大数据标准体系规划与路线图

大数据、云计算系统高级架构师课程学习路线图大数据之Linux+大数据开发篇项目部分大数据之阿里云企业级认证篇大数据之Java企业级核心技术篇大数据之PB级别网站性能优化篇项目部分大数据之数据挖掘\分析＆机器学习篇项目部分大数据之运维、云计算平台篇项目部分c:\iknow\docshare\data\cur_work\javascript：open53kf()课程体系北风大数据、云计算系统架构师高级课程课程一、大数据运维之Linux基础本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm,docker,openstack等众多课程。

因为企业中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。

1）Linux系统概述2)系统安装及相关配置3）Linux网络基础4）OpenSSH实现网络安全连接5）vi文本编辑器6）用户和用户组管理7）磁盘管理8）Linux文件和目录管理9）Linux终端常用命令10）linux系统监测与维护课程二、大数据开发核心技术- Hadoop 2。

x从入门到精通本课程是整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统HDFS用于存储海量数据,无论是Hive、HBase或者Spark数据存储在其上面；其二是分布式资源管理框架YARN,是Hadoop 云操作系统（也称数据系统），管理集群资源和分布式数据处理框架MapReduce、Spark应用的资源调度与监控；分布式并行计算框架MapReduce目前是海量数据并行处理的一个最常用的框架。

Hadoop 2。

x的编译、环境搭建、HDFS Shell使用，YARN 集群资源管理与任务监控,MapReduce编程，分布式集群的部署管理（包括高可用性HA）必须要掌握的。

1）大数据应用发展、前景2）Hadoop 2。

x概述及生态系统3)Hadoop 2。

x环境搭建与测试1)HDFS文件系统的架构、功能、设计2）HDFS Java API使用3）YARN 架构、集群管理、应用监控4）MapReduce编程模型、Shuffle过程、编程调优1)分布式部署Hadoop2.x2)分布式协作服务框架Zookeeper3）HDFS HA架构、配置、测试4)HDFS 2.x中高级特性5）YARN HA架构、配置6）Hadoop 主要发行版本（CDH、HDP、Apache）1)以【北风网用户浏览日志】数据进行实际的分析 2)原数据采集 3）数据的预处理(ETL） 4)数据的分析处理（MapReduce）课程三、大数据开发核心技术—大数据仓库Hive精讲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，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

企业数字化转型的路径规划企业数字化转型已经成为当下商业发展的必然趋势。

随着科技的迅猛发展，数字化技术进一步深入企业的各个领域，已经成为企业实现可持续发展的重要手段。

为了在竞争激烈的市场中保持领先地位、不断提升业绩，企业需要加速数字化转型的步伐。

然而如何规划数字化转型的路线图呢？第一步：进行内部评估企业应该从内部入手，进行全面的评估。

首先需要考虑的问题是，数字化转型目标是什么？比如，提高工作效率、降低成本、增加收入等。

接着需要分析现有的资产和技术，在现有基础上是否能够支持数字化转型。

若不能，就需要考虑引入新的数字化技术，如云计算、大数据、人工智能等。

第二步：制定数字化转型战略根据内部评估的结果，企业需要制定数字化转型战略。

战略的核心是选择适合自己企业的数字化技术和系统。

首先，应该以企业的战略目标为导向，结合现有资源和技术，制定回应市场变化的战略方案。

例如，从产品创新、服务改进、渠道拓展等方面入手，将数字化转型嵌入到企业战略中。

其次，需要考虑制定可度量的目标。

企业应该将数字化转型的目标转化为可测量的指标，如能减少多少成本、提升多少工作效率、增加多少收入等。

这些指标将作为数字化转型的度量标准，帮助企业确定数字化转型计划的投资回报。

第三步：按照数字化转型路线图实施制定完数字化转型战略后，企业需要按照路线图实施计划。

数字化转型需要有策略性的展开，不可盲目。

企业应该通过不断地实践来验证路线图是否合理。

在实施过程中，应该把现有的业务和数字化科技有机融合在一起，进行深度整合。

在数字化转型的路线图实施过程中，企业可以分阶段进行。

在每个阶段，有明确的目标和计划。

企业的数字化转型需要进行局部优化，确保计划可以得以成功实施。

分阶段实施数字化转型路线图，还可以有效地降低风险和成本。

企业可以复用现有的技术和整合现有的系统，来缩短实施时间和降低成本。

第四步：构建数字化文化数字化转型不仅仅是数字化技术的应用，也是文化的转变。

构建数字化文化，是数字化转型成功的关键。

方案中常用的大数据相关的关键技术与技术路线目录1. 海量数据存储技术 (3)2. 实时数据处理技术 (6)（1）任务拓扑 (6)（2）作业级容错机制 (7)（3）总体架构 (8)3. 数据仓库技术 (10)4. 人工智能技术 (11)1. 海量数据存储技术在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。

