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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。
1.1.3.1传统数据库与大数据库的差异（丰富一下容，说明应该选择大数据平台）传统的关系型数据库，只能存储结构化数据，在当前互联网快速发展的时代，僵硬的数据模型已经无法适应快速开发、快速迭代的互联网思维。
大数据平台与架构设计方案目录一、引言 (2)二、大数据平台与架构设计 (3)三、全球大数据产业发展现状 (5)四、中国大数据产业发展状况 (7)五、大数据人才短缺与培养挑战 (10)六、大数据行业发展趋势预测 (12)一、引言随着互联网的不断发展和数字化时代的加速推进，大数据技术已逐渐渗透到各行各业中，并对经济和社会发展产生重要影响。
在大数据技术蓬勃发展的也面临着技术创新的挑战以及应用中的多重困境。
近年来，中国大数据产业规模不断扩大。
随着信息化建设的深入推进和数字化转型步伐的加快，国内大数据市场呈现快速增长态势。
大数据产业涉及硬件基础设施、软件服务、数据处理等多个领域，整体产业链日趋完善。
数据泄露可能导致个人隐私曝光、企业资产损失、客户流失等严重后果。
对于个人而言，数据泄露可能导致其身份信息、财产信息等被非法利用。
对于企业而言，数据泄露可能导致商业机密泄露、客户信任危机，甚至可能面临法律制裁。
数据采集是大数据处理的第一步。
为了实现高效的数据采集，需要采用各种数据抓取、数据接口等技术手段，从各种来源收集数据。
还需要考虑数据的实时性和准确性。
对象存储技术是一种基于对象的存储架构，它将数据作为对象进行存储和管理。
对象存储系统采用分布式存储方式，具有可扩展性强、数据一致性高等优点，特别适用于非结构化数据的存储。
声明：本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成，对文中内容的准确性不作任何保证。
本文内容仅供参考，不构成相关领域的建议和依据。
二、大数据平台与架构设计（一）大数据平台概述大数据平台是指基于大数据技术，集数据存储、处理、分析和应用为一体的综合性平台。
它以高效、稳定、安全、灵活的方式处理海量数据，为用户提供数据驱动的业务决策和支持。
大数据平台的特点主要体现在以下几个方面：1、数据量大：能够处理海量数据，满足各种规模的数据处理需求。
2、数据类型多样：支持结构化、非结构化等多种数据类型。
3、处理速度快：采用高性能的数据处理技术和架构，提高数据处理速度。
大数据平台整体架构设计方案（PPT）
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，下方这份PPT材料介绍了大数据平台功能架构设计，各子模块建设方案，如架构设计、数据治理、区块链。
可视化平台等。
为什么选择这样的大数据平台架构？作者：傅一平当前BAT基本公开了其大数据平台架构，从网上也能查询到一些资料，关于大数据平台的各类技术介绍也不少，但在那个机制、那个环境、那个人才、那个薪酬体系下，对于传统企业，可借鉴的东西也是有限的。
技术最终为业务服务，没必要一定要追求先进性，各个企业应根据自己的实际情况去选择自己的技术路径。
与传统的更多从技术的角度来看待大数据平台架构的方式不同，笔者这次，更多的从业务的视角来谈谈关于大数据架构的理解，即更多的会问为什么要采用这个架构，到底能给业务带来多大价值，实践的最终结果是什么。
它不一定具有通用性，但从一定程度讲，这个架构可能比BAT的架构更适应大多数企业的情况，毕竟，大多数企业，数据没到那个份上，也不可能完全自研，商业和开源的结合可能更好一点，权当抛砖引玉。
大数据平台架构的层次划分没啥标准，以前笔者曾经做过大数据应用规划，也是非常纠结，因为应用的分类也是横纵交错，后来还是觉得体现一个“能用”原则，清晰且容易理解，能指导建设，这里将大数据平台划分为“五横一纵”。
具体见下图示例，这张图是比较经典的，也是妥协的结果，跟当前网上很多的大数据架构图都可以作一定的映射。
何谓五横，基本还是根据数据的流向自底向上划分五层，跟传统的数据仓库其实很类似，数据类的系统，概念上还是相通的，分别为数据采集层、数据处理层、数据分析层、数据访问层及应用层。
同时，大数据平台架构跟传统数据仓库有一个不同，就是同一层次，为了满足不同的场景，会采用更多的技术组件，体现百花齐放的特点，这是一个难点。
