1.环境准备
1.1.操作系统
本次安装部署要求在操作系统为CentOS release 6.5 (Final)的版本下进行部署，所以在安装部署kerberos之前请先确保操作系统为以上版本，并且集群中各机器已
做时钟同步。
本次安装部署以csdm-hadoop-04作为主kdc服务器，以csdm-hadoop-05作为从kdc服务器，以csdm-hadoop-03作为客户端。一般不建议在服务器上再安装其
他应用程序，比如hadoop。但为了节省资源本次安装在这三台机器均已安装hadoop
相关软件。
1.2.创建操作用户
创建操作系统hdfs、yarn、mapred用户，并使其归属于hadoop用户组:
adduserhdfs-g Hadoop
adduser yarn -g Hadoop
addusermapred-g Hadoop
1.3.配置hosts文件
为各台机器修改/etc/hosts文件，将真实ip与主机名对应配置，服务端与客户
端均需配置，形如：（不能存在127.0.0.1的配置，否则hadoop进行kerberos验
证时将会出错）
1.4.关闭防火墙
执行以下命令关闭防火墙：
serviceiptables stop
出现以下界面表示关闭成功
1.5.注册服务与端口的对应
在/etc/service文件最后增加以下信息，以便后续使用：
krb5_prop 754/tcp # Kerberos slave propagation
2.安装配置Kerberos
2.1.安装rpm包
以root用户登录并创建目录存放安装包：
mkdir /var/kerberos
上传安装包文件到创建的目录，包括krb5-libs-1.10.3-10.el6_4.6.x86_64.rpm、
krb5-server-1.10.3-10.el6_4.6.x86_64.rpm（客户端可不安装）、
krb5-workstation-1.10.3-10.el6_4.6.x86_64.rpm
执行安装命令：
rpm -ivhkrb5-libs-1.10.3-10.el6_4.6.x86_64.rpm
rpm -ivhkrb5-server-1.10.3-10.el6_4.6.x86_64.rpm【客户端可不安装】
rpm -ivhkrb5-workstation-1.10.3-10.el6_4.6.x86_64.rpm
查看上述包是否已安装成功：
rpm –qa krb5*
若出现以下情况则代表安装成功。
2.2.配置主KDC服务器
2.2.1.设置全局环境变量
需要以root身份登录系统在/etc/profile末尾增加配置文件的全局环境变量：
export KRB5_CONFIG=/etc/krb5.conf
export KRB5_KDC_PROFILE=/var/kerberos/krb5kdc/kdc.conf
保存后并执行source /etc/profile 使之生效。
2.2.2.配置krb5.conf
执行vi编辑/etc/krb5.conf，内容如下：
[libdefaults]
default_realm = https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,
dns_lookup_realm = false
dns_lookup_kdc = false
ticket_lifetime = 24h
renew_lifetime = 7d
forwardable = true
[realms]
https://www.doczj.com/doc/0918179870.html, = {
kdc = csdm-hadoop-04
kdc = csdm-hadoop-05
admin_server =csdm-hadoop-04
}
[domain_realm]
https://www.doczj.com/doc/0918179870.html, = https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,
https://www.doczj.com/doc/0918179870.html, = https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,
2.2.
3.配置kdc.conf
执行vi编辑/var/kerberos/krb5kdc/kdc.conf，内容如下：
[kdcdefaults]
Kdc_ports=750,88
[realms]
https://www.doczj.com/doc/0918179870.html, ={
kadmind_port = 749
max_life=10h 0m 0s
max_renewable_life=7d 0h 0m 0s
database_name=/var/kerberos/krb5kdc/principal
admin_keytab=/var/kerberos/krb5kdc/kadm5.keytab
acl_file=/var/kerberos/krb5kdc/kadm5.acl
key_stash_file=/var/kerberos/krb5kdc/https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,
}
[logging]
default = FILE:/var/log/krb5libs.log
kdc = FILE:/var/log/krb5kdc.log
admin_server = FILE:/var/log/kadmind.log
集群机器如果开启selinux，请在机器上执行restorecon -R -v /etc/krb5.conf 2.2.4.生成数据库
在主KDC服务器上执行以下命令创建数据库，在执行的过程中会提示输入密码和确认密码，两次输入相同的密码即可：
kdb5_util create -r https://www.doczj.com/doc/0918179870.html, –s
等待片刻后在提示输入密码界面输入密码后会出现以下界面：
2.2.5.创建管理用户
运行管理入口命令：
kadmin.local
在提示符下执行以下命令
addprinc kadmin/admin@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,
addprinc kadmin/changepw@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,
会提示输入密码，输入两次一样的密码后会提示成功创建。
将主体添加至密钥文件中
ktadd -k /var/kerberos/krb5kdc/kadm5.keytab kadmin/admin
ktadd -k /var/kerberos/krb5kdc/kadm5.keytab kadmin/changepw
2.2.6.启动krb5kdc 和kadmind服务
执行以下命令启动krb5kdc和kadmind服务：
krb5kdcstart
kadmind
出现以下界面表示启动成功
2.3.配置从KDC服务器
2.3.1.为从kdc服务器创建创建授权票证
每一个kdc服务器都需要一个host票证，用于在迁移数据库数据市在各kdc 服务器之间进行交互验证。注意，创建host票据需要在主kdc服务器上执行而
不是在从kdc服务器。在csdm-hadoop-04上执行以下命令创建票证：
kadmin
addprinc –randkey host/csdm-hadoop-04@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,
addprinc –randkey host/csdm-hadoop-05@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,
ktadd host/csdm-hadoop-05@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,
2.3.2.设置从kdc服务器的配置文件
将主kdc服务器中的配置文件（kdc.conf、krb5.conf、https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,、kadm5.acl）复制到从kdc服务器上相应的目录中；在从kdc服务器的
/var/Kerberos/krb5kdc的目录下创建kpropd.acl文件并增加以下信息：
host/csdm-hadoop-04@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,
host/csdm-hadoop-05@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,
2.4.复制数据库数据到KDC从服务器
在主服务器上创建数据库的dump文件
kdb5_util dump /var/kerberos/krb5kdc/slave_datatrans
在从服务器上执行数据迁移
kprop -f /var/Kerberos/krb5kdc/slave_datatrans csdm-hadoop-05
定时将主KDC服务器上的数据库数据，更新到从KDC服务器上
由于KDC不提供数据库数据的同步服务功能，因此需要使用脚本或者手工将主KDC服务器上的数据同步到从KDC服务器上，可以参考以下脚本，并配置到定时器中
#!/bin/sh
