大数据平台技术框架选型资料
大数据平台框架选型分析
一、需求
城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。
二、平台产品业务流程
三、选型思路
必要技术组件服务：
ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管
四、选型要求
1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持
2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高
3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发
4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务
5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等
五、选型需要考虑
简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。
广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？
特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。所以请查证你是否真正需要一个非常重量级的解决方案。是否你真的需要它的所有特性？
陷阱：请注意某些陷阱。某些大数据套件采用数据驱动的付费方式（“数据税”），也就是说，你得为自己处理的每个数据行付费。因为我们是在谈论大数据，所以这会变得非常昂贵。并不是所有的大数据套件都会生成本地Apache Hadoop代码，通常要在每个Hadoop 集群的服务器上安装一个私有引擎，而这样就会解除对于软件提供商的独立性。还要考虑你使用大数据套件真正想做的事情。某些解决方案仅支持将Hadoop用于ETL来填充数据至数据仓库，而其他一些解决方案还提供了诸如后处理、转换或Hadoop集群上的大数据分析。ETL仅是Apache Hadoop和其生态系统的一种使用情形。
六、方案分析
自建套件hortonworks国内类exadoop TDW+fineBI 成本100%开源
培训服务3k/人
授权支持100K
性能单集群最大规
模达到5600
台，处理数据
量可达百P级功能按需整合HDFS和YARN数据管理
从各种引擎访问数据
根据策略加载和管理数据
身份验证、授权和数据保护
大规模配置、管理、监控和
运营Hadoop 群集
与您的数据分析工具集成
跨平台配置部署
易操作性安装复杂，操作需要
专业培训。
图形设计界面，参数配置，
易上手。
应用
成熟
度
国外大客户较多
文档/社区支持文档较多，社区一
般，相关专业培训较
多。
官方社区比较活跃（英文）
中文社区有1个文档较少，
多为英文文档
文档较少，无
商用服务，无
任何技术支持
扩展
性
开源开放开源开放开源开放
移植性支持多操作系统支持多操作系统支持多操作系
统
支持多操作系
统
监控监控功能强大Armbri元无
优势1、跟随产品阶段逐
步完善整合自定义
套件
2、自选流行组件，
资料丰富1、开源强大支持的开源套
件
2、配套商业服务支持
1、国产套件
2、交流支持方
便
3、商业服务较
灵活
1、开源中文支
持
2、基于大数据
处理核心，灵
活组合其它组
件来适应不同
产品阶段及项
目
劣势整合周期不可控商业成本较高依赖于打包服
务公司的支持半定制套件，预学现用
七、相关资料
https://prestodb.io/
https://www.sodocs.net/doc/612322295.html,/group/topic/233669/ HDP (hortonworks)
A Complete Enterprise Hadoop Data Platform
开源工具汇总整理
类别名称备注
查询引擎Phoenix
Salesforce公司出品，Apache HBase之上的一个SQL中间层，完全使
用Java编写
Stinger
原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG
计算框架
Presto Facebook开源
Shark Spark上的SQL执行引擎
Pig 基于Hadoop MapReduce的脚本语言
Cloudera Impala参照Google Dremel实现，能运行在HDFS或HBase上，使用C++开发Apache Drill参照Google Dremel实现
Apache Tajo 一个运行在YARN上支持SQL的分布式数据仓库
Hive 基于Hadoop MapReduce的SQL查询引擎
流式计算Facebook Puma 实时数据流分析
Twitter Rainbird 分布式实时统计系统，如网站的点击统计
Yahoo S4