数据采集层：既包括传统的ETL离线采集、也有实时采集、互联网爬虫解析等等。
数据处理层：根据数据处理场景要求不同，可以划分为HADOOP、MPP、流处理等等。
数据分析层：主要包含了分析引擎，比如数据挖掘、机器学习、深度学习等。
数据访问层：主要是实现读写分离，将偏向应用的查询等能力与计算能力剥离，包括实时查询、多维查询、常规查询等应用场景。
大数据平台的架构大数据平台的架构是指为了支持大数据处理和分析而设计的系统结构和组件。
随着数据量的不断增长，传统的数据处理和分析方法已经无法满足对大规模数据的需求，大数据平台的架构应运而生。
下面将介绍一种常见的大数据平台架构。
1.数据采集层：数据采集层是大数据平台的第一层，用于从各种数据源（例如传感器、日志文件、数据库等）收集和捕获数据。
在这一层，常用的工具包括Flume、Kafka等，它们能够以高效方式实时采集和传输大量的数据。
2.存储层：存储层是用于存储大数据的关键组件。
在大数据平台中，通常使用分布式存储系统来存储数据。
常见的分布式存储系统包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、亚马逊的S3、谷歌的GFS等。
这些系统具有高可靠性、高吞吐量和容错性，并且能够扩展以容纳大量数据。
3.计算层：计算层是大数据平台的核心组件，用于对存储在存储层中的大量数据进行计算和分析。
在该层中，通常使用分布式计算引擎进行大规模数据处理。
常见的分布式计算引擎包括Hadoop的MapReduce、Spark等。
这些引擎可以并行处理大规模数据集，并且具有高性能和可伸缩性。
4.数据处理层：数据处理层是为了满足数据处理需求而构建的组件。
在该层中，使用数据处理框架对数据进行清洗、转换和整合。
常见的数据处理框架包括Apache Pig、Apache Hive等。
这些框架提供了丰富的数据处理和转换功能，使用户能够以更高层次的抽象和简化的方式对大数据进行处理。
5.数据应用层：数据应用层是大数据平台的最上层，用于构建各种具体的数据应用。
在该层中，可以使用各种工具和框架来开发和部署数据应用程序。
常见的工具和框架包括Apache Storm、Apache Flink等。
这些工具和框架可以帮助用户构建实时数据流应用、机器学习应用、数据可视化应用等。
6.安全管理层：安全管理层是大数据平台中不可或缺的一部分，用于确保数据的安全性和隐私性。
在该层中，可以使用各种安全工具和技术来保护数据。
大数据平台架构范文
一、引言
随着传统企业和组织的数字化转型，从事组织业务和管理决策的决策者们正在接触以及使用更多和更全面的数据。
这些数据中包含了大量的结构化数据和非结构化数据，从而需要一个支撑其处理和分析的基础架构，这就是大数据平台架构。
二、大数据平台架构的概述
大数据平台架构是一种旨在将大规模数据处理与管理集成到一个可扩展的解决方案中的架构。
这个架构可以支持组织处理和分析大规模的结构化、半结构化以及非结构化数据，从而提升业务决策和管理决策的效率和准确性。
平台架构是由几个主要构件组成的，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据可视化、模型开发以及管理控制等。
（1）数据采集
数据采集是将组织内外的各种数据源集成到一个可视的采集系统中的过程，它是数据处理和分析过程的第一步，也是关键的一步。
大数据平台架构及建设思路ppt
做出详细介绍。
一、引言
当前，由于日益复杂的业务场景，企业数据量的爆炸式增长，大数据
已成为企业生存发展的重要资源和基础。
大数据平台是以大数据服务为主
要功能的软件系统，它支撑企业信息化建设，有效实现大数据采集、存储、处理、挖掘、服务等活动。
二、大数据平台架构
1.数据收集层:该层主要负责数据的采集工作，采用抽取、转换、加
载(ETL)的技术，将数据从各类数据源中抽取、转换到数据仓库中，以便
进行后续分析处理;
2.存储层: 该层主要负责数据的持久化存储，数据存储方式有RDBMS、NoSQL存储、HDFS、Data Grid等;
3.服务层:该层有别于传统数据仓库的分析，是对批量数据进行实时
处理的一道有效的网关，用于实现应用的接入，同时又是实现传统的数据
仓库及大数据分析的桥梁。
三、大数据平台建设思路
1.认识企业数据现状：了解企业所拥有的有关数据，包括数据源、数