kdclist = "https://www.doczj.com/doc/0918179870.html, https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,"
kdb5_util dump /var/kerberos/krb5kdc/slave_datatrans
forkdc in $kdclist do
kprop -f /var/kerberos/krb5kdc/slave_datatrans $kdc
2.5.启动从服务器的krb5kdc程序
在从服务器上启动命令执行启动：
krb5kdc
2.6.配置自启动
在/etc/inittab中增加以下信息可使进程随系统自启动：
/etc/init.d/krb5kdc start
Kadmind
2.7.客户端配置
下面以csdm-hadoop-03这台机器作为客户端说明相关配置
1、在csdm-hadoop-03上安装客户端软件
rpm -ivhkrb5-libs-1.10.3-10.el6_4.6.x86_64.rpm
rpm -ivhkrb5-workstation-1.10.3-10.el6_4.6.x86_64.rpm
2、在主KDC服务器csdm-hadoop-04上，把/etc/krb5.conf复制到csdm-hadoop-03本地
对应目录
3、在客户端csdm-hadoop-03上启动命令执行启动：
krb5kdc
此时即可在客户端csdm-hadoop-03上连接KDC服务器
4、生成可访问csdm-hadoop-03机器应用程序的验证
在主KDC服务器csdm-hadoop-04,生成csdm-hadoop-03的principals和keytab，
为客户端csdm-hadoop-03添加principals（可以为host或者所要进行验证的机器用户）addprinc –randkey host/csdm-hadoop-03@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,
为客户端csdm-hadoop-03生成keytab
Ktadd–k
/var/kerberos/krb5kdc/keytab/host.keytab host/csdm-hadoop-03@ERICSSON.
COM
把csdm-hadoop-04上生成的keytab复制到csdm-hadoop-03机器上
3.测试服务器
3.1.服务器端测试客户端连接
运行kinit admin/admin，显示提示输入密码则代表配置成功：
3.2.远程客户机连接测试
在客户机运行kinit admin/admin连接服务端，显示提示输入密码则代表配置成功：
4.Hadoop集成kerberos配置
4.1 kerberos配置
Hadoop官方网站建议的操作系统用户及权限如下，下面我们按照这三个用户的权限进行配置，要求使用下面三种用户分别具有各自启动相应进程的权限。
4.1.1 为所有机器的用户生成principal
从主KDC服务器csdm-hadoop-04上，把/etc/krb5.conf复制到csdm-hadoop-03本地对应目录，
在主KDC服务器上为hadoop集群中每台机器的用户创建principal，下面以csdm-hadoop-03这台机器为例，运行管理入口命令：
kadmin.local
在提示符下执行以下命令：
addprinc -randkeyhdfs/csdm-hadoop-03@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,
addprinc -randkeyhost/csdm-hadoop-03@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,
addprinc -randkeyyarn/csdm-hadoop-03@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,
addprinc -randkey host/csdm-hadoop-03@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,
addprinc -randkey mapred/csdm-hadoop-03@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,
addprinc -randkeyhost/csdm-hadoop-03@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,
注：
◆集群中的每台机器所用到的用户都需执行上面的命令生成principal
◆每个用户必须执行addprinc -randkeyhost/XX@XX的命令，这个命令生成的是基于
Kerberos 的应用程序（例如klist和kprop）和服务（例如ftp和telnet）使用的主体。此主体称为host主体或服务主体。
4.1.2 生成keytab文件
完成5.1.1后在主KDC服务器上为所有principal生成keytab文件，运行管理入口命令：kadmin.local
在提示符下执行以下命令：
xst -norandkey -k /var/kerberos/krb5kdc/keytab/hdfs.keytab
hdfs/csdm-hadoop-03@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html, host/csdm-hadoop-03@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html, xst -norandkey -k /var/kerberos/krb5kdc/keytab/mapred.keytab
mapred/csdm-hadoop-03@ https://www.doczj.com/doc/0918179870.html, host/csdm-hadoop-03@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html, xst -norandkey -k /var/kerberos/krb5kdc/keytab/yarn.keytab
yarn/csdm-hadoop-03@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html, host/csdm-hadoop-03@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,
生成授权文件后，使用以下命令检查生成的keytab是否可用：
kinit -k -t
/var/kerberos/krb5kdc/keytab/hdfs.keytab hdfs/csdm-hadoop-03@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html, kinit -k -t
/var/kerberos/krb5kdc/keytab/mapred.keytab mapred/csdm-hadoop-03@ERICSSON. COM
kinit -k -t
检查没问题后，把生成的keytab文件分发到整个集群中的所有机器。
4.2修改HADOOP配置文件
4.2.1Jsvc安装配置
Datanode的安全机制需要以root用户身份用jsvc来启动，因此首先需要检查是否安装是jsvc如果没有，按以下步骤进行安装：
1、下载commons-daemon-1.0.15-src.tar.gz 包并上传至自定义的目录（本操作目录为
/home/hadoop）
2、解压缩后
以root用户登录进入目录/home/Hadoop执行:
tar –xvfcommons-daemon-1.0.15-bin.tar.gz
解压完成后进入
/home/Hadoop/commons-daemon-1.0.15-src/src/native/unix
执行命令：configure
执行命令：make
编译完成后，会在/home/hadoop/commons-daemon-1.0.15-src/src/native/unix目录下生成jsvc可执行文件，如下图
在该目录下执行file jsvc如果出现下图所示，则jsvc安装成功
这里，我们把该执行文件复制到$HADOOP_HOME/bin以便后续的配置
执行命令：cp/home/hadoop/commons-daemon-1.0.15-src/src/native/unix/jsvc
/home/hadoop/hadoop/bin
4.2.2 hadoop-env.sh配置
找到以下两项配置，并修改
export HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs（配置为要执行datanode的用户，这里为hdfs）
export JSVC_HOME=/home/hadoop/hadoop/bin(配置为jsvc所在的目录)
4.2.3 core-site.xml
在集群中所有节点的core-site.xml文件中添加下面的配置
4.2.4hdfs-site.xml
在集群中所有节点的hdfs-site.xml文件中添加下面的配置，下面配置以节点csdm-hadoop-04为例：
The Kerberos keytab file with the credentials for the
HTTP Kerberos principal used by Hadoop-Auth in the HTTP endpoint.
