数据分析处理需求分类
1 事务型处理
在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点:
一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。
二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列;
三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。
四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成；
五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术.
在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。
在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑.
事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析
数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等．
数据统计分析特点包括以下几点:
一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现．
三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计；
传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。
另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。
3 数据挖掘
数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
数据挖掘主要过程就是:根据分析挖掘目标,从数据库中把数据提取出来,然后经过ＥＴL组织成适合分析挖掘算法使用宽表，然后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统得数据挖掘软件,一般只能支持在单机上进行小规模数据处理,受此限制传统数据分析挖掘一般会采用抽样方式来减少数据分析规模。
数据挖掘得计算复杂度与灵活度远远超过前两类需求。一就是由于数据挖掘问题开放性，导致数据挖掘会涉及大量衍生变量计算,衍生变量多变导致数据预处理计算复杂性；二就是很多数据挖掘算法本身就比较复杂,计算量就很大，特别就是大量机器学习算法,都就是迭代计算,需要通过多次迭代来求最优解，例如K-ｍeans聚类算法、ＰａｇeRaｎk算法等。
因此总体来讲，数据分析挖掘得特点就是：
１、数据挖掘得整个计算更复杂，一般就是由多个步骤组成计算流,多个计算步骤之间存在数据交换，也就就是会产生大量中间结果，难以用一条sｑl语句来表达.
2、计算应该能够非常灵活表达,很多需要利用高级语言编程实现。
二大数据背景下事务型处理系统相关技术
在goｏglｅ、ｆacｅbook、tａobaｏ等大互联网公司出现之后，这些公司注册与在线用户数量都非长大,因此该公司交易系统需要解决“海量数据＋高并发+数据一致性+高可用性”得问题。
为了解决该问题,从目前资料来瞧,其实没有一个通用得解决方案,各大公司都会根据自己业务特点定制开发相应得系统,但就是常用得思路主要包括以下几点: (1)数据库分片，结合业务与数据特点将数据分布在多台机器上.
(2）利用缓存等机制,尽量利用内存，解决高并发时遇到得随机IO效率问题。
（3）结合数据复制等技术实现读写分离,以及提高系统可用性．
（4）大量采用异步处理机制,对应高并发冲击。
（５）根据实际业务需求,尽量避免分布式事务。
1相关系统介绍
1) 阿里CORBＡＲ系统
阿里COＢAR系统就是一个基于ＭYSＱL数据库得分布式数据库系统,属于基于分布式数据库中间件得分布式数据库系统。该系统就是前身就是陈思儒开发得“变形虫＂系统（以前调研过),由于陈思儒离开阿里去了盛大,阿里当心“变形虫"稳定性等问题,重新开发该项目。
该系统主要采用数据库分片思路,实现了：数据拆分、读写分离、复制等功能。由于此系统由于只需要满足事务型操作即可,因此相对真正并行数据库集群(例如TeraData等),此类系统提供操作没有也不需要提供一些复杂跨库处理,因此该系统存在以下限制:
（1)不支持跨库得ｊoin、分页、排序、子查询.
（2)insｅrt等变更语句必须包括拆分字段等。
（3）应该不支持跨机事务(以前变形虫不支持)。
说白了此类系统不具备并行计算能力，基本上相当于数据库路由器!
另外此类系统得在实际应用得关键问题就是,根据什么对数据进行切分，因为切分不好会导致分布式得事务问题。
2）阿里OceａnBａse系统
该系统也就是淘宝为了解决高并发、大数据环境下事务型处理而定制开发得一个系统。该系统主要思路与特点如下:
(１）她们发现在实际生成环境中,每天更新得数据只占总体数据得1%不到,因此她们把数据分为：基线数据与增量更新数据。
(2)基线数据就是静态数据,采用分布式存储方式进行存储。
（3)只在一台服务器上存储与处理增量更新数据,并且就是在内存中存储与处理更新数据。
（4）在系统负载轻得时候,把增量更新批量合并到基线数据中。
(5)数据访问时同时访问基线数据与增量更新数据并合并.
因此这样好处就是:
(1）读事务与写事务分离
(2)通过牺牲一点扩展性(写就是一个单点）,来避免分布式事务处理.
说明:该系统虽然能处理高并发得事务型处理，号称很牛逼,但其实也只就是根据电商得事务处理来定制开发得专用系统，个人认为其技术难度小于oraclｅ等通用型得数据库。该系统无法应用到银行或者1230６等，因为其事务处理得逻辑远远比电商商品买卖处理逻辑复杂.
在目前得大数据时代，一定就是基于应用定制才能找到好得解决方案！
3) 基于Hbaｓe得交易系统
在hadｏoｐ平台下，HＢＡＳE数据库就是一个分布式ＫV数据库，属于实时数据库范畴.支付宝目前支付记录就就是存储在HBAＳE数据库中.