据格式、数据量等，以便为建设大数据平台制定适当解决方案;
2.数据收集与集成：建立企业数据仓库，集成数据源，收集数据，通
过ETL技术将数据抽取、转换、加载到数据仓库中。
92FINANCIAL COMPUTER OF CHINA业界观察INDUSTRY OBSERVATION巨杉数据库 SequoiaDB 是一家金融级数据库厂商。
自研是金融级用户对于新一代分布式数据库的最重要要求，巨杉数据库以此为宗旨，其产品历经8年，从1.0到3.2不断迭代创新，目前已经广泛应用于银行、证券、保险、电信等大型企业及政府机构的核心生产系统。
“企业级产品”的核心来自于原厂的产品能力大型企业的IT 管理是个非常复杂的过程。
在选择技术产品时，企业既要考虑产品是否符合企业风控、是否合规，更要考虑产品技术的先进性，是否兼容企业的各种系统，这些考虑统称为产品的企业级需求。
而除了上述需求，企业级产品更为核心的需求是“原厂的产品能力”，即产品能否自主掌控产品代码和产品的发展路线，以及能否提供内核开发人员级别的技术支撑。
SequoiaDB 巨杉数据库于2011年开始研发，2015年正式开源，2019年发布了SequoiaDB V3.2最新版本。
在8年的产品发展历程中，巨杉数据库坚持从零开始打造分布式数据库内核引擎，一直保持着对产品技术发展创新的主动权，是中国基础软件领域的“原创力量”。
巨杉数据库在企业级市场中磨炼多年，已经具备丰富的服务大型企业的解决方案和经验，凭借技术领先巨杉数据库引领国产化数据库新时代性、金融级稳定性、安全性以及产品市场成熟度得到了行业的高度认可，是国产化自研创新的标杆。
据了解，在“Gartner Peer Insight of DBMS”报告中，巨杉数据库以总平均分4.7（满分5分）的成绩入选，是国内唯一一家入选报告的数据库厂商。
金融级产品的标杆以银行为首的金融行业的投资占据了50%以上的企业级IT 投入，接着是政府、运营商等。
一家银行历经了几十年的法律和业务规则的演进，通常拥有上百种的业务系统。
因此业界公认，在选择技术产品的过程中，银行对于安全性和可靠性等企业级功能的要求是最为严苛的。
⼤数据平台的整体架构介绍近年来，互联⽹公司中⼤数据平台的建设和安全⼀直是热点。
笔者计划发两篇⽂章参与⼀下讨论，⼀篇架构+⼀篇安全。
本本⽂不依托于任何⼀家⼤⼚的平台架构，⽤通俗的语⾔介绍⼀下⼤数据平台的整体架构。
作者：superhuawei；来源：FreeBuf下⾯⽤两个问题开篇：什么是⼤数据平台?是将互联⽹产品和后台的⼤数据系统整合起来，将应⽤系统产⽣的数据导⼊⼤数据平台，经过计算后导出给应⽤系统使⽤。
为什么⼤数据平台在互联⽹⾏业⾮常重要?⼤数据平台将互联⽹应⽤和⼤数据产品整合起来，将实时数据和离线数据打通，使数据可以实现更⼤规模的关联计算，挖掘出数据更⼤的价值，从⽽实现数据驱动业务。
⼤数据平台使得⼤数据技术产品可以落地应⽤，实现了⾃⾝价值。
总体来说：⼤数据平台可以分为四个部分：数据采集、数据处理、数据输出和任务调度管理。
⼀、数据采集按照数据源可以分为如下4点：1. 数据库数据⽬前⽐较常⽤的数据库导⼊⼯具有Sqoop和Canal。
Sqoop 是⼀个数据库批量导⼊导出⼯具，可以将关系数据库的数据批量导⼊到 Hadoop，也可以将 Hadoop 的数据导出到关系数据库。
Sqoop 适合关系数据库数据的批量导⼊，如果想实时导⼊关系数据库的数据，可以选择Canal。
Canal是阿⾥巴巴开源的⼀个 MySQLbinlog 获取⼯具，binlog 是 MySQL 的事务⽇志，可⽤于MySQL数据库主从复制，Canal 将⾃⼰伪装成 MySQL 从库，从 MySQL 获取binlog。
2. ⽇志数据⽇志是⼤数据平台重要数据来源之⼀，应⽤程序⽇志⼀⽅⾯记录各种程序执⾏状况，⼀⽅⾯记录⽤户的操作轨迹。
Flume 是⼤数据⽇志收集常⽤的⼯具。
Flume 最早由 Cloudera 开发，后来捐赠给 Apache 基⾦会作为开源项⽬运营。
3. 前端程序埋点所谓前端埋点，是应⽤前端为了进⾏数据统计和分析采集数据。
⽤户的某些前端⾏为并不会产⽣后端请求，⽐如⽤户页⾯停留时间、⽤户浏览速度、⽤户点选⼜取消等等。
大数据平台功能架构大数据平台的功能架构包括数据中台功能架构和数据仓库功能架构。
数据中台是指将企业各个部门的数据集中管理并提供数据服务的平台，而数据仓库是指用于存储和管理大量结构化数据的系统。
