大数据架构和模式（三）理解大数据解决方案的架构层
摘要：大数据解决方案的逻辑层可以帮助定义和分类各个必要的组件，大数据解决方案需要使用这些组件来满足给定业务案例的功能性和非功能性需求。这些逻辑层列出了大数据解决方案的关键组件，包括从各种数据源获取数据的位臵，以及向需要洞察的流程、设备和人员提供业务洞察所需的分析。
概述
这个“大数据架构和模式”系列的第 2 部分介绍了一种评估大数据解决方案可行性的基于维度的方法。如果您已经使用上一篇文章中的问题和提示分析了自己的情况，并且已经决定开始构建新的（或更新现有的）大数据解决方案，那么下一步就是识别定义项目的大数据解决方案所需的组件。
大数据解决方案的逻辑层
逻辑层提供了一种组织您的组件的方式。这些层提供了一种方法来组织执行特定功能的组件。这些层只是逻辑层；这并不意味着支持每层的功能在独立的机器或独立的进程上运行。大数据解决方案通常由以下逻辑层组成：
1.大数据来源
2.数据改动 (massaging) 和存储层
3.分析层
4.使用层
大数据来源：考虑来自所有渠道的，所有可用于分析的数据。要求组织中的数据科学家阐明执行您需要的分析类型所需的数据。数据的格式和起
源各不相同：
o格式—结构化、半结构化或非结构化。
o速度和数据量—数据到达的速度和传送它的速率因数据源不同而不同。
o收集点—收集数据的位臵，直接或通过数据提供程序，实时或以批量模式收集数据。数据可能来自某个主要来源，比如天气
条件，也有可能来自一个辅助来源，比如媒体赞助的天气频道。
o数据源的位臵—数据源可能位于企业内或外部。识别您具有有限访问权的数据，因为对数据的访问会影响可用于分析的数据
范围。
?数据改动和存储层：此层负责从数据源获取数据，并在必要时，将它转换为适合数据分析方式的格式。例如，可能需要转换一幅图，才能将它存储在 Hadoop Distributed File System (HDFS) 存储或关系数据库管理系统 (RDBMS) 仓库中，以供进一步处理。合规性制度和治理策略要求为不同的数据类型提供合适的存储。
?分析层：分析层读取数据改动和存储层整理 (digest) 的数据。在某些情况下，分析层直接从数据源访问数据。设计分析层需要认真地进行事先筹划和规划。必须制定如何管理以下任务的决策：
o生成想要的分析
o从数据中获取洞察
o找到所需的实体
o定位可提供这些实体的数据的数据源
o理解执行分析需要哪些算法和工具。
使用层：此层使用了分析层所提供的输出。使用者可以是可视化应用程序、人类、业务流程或服务。可视化分析层的结果可能具有挑战。有时，看看类似市场中的竞争对手是如何做的会有所帮助。
每一层包含多种组件类型，下面将会介绍这些类型。
图 1. 逻辑和垂直层的组件
大数据来源
此层包含所有必要的数据源，提供了解决业务问题所需的洞察。数据是结构化、半结构化和非结构化的数据，而且来自许多来源：
?企业遗留系统—这些系统是企业应用程序，执行业务需要的分析并获取需要的洞察：
o客户关系管理系统
o结算操作
o大型机应用程序
o企业资源规划
o Web 应用程序开发
Web 应用程序和其他数据来源扩充了企业拥有的数据。这些应用程序可
使用自定义的协议和机制来公开数据。
?数据管理系统 (DMS)—数据管理系统存储逻辑数据、流程、策略和各种其他类型的文档：
o Microsoft? Excel?电子表格
o Microsoft Word 文档
这些文档可以转换为可用于分析的结构化数据。文档数据可公开为领域
实体，或者数据改动和存储层可将它转换为领域实体。
?数据存储—数据存储包含企业数据仓库、操作数据库和事务数据库。此数据通常是结构化数据，可直接使用或轻松地转换来满足需求。这些数
据不一定存储在分布式文件系统中，具体依赖于所处的上下文。
?智慧设备—智慧设备能够捕获、处理和传输使用最广泛的协议和格式的信息。这方面的示例包括智能电话、仪表和医疗设备。这些设备可用于
执行各种类型的分析。绝大多数智慧设备都会执行实时分析，但从智慧设备传来的信息也可批量分析。
?聚合的数据提供程序—这些提供程序拥有或获取数据，并以复杂的格式和所需的频率通过特定的过滤器公开它。每天都会产生海量的数据，它们具有不同的格式，以不同的速度生成，而且通过各种数据提供程序、传感器和现有企业提供。
?其他数据源—有许多数据来自自动化的来源：
o地理信息：
o地图
o地区详细信息
o位臵详细信息
o矿井详细信息
人类生成的内容：
o社交媒体
o电子邮件
o博客
o在线信息
传感器数据：
o环境：天气、降雨量、湿度、光线
o电气：电流、能源潜力等
o导航装臵
o电离辐射、亚原子粒子等
o靠近、存在等
o位臵、角度、位移、距离、速度、加速度
o声音、声震动等
o汽车、运输等
o热量、热度、温度
o光学、光、成像、见光度
o化学
o压力
o流动、流体、速度
o力、密度级别等
o来自传感器供应商的其他数据
数据改动和存储层
因为传入的数据可能具有不同的特征，所以数据改动和存储层中的组件必须能够以各种频率、格式、大小和在各种通信渠道上读取数据：
?数据获取—从各种数据源获取数据，并将其发送到数据整理组件或存储在指定的位臵中。此组件必须足够智能，能够选择是否和在何处存储传入的数据。它必须能够确定数据在存储前是否应改动，或者数据是否可直接发送到业务分析层。
?数据整理—负责将数据修改为需要的格式，以实现分析用途。此组件可拥有简单的转换逻辑或复杂的统计算法来转换源数据。分析引擎将会确定所需的特定的数据格式。主要的挑战是容纳非结构化数据格式，比如图像、音频、视频和其他二进制格式。
?分布式数据存储—负责存储来自数据源的数据。通常，这一层中提供了多个数据存储选项，比如分布式文件存储 (DFS)、云、结构化数据源、NoSQL 等。
分析层
这是从数据中提取业务洞察的层：
?分析层实体识别—负责识别和填充上下文实体。这是一个复杂的任务，需要高效的高性能流程。数据整理组件应为这个实体识别组件提供补充，
将数据修改为需要的格式。分析引擎将需要上下文实体来执行分析。
?分析引擎—使用其他组件（具体来讲，包括实体鉴别、模型管理和分析算法）来处理和执行分析。分析引擎可具有支持并行处理的各种不同的
工作流、算法和工具。
