构建通用大数据平台:规划、存储与应用详解
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更新于2024-09-08
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本文档主要探讨了通用大数据平台规划的关键要素与解决方案,涵盖了从数据存储到高级分析的全过程。首先,强调了在大数据平台中,数据存储是基础,包括了使用HDFS(Hadoop分布式文件系统)和HBase等分布式数据库来处理海量数据。Hive和Pig作为SQL查询工具,用于管理和操作这些数据。
数据获取部分,文档提到了多种内外部数据源的利用,如行业数据(如万德数据、路透数据等)、直销数据、投资数据和TA数据,以及电商数据,这些都是构建大数据平台的重要组成部分。流数据处理分析过程则涉及到实时数据处理框架,如Storm和Spark Streaming,以及IBM Streaming,用于处理实时和事件驱动的数据。
数据管理方面,平台包括元数据管理、生命周期管理和数据质量管理,确保数据的一致性和准确性。通过元数据管理,可以有效跟踪数据的来源、状态和变更历史;生命周期管理关注数据从产生、使用到过期的整个流程;而数据质量管理则确保数据质量符合业务需求。
分析能力的提升体现在管理分析Portal和分析平台上,提供可视化数据探索工具,如Tableau,以及数据分析工具如MapReduce、Spark等。此外,还提到ETL(提取、转换、加载)工具,如Flume、Sqoop和HDFS/HBase API,用于数据清洗、整合和加载至平台。
数据交换和集成方面,文档列举了Cognos、BIEE、I2等商业智能工具,以及数据挖掘工具如SPSS/SAS、R和机器学习库如Mahout和Phyon,帮助进行深入的数据分析。数据共享平台也是关键,支持不同用户访问区域的划分,如原始数据区、一致数据区和用户访问区,确保数据权限的合理分配。
最后,文档展示了目标架构的物理平台分类,包括基础平台、管理平台和分析平台,这些层次结构旨在构建一个自助的数据服务能力,使企业能够落地数据资产、创建一致的用数环境,并通过灵活的对外服务提供洞察。
这份规划文档全面地探讨了如何设计、搭建和运营一个高效、安全的大数据平台,以满足各种业务场景的需求,包括金融领域的风险管理和绩效分析。通过这个平台,企业能够更有效地利用数据驱动决策,优化业务流程。
2018-04-24 上传
2018-05-16 上传
2021-10-14 上传
2020-01-19 上传
2021-10-14 上传
2022-12-24 上传
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2022-01-02 上传
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