下面将详细介绍这两个功能架构。
一、数据中台功能架构数据中台主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据服务四个功能模块。
1.数据采集：数据采集模块负责从各个部门的数据源中采集数据，并将其标准化和清洗。
数据采集可以通过多种方式实现，例如ETL工具、API接口、日志收集器等。
采集到的数据包括结构化数据和非结构化数据。
2. 数据存储：数据存储模块用于存储经过清洗和处理后的数据。
通常会采用分布式存储技术，例如Hadoop、HBase、Cassandra等。
这些技术可以实现大规模数据的高效存储和管理。
3.数据处理：数据处理模块负责对存储在数据中台中的数据进行分析和处理。
常用的数据处理技术包括批处理、流处理和机器学习等。
数据处理可以用于数据挖掘、预测分析、图像识别等任务。
4.数据服务：数据服务模块提供对数据的高效访问和查询。
通过提供API接口和查询语言，可以使不同部门和系统能够方便地访问和使用中台的数据资源。
此外，数据服务还可以提供数据共享和数据协同功能，帮助企业实现数据的整合和共享。
数据仓库主要包括数据抽取、数据转换、数据加载和数据查询四个功能模块。
1.数据抽取：数据抽取模块负责从各个业务系统中将数据抽取到数据仓库中。
抽取的数据可以是全量数据或增量数据，也可以根据需求进行筛选和过滤。
数据抽取可以通过ETL工具、数据库连接器等方式实现。
2.数据转换：数据转换模块对抽取的数据进行清洗、整合和转换。
清洗可以包括去除重复数据、填补缺失值、修复错误数据等操作；整合可以将来自不同数据源的数据进行统一格式化；转换可以将数据从一种结构转换为另一种结构，例如将数据从关系型数据库转换为多维模型。
3.数据加载：数据加载模块将经过转换的数据加载到数据仓库中。
大数据处理平台的架构设计与优化策略随着信息时代的到来，大数据已经成为企业和组织处理的关键资源。
为了更好地处理和分析海量数据，大数据处理平台成为必要的工具。
本文将介绍大数据处理平台的架构设计与优化策略，以提高数据处理的效率和可扩展性。
一、架构设计1. 数据采集与存储层大数据处理平台的第一步是采集和存储数据。
可以采用多种方式来收集数据，如批量采集、实时采集和增量采集。
采集的数据需要存储在可扩展的存储系统中，如分布式文件系统或对象存储系统，以方便后续的数据分析和处理。
2. 数据处理层数据处理层是大数据平台中最关键的一层。
常用的数据处理技术包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据分析等。
为了提高处理效率，可以采用并行计算的方式，将数据切分成小块，并通过分布式计算框架进行并行处理。
3. 数据存储与查询层处理后的数据需要存储在数据仓库或数据湖中，以方便后续的查询和分析。
数据存储与查询层需要支持高可用性和高性能的访问，并提供灵活的查询接口。
常用的技术包括关系型数据库、NoSQL数据库和搜索引擎等。
4. 数据可视化与应用层数据可视化是将数据转化为可视化图表或报表的过程。
大数据处理平台需要提供可视化的工具和接口，以方便用户对数据进行探索和分析。
此外，可以通过接口或开发应用程序，将数据处理的结果集成到其他的业务系统中，实现数据驱动的应用。
二、优化策略1. 数据分区与负载均衡为了提高数据处理的效率，可以将数据划分为多个分区，并将分区存储在不同的节点上。
这样可以提高并行计算的效率，并减少数据之间的传输。
同时，需要采用负载均衡策略，确保每个节点的负载均衡，避免出现性能瓶颈。
2. 数据压缩与索引大数据处理平台需要处理海量的数据，数据存储和传输成本较高。
因此，可以采用数据压缩的方式来减少存储和传输的开销。
同时，可以通过建立索引来加速数据的查询和访问。
索引可以通过使用哈希或树状结构来组织数据，以实现快速的数据定位和访问。
3. 高可用性与容错性由于大数据处理平台处理的数据量庞大，容易出现故障。
【SequoiaDB】4巨杉数据库SequoiaDB整体架构1 整体架构Sequoia DB巨杉数据库作为分布式数据库，由数据库存储引擎与数据库实例两大模块组成。
其中，数据库存储引擎模块是数据存储的核心，负责提供整个数据库的读写服务、数据的高可用与容灾、ACID与发你不是事务等全部核心数据服务能力。