?模型管理—负责维护各种统计模型，验证和检验这些模型，通过持续培训模型来提高准确性。然后，模型管理组件会推广这些模型，它们可供
实体识别或分析引擎组件使用。
使用层
这一层使用了从分析应用程序获取的业务洞察。分析的结果由组织内的各个用户和组织外部的实体（比如客户、供应商、合作伙伴和提供商）使用。此洞察可用于针对客户提供产品营销信息。例如，借助从分析中获取的洞察，公司可以使用客户偏好数据和位臵感知，在客户经过通道或店铺时向他们提供个性化的营销信息。
该洞察可用于检测欺诈，实时拦截交易，并将它们与使用已存储在企业中的数据构建的视图进行关联。在欺诈性交易发生时，可以告知客户可能存在欺诈，以便及时采取更正操作。
此外，可以根据在数据改动层完成的分析来触发业务流程。可以启动自动化的步骤—例如，如果客户接受了一条可自动触发的营销信息，则需要创建一个新订单，如果客户报告了欺诈，那么可以触发对信用卡使用的阻止。
分析的输出也可由推荐引擎使用，该引擎可将客户与他们喜欢的产品相匹配。推荐引擎分析可用的信息，并提供个性化且实时的推荐。
使用层还为内部用户提供了理解、找到和导航企业内外的链锁信息的能力。对于内部使用者，为业务用户构建报告和仪表板的能力使得利益相关者能够制定精明的决策并设计恰当的战略。为了提高操作有效性，可以从数据中生成实时业务警告，而且可以监视操作性的关键绩效指标：
?交易拦截器—此组件可实时拦截高容量交易，将它们转换为一种容易被分析层理解的实时格式，以便在传入数据上执行实时分析。事务拦截器
应能够集成并处理来自各种来源的数据，比如传感器、智能仪表、麦克
风、摄像头、GPS 设备、ATM 和图像扫描仪。可以使用各种类型的适配
器和 API 来连接到数据源。也可以使用各种加速器来简化开发，比如
实时优化和流分析，视频分析，银行、保险、零售、电信和公共运输领
域的加速器，社交媒体分析，以及情绪分析。
?业务流程管理流程—来自分析层的洞察可供业务流程执行语言 (BPEL) 流程、API 或其他业务流程使用，通过自动化上游和下游 IT 应用程序、
人员和流程的功能，进一步获取业务价值。
?实时监视—可以使用从分析中得出的数据来生成实时警告。可以将警告发送给感兴趣的使用者和设备，比如智能电话和平板电脑。可以使用从
分析组件生成的数据洞察，定义并监视关键绩效指标，以便确定操作有
效性。实时数据可从各种来源以仪表板的形式向业务用户公开，以便监
视系统的健康或度量营销活动的有效性。
?报告引擎—生成与传统商业智能报告类似的报告的能力至关重要。用户可基于从分析层中得到的洞察，创建临时报告、计划的报告或自助查询
和分析。
?推荐引擎—基于来自分析层的分析结果，推荐引擎可向购物者提供实时的、相关的和个性化的推荐，提高电子商务交易中的转换率和每个订单
的平均价值。该引擎实时处理可用信息并动态地响应每个用户，响应基
于用户的实时活动、存储在 CRM 系统中的注册客户信息，以及非注册
客户的社交概况。
?可视化和发现—数据可跨企业内外的各种联邦的数据源进行导航。数据可能具有不同的内容和格式，所有数据（结构化、半结构化和非结构化）
可组合来进行可视化并提供给用户。此能力使得组织能够将其传统的企
业内容（包含在企业内容管理系统和数据仓库中）与新的社交内容（例
如 tweet 和博客文章）组合到单个用户界面中。
垂直层
影响逻辑层（大数据来源、数据改动和存储、分析和使用层）的所有组件的各方面都包含在垂直层中：
?信息集成
?大数据治理
?系统管理
?服务质量
信息集成
大数据应用程序从各种数据起源、提供程序和数据源获取数据，并存储在HDFS、NoSQL 和 MongoDB 等数据存储系统中。这个垂直层可供各种组件使用（例如数据获取、数据整理、模型管理和交易拦截器），负责连接到各种数据源。集成将具有不同特征（例如协议和连接性）的数据源的信息，需要高质量的连接器和适配器。可以使用加速器连接到大多数已知和广泛使用的来源。这些加速器包括社交媒体适配器和天气数据适配器。各种组件还可以使用这一层在大数据存储中存储信息，从大数据存储中检索信息，以便处理这些信息。大多数大数据存储都提供了服务和 API 来存储和检索该信息。
大数据治理
数据治理涉及到定义指南来帮助企业制定有关数据的正确决策。大数据治理有助于处理企业内或从外部来源传入的数据的复杂性、量和种类。在将数据传入企业进行处理、存储、分析和清除或归档时，需要强有力的指南和流程来监视、构建、存储和保护数据。
除了正常的数据治理考虑因素之外，大数据治理还包含其他因素：
?管理各种格式的大量数据。
?持续培训和管理必要的统计模型，以便对非结构化数据和分析进行预处理。
请记住，设臵处理非结构化数据时的重要一步。
?为外部数据设臵有关其保留和使用的策略和合规性制度。
?定义数据归档和清除策略。
?创建如何跨各种系统复制数据的策略。
?设臵数据加密策略。
服务质量层
此层复杂定义数据质量、围绕隐私和安全性的策略、数据频率、每次抓取的数据大小和数据过滤器：
?数据质量
o完整地识别所有必要的数据元素
o以可接受的新鲜度提供数据的时间轴
o依照数据准确性规则来验证数据的准确性
o采用一种通用语言（数据元组满足使用简单业务语言所表达的需求）
o依据数据一致性规则验证来自多个系统的数据一致性
o在满足数据规范和信息架构指南基础上的技术符合性?围绕隐私和安全的策略
需要策略来保护敏感数据。从外部机构和提供程序获取的数据可能包含
敏感数据（比如 Facebook 用户的联系信息或产品定价信息）。数据可
以来源于不同的地区和国家，但必须进行相应的处理。必须制定有关数
据屏蔽和这类数据的存储的决策。考虑以下数据访问策略：
o数据可用性
o数据关键性
o数据真实性
o数据共享和发布
o数据存储和保留，包括能否存储外部数据等问题。如果能够存储数据，数据可存储多长时间？可存储何种类型的数据？
o数据提供程序约束（政策、技术和地区）
o社交媒体使用条款（参见参考资料）
?数据频率
提供新鲜数据的频率是多少？它是按需、连续还是离线的？
?抓取的数据大小
此属性有助于定义可抓取的数据以及每次抓取后可使用的数据大小。
?过滤器
标准过滤器会删除不想要的数据和数据中的干扰数据，仅留下分析所需
的数据。
系统管理