统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。

而一旦在系统中，引入网络，就不可避免地引入了所有网络编程的复杂性，例如保证在节点不可用的时候数据不丢失。

传统的网络文件系统（NFS）虽然也称为分布式文件系统，但是其存在一些限制，由于NFS中文件存储在单机上，无法提供可靠性保证，当很多客户端同时访问NFS Server时，很容易造成服务器压力，造成性能瓶颈；另外如果要对NFS中的文件中进行操作，需要首先同步到本地，这些修改在同步到服务端之前，其他客户端是不可见的。

HDFS，是分布式文件系统Hadoop Distributed File System的简称，是Hadoop抽象文件系统的一种实现。

Hadoop抽象文件系统可以与本地系统、Amazon S3等集成，甚至可以通过Web协议（webhsfs）来操作。

HDFS的文件分布在集群机器上，同时提供副本进行容错及可靠性保证。

HDFS采用master/slave架构。

一个HDFS集群是由一个Namenode 和一定数目的Datanodes组成。

Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。

集群中的Datanode一般是一个节点一个，负责管理它所在节点上的存储。

HDFS暴露了文件系统的名字空间，用户能够以文件的形式在上面存储数据。

从内部看，一个文件其实被分成一个或多个数据块，这些块存储在一组Datanode上。

Namenode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。

大数据项目落地实施路线一般来说，一个完整的大数据项目实施，需要经过开发环境搭建、集群环境部署、数据采集、数据存储与交换、数据离线与实时分析、大数据可视化等多个实现流程，这就要求系统掌握大数据技术知识。

下面以一个完整的大数据项目为主线，详细介绍了大数据落地的难点及如何实施一个成功的大数据项目，重点阐述企业大数据项目落地路线图，希望对即将或正在实施大数据项目的朋友有所启发。

01 大数据落地的难点首先，难在大数据技术端和市场应用端的信息不对称。

大数据技术端可能存储着海量的数据，可能掌握着先进的计算和分析挖掘技术，但是并不了解市场的需求痛点，或者无从发力，或者闭门造车。

而市场应用端的专业人士则因为对大数据的工作原理和蕴含的高价值缺乏了解而空守金山不自知。

解决这个困局的方法有二：一是从两端入手，大数据行业内人士必须深入到传统行业的业务流程中去学习、经历或体验；而传统行业的业内人士则要开放心态，主动学习和拥抱新事物。

二是从中间入手，招聘寻找兼具一定大数据知识和传统企业行业知识的人才，作为沟通桥梁弥合两端的裂隙。

其次，难在数据互联的成熟度。

当前的大数据源虽然貌似纷繁多样，电信数据、银联数据、房产车辆数据、wifi数据、企业内部数据、网购数据、互联网数据等等都能获取到，但是数据源之间缺乏有效的关联，导致大数据对于分析目标无法进行全面的描摹和了解，因此大大限制了应用范围。

眼下市场上虽然一夜之间冒出了各式的“数据交易所”，但是仍然不能有效解决数据互联的问题。

数据源之间的相互信任与和合作是一个难点，数据信息的保密和披露法规不完善也是障碍之一，而落地变现场景的缺乏又使得这个问题的破局陷入了死循环。

其三，难在应用者缺乏耐心和战略远见。

一个企业的大数据战略布局是需要远见和时间成本的，战略远见不仅来源于核心领导层对于大数据知识的主动学习和思考，还要有敢于付出试错成本的决断力。

同时，大数据项目投入的周期相对较长，前期繁复枯燥的整合内部数据孤岛、联合外部数据源的工作耗时费力而又障碍重重，如同万丈高楼的地基，虽然极为重要且时间金钱的代价不菲，却在表面上难以有显著成效可以彰显。