HBAＳE数据库接口就是非SQＬ接口,而就是KV操作接口(基于Ｋeｙ得访问与基于key范围得scan操作)，因此HＢASＥ数据库虽然可扩展性非常好，但就
是由于其接口限制导致该数据库能支持上层应用很窄。基于HBASE应用得设计中,关键点就是ｋeｙ得设计,要根据需要支持得应用来设计ｋey得组成。
可以认为HＢASE数据库只支持作为KＥＹ得这一列得索引。虽然目前HＢAＳＥ有支持二级索引得方案，二级索引维护将会比较麻烦。
2并发与并行区别
并发就是指同时执行通常不相关得各种任务，例如交易型系统典型属于高并发系统。
并行就是通过将一个很大得计算任务,划分为多个小得计算任务,然后多个小计算任务得并行执行,来缩短该计算任务计算时间。
两者主要区别在于:
(1)通讯与协调方面：在并行计算中，由于多个小任务同属一个大得计算任务,因此小任务之间存在依赖关系，小任务之间需要大量通讯与协调；相反,并发中得多个任务之间基本相互独立,任务与任务之间相关性很小。
(２)容错处理方面:由于并发任务之间相互独立，某个任务执行失败并不会影响其它得任务。但就是并行计算中得多个任务属于一个大任务,因此某个子任务得失败，如果不能恢复（粗粒度容错与细粒度容错）,则整个任务都会失败。
３本章总结
数据量大不一定需要并行计算,虽然数据量大,数据就是分布存储，但就是如果每次操作基本上还就是针对少量数据，因此每次操作基本上都就是在一台服务器上完成,不涉及并行计算。只就是需要通过数据复制、数据缓存、异步处理等方式来支撑高并发访问量
三大数据背景下数据统计分析技术介绍
随数据量变大,与事务处理不同得就是,单个统计分析涉及数据量会非常大，单个统计分析任务涉及数据会分散在多台服务器上，且由于计算量大,采用单台服务器进行计算,会导致计算时间非常长，单个统计分析任务必须采用并行计算方式来加快单个统计分析任务执行速度。
1并行查询与并行计算技术介绍
在大数据背景下得数据统计分析技术门类很多,常见得有:
n ＭＰP并行数据库: TｅraDａta、GｒｅenPlum、Ｖｅｒtica等．
n 基于MaｐReduce并行计算框架得数据仓库:
ＨIＶE(Hadoｏp平台) 、Tenzing（Gｏogle公司）
ｎ基于Hbａsｅ得Phｏｅｎｉx系统
n HadoopDB系统
n EMC公司得haｐt系统
n MＰP分布式查询引擎：Dremｅl、Impala、Pｒｅsto、Shａrd quｅry、Citusdb．
n 基于SPＡRK得Shark、基于Ｄryad得ＳCＯPE、基于Tez得stinger.
n 基于hadoop+ｉnｄex得JethroDａta系统
ｎ基于内存计算得Ｄrｕid系统
这些系统都解决了海量数据下得数据统计分析得问题,并且这些系统另外一个共同特点就是都提供了SＱＬ或者类ＳＱL接口。
为了能够较好研究这些系统，我们需要对并行查询与并行计算得相关技术做一个简要得介绍.
首先所有得系统都可以分为三个层次: 语义层、并行计算引擎层、分布式存储层。语义层提供一个编程接口让用户表达所需要计算,并负责把该计算翻译成底层并行计算引擎可以执行得执行计划,并由并行计算引擎来执行,最下面一层就是分布式存储层.
对于提供类SＱL接口并行计算系统,语义层可以认为就是ＳQＬ解析层。
1）语义层
ＳＱＬ语言就是一种声名式语言,SQＬ只就是表达了要做什么,而没有表达怎么做。为此，SQL解析层主要作用就是:将用户提交得基于SＱL得统计分析请求,转化为底层计算引擎层可以执行得执行计划。也就就是解决“怎么做"得问题. SQL解析层工作主要包括两个大方面:
(1) 通过语法分析技术来理解要做什么。在关系数据库中,一般会把ＳQL语言分析后,形成树型结构得执行计划。
（2) 在语法分析技术上,利用各种优化技术与算法,找出一种最经济物理执行计划。
优化可以分为两个方面:一就是逻辑层面优化、二就是物理执行层面优化。(１) 逻辑层优化
逻辑层面个人认为主要就是因为同样表达一个分析请求,有得人SQL写得好,有得人SＱL写得烂，因此在逻辑层面可以通过一些等价关系代数变换，实现查询重写，将写得比较烂得ｓql变换为好得写法。
比较典型优化就是:“把投影与过滤下沉，先执行过滤与投影操作",减少中间结果．
(2) 物理层优化
物理层面优化就是在逻辑优化后,结合实际物理执行过程,找出最优得物理执行计划．生成物理查询计划得工作包括：
ü增加一些操作符: 包括扫描与排序等。
ü确定各个操作符实现算法。例如扫描就是全表扫描还就是利用索引；Ｊoin 就是采用HＡSＨ连接、索引连接、合并排序等实现算法中得那一种。
ü确定操作符之间得数据流转方法:物化还就是流水线方式。
ü采用基于代价估算方法确定最优得物理执行计划,目前代价估算主要就是以估算该物理计划需要得ＩO量.另外对于并行数据库,则还要考虑通讯代价，即尽量减少数据在各个机器之间得传递。
在物理层优化得代价估算过程中,代价估算需要依靠很多统计信息，如表有多大，表中相关列得值分布就是什么样子等。传统数据库在数据Lｏad过程中会事先计算好这些统计信息。并行计算中还需要考虑通讯代价。
需要指出就是，由于ｉmaplａ、Ｐｒesto、HIVE等系统只就是一个查询引擎,它们可以直接查询以普通文件方式存储在HＤFS系统上得文件，因此这些系统一般无法使用索引与各种统计信息来进行物理执行计划得优化,这些系统一般只能在逻辑层进行一些基于规则静态优化．根据SHARK论文，SHARK系统支持根据前面一些节点计算获得得信息,来动态优化后面执行计划。
(３）物化与流水线执行方法
一条SQL语句对开发人员而言，感觉只就是一次调用，但就是实际上在数据库内部,一条SQＬ语句执行其实就是有多个操作符组合而成得得树型结构计算流。如下图：
针对该计算流有两种执行方式:一就是基于物化或者就是实体化执行方式,另外一种就是基于数据流得执行方式.