Java开发的一个通用的、分布式的、可扩展的、分区容错的、可插拔的
无主架构的流式系统
Twitter Storm使用Java和Clojure实现
迭代计算Apache Hama
建立在Hadoop上基于BSP（Bulk Synchronous Parallel）的计算框架，
模仿了Google的Pregel。
Apache Giraph
建立在Hadoop上的可伸缩的分布式迭代图处理系统，灵感来自BSP（bulk
synchronous parallel）和Google的Pregel
HaLoop 迭代的MapReduce
Twister 迭代的MapReduce
离线计算Hadoop MapReduce经典的大数据批处理系统
Berkeley Spark
使用Scala语言实现，和MapReduce有较大的竞争关系，性能强于
MapReduce
DataTorrent
基于Hadoop2.X构建的实时流式处理和分析平台，每秒可以处理超过10
亿个实时事件
键值存储LevelDB Google开源的高效KV编程库，注意它只是个库
RocksDB
Facebook开源的，基于Google的LevelDB，但提高了扩展性可以运行
在多核处理器上
HyperDex
下一代KV存储系统，支持strings、integers、floats、lists、maps
和sets等丰富的数据类型
TokyoCabinet
日本人Mikio Hirabayashi（平林干雄）开发的一款DBM数据库，注意
它只是个库（大名鼎鼎的DBM数据库qdbm就是Mikio Hirabayashi开
发的）,读写非常快
Voldemort
一个分布式键值存储系统，是Amazon Dynamo的一个开源克隆，LinkedIn
开源
Amazon Dynamo 亚马逊的KV模式的存储平台，无主架构
Tair
淘宝出品的高性能、分布式、可扩展、高可靠的KV结构存储系统，专
为小文件优化，并提供简单易用的接口（类似Map），Tair支持Java
和C版本的客户端
Apache Accumulo
一个可靠的、可伸缩的、高性能的排序分布式的KV存储系统，参照Google
Bigtable而设计，建立在Hadoop、Thrift和Zookeeper之上。
Redis
使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、
单机版KV数据库。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware
主持
OceanBase
支持海量数据的高性能分布式数据库系统，实现了数千亿条记录、数百
TB数据上的跨行跨表事务
Amazon SimpleDB 一个可大规模伸缩、用 Erlang 编写的高可用数据存储
Vertica 惠普2011收购Vertica，Vertica是传统的关系型数据库，基于列存储，同时支持MPP，使用标准的SQL查询,可以和Hadoop/MapReduce进行集成
Cassandra Hadoop成员，Facebook于2008将Cassandra开源，基于O(1)DHT的完全P2P架构
HyperTable 搜索引擎公司Zvents针对Bigtable的C++开源实现
FoundationDB 支持ACID事务处理的NoSQL数据库，提供非常好的性能、数据一致性和操作弹性
HBase Bigtable在Hadoop中的实现，最初是Powerset公司为了处理自然语言搜索产生的海量数据而开展的项目
文件存储CouchDB 面向文档的数据存储
MongoDB 文档数据库
Tachyon
加州大学伯克利分校的AMPLab基于Hadoop的核心组件开发出一个更快
的版本Tachyon，它从底层重构了Hadoop平台。
KFS GFS的C++开源版本
HDFS GFS在Hadoop中的实现
资源管理Twitter Mesos Google Borg的翻版Hadoop Yarn类似于Mesos
日志收集系统Facebook Scribe
Facebook开源的日志收集系统，能够从各种日志源上收集日志，存储到
一个中央存储系统（可以是NFS，分布式文件系统等）上，以便于进行
集中统计分析处理，常与Hadoop结合使用，Scribe用于向HDFS中Push
日志
Cloudera Flume Cloudera提供的日志收集系统，支持对日志的实时性收集
logstash
日志管理、分析和传输工具，可配合kibana、ElasticSearch组建成日
志查询系统
kibana 为日志提供友好的Web查询页面
消息系统StormMQ
ZeroMQ 很底层的高性能网络库
RabbitMQ 在AMQP基础上完整的，可复用的企业消息系统
Apache ActiveMQ 能力强劲的开源消息总线
Jafka
开源的、高性能的、跨语言分布式消息系统，最早是由Apache孵化的
Kafka（由LinkedIn捐助给Apache）克隆而来
Apache Kafka
Linkedin于2010年12月份开源的分布式消息系统，它主要用于处理活
