商还需要关注“过程”！
典型的应用场景之一：大数据批 处理系统 目标：针对海量结构化、非结构化数据的ETL操作。从各种数据源获取数据，并进
行清洗、转换、去重、缺值补充等操作。通常采用MapReduce等并行计算技术。
并行数据 搜索引擎 抽取转换 BC-SE BC-ETL
数据仓库系统 HugeTable
弹性块存储 对象存储 BC-Block BC-oNest store
BC-BSP 数据并行框架
BC-Hadoop 数据存储和分析平台
分布式内 存引擎 BC-DME
消息队列 BCQueue
其他平台中间件
IT基础资源
Hadoop数据存储与分析
技术要求举例：
针对海量数据实时离线批处理运 算（ETL），通常时间要求较为 宽松，如几个小时级别。 数据ETL运算种类多，灵活性强， 通常具有很强的定制化特征 数据通常需要导出到数据库、数 据仓库，提供报表能力 需要灵活的调度的系统，便于系 统需要和其他业务系统混合部署， 提高资源利用水平
典型的应用场景之三：大数据挖 掘系统 目标：针对海量结构化、非结构化数据的进行深度挖掘。通常需要根据业务需求设
计模型、训练集并选择算法（分类、聚类、关联、非结构化）。通常会使用各种分 布式数据挖掘工具和算法 技术要求举例：
针对海量数据实施全量数据挖掘， 规模达到10TB-PB规模。 处理时间没有严格要求，通常达 到几个小时，甚至更长时间
友情提示
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