第一种方法得过程就是: 把各个操作运算排序，并把每个操作运算得输出得中间结果存储在磁盘上，直到被另外一个操作运算所读取。
另外一种方法就是同时交错进行多个运算，由一个运算产生每个元组直接传递给下一个运算，而不将中间结果存储到磁盘,也不用等到前一个运算全部运算完毕。例如：两个表连接后,再进行投影操作。如果采用第一种方法,则需要
把两表连接中间结果临时写入磁盘,然后再读取该结果执行投影操作。而如果采用第二种方法,则连接操作一旦产生一个元组就可以立刻送到投影操作去进行投影操作。
流水线方法可以极大避免大量得中间结果磁盘IO.因此数据库一般会采取流水线方法来执行。流水执行方法有两种模式：一种就是需求驱动流水线,也就就是从上层主动向下层要求元组,另外一种就是生产者驱动流水线执行方式，由低层主动产生元组，由下层向上层推。
目前大部分数据库引擎采用得就是需求驱动流水线,实现方式采用基于Ｇｒaef ｅ提出得迭代器模型.该模型把每个操作都表达为由三个接口: ｏpen
（），getnext（), closｅ(）。每个操作被调用opeｎ（) 进行准备工作,然后通过反复迭代被调用geｔnext来获取下一个元组，最后被调用cｌose来进行清理工作。通过构建迭代器网络,也就就是迭代器之间得互相调用,就可以实现需求驱动流水线。
当然不就是任何操作都可以流水执行,流水执行条件就是：操作要满足在接收输入元组时可以输出元组．例如排序操作就无法进行流水操作，在执行排序操作前都必须进行实体化。
（4）SQＬ解析层与并行计算引擎层
由于不同并行计算引擎层得执行计划表达不同，因此不同系统需要将SQL解析成不同得形式物理执行计划,例如:
MＰP关系数据库一般就是把SＱL解析成树状结构得物理执行计划。
HIＶＥ、Tｅzninｇ数据库就是把SQL解析成DAG结构得多个MＡPREDＵCE 组合.
DRemel等则类似MPP关系数据库,把SQL解析成一个树状结构执行计划。微软SＣOPE则需要把类SＱL解析成ＤAＧ结构得Ｄryaｄ可执行得执行计划。SHARK则需要把SＱＬ解析成基于scａla语言得DAG结构执行计划．
并发
并行
2）并行计算引擎层
(１）并行计算形式
并行化可以分为水平并行(无依赖并行)与垂直并行（流水线并行)两类。如下图:
如果两个操作ＯP1、ＯＰ2 无相互依赖关系,则称这两个操作相互独立。水平并行化指得就是互相独立得多个操作或者一个操作内互相独立得多个子操作分别由不同得处理机并行执行得形式。例如,排序操作、扫描操作由不同处理机并行执行就就是水平并行化得实例。
水平并行中一个非常常见得就就是基于数据划分得并行,例如MＡPＲEDＵCE,就就是通过将数据划分到多台服务器上，并行执行MＡP与Reduｃe来进行并行运算。也有人把这种基于数据划分并行与操作独立并行区分开。
垂直并行化则就是指存在流水线方式依赖关系得操作分别由不同处理机并行执行得形式。流水线方式依赖:如果OP2无需等待ＯP1执行完毕即可在另一处理机上开始执行。由于一般情况下，流水得级数远小于处理得数据条目,因此流水并行主要意义就是在可以避免中间结果磁盘ＩＯ操作,对并行度得贡献相对较小。
(2) 并行计算面临得问题与并行计算框架
并行计算需要解决得问题主要包括几下几个方面：自动并行化、通讯、任务调度、并发控制、容错、资源管理。由于并行计算面向上述一系列问题,因为业界为了简化并行程序开发，提供了一系列得并行计算底层库或者框架。
在高性能计算领域，最常用于并行计算编程得库就是MＰI库,但就是该库主要只就是解决通讯问题。这导致容错、资源管理、任务调度、并行化等方面问题需要程序员来解决,因此利用MＰI开发并行程序相对比较困难。
最近一些年，各大型互联网公司开发开发了一系列得通用并行计算框架。包括谷歌公司得ＭAPＲEDUCＥ框架、微软公司得Dryaｄ框架(目前微软已经停止该项目开发，转而支持ｈaｄｏoｐ）、谷歌公司基于ＢＳP模型得Pregeｌ框架、Twittｅr公司得Sｔｏrm框架、Yaｈoo公司S4框架、ＨoｒtｏnWorks公司得Teｚ框架、Ｂerｋeley大学得sparｋ框架等通用并行计算框架。
