大数据平台-基础平台产品

一体化数据管理平台DATRIX产品介绍因“虚”而实，数据管理创新需求篇IDC数字宇宙研究《从混沌中提取价值》指出，全球的数据量每18个月就要翻一番，目前每年产生的数据量已经高达40EB（1EB=10000PB），未来十年全球的大数据将增加50倍。

数据飞速的甚至是爆炸式的增长方式，每个信息用户都深有体会，从上世纪早期数据容量大多以MB为单位，到上世纪末过渡到以GB为单位，再到当前TB已是标准单位，甚至PB级别的数据量在很多系统中也不再是一个偶然现象，种种迹象表明，大数据的时代已真正到来。

大数据这个词汇越来越多地被提及，从大数据的定义来说，大数据具备三个V的显著特性：1、Volume：数据量巨大，起码是TB级别以上的数据量才称之为大数据，对于大数据来说，数据量的巨大导致访问、处理、传输各个方面开销显著增加，也就有必要使用更好的处理方式来应对。

2、Variety：数据类型繁多，结构化数据、非结构化数据和半结构化数据各自均包含多种数据类型。

结构化数据中主要为数据库数据（ORACLE、DB2、SQL等）；非结构化数据类型更为丰富（办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、视频、音频等）；半结构化数据是一种新型的定义方式，相对于结构化数据的先有结构再有数据，半结构化数据则是先有数据再有结构。

多种数据类型并存导致整个数据处理难度加大，无法用统一的手段来解决全数据问题。

3、Velocity：数据增长非常快速，这种增长速度之前是难以想象的，随着更多的业务发展（社交媒体、云计算、物联网等），各种先进数据格式的出现（高清、3D、富媒体等），导致了数据是爆炸式的增长速度。

这种爆炸式的数据增长主要是由数据的属性所多样化带来的，数据首先具备时间属性，历史数据、当前数据和未来数据均需要保持和考虑，需要保留多个历史副本；其次数据具备多格式的特性，一份数据会因应用系统的不同而带来不同格式的访问需求；最后数据还要有多位置的属性，在个人、家庭、单位及云环境下会有多个副本，用于多个场景。

对阿里云大数据的理解
阿里云大数据是一款由阿里云开发的大数据计算、存储、开发和数据应用类的基础产品。

它涵盖了大数据计算服务 MaxCompute、数据工场 DataWorks、数据可视化工具 QuickBI、机器学习平台 PAI 等多个产品和服务，旨在帮助用户快速构建、部署和管理大数据处理和分析应用，提高数据处理效率和质量，降低数据处理成本。

阿里云大数据的优势在于它提供的产品和服务非常全面，涵盖了大数据计算、存储、开发和数据应用等多个方面，能够满足不同用户的需求。

此外，阿里云大数据还支持多种编程语言和开发框架，包括 Java、Python、Scala、Go 等，用户可以根据自己的需求选择最适合自己的开发工具。

阿里云大数据的另一个重要特点是其强大的数据分析和挖掘能力。

它支持多种数据分析和挖掘算法，包括聚类、分类、关联规则挖掘、文本挖掘等，用户可以通过这些算法对自己手中的数据进行分析和挖掘，从而发现数据中隐藏的规律和趋势。

总的来说，阿里云大数据是一款功能强大、全面、易用的大数据计算和存储产品，能够帮助用户快速构建和部署大数据处理和分析应用，提高数据处理效率和质量，降低数据处理成本，是大数据处理和分析的理想选择。

一份全面的企业数据产品选型对比（含数仓、报表、BI、中台、数据治理）编辑导语：在如今这个数据化时代，数据对于个人和企业来说，其重要性都不可小觑。

因此，有不少企业强化了数据工作，加强企业数据建设。

接下来，本文作者整理了一份超全面的企业数据产品的选型对比，希望对大家有所帮助。

前言：这个从上至下都在强调数字化转型的时代，越来越多公司重视数据，也越来越多的企业有数据建设的需求。

企业无论做任何数据工作，必然要有一定的信息化基础，也要有数据化建设的基础，少不了数据平台、数据应用工具，数据管理工具等。

关于企业数据建设这块，本人从事了近7年，从技术到项目管理，做过乙方也做过甲方，也有多年和各乙方厂商打交道的经验，遂来分享选型“内幕”。

涉及到的产品有：数仓、大数据平台、报表、BI、数据中台、数据治理等。

数据仓库算是一个解决方案，视企业需求有不同架构（传统数仓、数据集市、大数据平台等），架构下有很多分层和组件，比起工具更需要架构师能力，具体原理就不讲了。

关于数仓的选型主要涉及：数据存储方案、ETL、还有前端应用。

底层的数据仓库服务器通常是一个关系数据库系统，常用的方案有Oracle、db2、还有greenplum、teredata等数据仓库专业解决方案。

传统的关系型数据库有：oracle、mysql、DB2。

大规模并行处理数据库：Vertica、Teradata(商业)、Greenplum (开源)。

Teradata老江湖了，银行业使用较多，但成本也是真的贵，目前我们做项目较多的是用Greenplum，算是业界最快和最高性价比的高端数据仓库解决方案，Greenplum是基于PostgreSQL的，于2022年开源。