系统管理对大数据至关重要，因为它涉及到跨企业集群和边界的许多系统。对整个大数据生态系统的健康的监视包括：
?管理系统日志、虚拟机、应用程序和其他设备
?关联各种日志，帮助调查和监视具体情形
?监视实时警告和通知
?使用显示各种参数的实时仪表板
?引用有关系统的报告和详细分析
?设定和遵守服务水平协议
?管理存储和容量
?归档和管理归档检索
?执行系统恢复、集群管理和网络管理
?策略管理
结束语
对开发人员而言，层提供了一种对大数据解决方案必须执行的功能进行分类的途径，为组织建议必需执行这些功能所需的代码。但是，对于想要从大数据获取洞察的业务用户，考虑大数据需求和范围通常会有所帮助。原子模式解决了访问、处理、存储和使用大数据的机制，为业务用户提供了一种解决需求和范围的途径。下一篇文章将介绍用于此用途的原子模式。
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。
阶段 软件名知识点 课程周期 大数据概论&hadoop入门 HDFS集群框架原理与工作机制介绍HDFS集群运行模式介绍与部署HDFS集群完全分布式部署HDFS集群优化实战MapReduce框架原理MapReduce高可用部署MapReduce集群测试可用性MapReduce集群优化实战 zookeeper原理以及选举机制介绍zookeeper完全分布式部署zookeeper集群优化实战hive入门以及安装部署hive远程链接 hive常用命令&数据类型介绍hive DDL数据定义hive DML数据操作hive查询 hive Join&排序hive分桶 hive函数&压缩&存储hive的企业级调优hive项目实战CM概念和功能CM环境准备CM安装部署 CM管理界面快速入门 CM集群管理脚本介绍&使用案例使用CM快速部署大数据生态圈CM平台的日志管理CM高级调优参数设置Ambari概念和功能Ambari环境准备Ambari Server部署 Ambari管理界面快速入门Ambari服务的管理介绍 Ambari与CDH的优缺点对比kafka架构介绍 kafka完全分布式部署kafka原理剖析 使用kafka Engle监控kafka集群使用kafka manager监控kafka集群测试kafak集群的吞吐量案例实操 kafka集群调优方案介绍（企业真实案例干货分享）flume拓扑结构介绍flume快速入门flume安装部署 flume source配置案例flume channel配置案例flume sink配置案例flume调优参数介绍Hbase原理及安装Hbase集成及运维Hbase企业级优化clinkhouse简介 clinkhouse单机部署 Clinkhouse完全分布式部署Clinkhouse集群调优实战Storm原理 Storm集群部署Storm案例实操 Spark原理以及架构部署Spark架构详解 Spark性能调优以及稳定性保障Spark底层架构剖析Spark面试详解初识Flink 3天 2天 1天 1天 1天 1天 1天 2天 HDFS集群 MapReduce集群 zookeeper集群 hive应用 CDH集群部署 HDP集群部署 kafka集群 flume高级使用 Hbase集群Clinkhouse集群 storm Spark 模块（一）Hadoop生态系统 模块（二） 中小型企业常用的大数据集群管理软件 模块（三） 大数据系统常用日志采集框架 模块（四） 大数据系统常用数据存储框架 模块（五） 大数据系统常用数据计算框架 老男孩大数据运维架构师2019课程大纲（全国独家课程） 课程周期：16天周末面授（4个月左右） 入学基础：1年以上实际工作经验的Linux运维工程师或者老男孩Linux运维班级毕业学员或其他机构同等水平的技术人员。或者中高级致力于大数据运维的开发人员 适合人群：Linux运维工程师、高级程序开发人员、高级DBA、大数据相关人员、老男孩Linux毕业班学员或同等机构人群。 课程讲师：2位企业大数据一线大牛技术讲师主讲及全程群答疑，确保不但学会，而且助力学员在企业落地实施。2019国内经济下行，企业寒冬大裁员，大浪淘沙，唯有掌握新技术真本领方能加薪不被淘汰。——老男孩大数据运维架构师岗位是Linux运维岗位中的战斗机岗位，平均薪资比Linux运维人员翻50%到3倍以上。 老 男 孩教 育 -大 数据 运 维
农村集体建设用地使用权、宅基地使用权确权项 目数据库建设技术方案
一、地籍数据库建设 （一）、成果数据库建设的内容 农村地籍调查成果数据库建设是在农村集体建设用地和宅基地使用权地籍调查的基础上，按照相关数据库标准的要求，建立集空间信息和属性信息为一体的土地调查成果数据库。 农村集体建设用地和宅基地使用权数据库内容： 1、农村地籍数据库包括地籍区、地籍子区、土地权属、土地利用、基础地理等数据。 2、土地权属数据包括宗地的权属、位置、界址、面积等空间和属性信息； 3、土地利用数据包括行政区（含行政村）图斑的权属、地类、面积、界线等； 4、基础地理信息数据包括数学基础、境界、测量控制点、居民地、交通、水系、地理名称等。 （二）成果数据库建设要求 1、严格遵循数据库标准 农村集体建设用地和宅基地使用地籍调查数据库建设以《城镇地籍数据库标准》为基础，结合《宗地代码编制规则（试行）》等新的技术规范和要求，对相关要素属性结构表进行扩展，以满足农村地籍调查成果管理要求。 2、坐标系统
数据库建设采用的坐标系统为山西省全省及区域地籍测量控制及服务体系定制的独立坐标系统。 3、面积计算 农村集体建设用地和宅基地使用权宗地面积按高斯－克吕格投影面面积计算。 4、数据库逻辑结构 农村集体建设用地和宅基地使用权调查数据库由空间数据库和非空间数据库组成。空间数据由矢量数据和栅格数据组成，主要包括：基础地理数据、居民地数据、土地权属数据等。非空间数据由权属信息调查数据组成。农村集体建设用地和宅基地使用权调查数据库逻辑结构见图1。 空间数据库 农村集 体建设 用地和 宅基地 使用权 非空间数据库 扫描文件 调查表格 权属资料 其他数据 土地权属数据 居民地数据 基础地理数据 图1 农村集体建设用地和宅基地使用权调查数据库逻辑结构图