有了这些框架了，程序开发时只需要编写串行执行程序即可,而且也不用考虑任务与任务之间得并发控制以及通讯等问题，其它所有问题都有框架来解决，这样就大大简化并行程序开发难度。例如采用MAPRＥＤUCＥ框架,我们只需要提供MAP函数与Reduce函数,这些函数对程序员而言,都只就是对本地数据操作。目前虽然并行计算框架很多,但就是可以把它们分成几个大类（基于ＢSP并行图计算引擎请参考第四章）:
流数据并行计算框架
Storm、S4就是属于流数据并行计算框架,适合对流数据实时处理,也就就是在数据写入磁盘前对数据进行实时并发运算．这类特点就是计算不变，数据一直在变化。在上一个文档中，对此框架做过详细介绍，这里不再详细介绍。
基于DAG通用批处理并行计算框架
ＭapRｅduce、Ｔｅｚ、Dryaｄ、Sｐarｋ等属于基于DＡＧ(有向无环图)得通用批处理并行计算框架.这类框架就是针对存储在存储设备上得一批数据进行分析处理,而且把分析处理流程利用DAＧ模型来表达。
在这些框架中MAPＲEDＵＣE就是最早出现得框架,而后面出现得一系列框架都为了改进MR框架不足而出现得升级版本．
MR框架主要不足就是两个方面:
一就是编程接口太简单,表现在单个MAPREＤUCＥ无法表达复杂运算,所以在实际应用环境中都就是通过多个MR作业组合来完成一个任务。为了简化ＭR作业组合，在早期出现了一系列项目来执行组与式MR作业，例如Cascａding项目。另外一个方面所有问题都必须转换为ＭAＰ与REDUCE模式,导致程序编写比较麻烦.
二就是MR只支持基于数据分区并行方式,不支持流水线并行，采用就是步步物化策略来提高可靠性,当就是这种导致大量中间结果物化，IO开销非常大。
因此Tez、Dryａd、Spark等后续框架改进主要针对以下两点进行改进：
一就是直接支持基于ＤAG结构表达方法,ＤAＧ使得用户能够非常清晰地写出非常复杂得业务逻辑;
二就是通过支持流水线并性方式或者就是尽量将中间结果放内存等方式，解决中间结果物化导致得ＩO开销问题。Ｄｒyad与Sparｋ框架在执行运算时，都会
自动识别可以采取流水线方式执行得计算步骤,并尽量采用流水线执行方式来执行。
容错:由于支持流水线并行或者采取把中间结果放内存得方式,因此要必须考虑容错得问题。由于这些框架都采用得就是DAG结构，DAG中一个节点所代表计算得执行就是不会对输入进行修改（所谓函数式编程）,因此可以多次重复执行不会影响计算。因此如果某个节点计算失败,它可以根据输入重复计算，而如果输入数据也消失了,则让前一个节点重新计算.所有这一切都就是由框架自动执行。
当然需要指出得就是对一些流水线执行得多个计算步骤,如果某个计算节点失败,则只能整个流水线整体失败。
基于Ｔｒee结构得MPP并行查询引擎
MPＰ并行数据库与Dreｍel、impalａ、Prｅsｔｏ、Sｈard qｕerｙ、Ｃitusdb 都采用得就是基于Ｔrｅｅ结构并行查询引擎。此类并行计算引擎共同特点就是: 一就是针对SQL专用并行计算引擎，只支持SQL或者类SQＬ语义。
二就是执行计划都就是树状结构;
三就是以流水线或者将中间结果放入内存方式来实现快速计算。
四就是粗粒度容错机制。
它们之间不同点:
一MPＰ并行数据库中并行查询引擎与底层存储就是紧耦合得，导致如果采用MPＰ并行数据库,则只能通过SQＬ来访问数据,无法采用其她计算引擎直接处理存储在数据库中得数据．
二Imｐａｌａ、Presto都只就是一个并行查询引擎,它们可以直接查询以文件方式存储在HDＦS上得数据,这样同一份数据既可以利用这些引擎来实现交互式查询,也可以支持利用其她计算框架进行更深入分析.
三Dｒｅmel 只支持Gooｇｌe自己得基于嵌套结构列式存储(Cｏluｍn ＩO).该引擎也主要适合于聚合型计算,不支持join操作。
四上述引擎中只有MPP并行数据库可以利用索引以及各种统计信息来优化物理执行过程,因此该系统执行效率应该就是最高。
五Drｅｍel、imｐaｌａ都只适合中间结果越来越小得查询,因为这些系统都就是把中间结果放在内存,一旦某个中间节点输出结果超过内存，则整个任务会失败,例如大表之间Jｏin.