跃的流式数据，由Scala写成
分布式服务ZooKeeper 分布式锁服务，PoxOS算法的实现，对应Google的Chubby
RPC Apache Avro Hadoop中的RPC
Facebook Thrift RPC，支持C++/Java/PHP等众多语言
集群管理Nagios 监视系统运行状态和网络信息的监视系统
Ganglia
UC Berkeley发起的一个开源集群监视项目，设计用于测量数以千计的
节点。
Apache Ambari Hadoop成员，管理和监视Apache Hadoop集群的开源框架
基础设施LevelDB Google顶级大牛开发的单机版键值数据库，具有非常高的写性能SSTable 源于Google，orted String Table
RecordIO 源于Google
Flat Buffers
针对游戏开发的，高效的跨平台序列化库，相比Proto Buffers开销更
小，因为Flat Buffers没有解析过程
Protocol Buffers
Google公司开发的一种数据描述语言，类似于XML能够将结构化数据序
列化，可用于数据存储、通信协议等方面。它不依赖于语言和平台并且
可扩展性极强。
Consistent Hashing
1997年由麻省理工学院提出,目标是为了解决因特网中的热点（Hot
spot）问题，初衷和CARP十分类似，基本解决了在P2P环境中最为关
键的问题——如何在动态的网络拓扑中分布存储和路由。
Netty
JBOSS提供的一个java开源框架，提供异步的、事件驱动的网络应用程
序框架，用以快速开发高性能、高可靠性的网络服务器和客户端程序。BloomFilter
布隆过滤器，1970年由布隆提出，是一个很长的二进制矢量和一系列随
机映射函数，可以用于检索一个元素是否在一个集合中，优点是空间效
率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除
困难。
搜索引擎Nutch 开源Java 实现的搜索引擎，诞生Hadoop的地方。
Lucene
一套信息检索工具包，但并不包含搜索引擎系统，它包含了索引结构、
读写索引工具、相关性工具、排序等功能。
SolrCloud
基于Solr和Zookeeper的分布式搜索， Solr4.0 的核心组件之一，主
要思想是使用 Zookeeper 作为集群的配置信息中心
Solr Solr是基于Lucene的搜索。
ElasticSearch
开源的（Apache2协议），分布式的，RESTful的，构建在Apache Lucene
之上的的搜索引擎。
Sphinx
一个基于SQL的全文检索引擎，可结合MySQL、PostgreSQL做全文检索，
可提供比数据库本身更专业的搜索功能，单一索引可达1亿条记录，1000
万条记录情况下的查询速度为0.x秒（毫秒级）。
SenseiDB
Linkin公司开发的一个开源分布式实时半结构化数据库，在全文索引的
基础封装了Browse Query Language (BQL，类似SQL)的查询语法。
数据挖掘Mahout Hadoop成员，目标是建立一个可扩展的机器学习库
Iaas OpenStack
美国国家航空航天局和Rackspace合作研发的，以Apache许可证授权
云平台管理的项目，它不是一个软件。这个项目由几个主要的组件组合
起来完成一些具体的工作，旨在为公共及私有云的建设与管理提供软件
的开源项目。6个核心项目：Nova（计算，Compute），Swift（对象存
储，Object），Glance（镜像，Image），Keystone（身份，Identity），
Horizon（自助门户，Dashboard），Quantum & Melange（网络&地址管
理），另外还有若干社区项目，如Rackspace（负载均衡）、Rackspace
（关系型数据库）。
Docker
应用容器引擎，让开发者可打包应用及依赖包到一个可移植的容器中，
然后发布到Linux机器上，也可实现虚拟化。
Kubernetes Google 开源的容器集群管理系统 Imctfy Google 开源的Linux 容器
监控管理
Dapper
Google 生产环境下的大规模分布式系统的跟踪系统
Zipkin
Twitter 开源的参考Google Dapper 而开发，使用Apache Cassandra 做为数据存储系统
主要技术选型方案
