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。
技术架构解析大数作者：匿名出处：论2016-01-22 20:46大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领;析技术 域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于?屔与经营的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技
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。
1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：
（此图要修改，北明） 数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据； 数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作； 平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？； 分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具； 业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。
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的基础支撑环境，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的融合数据资源视角，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的综合情况，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，结合政务大数据的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、旅游等重点行业的数据综合分析，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、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和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的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。
3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的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的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的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：通过对海量的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，促进民生的发展。
车联网大数据平台架构设计-软硬件选型 1.软件选型建议 数据传输 处理并发链接的传统方式为：为每个链接创建一个线程并由该线程负责所有的数据处理业务逻辑。这种方式的好处在于代码简单明了，逻辑清晰。而由于操作系统的限制，每台服务器可以处理的线程数是有限的，因为线程对CPU的处理器的竞争将使系统整体性能下降。随着线程数变大，系统处理延时逐渐变大。此外，当某链接中没有数据传输时，线程不会被释放，浪费系统资源。为解决上述问题，可使用基于NIO的技术。 Netty Netty是当下最为流行的Java NIO框架。Netty框架中使用了两组线程：selectors与workers。其中Selectors专门负责client端（列车车载设备）链接的建立并轮询监听哪个链接有数据传输的请求。针对某链接的数据传输请求，相关selector会任意挑选一个闲置的worker线程处理该请求。处理结束后，worker自动将状态置回‘空闲’以便再次被调用。两组线程的最大线程数均需根据服务器CPU处理器核数进行配置。另外，netty内置了大量worker 功能可以协助程序员轻松解决TCP粘包，二进制转消息等复杂问题。 IBM MessageSight MessageSight是IBM的一款软硬一体的商业产品。其极限处理能力可达百万client并发，每秒可进行千万次消息处理。 数据预处理 流式数据处理 对于流式数据的处理不能用传统的方式先持久化存储再读取分析，因为大量的磁盘IO操作将使数据处理时效性大打折扣。流式数据处理工具的基本原理为将数据切割成定长的窗口并对窗口内的数据在内存中快速完成处理。值得注意的是，数据分析的结论也可以被应用于流式数据处理的过程中，即可完成模式预判等功能还可以对数据分析的结论进行验证。 Storm Storm是被应用最为广泛的开源产品中，其允许用户自定义数据处理的工作流（Storm术语为Topology），并部署在Hadoop集群之上使之具备批量、交互式以及实时数据处理的能力。用户可使用任意变成语言定义工作流。 IBM Streams IBM的Streams产品是目前市面上性能最可靠的流式数据处理工具。不同于其他基于Java 的开源项目，Streams是用C++开发的，性能也远远高于其他流式数据处理的工具。另外IBM 还提供了各种数据处理算法插件，包括：曲线拟合、傅立叶变换、GPS距离等。 数据推送 为了实现推送技术，传统的技术是采用‘请求-响应式’轮询策略。轮询是在特定的的时间间隔（如每1秒），由浏览器对服务器发出请求，然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断的向服务器发出请求，然而HTTP request 的header是非常长的，里面包含的数据可能只是一个很小的值，这样会占用很多的带宽和服务器资源。
DreamBI大数据分析平台 技术白皮书
目录 第一章产品简介 (4) 一、产品说明 (4) 二、产品特点 (4) 三、系统架构 (4) 四、基础架构 (7) 五、平台架构 (7) 第二章功能介绍 (7) 2.1.元数据管理平台 (7) 2.1.1.业务元数据管理 (8) 2.1.2.指标元数据管理 (10) 2.1.3.技术元数据管理 (14) 2.1.4.血统管理 (15) 2.1.5.分析与扩展应用 (16) 2.2.信息报送平台 (17) 2.2.1.填报制度管理 (17) 2.2.2.填报业务管理 (33) 2.3.数据交换平台 (54) 2.3.1.ETL概述 (55) 2.3.2.数据抽取 (56) 2.3.3.数据转换 (56) 2.3.4.数据装载 (57) 2.3.5.规则维护 (58) 2.3.6.数据梳理和加载 (65) 2.4.统计分析平台 (67) 2.4.1.多维在线分析 (67) 2.4.2.即席查询 (68) 2.4.3.智能报表 (70) 2.4.4.驾驶舱 (74)