六sｈaｒd queｒy与cｉtusdｂ都就是在单机版本关系数据库基础上,采用增加一层中间件方式来支持并行查询。
ｎ基于Tｒee并行计算引擎与基于DAG并行计算引擎本质区别
基于Trｅｅ结构并行计算引擎与基于ＤＡG并行计算引擎从表面上瞧，它们之间得主要区别就是在于语义层面:前者主要专用与ＳQL类，而后者更通用。
但就是MＰＰ并行关系数据库引擎、Imaｐla等都会支持通过UDＦ来扩展与解决标准SＱL语言表达能力,另外ＳQL语言本身可以通过嵌套查询、子查询、union等各种方法表达很复杂得计算过程,因此从语义表达层面来讲她们之间不存在本质区别。
这两者之间主要区别还就是在于表达执行计划结构方面:树结构就是一个逐步汇聚得一个计算过程,无法表达spｌit结构,因此基于DAG表达结构更灵活与通用。
大数据的五大关键技术 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。 一、大数据接入 1、大数据接入 已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入 2、大数据接入技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp 二、大数据存储 1、大数据存储 结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储 2、大数据存储技术 Hdfs、Hbase、Hive、S3、Kudu、MongoDB、Neo4J 、Redis、Alluxio(Tachyon)、Lucene、Solr、ElasticSearch 三、数据分析挖掘 1、大数据分析与挖掘 离线分析、准实时分析、实时分析、图片识别、语音识别、机器学习
2、大数据分析与挖掘技术 MapReduce、Hive、Pig、Spark、Flink、Impala、Kylin、Tez、Akka、Storm、S4、Mahout、MLlib 四、大数据共享交换 1、大数据共享交换 数据接入、数据清洗、转换、脱敏、脱密、数据资产管理、数据导出 2、大数据共享交换技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Dubbo、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp、RestFul、Web Service 五、大数据展现 1、大数据展现 图化展示（散点图、折线图、柱状图、地图、饼图、雷达图、K线图、箱线图、热力图、关系图、矩形树图、平行坐标、桑基图、漏斗图、仪表盘），文字展示； 2、大数据展现技术 Echarts、Tableau 国家规划大数据产业发展战略，各行各业需要大数据技术支撑指数级的数据增量服务，越来越多的企业逐渐转型于大数据，大数据方面市场需求呈爆发式增长。为了应对大数据人才的缺乏，加米谷大数据培训中心制定了全流程的大数据课程，主要包括Linux、java、CentOS、mysql、HDFS、Hadoop、Hbase、Hive、Kafka、Spark、Storm等。除了在理论方面深入讲解外，还有对应代码实战，全流程学完之后会有实战大数据项目，整体把控学习效果，教学目的旨在提高学员实战能力，真实提升自身大数据能力。
大数据处理常用技术简介 storm,Hbase,hive,sqoop, spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
术大数据关键技 大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技 术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大 数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 一、大数据采集技术 社交网络交互数据及数据是指通过 RFID传感器数据、射频数据、（或称之半结构化移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、是大数据知识服务模型的根本。为弱结构化）及非结构化的海量数据，重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入非结构化的海量数据的智能化识别、实现对结构化、系统，半结构化、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻
克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决． 大数据隐策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，私保护技术等。 二、大数据预处理技术 ）抽取：1主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。数据抽取过程可以帮助我们因获取的数据可能具有多种结构和类型，以达到快速分将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数析处理的目的。2据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相 半结构化和应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、可表示、非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去件系统（DFS突破分布式非关系型大数冗余及高效低成本的大数据存储技术；据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，突破大数据移动、研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。 非关系型数据开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、数非关系型数据库主要指的是库以及数据库缓存系统。其中，NoSQL据库，
大数据关键技术 大数据技术，就就是从各种类型得数据中快速获得有价值信息得技术。大数据领域已经涌现出了大量新得技术，它们成为大数据采集、存储、处理与呈现得有力武器. 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 一、大数据采集技术 数据就是指通过RFIＤ射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得得各种类型得结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化得海量数据，就是大数据知识服务模型得根本.重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化得海量数据得智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理与管理等。必须着重攻克针对大数据源得智能识别、感知、适配、传输、接入等技术．基础支撑层：提供大数据服务平台所需得虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据得数据库及物联网络资源等基础支撑环境。
重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析与决策操作得可视化接口技术,大数据得网络传输与压缩技术,大数据隐 私保护技术等． 二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据得辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因获取得数据可能具有多种结构与类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂得数据转化为单一得或者便于处理得构型,以达到快速分析处理得目得。2)清洗:对于大数据，并不全就是有价值得,有些数据并不就是我们所关心得内容,而另一些数据则就是完全错误得干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据. 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到得数据存储起来,建立相 应得数据库,并进行管理与调用。重点解决复杂结构化、半结构化与非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据得可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠得分布式文件系统（DFS）、能效优化得存储、计算融入存储、大数据得去冗余及高效低成本得大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据得数据融合技术,数据组织技术,研 究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术. 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指得就是NoSＱ