配置中有几点要注意的
◆. dfs.datanode.address表示data transceiver RPC server所绑定的hostname或IP
地址，如果开启security，端口号必须小于1024(privileged port)，否则的话启动datanode时候会报“Cannot start secure cluster without privileged resources”
错误
◆. principal中的instance部分可以使用'_HOST'标记，系统会自动替换它为全称域名
. 如果开启了security, hadoop会对hdfs block data做permission check，方式用户的代码不是调用hdfsapi而是直接本地读block data，这样就绕过了kerberos和文件权限验证，管理员可以通过设置dfs.datanode.data.dir.perm来修改datanode文件权限，这里我们设置为700
配置完成后，修改hdfs.keytab所有者为hdfs
chown -R hdfs:hadoop/var/kerberos/krb5kdc/keytab/hdfs.keytab
chmod700 /var/kerberos/krb5kdc/keytab/hdfs.keytab
同时保证以下表格中各个目录的对于hdfs用户的权限
1、测试namenode进程启动是否正常
切换到hdfs用户，首先执行klist命令，查看当前是否获取了ticket，经测试，如果已经获取了ticket那么启动namenode进程的时候会报以下错误
使用kdestroy销毁获取的ticket
切换到hdfs用户，启动namenode进程（已经执行过HDFS格式化的操作）
执行命令：hadoopnamenode
如果配置正常，应该会看到以下的日志信息输出
验证namenode是否启动正常
◆可打开网页
http://XX:50070/dfshealth.html#tab-overview验证
◆hadoopfs -ls /
注：如果在你的凭据缓存中没有有效的kerberos ticket，执行hadoopfs–ls /将会失败。可以使用klist来查看是否有有有效的ticket。
如果为空，使用kinit来获取ticket.命令如下
kinit -k -t
/var/kerberos/krb5kdc/keytab/hdfs.keytab hdfs/csdm-hadoop-03@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,
2、测试datanode启动是否正常
切换到root用户，
执行命令：hadoop-daemon.sh start datanode
如果启动正常，能在日志文件看到以下日志内容
在日志目录，启动datanode进程会有以下几个日志文件，其中jsvc.err记录了jsvc的错误信息
启动datanode进程，只能使用root用户，如果使用其他用户启动，只会报以下错误
4.2.5mapred-site.xml
在mapred-site.xml中添加
将mapred.keytab文件赋权给mapred用户，执行以下命令：
chown -R mapred:hadoop/var/kerberos/krb5kdc/keytab/mapred.keytab
chmod700/var/kerberos/krb5kdc/keytab/mapred.keytab
测试historyserver进程
执行命令：mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
配置正常，则会看到以下日志内容
4.2.6yarn-site.xml
在yarn-site.xml追加以下内容：
YARN提供了两种Container启动实现，DefaultContainerExecutor以及LinuxContainerExecutor，在上面的yarn-site.xml里配置了yarn.nodemanager.container-executor.class的启动方式为LinuxContainerExecutor，那
么就需要编译安装LinuxContainerExecutor，按如下操作执行：在hadoop的home目录（这里是/home/Hadoop/hadoop）的/etc/hadoop/目录下创建container-executor.cfg 文件，内容如下：
设置该文件权限：
$ chownroot:hadoop container-executor.cfg
$ chmod400 container-executor.cfg
注意：
?container-executor.cfg文件读写权限需设置为400，所有者为root:hadoop。
并且该文件所在的父目录所有者必须为root用户，并对该文件所在的各个父目录赋以下权限，例如：chmod 750 /home/hadoop/
?yarn.nodemanager.linux-container-executor.group要同时配置在yarn-site.xml 和container-executor.cfg，且其值需要为运行NodeManager的用户所在的组，这里为hadoop。
?https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,ers不能为空，默认值为hfds,yarn,mapred,bin
?https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,er.id默认值为1000，在centos系统中，需要设置为小于500的值
确保yarn.nodemanager.local-dirs和yarn.nodemanager.log-dirs对应的目录权限为755。
设置$HADOOP_HOME/bin/container-executor 读写权限为6050如下：
$ chownroot:hadoop$HADOOP_HOME/bin/container-executor
$ chmod6050$HADOOP_HOME/bin/container-executor
测试是否配置正确：
$ /home/hadoop/hadoop/bin/container-executor –checksetup
出现以下信息，则表示配置正确，如果出错，请检查各个目录的权限及container-exec utor.cfg文件是否配置正确
修改yarn.keytab权限
chown -R yarn:hadoop/var/kerberos/krb5kdc/keytab/yarn.keytab
chmod700 /var/kerberos/krb5kdc/keytab/yarn.keytab
测试nodemanager进程
执行命令：yarnnodemanager
如果配置正常，会输出以下日志
测试resourcemanager进程
执行命令：yarnresourcemanager