2.4.5.图表分析与监测预警 (75) 2.4.6.决策分析 (79) 2.5.智能搜索平台 (83) 2.5.1.实现方式 (84) 2.5.2.SolrCloud (85) 2.6.应用支撑平台 (87) 2.6.1.用户及权限管理 (87) 2.6.2.统一工作门户 (94) 2.6.3.统一消息管理 (100) 2.6.4.统一日志管理 (103) 第三章典型用户 (106) 第四章案例介绍 (108) 一、高速公路大数据与公路货运统计 (108) 二、工信部-数据决策支撑系统 (110) 三、企业诚信指数分析 (111) 四、风险定价分析平台 (112) 五、基于斯诺模型的增长率测算 (113) 六、上交所-历史数据回放引擎 (114) 七、浦东新区能耗监控 (115)
数据分析指标体系 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。因此构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提。 电商数据分析指标体系可以分为八大类指标：包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。能否灵活运用这些指标，将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标 总订单数量：即访客完成网上下单的订单数之和。 销售金额：销售金额是指货品出售的金额总额。 客单价：即总销售金额与总订单数量的比值。 销售毛利：销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。
毛利率：衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。 ~ 1.1.1.2网站流量指标 独立访客数（UV）：指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上添加一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数（PV）：即页面浏览量，用户每一次对电商网站或者移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数：即页面访问数（PV）／独立访客数（UV），该指标反映的是网站访问粘性。 单位访客获取成本：该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的作弊问题。 跳出率（Bounce Rate）：为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页做为着陆页面（LandingPage）的访问。如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客来了访问一次就离开。 页面访问时长：页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。 人均页面浏览量：人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。
大数据架构的介绍及分析 数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI 系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI 系统来说，大概的架构图如下： 可以看到在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行多种操作，例如上钻、下钻、切片等操作。大部分BI系统都基于关系型数据库，关系型数据库使用SQL语句进行操作，但是SQL 在多维操作和分析的表示能力上相对较弱，所以Cube有自己独有的查询语言MDX，MDX表达式具有更强的多维表现能力，所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山，大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务，轻易便可搭建出一套Olap分析系统。不过BI的问题也随着时间的推移逐渐显露出来： BI系统更多的以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主，对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力，例如图片，文本，音频的存储，分析。 由于数据仓库为结构化存储，在数据从其他系统进入数据仓库这个东西，我
们通常叫做ETL过程，ETL动作和业务进行了强绑定，通常需要一个专门的ETL团队去和业务做衔接，决定如何进行数据的清洗和转换。 随着异构数据源的增加，例如如果存在视频，文本，图片等数据源，要解析数据内容进入数据仓库，则需要非常复杂等ETL程序，从而导致ETL变得过于庞大和臃肿。 当数据量过大的时候，性能会成为瓶颈，在TB/PB级别的数据量上表现出明显的吃力。 数据库的范式等约束规则，着力于解决数据冗余的问题，是为了保障数据的一致性，但是对于数据仓库来说，我们并不需要对数据做修改和一致性的保障，原则上来说数据仓库的原始数据都是只读的，所以这些约束反而会成为影响性能的因素。 ETL动作对数据的预先假设和处理，导致机器学习部分获取到的数据为假设后的数据，因此效果不理想。例如如果需要使用数据仓库进行异常数据的挖掘，则在数据入库经过ETL的时候就需要明确定义需要提取的特征数据，否则无法结构化入库，然而大多数情况是需要基于异构数据才能提取出特征。 在一系列的问题下，以Hadoop体系为首的大数据分析平台逐渐表现出优异性，围绕Hadoop体系的生态圈也不断的变大，对于Hadoop系统来说，从根本上解决了传统数据仓库的瓶颈的问题，但是也带来一系列的问题：从数据仓库升级到大数据架构，是不具备平滑演进的，基本等于推翻重做。 大数据下的分布式存储强调数据的只读性质，所以类似于Hive，HDFS 这些存储方式都不支持update，HDFS的write操作也不支持并行，这些特性导致其具有一定的局限性。 基于大数据架构的数据分析平台侧重于从以下几个维度去解决传统数据仓库做数据分析面临的瓶颈： 分布式计算：分布式计算的思路是让多个节点并行计算，并且强调数据本地性，尽可能的减少数据的传输，例如Spark通过RDD的形式来表现数据的计算逻辑，可以在RDD上做一系列的优化，来减少数据的传输。
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。