大数据架构和模式（一）: 大数据分类和架构简介 1.本文对大数据做了哪些分类？ 2.对数据进行分类后，如何将它与合适的大数据模式匹配? 如何将大数据分为不同的类别 大数据问题的分析和解决通常很复杂。大数据的量、速度和种类使得提取信息和获得业务洞察变得很困难。以下操作是一个良好的开端：依据必须处理的数据的格式、要应用的分析类型、使用的处理技术，以及目标系统需要获取、加载、处理、分析和存储数据的数据源，对大数据问题进行分类。 概述 大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征，包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。处理并存储大数据时，会涉及到更多维度，比如治理、安全性和策略。选择一种架构并构建合适的大数据解决方案极具挑战，因为需要考虑非常多的因素。 这个“大数据架构和模式” 系列提供了一种结构化和基于模式的方法来简化定义完整的大数据架构的任务。因为评估一个业务场景是否存在大数据问题很重要，所以我们包含了一些线索来帮助确定哪些业务问题适合采用大数据解决方案。 从分类大数据到选择大数据解决方案 如果您花时间研究过大数据解决方案，那么您一定知道它不是一个简单的任务。本系列将介绍查找满足您需求的大数据解决方案所涉及的主要步骤。 我们首先介绍术语“大数据” 所描述的数据类型。为了简化各种大数据类型的复杂性，我们依据各种参数对大数据进行了分类，为任何大数据解决方案中涉及的各层和高级组件提供一个逻辑架构。接下来，我们通过定义原子和复合分类模式，提出一种结构来分类大数据业务问题。这些模式有助于确定要应用的合适的解决方案模式。我们提供了来自各行各业的示例业务问题。最后，对于每个组件和模式，我们给出了提供了相关功能的产品。 第1 部分将介绍如何对大数据进行分类。本系列的后续文章将介绍以下主题：?定义大数据解决方案的各层和组件的逻辑架构 ?理解大数据解决方案的原子模式 ?理解用于大数据解决方案的复合（或混合）模式 ?为大数据解决方案选择一种解决方案模式 ?确定使用一个大数据解决方案解决一个业务问题的可行性 ?选择正确的产品来实现大数据解决方案 依据大数据类型对业务问题进行分类 业务问题可分类为不同的大数据问题类型。以后，我们将使用此类型确定合适的分类模式（原子或复合）和合适的大数据解决方案。但第一步是将业务问题映射到它的大数据类型。下表列出了常见的业务问题并为每个问题分配了一种大数据类型。
大数据架构师的职责 大数据架构师负责大数据仓库、数据集市的规划及实现，负责大数据中台的设计和核心开发工作。下面是小编为您精心整理的大数据架构师的职责。 大数据架构师的职责1 职责： 1、负责大数据基础平台、海量数据存储处理分布式平台、数据分析系统架构设计和研发; 2、负责实时计算平台基础架构设计、部署、监控、优化升级; 3、制定项目数据仓库设计及实现规范，指导设计研发和部署; 4、协助策略和算法团队工作，保障数据挖掘建模和工程化; 5、深入研究大数据相关技术和产品，跟进业界先进技术。 任职要求： 1、3年以上大数据系统架构经验;
2、精通Hadoop HBase Hive Spark Flink Kafka Redis技术及其生态圈; 3、具备Java Scala Python等开发经验，熟悉数据挖掘和分析的策略与算法; 4、精通数据抽取，海量数据传输，数据清洗的常用方法和工具。 5、具备良好的系统分析能力、故障诊断能力; 6、有大数据策略、算法、可视化经验优先; 7、有在华为云存储产品和大数据产品的开发使用经验优先。 大数据架构师的职责2 职责： 1、负责公司的大数据平台的数仓架构、系统架构设计; 2、负责带领团队完成舆情分析相关的挖掘方案设计; 3、负责大数据研发组团队管理; 4、负责带领团队完成舆情平台的方案文档撰写、迭代开发; 5、负责研发规范制定，研究行业前沿技术; 6、参与产品规划及设计讨论。
任职要求： 1、本科五年工作经验及以上，有至少五年的大数据技术实践经验，有NLP或AI相关经验; 2、有很强的架构设计能力和良好的表达能力; 3、有一定的项目管理及团队管理能力; 4、精通Hadoop、Spark生态圈中的常用组件原理及应用; 6、理解媒体业务，精通数据仓库的规划和设计; 5、精通掌握Java或Python编程，有性能调优能力; 4、熟悉NLP算法原理及应用; 6、对新生事物或者新技术有浓厚兴趣，学习能力强。 大数据架构师的职责3 职责 1、参与打造数据中内容的规划、设计、开发和优化工作，实现高质量数据的互通与共享; 2、参与数据模型体系构建及数据主题设计和开发，搭建离线、实时数据公共层;
第1章数据仓库建设 1.1数据仓库总体架构 专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。 根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规，包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下： 数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的容： 数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume
及传统的ETL采集工具。 数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。 数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。 数据服务总线：数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。 1.2数据采集 专家系统数据仓库数据采集包括两个部分容：外部数据汇集、部各层数据的提取与加载。外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 1.2.1外部数据汇集 专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等相关子系统，数据采集的容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包括日检修数据等。 根据项目信息汇集要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。 本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警。具体采集系统技术结构图如下:
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。
大数据培训方案简介 大数据人才的培养是一项系统工程，企业可以通过在内部遴选相对符合基础条件的员工，打造自己专业的大数据团队，使学员能系统化获取知识结构和专业技能。 通过课程学习可以使学员获得如下能力： ?通过本专业的学习，学员可以了解云计算、机器学习，文本和语义分析，图计算，可视化分析，以及MapReduce，NoSQL数据库，在并行计算等领域的基本概念，熟悉并行文件系统和分布式存储系统的组织方式和基本技术，掌握Map-Reduce的编程模型、相关基础和高级编程语言。 ?了解Hadoop生态系统的组成和主流模块的架构原理，以及其在典型工业界的大数据处理和分析领域的应用场景。使学员掌握海量数据计算的基本概念与原理，特别是面向分布式计算和存储的关键技术原理，培养员工解决大规模数据处理的基础能力，学会编写简单数据处理程序。 大数据系统架构师培养方案 课程介绍： 该课程将带领学员理解大数据处理的分析思路和方法，提高大数据技术架构设计能力和管理能力，采用理论与实践相结合的授课方式，来掌握解决实际问题的能力。该课程中设计的技术难点和关键点均举例说明，让学员更加容易掌握。并在培训过程中与学员交流培训经验与技巧，以帮助学员将大数据技术复制下去。
另外，在实战演练过程中介绍大数据项目开展步骤及项目控制。 课程天数： 3~12天 培训目标： 通过课程培训，让学员掌握： 1、掌握大数据方法体系； 2、掌握Hadoop原理技术； 3、掌握大数据质量管理体系； 4、掌握大数据架构设计思路与方法； 5、掌握大数据架构课程培训技巧； 6、掌握大数据项目的开展步骤及项目控制技巧； 7、授课期间搭建一个基于hadoop的大数据模拟架构平台。 培训对象： 大数据运营、管理和分析人员 参训条件： 管理人员及数据分析人员 课前调研： 在开课之前，与学员和领导进行访谈，进一步明确领导对课程的期望，并了解学员的基础，倾听学员的建议，有针对性的优化培训思路。 课程大纲：
1.数据仓库概述 经过多年IT的建设，信息对于XXX 的日常管理已经日益重要，并逐渐成为重要的信息资产，信息资产的管理已经成为日常管理中一个非常重要的环节。如何管理和利用好XXX 内部纷繁的数据也越来越成为信息管理的一项重要工作。 在过去相当一段时间内，XXX 业务系统的构建主要围绕着业务的数据展开，应用的构建多是自下而上构建，主要以满足某个部门的业务功能为主，我们称之为业务处理的时代。这样的构建方式造成了一个个分立的应用，分立的应用导致了一个个的静态竖井。由于数据从属于应用，缺乏XXX 全局的单一视图，形成了一个个信息孤岛，分立的系统之间缺乏沟通，同样数据的孤岛导致只能获得片面的信息，而不是全局的单一视图。存储这些信息的载体可能是各种异构或同构的关系型数据库，也有可能是XML 、EXCEL 等文件。因此，构建新一代的一体化平台提上了日程并最终促成全域数据的管理方式，目的是覆盖XXX 各个环节的关键业务数据，完善元数据管理，形成全局的数据字典、业务数据规范和统一的业务指标含义，能够灵活的获取XXX 业务数据的单一视图（需要保证数据的一致性、完整性、准确性和及时性）。数据的交换和共享主要发生在上下级组织机构之间或同级的不同部门之间。最终，这些数据可以为部队分析、决策支持（多维分析、即席查询、数据挖掘）等应用提供更及时、准确、有效的支持。 数据仓库的目标是实现跨系统数据共享，解决信息孤岛，提升数据质量，辅助决策分析，提供统一的数据服务。同时，数据仓库的构建也面临着各种挑战，比如信息整合在技术上的复杂度、信息整合的管理成本、数据资源的获取、信息整合的实施周期以及整合项目的风险等。
学习大数据开发可以从事的工作 大数据是近年来火热话题，发展迅猛，已逐步从概念走向落地，市场上对大数据人才的需求量也日益剧增，但大数据人才紧缺，很多IT技术人员想转行从事大数据开发，但对学成之后的具体职业和工作不明确，以下是大数据相关职位介绍： 1. 大数据系统架构师 工作职能：大数据平台搭建、系统设计、基础设施。 技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。 2.大数据系统分析师 工作职能：面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。 技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。 3.hadoop开发工程师 工作职能：解决大数据存储问题。 技能：hadoop、hbase、hive、cassandra、jvm、java、linux等。 4.数据分析师 工作职能：在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，依据数据做出行业研究、评估和预测，并实现数据的商业意义。 技能：SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜、Access、matalab、mathmatics、编程语言等。 5.数据挖掘工程师