如果配置正常，会输出以下日志
5说明
注：本部署文档部署环境默认机器未配置DNS，如果配置有DNS的机器上创建实体则格式为：用户名/hostname.DNS@领域名。例如：hdfs/https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,
火狐配置使用SPNNEGO
1、在地址栏输入about:config打开配置界面
2、network.negotiate-auth.delegation-uris
network.negotiate-auth.trusted-uris
找到以上两个选项，把你要访问的页面地址加进去
LINUX下配置
1、在/etc/hosts下加入要访问的地址对应关系（包括客户端和服务器）
2、在KDC服务器上生成浏览器所在客户端的principal：格式如下：HTTP/hd2@https://www.doczj.com/doc/0918179870.html,，
并把该principal生成到keytab中，在KEYTAB中应该可以看到如下的信息
网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案 网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1网络空间态势感知系统系统建设 平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。 日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。 战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理，定期组织攻防演练。 1.1.1安全监测子系统 安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。 安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力： 一类是云监测，发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、和访问异常等安全事件 第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。 第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现webshell等攻击利用事件。 第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端IOC威胁情报进行比对，发现APT 等高级威胁告警。 第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。 第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁。
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。
大数据平台项目建设方案(本文为word格式，下载后可编辑使用)
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.环境准备 1.1.操作系统 本次安装部署要求在操作系统为CentOS release 6.5 (Final)的版本下进行部署，所以在安装部署kerberos之前请先确保操作系统为以上版本，并且集群中各机器已 做时钟同步。 本次安装部署以csdm-hadoop-04作为主kdc服务器，以csdm-hadoop-05作为从kdc服务器，以csdm-hadoop-03作为客户端。一般不建议在服务器上再安装其 他应用程序，比如hadoop。但为了节省资源本次安装在这三台机器均已安装hadoop 相关软件。 1.2.创建操作用户 创建操作系统hdfs、yarn、mapred用户，并使其归属于hadoop用户组: adduserhdfs-g Hadoop adduser yarn -g Hadoop addusermapred-g Hadoop 1.3.配置hosts文件 为各台机器修改/etc/hosts文件，将真实ip与主机名对应配置，服务端与客户 端均需配置，形如：（不能存在127.0.0.1的配置，否则hadoop进行kerberos验 证时将会出错） 1.4.关闭防火墙 执行以下命令关闭防火墙： serviceiptables stop 出现以下界面表示关闭成功 1.5.注册服务与端口的对应 在/etc/service文件最后增加以下信息，以便后续使用： krb5_prop 754/tcp # Kerberos slave propagation 2.安装配置Kerberos 2.1.安装rpm包 以root用户登录并创建目录存放安装包： mkdir /var/kerberos
部署指南 Cloudera Manager CDH 官方共给出了3中安装方式。第一种方法必须要求所有机器都能连网，由于各种网络超时错误，基本没法用。第二种方法使用CM的在线yum源，在线下载很多包，同样是超时严重。第三种方法是全离线方式，实际情况是也只能用这个。 1、Cloudera Manager的部署条件 ?CDH不支持在容器中部署。 ?支持Oracle JDK7，目前可使用的最新版本为1.7u80，C5.3.x及以上版本也支持使用oracle JDK8，同一个CDH集群中的所有节点使用的JDK版本必须一致。 ?使用Python2.4及以上，不支持Python3 ?仅支持IPv4，且IPv6必须要disabled ?基于tar压缩包的离线安装方式，会在6.0.0中停止支持该方式。 ?支持selinux，但如果不熟悉使用方法，建议关闭。 ?管理端口为7180，此外还有很多基础应用使用的端口，可以运行iptables，需要确认有恰当的授权控制，例如至少要对同网段的访问放开全部端口。 2、Cloudera Manager部署的几个阶段和可选择的方式
注：因为Cloudera Manager的官方yum源位于国外，受网速影响而无法正常使用。所以上述部署方式中，一般是使用PATH C，或者在预先下载好相关RPM包的条件下参照PATH B方式。 3、主机节点信息和基础配置 （1）主机信息 本次部署使用以下主机，前两个作为NameNode使用。后四个主机，分别额外挂载一块1TB的磁盘到本地的/dfs/dn目录下。 注1：用于大数据平台的数据磁盘不要配置RAID，直接祼盘即可。如果有RAID 控制器，则直接对每块盘设置一个单独的RAID0，仍然当作单盘使用。 注2：在有第二块数据盘的情况下，继续挂载到/dfs/dn2，更多的数据盘则按命名规则和挂盘规则扩展即可。 注3：对于生产环境而言，NameNode所在的节点一般不要同时做数据节点使用。而且NameNode所在主机的磁盘需要配置适当的RAID保护级别，以提高可靠性。
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数