数据库实例模块则作为协议与语法的适配层，用户可根据需要创建包括MySQL、PostgreSQL与Spark SQL在内的结构化数据实例；支持JSON语法的MongoDB实例；以及完全兼容S3与Posix文件系统的对象存储实例。
2 数据库实例Sequoia DB巨杉数据库支持多种类型的数据库实例。
至当前版本为止，Sequoia DB巨杉数据库支持6中不同的实例类型。
实例类型实例分类描述MySQL 结构化数据适用于纯联机交易场景，与MySQL保持100%兼容PostgreSQL 结构化数据适用于联机交易场景与中小量数据的分析类场景，与PostgreSQL基本保持兼容SparkSQL 结构化数据适用于海量数据的统计分析类场景，与Spark SQL保持100%兼容JSON API 半结构化数据适用于基于JSON数据类型的联机业务场景，与MongoDB保持部分兼容S3对象存储非结构适用于对象存储类的联机业务与归档类场景，与S3保化数据持100%兼容Posix文件系统非结构话数据适用于使用传统文件系统向分布式环境迁移的业务场景，与标准Ext3/XFS等基本保持兼容3 数据库存储引擎Sequoia DB巨杉数据库存储引擎采用分布式架构，集群中的每个节点为一个独立进程，节点之间采用TCP/IP协议进行通讯。
同一个操作系统可以部署多个节点，节点之间采用不同的端口进行区分。
Sequoia DB巨杉数据库的节点分为三种不同的角色：协调节点、编目节点与数据节点。
3.1 协调节点协调节点不存储任何用户数据，作为外部访问的接入与请求分发节点，协调节点将用户请求分发至相应的数据节点，最终合并数据节点的结果应答对外进行响应。
大数据平台的架构设计与优化随着科技的发展和互联网的普及，数据量呈指数级增长，大数据已成为各个行业中必不可少的一部分。
大数据平台的架构设计和优化，对于高效地处理海量数据、提高数据分析效果至关重要。
本文将探讨大数据平台的架构设计与优化方面的重要内容。
一、架构设计大数据平台的架构设计应注重以下几个方面：1. 数据采集与存储数据采集是大数据平台的第一步，需要考虑到数据的来源、格式和传输方式。
常见的数据来源包括网络日志、传感器、社交媒体等，每种数据都有不同的格式和传输方式。
在设计架构时，需要选择合适的数据采集工具和协议，确保数据能够高效地传输到存储介质。
在数据存储方面，需考虑到数据的规模和性能要求。
常见的数据存储介质有分布式文件系统和分布式数据库。
对于海量数据的存储，可采用分布式文件系统如Hadoop HDFS，而对于需求更高的实时性能，可选用分布式数据库如Apache Cassandra或MongoDB。
2. 数据处理与计算大数据平台的关键在于对海量数据的处理和计算能力。
常见的数据处理方式有批处理和实时处理两种。
对于批处理，可采用Apache Hadoop中的MapReduce模型，将数据分片处理并在集群中进行分布式计算。
对于实时处理，可使用Apache Storm或Spark Streaming等框架，能够实时处理数据流并产生实时结果。
此外，还需要考虑数据处理过程中的并行度和容错性。
并行度可以通过增加计算节点和分布式算法来实现，提升处理效率和性能。
容错性方面，可采用数据冗余和备份机制来应对节点故障和数据丢失等风险。
3. 数据分析与挖掘大数据平台的核心目标之一是从数据中挖掘有价值的信息和模式。
数据分析和挖掘需要使用合适的工具和算法，并根据具体需求进行定制化开发。
在数据分析方面，可采用常用的机器学习算法和统计模型来进行数据挖掘。
例如，可以使用K-means算法进行聚类分析，使用决策树和随机森林进行分类预测，使用关联规则算法进行关联分析等。
大数据平台架构-巨衫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。
1.1.3.1传统数据库与大数据库的差异（丰富一下内容，说明应该选择大数据平台）传统的关系型数据库，只能存储结构化数据，在当前互联网快速发展的时代，僵硬的数据模型已经无法适应快速开发、快速迭代的互联网思维。
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。
1.1.3.1传统数据库与大数据库的差异（丰富一下容，说明应该选择大数据平台）传统的关系型数据库，只能存储结构化数据，在当前互联网快速发展的时代，僵硬的数据模型已经无法适应快速开发、快速迭代的互联网思维。
同时，越来越广阔的移动无线网络覆盖，不断提升的上网体验，人们的生活已经与网络连接起来，现在人们在互联网产生的数据，比较过去正在以几何倍数增长。