工作职能：基于大数据平台的数据建模、数据处理、数据分析以及数据挖掘等工作。 技能：线性代数、高等代数、凸优化、概率论、Python、Java、C、 C++、MapReduce、Hadoop、Hyp、Spark等。 6.大数据可视化工程师 工作职责：依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案；依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术；依据方案和技术选型制作可视化样例；配合视觉设计人员完善可视化样例；配合前端开发人员将样例组件化。 技能：BDP、HighCHarts、Tableau、ArcGIS、Echarts、Python、R、JavaScript、HTML、SVG、CSS、Processing、D3.js等。 以上是大数据相关职业岗位，按照职业发展路线来分，还可分为大数据初级工程师、大数据中级工程师、大数据高级工程师、大数据架构师以及大数据首席技术官等！
常见的大数据平台架构设计思路 近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，本文介绍了一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。 本文主要包括以下几个章节: 本文第一部分介绍一下大数据基础组件和相关知识。第二部分会介绍lambda架构和kappa架构。第三部分会介绍lambda和kappa架构模式下的一般大数据架构第四部分介绍裸露的数据架构体系下数据端到端难点以及痛点。第五部分介绍优秀的大数据架构整体设计从第五部分以后都是在介绍通过各种数据平台和组件将这些大数据组件结合起来打造一套高效、易用的数据平台来提高业务系统效能，让业务开发不在畏惧复杂的数据开发组件，无需关注底层实现，
只需要会使用SQL就可以完成一站式开发，完成数据回流，让大数据不再是数据工程师才有的技能。 一、大数据技术栈 大数据整体流程涉及很多模块，每一个模块都比较复杂，下图列出这些模块和组件以及他们的功能特性，后续会有专题去详细介绍相关模块领域知识，例如数据采集、数据传输、实时计算、离线计算、大数据储存等相关模块。 二、lambda架构和kappa架构 目前基本上所有的大数据架构都是基于lambda和kappa 架构，不同公司在这两个架构模式上设计出符合该公司的数据体系架构。lambda 架构使开发人员能够构建大规模分布式数据处理系统。它具有很好的灵活性和可扩展性，也对硬件故障和人为失误有很好的容错性，关于lambda架构可以在网上搜到很多相关文章。而kappa架构解决了lambda架构存在的两套数据加工体系，从而带来的各种成本问题，这也是目前流批一体化研究方向，很多企业已经开始使用这种更为先进的架构。 Lambda架构
XX银行 EDW/数据仓库项目方案
目录 第一章系统总体架构................................................................. ５1.1总体架构设计概述............................................................... ５ 1.1.1总体架构的设计框架 ..................................................... ５ 1.1.2总体架构的设计原则 ..................................................... ６ 1.1.3总体架构的设计特点 ..................................................... ７1.2EDW执行架构.................................................................... ７ 1.2.1执行架构概述............................................................... ８ 1.2.2执行架构设计原则 ........................................................ ８ 1.2.3执行架构框架............................................................... ９1.3EDW逻辑架构................................................................. １８ 1.3.1逻辑架构框架............................................................ １８ 1.3.2数据处理流程............................................................ ２７1.4EDW运维架构................................................................. ２８ 1.4.1运维架构概述............................................................ ２８ 1.4.2运维架构的逻辑框架 .................................................. ３０1.5EDW数据架构................................................................. ３６ 1.5.1数据架构设计原则 ..................................................... ３６
数据库常用架构方案
一、数据库架构原则 (3) 二、常见的架构方案 (3) 方案一：主备架构，只有主库提供读写服务，备库冗余作故障转移用 (3) 方案二：双主架构，两个主库同时提供服务，负载均衡 (4) 方案三：主从架构，一主多从，读写分离 (5) 方案四：双主+主从架构，看似完美的方案 (6) 三、一致性解决方案 (7) 第一类：主库和从库一致性解决方案： (7) 第二类：DB和缓存一致性解决方案 (9) 四、总结 (11) 1、架构演变 (11) 2、个人见解 (11)