1)Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB、 甚至EB的规模。 2)Variety(多样性):即大数据包括各种格式和形态的数据。 3)Velocity(时效性):即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。 4)Veracity(准确性):即处理的结果要保证一定的准确性。 5)Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。 传统的数据库系统主要面向结构化数据的存储和处理,但现实世界中的大数据具有各种不同的格式和形态,据统计现实世界中80%以上的数据都是文本和媒体等非结构化数据;同时,大数据还具有很多不同的计算特征。我们可以从多个角度分类大数据的类型和计算特征。 1)从数据结构特征角度看,大数据可分为结构化与非结构化/半结构化数据。 2)从数据获取处理方式看,大数据可分为批处理与流式计算方式。 3)从数据处理类型看,大数据处理可分为传统的查询分析计算和复杂数据挖掘计算。 4)从大数据处理响应性能看,大数据处理可分为实时/准实时与非实时计算,或者是联机计算与线下计算。前述的流式计算通常属于实时计算,此外查询分析类计算通常也要求具有高响应性能,因而也可以归为实时或准实时计算。而批处理计算和复杂数据挖掘计算通常属于非实时或线下计算。 5)从数据关系角度看,大数据可分为简单关系数据(如Web日志)和复杂关系数据(如社会网络等具有复杂数据关系的图计算)。
6)从迭代计算角度看,现实世界的数据处理中有很多计算问题需要大量的迭代计算,诸如一些机器学习等复杂的计算任务会需要大量的迭代计算,为此需要提供具有高效的迭代计算能力的大数据处理和计算方法。 7)从并行计算体系结构特征角度看,由于需要支持大规模数据的存储和计算,因此目前绝大多数禧金信息大数据处理都使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台。
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）
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目录 1.引言 ........................................................................................... 1.1编写目的................................................. 1.2术语与缩略词............................................. 1.3对象及范围............................................... 1.4参考资料................................................. 2.系统总体设计 ............................................................................. 2.1需求规定................................................. 2.1.1数据导入............................................ 2.1.2数据运算............................................ 2.1.3运算结果导出........................................ 2.1.4系统监控............................................ 2.1.5调度功能............................................ 2.1.6自动化安装部署与维护................................ 2.2运行环境................................................. 2.3基本设计思路和处理流程................................... 2.4系统结构................................................. 2.4.1大数据运算系统架构图................................ 2.4.2hadoop体系各组件之间关系图......................... 2.4.3计算平台系统功能图.................................. 2.4.4系统功能图逻辑说明.................................. 2.4.5计算平台业务流程图..................................
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
大数据安防中的三种关键技术及五大挑战 1.大数据 在安防行业，随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长，安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。要应用安防大数据，首先要了解安防大数据有何特点。 安防大数据涉及的类型比较多，主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库，如人口库、六合一系统信息等；半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等；而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点，安防大数据以非结构化的视频和图片为主，如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理，对安防行业提出了更多挑战。 大数据 对于安防视频图像数据，传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成，效率极低。面对海量的安防数据，如果继续采用传统方式，不仅效率低下，而且不能达到实战应用目的，偏离了安防系统建设目的。为充分利用安防系统价值，提升对安防大数据的应用能力，大华股份(002236,股吧)从多层次、全方位考虑产品和方案规划，不断提升对于安防有效信息的快速挖掘能力。 要提升安防大数据的处理效率，首先要从智能分析做起，快速过滤无效信息。大华智能分析从多维度、多产品形态来实现。如对于事件检测、行为分析、异常情况报警等，大华前端、存储以及平台系统产品都能够快速实现智能检测，并通知系统对事件进行快速响应，这些产品从某种层面上将安防有效数据的分析分散化，大大加快了整个系统的大数据处理应用速度。此外，大华还推出了基于云存储系统的大数据应用系统，如视频编解码系统、车辆研判系统、以图搜图系统、视频浓缩摘要系统、人脸识别系统以及车型识别系统等等。 大数据安防应用的几种关键技术 1）大数据融合技术 经过十几年的发展，国内安防系统建设基本形成了是以平安城市、智能交通系统为主体，其他行业系统有效完善的发展态势。而“重建设、轻应用”的现况给安防应用提出了更高要求，如何解决这些问题成为当务之急。 为实现数据融合、数据共享，首先要解决存储“分散”问题，大华云存储系统不仅能够实现数据的有效融合与共享，解决系统在硬件设备故障条件下视频数据的正常存储和数据恢复问题，为安防大数据应用分析提供可靠基础。 2）大数据处理技术 安防大数据以半结构化和非结构化数据居多，要实现对安防大数据的分析和信息挖掘，首先要解决数据结构化问题。所谓的数据结构化就是通过某种方式将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。大华通过采用先进的云计算系统对安防非结构化数据进行结构化处