据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生得发展。
大数据平台－ｋerｂｅrｏs安装部署文档
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1.环境准备 1.1.操作系统 本次安装部署要求在操作系统为ＣeｎtOS release 6.5（Fiｎal）的版本下进行部署，所以在安装部署ｋerｂeroｓ之前请先确保操作系统为以上版本,并且集群 中各机器已做时钟同步。 本次安装部署以csdm-hadｏoｐ-０4作为主kｄc服务器,以ｃsdm-hadoop-0５作为从kdc服务器，以csｄm-hadoｏp-０3作为客户端。一般不建议在服务器上再 安装其他应用程序，比如hａdoop。但为了节省资源本次安装在这三台机器均已安 装hadoop相关软件。 1.2.创建操作用户 创建操作系统hdfs、yarn、mａpred用户，并使其归属于ｈadoｏp用户组: adduｓeｒｈdfs -gＨａdoop adｄｕseｒyarn －g Hａdoｏp adduｓer mａpｒeｄ-ｇＨaｄoop 1.3.配置hosts文件 为各台机器修改/etｃ/ｈoｓts文件，将真实iｐ与主机名对应配置，服务端与 客户端均需配置，形如：(不能存在12７.0．０.1的配置，否则ｈadｏop进行ｋ ｅrbｅros验证时将会出错) 1.4.关闭防火墙 执行以下命令关闭防火墙： sｅrｖice ipｔaｂlｅs stop 出现以下界面表示关闭成功 1.5.注册服务与端口的对应 在/etc/seｒviｃe文件最后增加以下信息,以便后续使用： ?kｒb5_ｐｒoｐ75４/tｃp # Kerbeｒoｓ slave prｏｐagaｔion 2.安装配置Kerｂeros 2.1.安装rｐm包 ?以rｏot用户登录并创建目录存放安装包： mkｄir /ｖar/keｒberos
一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤： 1、Linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。比如，可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性，将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上，以确保操作系统的正常运行。 2、分布式计算平台/组件安装 当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。 使用开源组件的优点：1）使用者众多，很多bug可以在网上找的答案（这往往是开发中最耗时的地方）；2）开源组件一般免费，学习和维护相对方便；3）开源组件一般会持续更新；4）因为代码开源，如果出现bug可自由对源码作修改维护。
常用的分布式数据数据仓库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询，Hbase 可以快速读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务，Impala是对hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询 3、数据导入 前面提到，数据导入的工具是Sqoop。它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台。
4、数据分析 数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。 数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL，Spark QL和Impala。 数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模，得到想要的结果。如前面所提到的，这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等，都已经在ML lib里面，调用比较方便。
大数据平台安装配置使用手册 一、操作系统安装 1、操作系统版本：CentOS 6.5 2、安装注意事项： 1）核查系统配置（CPU、核心数、内存、硬盘大小、系统raid情况），如果系统不是raid0，需重做为 raid0； 2）安装操作系统时需规划好系统的角色和hostname，系统角色划分基本原则是流式计算机器内存和核 心数尽量大，且每台机器之间内存和核心数尽量 保持一致；HBase机器的namenode内存需大一点， datanode机器用来存放数据硬盘空间尽量大； hostname命名基本原则：如2台流式计算机器， 总队命名为xxzd-stream01,xxzd-stream02,支队 命名为xxzhd-stream01,xxzhd-stream02;其他命 名类似，stream需改为dn，如 xxzd-dn01,xxzhd-dn02。 3）系统分区，目前一般为:/（根分区）、/swap（swap 分区，一般为内存的1.5倍）、/mnt/diskn（存放 数据分区，大小尽量不要超过1T，n为自然数）。 注：IBM机器需再划分一个/boot/efi（efi分区）， 否则系统无法启动。
二、大数据平台安装 1、安装管理界面的节点上，需在/etc/hosts中把本机的 hostname配置上。 2、参照【TranswarpDataHub安装和使用手册v41.pdf】文 档安装。 3、支队只需安装hyperbase和inceptor，总队都安装。 三、集成指挥平台配置使用 1、大数据平台安装完成后，在集成指挥平台的【系统管理】 →【系统配置】→【系统参数管理】里找到图片中所示 的参数，修改为安装的管理节点ip。 2、在集成指挥平台的【系统管理】→【系统配置】→【内 存参数刷新】里刷新内存。 3、在集成指挥平台的【系统管理】→【流计算配置管理】 →【流计算服务器配置】里点击【同步】按钮，同步安 装的机器的hostname，用途等信息。如果安装了HBase，需进行下面图片里描述的操作，否则查询时会报错。 4、在集成指挥平台的【系统管理】→【流计算配置管理】 →【流计算参数配置】里上传流计算jar包。 5、在集成指挥平台的【系统管理】→【系统运行监测】→
课题：项目3 部署Hadoop大数据平台第2部分部署Hadoop平台课次：第7次教学目标及要求： （1）任务1 JDK的安装配置（熟练掌握） （2）任务2部署Hadoop（熟练掌握） （3）任务3 理解启动Hadoop（熟练掌握） 教学重点： （1）任务1 JDK的安装配置 （2）任务2 部署Hadoop （3）任务3 启动Hadoop 教学难点： （1）任务2 部署Hadoop （2）任务3 启动Hadoop 思政主题： 旁批栏： 教学步骤及内容： 1.课程引入 2.本次课学习内容、重难点及学习要求介绍 （1）任务1 JDK的安装配置 （2）任务2 部署Hadoop （3）任务3 启动Hadoop 3.本次课的教学内容 （1）任务1 JDK的安装配置（熟练掌握） Hadoop的不同版本与JDK的版本存在兼容性问题，所有必须选择对应 版本的JDK进行安装，表中列出了Hadoop和JDK兼容表。我们通过测试 使用Hadoop3.0.0 和JDK1.8。 安装JDK我们使用JDK包安装的方式。首先我们新建JDK的安装目录 /opt/bigddata。操作步骤为：//定位opt目录【操作新建目录/opt/bigdata】
