大数据平台建设与应用：云结合与技术突破

大数据平台建设和应用方案共24页的PPT详细探讨了大数据领域的重要性和实际应用。首先，章节标题"大数据行业现状和分析"概述了当前大数据的行业背景，包括经济发展的驱动力，如共享经济和数字化时代的经济关系变革（如互联网、以太网的发展以及个人计算机的普及）。这部分还提到了IT技术的新阶段，如工业4.0和中国制造2025，强调了工业互联网和机器智能化在大数据技术中的角色。 接下来，讲解了大数据处理的核心关键技术，如MapReduce的分而治之策略，迭代方法，以及内存计算和数据重用的重要性。这些技术使得实时数据处理和批处理视图成为可能，提供了一种通用的Lambda框架来快速处理和分析大规模数据。云和大数据的结合使得平台能够实现弹性扩展，降低了入门门槛，使得大部分大数据处理可以通过无需编程的方式进行。 大数据平台的设计理念强调易用性，比如通过云服务提供便捷的数据处理能力，类似于使用自来水。同时，它融合了数据仓库技术，兼容现有数据环境，利用BI人才和技术储备，保证存储效率和性能。此外，平台追求运维效率，能快速定位和解决问题，确保ROI。 "二八理论"进一步强调了大数据处理中的自动化倾向，80%的处理可以通过现成工具完成，而剩下20%的专业需求则需要定制化开发。研发目标是使各业务部门（BU）轻松使用大数据，通过类似电子表格的工具嵌入业务流程，同时保持与开源社区的紧密联系，保持技术的领先优势。 另一个关键部分是Olympia+平台，作为企业级的整体解决方案，它涵盖了大数据的采集、存储、处理和展示，优化了存储方案，例如使用Hadoop/Spark，同时注重分类处理、高效压缩、内存与存储的协同运算，以提升性能。该平台还注重兼容性和扩展性，能够处理时序数据、非结构化数据，并支持相关的机器学习分析。 这份报告深入剖析了大数据平台的构建策略，从技术原理到应用实践，展示了如何利用云服务、高效存储和智能处理来满足不同场景的需求，同时强调了在研发和运维上的高效性、开放性和扩展性，以应对不断增长的物联网大数据挑战。