大数据处理常用技术有哪些? storm,hbase,hive,sqoop.spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
大数据与云计算概要分析 大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强 的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的 4V 特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。 第一，数据体量巨大。从 TB 级别，跃升到 PB 级别。 第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。 第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。 第四，处理速度快。1 秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC 以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。 大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。 大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像 MapReduce 一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。 大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统，但不是所有的MPP 的关系数据库的PB 的数据存储和管理的能力。隐含的负载，监控，备份和优化大型数据表的使用在RDBMS 的。 SOA 管理大数据SOA 的三个数据中心模型分别是数据即服务(DaaS)模型、物理层次结构模型和架构组件模型。DaaS 数据存取的模型描述了数据是如何提供给SOA
大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
大数据关键技术大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采 集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 一、大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大 数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决
策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。 二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 三、大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库
大数据报表标准功能点简介
U8分析报表包含两个工具，分别为分析报表工具和业务模型设计器，其中分析报表工具包括分析报表系统管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。 一、分析报表工具 1.分析报表系统管理 分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。 a)基础设置 在基础设置中有两个地方需要设置，企业目录和加密服务器设置。企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。 加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名，将加密监听程序指向加密服务器，以读取加密点。 b)数据配置 报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。 图2-1 U8分析报表项目页面 自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义，对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类，可修改。 分类维护：可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。
档案归类：可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。 点击分类维护栏中的编辑，进入分类管理页面；同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。 c)数据抽取 数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库，抽取的结果形成ODS数据仓库，供企业查询及决策。数据抽取的方式有两种：手动抽取与自动抽取。自动抽取可以设置抽取计划，选择在业务系统空闲时完成数据抽取。抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。 d)权限管理 角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作，用户密码的修改操作，以及用户与角色的所属关系等维护工作。 权限管理，可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制（删除），可根据实际业务需要授予适合的权限。 2.U8分析报表门户 U8分析报表门户的核心对象即为报表，是基于业务模型做查询，并通过查询生成报表的平台；是一种兼分析报表设计和前端展示的平台。在U8分析报表中，我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务，营销、库存、采购等主题)，对于用户的个性化报表需求，可以单独定制。 对于已经设计好的报表，可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。 分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题，点击分析主题button打开分析首页。如图所示，点击财务分析主题按钮，财务首页报表则打开。
大数据处理：技术与流程 文章来源：ECP大数据时间：2013/5/22 11:28:34发布者：ECP大数据（关注：848） 标签： “大数据”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。特点是：数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety)、要求实时性强(Velocity)。对它关注也是因为它蕴藏的商业价值大(Value)。也是大数据的4V特性。符合这些特性的，叫大数据。 大数据会更多的体现数据的价值。各行业的数据都越来越多，在大数据情况下，如何保障业务的顺畅，有效的管理分析数据，能让领导层做出最有利的决策。这是关注大数据的原因。也是大数据处理技术要解决的问题。 大数据处理技术 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能给IT行业开拓一个新的黄金时代。 大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱：1）大数据存储和管理；2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 1）大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：实际上几乎实时；它具有普及性：因为它所用的都是最普通低成本的硬件，而云计算它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。云计算及其技术给了人们廉价获取巨量计算和存储的能力，云计算分布式架构能够很好地支持大数据存储和处理需求。这样的低成本硬件+低成本软件+低成本运维，更加经济和实用，使得大数据处理和利用成为可能。