[root@master /]# cd /opt/ //在opt目录下新建bigdata文件夹 [root@master /]# mkdir bigdata //查看opt目录下文件夹是否存在 [root@master /]# ls bigdata [root@master /]# Jdk解压安装，步骤为：【操作解压步骤】 [root@master opt]# cd / [root@master /]# cd /opt/ [root@master opt]# ls bigdata jdk-8u161-linux-x64.tar.gz //解压jdk压缩包 [root@master opt]# tar -zxvf jdk-8u161-linux-x64.tar.gz [root@master opt]# ls bigdata jdk1.8.0_161 jdk-8u161-linux-x64.tar.gz //把Jdk目录移动至bigdata目录 [root@master opt]# mv jdk1.8.0_161/ bigdata [root@master opt]# cd bigdata/ //查看是否移动成功 [root@master bigdata]# ls jdk1.8.0_161 [root@master bigdata]# JDK配置环境变量，此步骤为添加JA V A_HOME变量，并配置JDK。具体步骤为：【操作JDK的配置】 //进入环境变量配置文件 [root@master /]# vi /etc/profile //添加如下信息 export JA V A_HOME="/opt/bigdata/jdk1.8.0_161" export PATH=$JA V A_HOME/bin:$PATH //激活环境变量配置文件 [root@master /]# source /etc/profile //验证JDK是否配置完成 [root@master /]# java -version java version "1.8.0_161" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_161-b12) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.161-b12, mixed mode)
基于工业互联网的大数据分析平台钢结构制造全过程成本分析与工艺优化 引言：中建钢构广东有限公司是国家高新技术企业，是中国最大的钢结构产业集团——中建钢构有限公司的隶属子公司，年加工钢结构能力20 万吨，是国内制造特级的大型钢结构企业，是国内首批取得国内外双认证（欧标、美标）的钢结构企业。中建钢构具有行业领先的建筑信息化、智能化产品，自主研发了国际领先的钢结构全生命周期管理平台，开发了ERP、设备能像管理系统、库存管理系统等信息系统，搭建了基于工业互联网的大数据分析管理平台。同时，公司正实施建设全球首条钢结构智能制造生产线，实现涵盖切割、分拣、搬运、焊接、仓储、物流、信息化的智能化生产。该产线获批成为2017 年国家工信部智能制造新模式应用项目，并被科技部立项作为国家“十三五”重点课题。中建钢构广东有限公司率先践行“中国制造2025”，成为国内装配式建筑领域首个智能化工厂，并获得2018 年广东省工程技术研发中心、2018 年广东省两化融合试点企业；2018 年广东省级企业技术中心；2017 年广东省智能制造试点示范项目；2017 年广东省制造业与互联网融合试点示范。
目录 案例 1 (1) 一、项目概况 (3) 1.项目背景 (3) 2.项目简介 (3) 3.项目目标 (4) 二、项目实施概况 (5) 1. 项目总体架构和主要内容 (5) 1)总体功能架构 (5) 2)建设内容详细介绍 (5) 三、下一步实施计划 (18) 1.平台覆盖范围扩大与共享应用细化 (18) 2.项目经验总结与成果转化 (19) 四、项目创新点和实施效果 (19) 1.项目先进性及创新点 (19) 2.实施效果 (20)
山西大学研究生项目设计报告（2015 ---- 2016学年第1学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：软件工程(专硕) 课程名称：大数据处理 论文题目：网站用户行为分析 授课教师（职称）：杜亮 研究生姓名：温杰 年级：2016级 学号：201622405011 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2016年12月20日
大数据实例：网站用户行为分析 大数据实例：网站用户行为分析 (2) 一、案例简介 (4) 二、案例目的 (4) 三、软件工具 (4) 四、案例任务 (4) 五、实验步骤 (5) 5.1、实验步骤一：实验环境准备 (5) 5.1.1、linux系统的安装 (5) 5.1.2、Hadoop的安装 (6) 5.1.3、MySQL的安装 (6) 5.1.4、HBase的安装 (8) 5.1.5、Hive的安装 (8) 5.1.6、Sqoop的安装 (10) 5.1.7、Eclipse安装 (12) 5.2、实验步骤二：本地数据集上传到数据参考Hive (12) 5.2.1、实验数据集的下载 (12) 5.2.2、解压下载得到的数据集到指定目录 (12) 5.2.3、数据集的预处理 (13) 5.3、实验步骤三：Hive数据分析 (15) 5.4、实验步骤四：Hive、MySQL、HBase数据互导 (19) 5.4.1、Hive预操作 (19)
5.4.2、使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL (20) 5.4.3、使用Sqoop将数据从MySQL导入HBase (21) 5.5、实验步骤五：利用R进行数据可视化分析 (22) 5.5.1、R安装 (22) 5.5.2、可视化分析MySQL中的数据 (23)
