构建通用大数据平台：规划、存储与应用详解

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。