1.1.3.2巨杉的产品框架（）巨杉的简要介绍。
产品框架下的组件的简要介绍，说明由哪些东西组成，实现哪些功能。
1.1.3.3产品比较？（与类似产品的竞争优势？）SequoiaDB作为一款拥有完全自主知识产权的文档型分布式数据库，天生具备高性能、高可用的特性。
SequoiaDB采用分片技术为数据库提供横向扩展机制，这个分片过程对应用程序来说是透明的。
分片分配数据跨越多个物理分区，每个分区也即分片。
分片是为了替SequoiaDB 部署解决单台服务器硬件资源受限问题，如存或者磁盘 I/O 瓶颈，不会增加应用程序复杂性。
SequoiaDB相比其他数据库的独有功能如下：1.1.3.4巨杉的特点？（）SequoiaDB不仅在性能上领先业界其他的非关系型数据库，对比其他数据库，SequoiaDB提供了非常多的独有功能：1)灵活的数据类型SequoiaDB采用文档类型数据模型（对象存储），将程序中的对象以原生的方式保存在数据库中，并且可以对其中而已属性或子对象进行检索匹配，可以大幅度弱化复杂的关系模型，加快应用的开发速度，并减少系统的运维成本。
灵活的数据类型2)统一管理结构化数据和海量小文件在过去，企业构建一个容管理系统，基本是一个关系型数据库+存储这样的组合。
这种构建方法，在过去数据量不大，并发数不高的情况下，系统还能运行得比较平稳。
但是随着时间的推移，需要接入该系统的业务会越来越多，需要管理的文件和信息量都开始开始激增，并且随着查询的并发量增加，这时候，按照传统方法构建的系统，性能、扩容能力都无法满足需求。
SequoiaDB是一款以BSON数据类型作为底层存储格式的文档型数据库。
BSON格式本身是一种弱Schema的数据类型，一条BSON记录里面，可以包含各种类型的数据，如整型、字符型、浮点型和二进制类型的数据。
用户可以利用BSON这种特性，将像图片，音频这种小文件以二进制类型放到一个BSON记录里面，同时将对文件的描述信息也存储在同一个BSON记录上，形成一条完整的信息存储在SequoiaDB中。
结构化数据与非结构化数据存储在同一条记录上这种利用BSON特性的存储方法，可以有效避免由于数据需要存储在两个地方（数据库+存储），中间需要处理复杂的事务逻辑，并且从根本上避免了信息孤岛产生的可能。
非结构化数据与结构化数据整合在一起，形成一条完整的记录存储。
3)双存储引擎，简化系统架构SequoiaDB数据库支持BSON结构存储和块数据存储。
当用户需要存储一些结构化数据时，可以选择使用BSON结构将数据存储在SequoiaDB中。
当用户需要将大文件（超过16M）存储在SequoiaDB中时，可以选择块存储模式，将文件存储在数据库中。
如果用户需要构建一个既需要存储结构化信息，有需要管理大量大文件的系统时，SequoiaDB双存储引擎这个特性，能帮助用户快速搭建一个高性能、高可用的系统，并且整个系统组件简单—只有SequoiaDB数据库，不再需要额外购买昂贵的存储设备，节省企业的开发和运维成本。
图8：SequoiaDB双存储引擎4)统一数据视图，实现冷、热数据物理分离在大数据应用系统中，虽然存储了大量的历史数据，但是用户在使用数据的规律上，总会有一些数据是使用得比较频繁的（例如在银行中，近期三个月的数据位热数据），有一部分数据有价值，但是查询的频率不高，对于查询的性能也没有热数据那么严格（通常检索热数据，需要在50毫秒返回结果，检索冷数据，允许在10秒），这种数据我们就称为冷数据。
SequoiaDB专门为历史数据归档、检索提供一种全新的存储机制，使得热数据与冷数据实现物理分离（例如热数据使用较好的存储硬件SSD，冷数据存储在廉价的磁盘上），但是冷、热数据均统一在一个数据视图上，用户只要像操作一个普通的数据表那样，进行数据检索、分析。
冷、热数据分离5)SequoiaDB支持读写分离，用户可以针对一份数据完成更多的业务处理SequoiaDB通过多副本数据备份，实现数据安全，同时，利用数据的多副本，用户可以在指定多个业务同时访问不同的数据节点，实现一份数据，多种用途的目的，大大提升了数据的使用率。
图10：SequoiaDB读写分离6)深度整合大数据体系的各个组件SequoiaDB不仅通过了全球最大的Hadoop发行商Cloudera的官方认证（全球只有四家NoSQL数据库获得），还获得了DataBricks的官方认证，同时，SequoiaDB也是国三家经过DataBricks授权，拥有发行Spark权利的厂商之一。