大数据中心建设的策划方案 大数据中心建设不仅对广电网络现有的广播电视业务、宽带业务的发展产生积极作用,同 时为广电的信息化提供支撑，下面由学习啦为你整理大数据中心建设的策划方案的相关资料， 希望能帮到你。 大数据中心建设的策划方案范文一大型承载企事业、集团、机构的核心业务，重要性高， 不允许业务中断， 一般按照国标 A 级标准建设， 以保证异常故障和正常维护情况下， 正常工作， 核心业务不受影响。 数据中心机房基础设施建设是一个系统工程，集电工学、电子学、建筑装饰学、美学、暖 通净化专业、计算机专业、弱电控制专业、消防专业等多学科、多领域的综合工程。 机房建设的各个系统是按功能需求设置的，主要包括以下几大系统：建筑装修系统、动力 配电系统、空调新风系统、防雷接地系统、监控管理系统、机柜微环境系统、消防报警系统、 综合布线系统等八大部分。 一、建筑装修系统是整个机房的基础，它主要起着功能区划分的作用。 根据用户的需求和设备特点，一般可以将机房区域分隔为主机房区域和辅助工作间区域， 主机房为放置机架、服务器等设备预留空间，辅助工作间包括光纤室、电源室、控制室、空调 室、操作间等，为主机房提供服务的空间。 此外，数据中心机房装修需要铺抗静电地板、安装微孔回风吊顶等，确保机房气密性好、 不起尘、消防、防静电、保温等，以为工作人员提供良好的工作条件，同时也为机房设备提供 维护保障功能。 二、供配电系统是机房安全运行的动力保证。 计算机机房负载分为主设备负载和辅助设备负载。 主设备负载指计算机及网络系统、计算机外部设备及机房监控系统，这部分供配电系统称 为 “设备供配电系统，其供电质量要求非常高，应采用 UPS 不间断电源供电来保证供电的稳 定性和可靠性。 辅助设备负载指空调设备、动力设备、照明设备、测试设备等，其供配电系统称为“辅助 供配电系统，其供电由市电直接供电。 机房内的电气施工应选择优质电缆、线槽和插座。 插座应分为市电、UPS 及主要设备专用的防水插座，并注明易区别的标志。 照明应选择机房专用的无眩光高级灯具。 三、空调新风系统是运行环境的保障。 由于数据中心机房里高密度存放着大量网络和计算机设备，不仅产生大量的集中热量，而 且对环境中的灰尘数量和大小有很高的要求，这就对空调系统提出了更高的要求。 保证设备的可靠运行，需要机房保持一定的温度和湿度。 同时，机房密闭后仅有空调是不够的，还必须补充新风，形成内部循环。 此外， 它还必须控制整个机房里尘埃的数量， 对新风进行过滤， 使之达到一定的净化要求。
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
xxx有限公司 大数据平台项目方案 文件编号： 受控状态： 分发号： 修订次数：第 1.0 次更改持有者：
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。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/0918179870.html, 大数据分析平台 作者：郑纬民陈文光 来源：《中兴通讯技术》2016年第02期 摘要：认为现有以MapReduce/Spark等为代表的大数据处理平台在解决大数据问题的挑战问题方面过多考虑了容错性，忽视了性能。大数据分析系统的一个重要的发展方向就是兼顾性能和容错性，而图计算系统在数据模型上较好地考虑了性能和容错能力的平衡，是未来的重要发展方向。 关键词：大数据；分布与并行处理；并行编程；容错；可扩展性 Abstract：Existing big data analytic platforms， such as MapReduce and Spark， focus on scalability and fault tolerance at the expense of performance. We discuss the connections between performance and fault tolerance and show they are not mutually exclusive. Distributed graph processing systems are promising because they make a better tradeoff between performance and fault tolerance with mutable data models. Key words：big data； distributed and parallel processing； parallel programming； fault tolerance； scalability 随着信息化技术的发展，人类可以产生、收集、存储越来越多的数据，并利用这些数据进行决策，从而出现了大数据的概念。大数据的定义很多，比较流行的定义是Gartner公司提出的简称为3V的属性，即数据量大（Volume），到达速度快（Velocity）和数据种类多（Variety）。大数据分析利用数据驱动的方法，在科学发现、产品设计、生产与营销、社会发展等领域具有应用前景。 由于大数据的3V属性，需要在多台机器上进行分布与并行处理才能满足性能要求，因此传统的关系型数据库和数据挖掘软件很难直接应用在大数据的处理分析中。传统的超级计算技术，虽然具有很强的数据访问和计算能力，但其使用的MPI编程模型编程较为困难，对容错 和自动负载平衡的支持也有缺陷，主要运行在高成本的高性能计算机系统上，对于主要在数据中心运行的大数据分析不是非常适合。 为了解决大数据的分析处理所面临的编程困难，负载不平衡和容错困难的问题，业界发展出了一系列技术，包括分布式文件系统、数据并行编程语言和框架以及领域编程模式来应对这些挑战。以MapReduce[1]和Spark[2]为代表的大数据分析平台，是目前较为流行的大数据处理生态环境，得到了产业界的广泛使用。 但是在文章中，我们通过分析认为：MapReduce和Spark系统将容错能力作为设计的优先原则，而在系统的处理性能上做了过多的让步，使得所需的处理资源过多，处理时间很长，这样反而增加了系统出现故障的几率。通过进一步分析性能与容错能力的关系，我们提出了一种
集团公司大数据平台整体建设方案
目录 1项目概述 (11) 1.1建设背景 (11) 1.1.1集团已有基础 (11) 1.1.2痛点及需提升的能力 (11) 1.1.3大数据趋势 (12) 1.2建设目标 (12) 1.2.1总体目标 (12) 1.2.2分阶段建设目标 (13) 1.3与相关系统的关系 (13) 1.3.1数据分析综合服务平台 (13) 1.3.2量收系统 (14) 1.3.3金融大数据平台 (15) 1.3.4各生产系统 (15) 1.3.5CRM (15) 1.4公司介绍和优势特点 (15) 1.4.1IDEADATA (15) 1.4.2TRANSWARP (17) 1.4.3我们的优势 (18) 2业务需求分析 (21) 2.1总体需求 (21) 2.2数据管理 (22) 2.2.1数据采集 (23) 2.2.2数据交换 (23) 2.2.3数据存储与管理 (23) 2.2.4数据加工清洗 (24) 2.2.5数据查询计算 (24) 2.3数据管控 (25) 2.4数据分析与挖掘 (26)