我知道的国内四大行有3家在用，5大物流公司有4家在用，不少公司在从Teradata迁移到GP。

大数据平台主流的是：Hadoop+Hive。

这套方案有多通用不用多说了，后面说到的大数据平台厂商也大多基于这个来设计平台产品。

数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析一、概况层出不穷的新技术、新概念、新应用往往会对初学者造成很大的困扰，有时候很难理清楚它们之间的区别与联系。

本文将以数据研发相关领域为例，对比分析我们工作中高频出现的几个名词，主要包括以下几个方面：•数据▪什么是大数据▪数据分析与数据挖掘的区别是什么•数据库▪什么是数据库▪数据库中的分布式事务理论•数据仓库▪什么是数据仓库▪什么是数据集市▪数据库与数据仓库的区别是什么•大数据平台▪什么是大数据平台▪什么是大数据开发平台•数据中台▪什么是数据中台▪数据仓库与数据中台的区别与联系•数据湖▪什么是数据湖▪数据仓库与数据湖有什么区别与联系希望本文对你有所帮助，烦请读者诸君分享、点赞、转发。

二、数据什么是大数据？麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

我们再往深处思考一下，为什么会有大数据(大数据技术)？其实大数据就是在这个数据爆炸增长的时代，业务需求增长促进技术迭代，技术满足需求后又形成闭环促进业务持续增长，从而形成一个闭环。

数据分析与数据挖掘的区别是什么？数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析。

广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘。

我们在工作中经常常说的数据分析指的是狭义的数据分析。

三、数据库据库什么是数据库？数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。

是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

一般而言，我们所说的数据库指的是数据库管理系统，并不单指一个数据库实例。

根据数据存储的方式不同，可以将数据库分为三类：分别为行存储、列存储、行列混合存储，其中行存储的数据库代表产品有Oracle、MySQL、PostgresSQL等；列存储的数据代表产品有Greenplum、HBASE、Teradata等；行列混合存储的数据库代表产品有TiDB，ADB for Mysql等。

基础平台运营方案一、前言平台运营是指对特定平台进行规划、执行和控制，以实现平台的可持续运营和发展。

基础平台是指为其他应用或服务提供支持和基础设施的平台，如云计算平台、物联网平台、大数据平台等。

对于基础平台运营来说，其目标是提供稳定可靠的服务，满足用户需求，实现成本控制和效率提升。

本文将对基础平台运营方案进行详细讨论，包括平台规划、运营管理、安全保障等内容，以帮助平台运营团队更好地组织和管理基础平台。

二、平台规划1. 定位和目标首先需要明确基础平台的定位和目标。

基础平台的建设是为了支持其他应用或服务的运行，因此其定位应该是高可用、高性能、高可扩展性的平台。

同时，需要根据市场需求和技术趋势，明确基础平台的发展目标，如提供更多的云服务种类、提升数据处理能力等。

2. 架构设计基础平台的架构设计是一个非常重要的环节。

它需要综合考虑硬件、软件、网络、存储等方面的因素，设计出满足性能和可靠性要求的平台架构。

此外，考虑到未来的扩展性需求，还需要在架构设计阶段就考虑好平台的可扩展性和灵活性。

3. 服务规划在基础平台服务规划方面，需要明确不同服务的功能、性能、接口等方面的要求。

同时，还需要根据用户需求和市场需求，规划出未来可能需要增加的新服务类型，并为其设计相应的支持和配套措施。

4. 成本控制基础平台的成本控制是一个长期的工作，需要在规划阶段就考虑好成本的来源和去向，以及成本控制的策略和手段。

同时，需要制定出合理的定价策略，以保证平台的可持续发展。

三、运营管理1. 组织架构基础平台运营需要有一个合理的组织架构，包括运维团队、技术支持团队、产品规划团队等。

这些团队需要有清晰的职责分工和合作机制，以确保平台的正常运行和持续改进。

2. 运维管理基础平台的运维管理是平台运营工作中最核心的一个环节。

这包括对硬件设施、软件系统、网络设备等方面的日常维护和监控，以保证平台的稳定运行。

运维团队需要制定出相应的运维策略和规范，建立好监控和故障处理体系。

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。