SequoiaDB的企业版本，除了为客户提供一个高性能的分布式文档型数据库外，还集成了Hadoop的HDFS、MapReduce，基于存计算的分布式计算框架Spark，SequoiaDB还向客户提供完善的SQL解决方案，像Hive、SQL Engine和Spark SQL，用户可以根据不同的场景，选择不同的组件快速构建属于自己的大数据平台。
从下图可以看到，用户可以基于SequoiaDB作为底层数据库，在应用开发上，根据不同的场景，例如海量数据分析，用户可以选择MapReduce、Hive、Spark RDD 或者Spark SQL来完成；如果是做数据实时检索类型的业务，用户可以选择使用SQL Engine或者SequoiaDB提供的API来进行实时数据检索。
SequoiaDB深度整合大数据体系各个组件SequoiaDB企业版架构图7)完善的运维、监控工具SequoiaDB作为一家企业级数据库厂商，除了为用户提供高性能的数据库服务外，还为用户提供完善的运维工具。
例如在命令行工具上，SequoiaDB为用户提供sdbtop工具，方便用户实时追踪集群运行状况，还有sdb日志追踪工具，多级别日志选择等都为企业后续的运维减轻压力。
另外，SequoiaDB还为用户提供一套WEB管理工具，用户可以通过页面部署、管理SequoiaDB集群，并且WEB控制台还将实时监控的数据用形象的图表展示给用户。
企业后续对SequoiaDB集群的运维工作量大大减少。
SequoiaDB WEB管理界面8)SequoiaDB支持在线扩容，系统扩容升级快速简单SequoiaDB支持在线扩容，系统扩容升级快速简单SequoiaDB作为一款分布式文档型数据库，在数据库架构设计之初就已经将方便快捷扩容作为设计标准，用户在系统性能不足时，通过快速扩展集群，提升系统整体性能。
SequoiaDB在线扩容图1.1.3.5本地化服务？（国产；本地企业；服务和维护能力）1.1.4数据接口（这里的容，与“数据采集”是啥关系？）（下面的容，是数据采集的工具吗？）SequoiaDB作为分布式数据库，能采集的大量数据进行分布式存储，并与众多数据处理工具进行对接。
以下为推荐的数据处理工具。
（）工具作用kafka 分布式消息系统，它可以实现水平扩展和高吞吐量flume Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统Kestrel 开源的消息中间件，高性能，小巧，持久存储及可靠获取Kettle(ETL) 实现数据的交换，即数据的ETL操作kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的中的所有动作流数据。
这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。
对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要时处理的限制，这是一个可行的解决方案。
kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群机来提供实时的消费。
Flume最早是Cloudera提供的日志收集系统，目前是Apache下的一个孵化项目，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。
Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力 Flume提供了从console（控制台）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIX tail）、syslog（syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式），exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。
Kestrel是twitter的开发团队用scala语言写的开源消息中间件，可以将消息持久存储到磁盘上，也可以将消息存储于存中，但是不论保存磁盘还是存中都可以设置消息存储的超期时间长短。
其具备了以下特点：快速、小巧、持久性、可靠性。
