大数据分析平台技术需求概述

大数据分析平台技术要求 本文档对大数据分析平台技术要求进行了详细的阐述，涵盖了基础平台、元数据管理平台、数据交换平台等方面的技术需求。 **基础平台** 大数据分析平台的基础平台包括元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对XX数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 **元数据管理平台** 元数据管理平台是大数据分析平台的核心组件之一。其主要功能是制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 元数据管理平台的具体实施内容包括： * 根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的历史变化。 * 支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管理实行权限控制。 * 通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括基础数据管理、ETL、数据仓库等。 * 元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 **数据交换平台** 数据交换平台是大数据分析平台的另一个核心组件。其主要功能是实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 数据交换平台的具体要求包括： * 支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库、文件格式等。 * 支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 * 支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执行、人工执行、结果反馈、异常监控。 * 支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； * 支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合，分析报表到业务系统的血缘分析关系； * 具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义脚本和函数等具备可扩展性。 大数据分析平台技术要求涵盖了基础平台、元数据管理平台、数据交换平台等方面的技术需求，旨在实现大数据分析平台的服务化、构件化、定制化管理，满足业务需求的多样化和复杂化。