?高可用 ?高性能 ?一致性 ?扩展性 方案一：主备架构，只有主库提供读写服务，备库冗余作故障转移用 jdbc:mysql://vip:3306/xxdb 1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。 这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少，读 会先成为瓶颈，进而影响写性能。另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。 3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。
4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。 **5、可落地分析：**两点影响落地使用。第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。这也是通用的方案。第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。 方案二：双主架构，两个主库同时提供服务，负载均衡 jdbc:mysql://vip:3306/xxdb 1、高可用分析：高可用，一个主库挂了，不影响另一台主库提供服务。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写性能相比于方案一都得到提升，提升一倍。 3、一致性分析：存在数据一致性问题。请看下面的一致性解决方案。 4、扩展性分析：当然可以扩展成三主循环，但笔者不建议（会多一层数据同步，这样同步的时间会更长）。如果非得在数据库架构层面扩展的话，扩展为方案四。 5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，数据一致性问题，一致性解决方案可解决问题。第二，主键冲突问题，ID统一地由分布式ID生成服务来生成可解决问题。
大数据架构师岗位的具体职责表述 大数据架构师需要负责指导开发人员完成数据模型规划建设、分析模型构建及分析呈现。以下是小编整理的大数据架构师岗位的具体职责表述。 大数据架构师岗位的具体职责表述1 职责： 1.负责公司新业务方向平台大数据基础架构的搭建及后期数据处理体系的升级和优化，不断提升系统的稳定性和效率。为公司未来方向性产品提供大数据底层平台的支持和保证。 2.负责制定大数据平台调用约束和规范; 3.负责大数据方向技术难题的解决，以及代码质量的把控;
4.作为大数据开发团队的leader,负责大数据系统平台开发 团队建设与人才梯队培养，分享技术经验，撰写相关技术文档指导和培训工程师。 任职要求： 1.热衷于大数据技术，并能平衡大数据性能、稳定性、扩展性多重要素进行设计和优化; 2.熟悉服务器基本知识，能够评估系统硬件性能瓶颈; 3.掌握Linux操作系统的配置，管理及优化，能够独立排查及解决操作系统层的各类问题，并能提供解决问题的理论依据; 4.精通Java服务器编程，熟悉JVM原理，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解; 5.精通elasticsearch、Redis、hadoop、Kafka、Zookeeper、Yarn、Hbase、Spark底层架构，熟悉原理、源码、集群部署，包括参数优化、Bug修复，贡献过代码或提交过bug者优先 6.具备数据中心资源管理、监控、调度等系统研发经验者优先，具备分布式系统研发经验者优先; 7.具有应用大数据技术处理的项目开发、维护超过两年的经验者优先; 8.具有良好的文档编写能力，可进行方案设计、架构设计。
大数据架构师岗位的具体职责表述2 职责： 1.负责过多个大数据项目的架构; 2.精通Hadoop、Spark, HBase等主流的大数据平台、精通各组件优化设计原理; 3.精通大数据实时流式处理的设计和应用; 3.熟悉大数据平台调优，具备大数据生产平台调优经验; 4.金融行业，运营商行业大数据架构经验更优; 5.研究大数据技术的最新发展，并引入到公司技术架构; 6.指导大数据工程师的日常工作，并培养技术骨干。 任职资格： 1.计算机相关专业本科或以上学历; 2.具有5年以上大数据相关开发经验; 3.具有2年以上带团队经验 4.对Hadoop/Hive/Spark/HBase/ES等等大数据常用技术有深刻理解，能够带领团队进行技术攻坚，完成中间件的实施、改造、调优;
分享一份阿里架构师651 多个技术分支的脑图 经常有大数据工程师问我，自己想往大数据架构师方向发展，问我应该怎么努力！ 其实，蹲上架构师的坑需要的是更高层次的开发构架设计能力。这时候，架构师技术能力的强弱、素质的高低直接关乎了软件项目的成败！所以，架构师要对开发技术非常非常了解，脑海中要有一个体系！ 多一点真诚，少一点套路！这里直接送给大家超全的大数据架构师技术体系地图！快速让大家对大数据架构师需要掌握的技术有所认识。 共651 个分支，展开后非常详细！
除了大纲，再给大家提供一些硬货视频吧！ 总之，要想成为一名合格的大数据架构师，掌握以上技术是必须的！大数据技术在各个行业内应用广泛，总体来看，数据对于各大公司来讲，是非常有价值的，市场对于大数据人才需求也是十分旺盛。只要你一直努力，年薪百万只是小目标！如果大家想深耕在这个行业，蹲上大数据架构师的坑，给大家推荐一门非常非常专业的课程——《大数据架构师》。 这门课程深度剖析了各个基础技术的源码(ZooKeeper、Hive、Spark、Flink、Hadoop等)，对这些基础技术知识动态的排列组合，形成大数据全局架构观，并深入讲述大数据全局架构设计的方方面面，打造真正满足企业万亿级海量数据规模的数据中台，赋能前台业务。
同时，在企业万亿级真实项目落地环节，采用高性能、高可用、高扩展的架构设计原则，技术上更是融合了企业级主流的离线架构和实时架构，带领大家构建PB级的大数据中台，真正落地“企业千亿级的数据仓库中台”，实现“企业级数据中心平台”，搞定“企业千亿级广告统一数据流智能分析平台”，掌握“企业级Hadoop平台全方位二次源码开发”，让学员面对企业各种海量复杂业务场景，给出优雅的大数据架构设计方案，从而真正成为企业级大数据架构师!