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阿里价格指数 淘宝魔方 京东智圈 淘宝排行榜 投资数据类： Crunchbase - 一个免费的科技公司、技术行业知名人物和投资者相关信息的数据库 清科投资界- 风险投资,私募股权,创业者相关投资,私募,并购,上市的研究 IT桔子- 关注TMT领域创业与投资的数据库 创投库- 提供最全的投资公司信息 Angel - 美国创业项目大全 Next - 36kr子站，每天更新新产品介绍 Beta List - 介绍初创公司 金融数据类： 积木盒子- 全线上网络借贷信息中介平台 网贷中心- 告网贷行业危机,公正透明地披露网贷平台数据 网贷之家- P2P网贷平台排名 网贷数据- 网贷天下- 行业过去30天详细交易数据,网贷天下统计、发布,每天6点更新中国P2P网贷指数 零壹数据-专业互联网金融数据中心 大公金融数据 全球股票指数 爱股说-基金经理分析找股平台 私募基金管理人综合查询 中财网数据引擎 游戏数据： 百度网游风云榜 360手机游戏排行榜 360手游指数 CGWR排行榜 App Annie游戏指数 小米应用商店游戏排名 TalkingData游戏指数 游戏玩家排名&赛事数据 国家社会数据： 中国综合社会调查 中国人口普查数据 中国国家数据中心
数据展现与分析平台建设方案 XXXXXX有限公司 2008-8-20
目录 1工商信息共享平台的重要性 (1) 2数据分析与展现总体目标 (1) 3数据展现平台系统部署要求 (2) 4数据源分析 (2) 5数据展现方法 (3) 5.1展现原则 (3) 5.2展现维度 (3) 5.3展现指标 (3) 6数据模型展现方案 (5) 6.1烟草行业分析模型 (5) 6.1.1品牌分析模型 (5) 6.1.1.1单品牌进销存分析模型 (5) 6.1.1.2商品群进销存分析模型 (6) 6.1.1.3品牌结构分析模型 (7) 6.1.1.4品牌二八分析模型 (8) 6.1.1.5品牌销售异常分析模型 (9) 6.1.1.6品牌成长分析模型 (9) 6.1.1.7单品销售日分析模型 (10) 6.1.1.8产品宽度分析模型 (11) 6.1.1.9品牌贡献度分析模型 (12) 6.1.1.10品牌波士顿矩阵分析模型 (13) 6.1.2库存及配送分析模型 (14) 6.1.2.1库销比分析模型 (14) 6.1.2.2节假日库销比分析模型 (14)
6.1.2.4品牌补货预测模型 (15) 6.1.2.5采购分析模型 (16) 6.1.2.6库存ABC模型 (16) 6.1.2.7库存周转分析模型 (17) 6.1.2.8配送分析模型 (18) 6.1.2.9库存结构分析模型 (18) 6.1.2.10购进分析模型 (19) 6.1.2.11库销预测分析模型 (20) 6.1.3销售分析模型 (20) 6.1.3.1销售计划分析模型 (21) 6.1.3.2销售趋势分析模型 (21) 6.1.3.3销售结构分析模型 (22) 6.1.3.4价格分析模型 (22) 6.1.3.5销售排名分析模型 (23) 6.1.3.6区域经营分析模型 (24) 6.1.4市场营销及市场投放分析模型 (25) 6.1.4.1市场需求总量分析模型 (25) 6.1.4.2品种投放分析模型 (25)
大数据平台构思方案 （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。
云计算大数据处理分析六大最好工具 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二、第一种工具：Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点： ●高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ●高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩 展到数以千计的节点中。 ●高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非 常快。 ●高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 ●Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的 应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。 三、第二种工具：HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与通信”的报告，
1. 技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球范围内加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：
（此图要修改，北明） 数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据； 数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作； 平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？； 分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具； 业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。
大数据背景下公安数据分析平台建设 随着公安信息化的高速发展，公安各级部门积累了海量的业务数据。如何快速挖掘其内在价值，已成为公安信息化迫切需要解决的关键问题。因此，需要运用科技手段，提高公安部门的信息侦查、数据收集、智能分析、经侦调度、精准预测分析能力，构建符合公安实战所需要的智能大数据支撑体系。 一、建设目标 面向公安实战需求开展数据的深度整合和综合利用，构建一套基于大数据的统一数据采集、存储、分析、挖掘、应用的综合平台，实现以下目标： ●?数据资源大整合，构建齐全、鲜活的数据集市。 抽取、清洗、转换、汇集跨地区、跨警种的各类数据，组建由公安内部、外部数据、互联网数据等组成的基础数据库；面向信息检索、数据分析和专题应用需求重新构建的专题数据库；形成数据齐全、归类清晰的数据集市。 ●?构建高效处理、安全存储的大数据平台。 采用云计算架构，构建大数据平台。通过云计算、分布式存储、分布式计算、内存计算等技术手段提高数据处理能力，提高对非结构化数据，大容量数据的存储及处理能力，满足各类应用数据处理要求。 ●?构建标准化、多样化、高效的数据共享平台。
按照统一标准，分类别封装通用的数据访问、数据互操作、应用功能类、数据交换、信息布控等接口，通过服务总线形式提供，并由共享门户展现，满足基层数据共享需求。 深化数据应用，构建切合实战的数据应用平台。 根据一线实战需求的共性，开发部分通用的数据应用，譬如云搜索、信息比对、信息布控、背景审查等。借助大数据高效数据处理能力，开发对数据的深度应用，譬如智能碰撞、关系人挖掘、情报线索分析等。 二、建设内容 建设方案分为数据资源、数据服务、数据应用三个层面，整体架构如下：
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/9818248154.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
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 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。