大数据体系建设在当今信息时代，大数据正逐渐成为经济社会发展的重要驱动力。

为了应对海量的数据处理需求，企业和组织开始积极构建大数据体系，以实现数据管理、分析和应用的能力。

本文将就大数据体系建设的重要性、关键要素及其构建过程进行探讨。

一、大数据体系建设的重要性大数据体系建设具有重要的战略意义，对于提高效率、优化决策、创新产品和服务具有显著的促进作用。

首先，大数据体系建设可以帮助企业提高效率。

通过建立完善的数据采集、存储和处理系统，企业可以更加高效地获取和管理海量的数据资源，并将其转化为有价值的信息。

这有助于企业在产品研发、生产运营、市场营销等方面实现精细化管理和精益化生产，提高工作效率和生产力。

其次，大数据体系建设可以支持决策优化。

大数据系统可以对庞大的数据进行深度挖掘和分析，提供更全面、准确的决策依据。

企业可以通过对消费者行为、竞争对手、市场趋势等数据的分析，发现隐藏的商机和潜在风险，从而做出更明智的决策，提高竞争力。

此外，大数据体系建设也为创新提供了有力支持。

通过对大数据的挖掘和分析，企业可以了解消费者需求和偏好，预测市场趋势，为产品和服务的创新提供参考。

同时，大数据技术也可以支持企业进行新模式、新业态的探索，推动企业转型升级。

二、大数据体系建设的关键要素要构建一个完善的大数据体系，需要考虑以下几个关键要素：1. 数据采集与存储：建立高效、稳定的数据采集系统，确保数据的高质量和实时性。

同时，要选择适合的数据存储技术，确保数据可以高效地存储和检索。

2. 数据治理与安全：建立数据管理和治理机制，包括数据质量控制、数据生命周期管理等，确保数据的一致性、完整性和可靠性。

同时，要加强数据安全保护，采取有效的安全措施，防止数据泄露和滥用。

3. 数据分析与挖掘：建立高效的数据分析和挖掘系统，包括数据预处理、机器学习、数据可视化等技术，以提取数据中的有价值信息。

同时，要培养数据科学家和分析师的专业能力，加强数据分析与应用能力的开发。

大数据开放共享标准体系建设研究标准体系建设是大数据开放共享可持续发展的内在需求和走向成熟的重要标志。

《标准化工作指南第1部分：标准化和相关活动的通用词汇》（GB/T20000.1-2014）将“标准化”定义为，“为了在既定范围内获得最佳秩序，促进共同效益，对现实问题或潜在问题确立共同使用和重复使用的条款以及编制、发布和应用文件的活动”。

大数据开放共享标准体系建设就是通过数据采集、数据处理、数据流通、数据定价、数据开放管理等系列标准的研制对数据开放共享过程和结果进行规范和引导，从而形成科学、高效的数据开放共享秩序，促进相关主体的共同利益，最大化数据开放共享的政治、经济和社会效益。

一大数据开放共享标准建设的重要意义谁制定标准，谁就拥有发言权；谁能够掌握标准，谁就占据制高点。

标准之争既是技术研发之争，也是市场开拓之争，更是发展战略之争。

国家大数据发展战略的实施主要体现在数字经济发展和提升数据治理水平上。

通过大数据开放共享实现“数聚融合”从而释放数据价值推动数字经济发展是大数据经济价值实现的基本途径。

大数据时代，数据治理是衡量政府治理水平的标尺，而大数据开放共享标准体系建设则是决定数据治理水平的关键环节。

（一）大数据开放共享标准体系建设是抢占大数据规则创新制高点的重大战略大数据开放共享标准不仅是大数据领域的世界通用语言，也是参与国内外大数据市场活动的“通行证”，更是抢占国际数据开放共享规则甚至大数据市场发展规则制高点的重大战略。

全球范围内特别是欧美等发达国家正争先制定大数据开放共享标准，抢占大数据规则制定中的话语权。

尽管我国在大数据标准体系建设的重要性上从中央到地方都已达成普遍共识，并积极探索相关标准体系的建设，但建设力度和相关成果还不足以支撑我国大数据应用发展需求，在多个方面缺乏统一规范和标准，制约了大数据产业的健康可持续发展。

因此，无论从国际形势还是从国内发展来看，大数据开放共享等标准体系建设的紧迫性和必要性都愈加凸显。

1 数字经济与数字化战略1.1 数字经济数字经济是未来发展方向，数据正成为关键生产要素。

从宏观层面来看，数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态之一，是高质量发展之路的助推引擎，以数据资源为关键要素，以信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。

党的十八大以来，党中央高度重视发展数字经济，将其上升为国家战略，数字经济正逐渐成为把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。

数字经济发展速度快、辐射范围广、影响程度深，正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革，成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。

据工信部统计测算数据显示，从2012 年至2021 年，我国数字经济规模从11 万亿元增长到超45 万亿元，数字经济占国内生产总值比重由21.6% 提升至39.8% 。

数字经济与人民生活的相关性越来越高，成为中国经济增长的重要力量，也是中国经济未来转型和结构优化的关键。

作为企业来说，理清宏观政策和认清发展趋势，可以为企业战略制定及调整优化提供科学依据及政策支撑，数字化战略也正成为大中型企业的重要战略组成部分，同时数字化转型已经是企业所面临的重要课题之一。

1.2 数字化战略企业战略（或规划）的制定及修正要基于国家政策、行业环境、业务方向以及企业内部需求等多方面因素综合考虑。

信息化/ 数字化战略是指通过对综合利用信息及数字技术等手段的指向、指导，实现对业务经营活动全生命周期的影响，这包括辅助和支撑业务、驱动和引领业务的发展等。

通过信息化/ 数字化战略规划的制定及实施，实现对业务正向作用的最大化，进而实现对企业盈利模型的持续、健康发展。

信息化/ 数字化战略与企业经营战略的逻辑关系大致为：信息化/ 数字化战略及规划发展是在企业整体的战略框架之下，其略晚于业务战略的制定，是因为其要基于业务战略来制定信息化/ 数字化战略，同时要超前于业务战略。