2.6量收系统功能迁移 (27) 3系统架构设计 (28) 3.1总体设计目标 (28) 3.2总体设计原则 (28) 3.3案例分析建议 (29) 3.3.1中国联通大数据平台 (29) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (36) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (48) 3.3.4案例总结 (53) 3.4系统总体架构设计 (54) 3.4.1总体技术框架 (54) 3.4.2系统总体逻辑结构 (57) 3.4.3平台组件关系 (59) 3.4.4系统接口设计 (64) 3.4.5系统网络结构 (68) 4系统功能设计 (70) 4.1概述 (70) 4.2平台管理功能 (70) 4.2.1多应用管理 (70) 4.2.2多租户管理 (74) 4.2.3统一运维监控 (75) 4.2.4作业调度管理 (94) 4.3数据管理 (96) 4.3.1数据管理框架 (96) 4.3.2数据采集 (98) 4.3.3数据交换 (101) 4.3.4数据存储与管理 (102) 4.3.5数据加工清洗 (120) 4.3.6数据计算 (121)
第一章需求分析和项目建设的必要性1.1 项目建设目标、内容 1.1.1 项目建设目标 电子政务公共数据开放共享平台项目建设目标是，依托统一的“云”数据中心建设统一的公共数据开放共享平台。集中机关各部门业务应用进行，制定相关的数据规范和信息交换标准，使机关各部门业务系统依托统一的开放平台进行开发建设。确保部门之间系统之间的互联互通、数据共享，为大数据分析提供数据依据。 1.1.2 项目建设内容 电子政务公共数据开放共享平台项目建设内容包含：一套标准规范、两个数据门户、四大应用平台、四大基础数据库和一个应用支撑平台。 具体建设内容包括： 1、一个应用支撑平台 为了对需要调用电子政务公共数据开放共享平台信息资源的政府部门应用系统进行有效管理，面向各类电子政务应用，规划建设统一的应用支撑平台，统一标准规范，通过用户管理、应用管理、服务管理等核心组件，可以对接入系统有效管理、实现统一认证及单点登录、统一消息服务。
2、两个数据门户 针对政府部门用户建设信息资源政务门户，针对企业、公众用 户建设信息资源开放门户。 3、四大应用系统 建设承载电子政务公共数据汇聚平台、数据治理平台、数据运 营平台和数据应用平台。 4、四大基础数据库 通过电子政务信息资源梳理，制定四大基础数据库的建库、入 库和管理规则，建立四大基础数据库管理平台，提供基础库内容管 理、数据处理、共享和应用功能。 四大基础数据库包括人口库、法人库、经济库和地理库。 5、一套标准规范 形成标准规范体系，包括管理制度、标准规范、数据标准等。 1.2 编制依据 1、中办、国办《2006-2020年国家信息化发展战略》； 2、国办《关于促进电子政务协调发展的指导意见》； 3、国务院《促进大数据发展行动纲要》； 4、《国家电子政务总体框架》； 5、《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规〔2011〕567号)； 6、《关于印发“十二五”国家政务信息化工程建设规划的通知》(发改高技〔2012〕1202号)；
生产企业大数据平台建设项目建议书v 文档编制序号：[KK8UY-LL9IO69-TTO6M3-MTOL89-FTT688]
大数据平台建设项目建议书 目录 第一章、项目背景 企业对信息化工作历来较为重视，也是省内较早开始实施信息化的大型企业。目前已经建成财务系统、生产调度系统、农务系统、供应链系统等: 调度系统，2015年公司共投资了175万元，按集团分步建设、逐步投入的规划，完成了系统基本硬件与亚控平台软件的结合，构建了一个以明阳糖厂生产调度指挥中心为核心，生产信息能够上至集团，下至车间的生产调度网络系统。 农务系统，2005年开始实施，经过多次升级，现涵盖了计划、报蔗、派车、质检、过磅、结算、短信管理、移动应用等一系列模块，覆盖公司4家直属糖厂和大桥制糖公司，实现了农务统一的信息化管理。 供应链系统，利用用友NC供应链系统，以公司存货管理为核心的采、供、销、存供应链管理平台，实现物资、仓储、供应、销售、物流一体化业务协同处理平台，建立了公司对各直属厂工作的监督平台，总部可以实时对下属各公司的工作进行监督，实时对各公司的具体业务执行情况进行查看，及时的对下属公司进行指导和监督。
尽管在两化融合及企业信息化方面已取得了相当的成效，但在实际应用过程中仍然存在一些较为显着的问题。 （一）总部与下属糖厂未实现完全的集约管理 a)企业在原先六家糖厂的基础上，又收购了三博公司五家糖厂。三博 五厂由上海迁回南宁，在宜州设立管理下属五厂的二级管理总 部。 b)从系统部署上分析，企业总部与原先六厂为一套架构，而三博总部 与下属五厂为一套架构，各自独立，暂未整合为一体。 c)为了保证各糖厂生产的稳定，企业总部与下属六厂之间仅在NC供 应链、OA、财务、人力等系统方面实现了集约管理，农务管理系 统、生产调度系统以及化验系统均由各厂自建，因此出现各厂建 设系统的厂家不同，使用的系统版本不同等现象。三博总部与下 属五厂的关系亦如此。 （二）总部及各厂之间的数据共享有限 a)由于大多数生产相关的系统均为各厂自建，因此不管是企业总部， 或者是三博总部在获取各糖厂生产相关数据上均较为困难。 b)企业总部通过制定报表模板、开发报表同步功能的方式，定期的获 取下属六家糖厂的生产相关报表，但这些报表的数据容量有限、 数据呈现较为固定，无法为总部经营决策提供实时、灵活的数据 依据。
在大数据时代，个人、企业和机构都会面临大数据的问题。建设面向服务的大数据平台，可以为众多的中小企业和个人用户提供大数据处理和分析的能力。面向服务的大数据分析平台以区域性智能数据中心及高速互联网为基础设施，以互联网服务体系为架构，以大数据存储、处理、挖掘和交互式可视化分析等关键技术为支撑，通过多样化移动智能终端及移动互联网为用户提供数据存储、管理及分析服务。 一、平台架构 大数据分析平台的拓扑架构如下图所示： 其中部署在多个地方的智能数据中心提供大数据存储及计算平台，通过平台服务器提供系统调用功能。门户服务中心将整合所有的智能数据中心存储和计算资源，并通过 web应用服务器和 Open API 服务器以 web 调用和Open API 调用的方式提供大数据存储、管理及挖掘服务。终端用户利用移动智能终端通过互联网访问门户服务中心，使用其提供的大数据存储、管理及挖掘服务。 大数据分析平台的系统架构如下图所示：
系统包含 3 个层次：平台层为整个大数据分析平台提供基础平台支持;功能层提供基本的大数据存储和挖掘功能;服务层为用户提供基于互联网的大数据服务。具体包括： (1)平台层：为大数据存储和挖掘提供大数据存储和计算平台，为多区域智能中心的分析架构提供多数据中心调度引擎; (2)功能层：为大数据存储和挖掘提供大数据集成、存储、管理和挖掘功能; (3)服务层：基于 Web 和 Open API 技术提供大数据服务。 二、关键技术 建设面向服务的大数据分析平台，需要研究和开发一系列关键技术，主要包括： 1. 平台层 (1)大数据分布式存储系统：针对数据不断增长的挑战，需要研究大规模、非结构化数据的存储问题，突破大数据的存储、管理和高效访问关键技术，当前需要构建至少 PB 级存储能力的大数据平台才能满足一般的科研和应用需求。