大数据处理技术ppt讲课稿 科信办刘伟 第一节Mapreduce编程模型： 1.技术背景: 分布式并行计算是大数据（pb）处理的有效方法，编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题：分布式并行计算是大数据（pb）处理的有效方法，编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题。并行计算的模型、计算任务分发、计算机结果合并、计算节点的通讯、计算节点的负载均衡、计算机节点容错处理、节点文件的管理等方面都要考虑。 谷歌的关于mapreduce论文里这么形容他们遇到的难题：由于输入的数据量巨大，因此要想在可接受的时间内完成运算，只有将这些计算分布在成百上千的主机上。如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误？所有这些问题综合在一起，需要大量的代码处理，因此也使得原本简单的运算变得难以处理，普通程序员无法进行大数据处理。 为了解决上述复杂的问题，谷歌设计一个新的抽象模型，使用这个抽象模型，普通程序员只要表述他们想要执行的简单运算即可，而不必关心并行计算、容错、数据分布、负载均衡等复杂的细节，这些问题都被封装了，交个了后台程序来处理。这个模型就是mapreduce。 谷歌2004年公布的mapreduce编程模型，在工业、学术界产生巨大影响，以至于谈大数据必谈mapreduce。 学术界和工业界就此开始了漫漫的追赶之路。这期间，工业界试图做的事情就是要实现一个能够媲美或者比Google mapreduce更好的系统，多年的努力下来，Hadoop（开源）脱颖而出，成为外界实现MapReduce计算模型事实上的标准，围绕着Hadoop，已经形成了一个庞大的生态系统 2. mapreduce的概念： MapReduce是一个编程模型，一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。 mapreduce成功的最大因素是它简单的编程模型。程序员只要按照这个框架的要求，设计map和reduce函数，剩下的工作，如分布式存储、节点调度、负载均衡、节点通讯、容错处理和故障恢复都由mapreduce框架（比如hadoop）自动完成，设计的程序有很高的扩展性。所以，站在计算的两端来看，与我们通常熟悉的串行计算没有任何差别，所有的复杂性都在中间隐藏了。它让那些没有多少并行计算和分布式处理经验的开发人员也可以开发并行应用，开发人员只需要实现map 和reduce 两个接口函数，即可完成TB级数据的计算，这也就是MapReduce的价值所在，通过简化编程模型，降低了开发并行应用的入门门槛，并行计算就可以得到更广泛的应用。 3.mapreduce的编程模型原理 开发人员用两个函数表达这个计算：Map和Reduce，首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合，输出中间的基于key/value pair的数据集合，然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值，就完成了大数据的处理，剩下的工作由计算机集群自动完成。 即：(input)
Data Base Technique ? 数据库技术 Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程? 151 【关键词】物联网 大数据处理 关键技术研究 在当前社会物联网发展中，许多人们利用互联网等通信技术方法，通过新的手段紧密连接传感器，控制器，机器，人和物。形成人与物，物与物互联，实现信息快速，实现远程管理控制和智能化网络。本文现在分析了物联网中大数据的发展，并总结了它使用的关键技术。 1 物联网中大数据处理的水平和状态 1.1 物联网大数据应用设计本身存在一定缺陷，缺乏与实际情况的整合 影响物联网大数据在生活中应用的关键原因之一是计算机本身的关键技术设计不完善。有些缺陷与大数据信息的实际情况无法结合。这对大数据的保存和传播产生了不利影响。这一点原因也是极其关键的。同时，由于我国信息量众多，人流众多，大众对于不同信息的观众程度和好奇度提升，因此，计算机关键技术应结合应用的实际情况。 1.2 大数据处理过程的管理不与信息管理相结 合 计算机伴随着现代化科学技术的发展慢慢的在人们的日常生活中普及化，为人们的生活和工作提供了极大的便利。但是，由于中国物联网大数据产业发展缓慢，它仍然属于传统的基础产业。各种技术通常是传统的，这导致对该行业中相关管理者缺乏了解。分配给这部分的资金投入较少，使得工作仍主要依赖人工。此现象在我国的社会基层普遍性存在。同时在这个过程中也耗费了很大的人力和物力以及财力。同时领导层对该工作的重视程度不够，也就导致资金来源缺乏，很多设备供应不上，缺少高技术人才。基于物联网大数据处理的关键技术 文/陈云云 1.3 物联网大数据在应用前缺乏安全的数据处 理 由于物联网大数据的投入使用是一个很严谨的工作，所以计算机关键技术在投入到正式应用之前，要求相关技术人员对关键计算机技术应用的各个方面进行反复检查，并将做好数据处理工作，与此同时还要对获取到的数据参数进行多维分析，进行综合考虑各个方面的具体情况，最终得出结论是否能够投入使用当 中。尽管如此，在目前我国大部分地区都只关注相关的产业进步及经济利益，完全将一些基本的安全保障忽视掉了。 1.4 相关人员的专业水平相对较低，缺乏监督 作为一个基础产业，物联网大数据产业在中国当前仍旧处于一个低水平的状态，而且在这方面工作的相关人员在社会地位的分配方面也比较低，如此使得员工在自身的工作热情度大大减退，并且从源头上制约了行业的发展。大家对自己的职业本质尚不清楚。此外，许多工人的知识和技能熟练程度低也很常见。相对 而言工作效率比较低，并且绝大多数员工也不是很了解自己的工作，针对一些先进的技术也并不具备很高的掌握度。综合素质普遍低下。 2 基于物联网大数据处理的关键技术研究 针对以上的一些有关物联网大数据在现实生活中的实际应用，再结合物联网大数据在当今时代的发展，笔者通过分析提出了几点改进措施。 2.1 大数据关键技术 2.1.1 大数据采集技术 数据的采集通常可以划分为设备数据的收集以及web 数据的爬取两大类。而且针对不同的区域其所对应的数据采集方法亦不相同，我们比较常用的数据收集软件包括Splunk 、Scoop 、Flume 、Logstash 、Ketl 等各种各样的网络爬虫以及网站公开APL 等方式。从中获取到的大数据依据其结构的不同，又可以划分为结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据等等。 2.1.2 大数据存储技术 针对不同的大数据要求其需要具备具有差异性的存储介质以及组织管理形式。另外数据存储介质包括内存和磁盘以及磁带等；而主要的数据组织管理形式又包括了依行组织，依列组织，依健值组织，依关系组织等。如果在当大数据的处理只是为了响应用户的简单查询和处理请求的时候，同时数据量又在其轻型的存储范围能力以内，那么可以把大数据存储到轻型的数据库内。其中轻型数据库包括关系型数据库(SQL)，非关系型数据库(NOSQL)，和新型数据库等(NEWSQL)等等。2.1.3 大数据分析处理技术 第一步就是要对大数据进行预处理，即就是通过数据的清理和集成以及数据规约或者数据转换来有效提升数据质量，进而为数据的处理和数据的分析以及数据的可视化做好准备工作。因此，预处理技术又可以划分为四种类型:即数据清理技术和数据集成技术以及数据规约技术与数据转换技术。以目前的发展境况分析看来，对于流式数据的预处理技术可以主要划分为基于数据的技术以及基于任务的技术。2.1.4 大数据可视化技术 使降低大数据的使用难度，进而有效地在大数据和用户之间进行信息的传递，这些都使得大数据的可视化成为必要性工作内容。数据的可视化具体运用计算机图形学以及图像处理技术，有效的将数据成功转换为图形或者图像在计算机屏幕上显示出来，再做交换处理。此外对于大数据的可视化处理和传统的数据可视化他们的不同点就在于关于大数据可视化技术其主要考虑到的即大数据的4V 特征，如此便能够支持交互且进行实时更新。2.2 物联网关键技术应用对策2.2.1 改进设计方案，结合事实 物联网大数据的实际实践表明，合理的系统与方法对于大数据的应用起决定性作用。所以计算机关键技术可以在这两个方面进行改进，来提高和实际情况的融合程度。对计算机关键技术的要求是：有必要快速转换信息，输入各种类型的信息，并控制不良信息。增加这方面的投入，需要大量引进先进技术和人才。2.2.2 进行信息化管理方式 在计算机关键技术在物联网大数据中得到广泛应用后，其管理亦可以与计算机的关键技术进行有机结合，即就是需要采取某种计算机程序展开具体的管理工作，再者就需要一定数量的计算机设备的工作支持。第一步就是公司需要对其系统的日常维护任务进行进一步设 ●课题:基于大数据的物联网技术研究。山西省“1331工程”重点学科建设计划经费资助（英文缩写为“1331KSC”）和山西警察学院创新团队经费资助。 <<下转152页