北京市政务大数据平台顶层设计框架及应用方案 本文摘自穆勇在中关村大数据产业联盟上所做的演讲。 演讲全文： 今天很荣幸有这样一个机会，和大家交流探讨大数据在政务领域的应用问题，我看到群里有很多十分熟悉的朋友，所以交流起来也会比较轻松。有什么问题欢迎大家提出，如果我讲的不对的地方，请不客气批评。 一、大数据在政务领域应用的概述 说起大数据技术的应用，首先是在互联网行业起步并逐步拓展到电信、金融、工业等多个领域，产生了巨大的社会价值和产业空间，现正拓展到政务领域。 （一）大数据技术在互联网行业的成功应用，那些地方是值得我们关注的 第一，应该是思维观念和运作方式的变化，所谓的互联网思维，其核心理念包括： 体外互动：邮件、电话、信件互动---服务导引 服务外包：购买服务---简单服务 让渡社会：众包---自助服务 边界开放：数据开放---创造服务 第二，是其技术演进，针对数据处理的技术 首先是传统数据分析处理阶段，该阶段是面向结构化数据，非结构化处理效率低；硬件成本高；平台兼容性差。其次是基于云计算的大数据处理阶段，该阶段总体有了很大的改进和提升，主要体现在：具备结构化/非结构化混合分析的能力；基
于消费级硬件，不依赖高性能、高可靠性硬件，从而保障系统性能和可靠性；平台兼容性好、扩展性高；进而业界又提出去IOE的思路。 第三，是数据挖掘分析技术 画像技术以及各类数据融合、分析、挖掘、预测等。 这些都是政务领域需要学习与借鉴的。为此，我认为：大数据在政务领域应用即包括用新的思维、模式与技术来解决电子政务需求，也包括了政务大数据新的应用。对于第一个方面比较容易理解，对于第二个方面需要对政务大数据给出定义。有些人认为政府没有大数据，只有传统的小数据或中数据。这个问题我们将在下一节专门中进行讨论。 政务领域是大数据应用崭新的领域，它将极大的改变政府的管理模式，有利于节约政府投资、提高政府决策能力、提升公共服务和社会管理能力，开展大数据在政务领域的应用是大势所趋，势在必行。同时，政务大数据本身也不同于其他领域或行业的数据，其复杂程度和需求的多样化比互联网行业大的多，也难的多。 （二）政务大数据的定义及特点 按照政府管理的数据来源和种类，可以分为下三类： 第一类业务数据：业务办理过程中采集和产生的数据。 第二类民意社情数据：对社会企业个人对象进行统计调查获得的数据。 第三类环境数据：通过物理设备采集获得的气象、环境、影像等数据。 在以前的电子政务建设阶段，政务信息资源开发利用更多的是集中在前两种类型和结构化数据上，而对第三类数据，特别是实时的、非结构化、半结构化数据的开发利用相对较少。随着政府业务在互联网、移动互联网、物联网等领域广泛和深入的应用，第三类数据的数据量和价值都在迅速增长，相关数据处理技术也逐步成熟。便于区别不妨把包含第三类数据的政务信息资源叫做是政务大数据。
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析技术;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
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。
https://www.doczj.com/doc/ef8347117.html, 大数据架构师培训大数据架构师需要具备哪些技能_光环大数据培训 大数据架构师培训_大数据架构师需要具备哪些技能？光环大数据作为多年的大数据培训机构，培训出来的学员中很多从事大数据架构师岗位的工资，薪资待遇和发展前景都非常不错。 大数据架构师培训 大数据架构师需要学习哪些技术？ 一、编程语言 Java Python R Ruby Scala 二、大数据通用处理平台 Spark Flink Hadoop
https://www.doczj.com/doc/ef8347117.html, 三、分布式存储 HDFS 四、资源调度 Yarn Mesos 五、数据结构 栈，队列，链表 散列表 二叉树，红黑树，B树 大数据架构师培训 大数据架构师的招聘要求有哪些？ 1.熟悉大数据解决方案包括Hadoop、Spark、Storm、机器学习、深度学习等大数据解决方案； 2.深刻理解大数据处理(流计算、分布式计算、分布式文件系统、分布式存储等相关技术和实现方法，有架构和设计实践经验；
https://www.doczj.com/doc/ef8347117.html, 3.熟悉Oracle/Redis等主流数据数据库实操和优化技术； 4.精通java、scala、python、R中的一种或多种语言； 5.熟悉容器、虚拟化、微服务框架等相关技术； 6.对数据敏感，有严谨的工作思路，良好的沟通能力，和团队合作精神； 7.熟悉R，Python，SAS，SPSS等数据挖掘经验者优先； 8.高扩展性、高性能和分布式系统的实践及运维经验者优先； 9.有大型数据仓库实施、大数据平台数据开发经验，熟悉运营商业务者优先。 光环大数据作为国内知名的大数据培训机构，聘请专业的讲师面对面授课，讲师均是经验丰富，有多年教学和实践经验的讲师。光环大数据所有项目都由阿里云真实项目数据，光环大数据成为阿里云授权认证中心，毕业通过相关考试就可以获得阿里云的证书。为保障学员就业与中关村软件园战略合作，并与学员签订就业协议保障就业，学员毕业后平均薪资8K以上，学员反馈口碑非常好！ 大数据时代，大数据架构师培训，就选光环大数据！ 为什么大家选择光环大数据！ 大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的