主要技术选型方案 项目在体系结构、软件产品、数据共享交换等方面，贯彻"标准和开放"的原则，保证系统具备良好的互连性、扩充性，使得最广泛的软件可以被采用；系统采用通用的平台产品技术和开放的体系结构，使具有较好的互操作性、可移植性、档次皆宜性和易获得性，使得最广泛的社会人才可以加入新系统的开发、管理、培训、使用和维护，最广泛的Internet新技术可以最先采用，同时拥有最短的开发周期；系统要能够支持多种服务器平台、多种网络传输协议，同时又能适应新技术的发展。 一、遵循国际标准规范协议 本项目将遵循国际上成熟的、通用的标准、规范和协议，如TCP/IP、XML等。以XML应用为例，XML数据交换格式和标准：以XML为基础，定义了数据标识、数据传递、数据操作、数据存储映射等内容。针对不同的业务可以定义其业务协议。 支持跨平台运行的体系架构，系统兼容各种主流操作系统与应用平台。数据交换方面将遵循SOAP协议，SOAP协议是HTTP 加XML为一种跨平台组件调用协议，用于系统之间的服务请求和数据交换。支持国际主流标准：Portlet（JSR168）、XML、WSRP、JAAS、JNDI、JCA等。认证和授权支持LDAP、NIS、JAAS、JNDI、ADSI接口，用户还可自行扩充。
二、利用XML技术实现数据间的传输交换 系统基于XML技术实现各业务数据的交换接口，并实现与第三方软件的应用集成。本系统中数据在界面展示、系统间传输、数据存储等应用中都利用了XML技术。利用XML技术将丰富的功能与HTML的易用性结合到Web的应用中，以一种开放的自我描述方式定义了数据结构，在描述数据内容的同时能突出对结构的描述，从而体现出数据之间的关系。这样所组织的数据对于应用程序和用户都是友好的、可操作的。 XML的优势之一是它允许各个组织、个人建立适合自己需要的置标集合，并且这些置标可以迅速地投入使用。这一特征使得XML可以在电子商务、政府文档、司法、出版、CAD/CAM、保险机构、厂商和中介组织信息交换等领域中一展身手，针对不同的系统、厂商提供各具特色的独立解决方案。 XML的最大优点在于它的数据存储格式不受显示格式的制约。一般来说，一篇文档包括三个要素：数据、结构以及显示方式。对于HTML来说，显示方式内嵌在数据中，这样在创建文本时，要时时考虑输出格式，如果因为需求不同而需要对同样的内容进行不同风格的显示时，要从头创建一个全新的文档，重复工作量很大。此外HTML缺乏对数据结构的描述，对于应用程序理解文档内容、抽取语义信息都有诸多不便。 XML把文档的三要素独立开来，分别处理。首先把显示格式从数据内容中独立出来，保存在样式单文件（Style Sheet）中，
大数据平台技术框架选型分析报告
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程
城市犬数据平台 載据集成敬據仓库平會骨理决彙支持 上曉应用集虎 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储> 大数据处理引擎> 服务协调> 分析BI >平台监管 元蜀据扎卑—— socket 文件导入 DE cctiect ^eb^erv-ce 数据清洗 tT. 定制分析 统ii■分析、N 「定市牛外乱歡据海 权限扱边据接 口■ 生成领导仪表 fi —元花琳 标准［匕入嘩「
丹址“￡ Ar Sa:城曲犬董拯选童实饕恿善 「 四、选型要求 1 ?需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部， 需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2 ?国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3?需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发 4 ?商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务
5?—些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机 制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装, 集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。 自己来了解使用大数据套件的容易程度一一仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAF和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？ 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？ 你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。所以请查证你是否真正需要一个非常重量级的解决方案。是否你真的需要它的所有特性？ 陷阱：请注意某些陷阱。某些大数据套件采用数据驱动的付费方式（“数据税”）， 也就是说，你得为自己处理的每个数据行付费。因为我们是在谈论大数据，所以这会变得 非常昂贵。并不是所有的大数据套件都会生成本地Apache Hadoop代码，通常要在每个 Hadoop集群的服务器上安装一个私有引擎，而这样就会解除对于软件提供商的独立性。还要考虑你使用大数据套件真正想做的事情。某些解决方案仅支持将Hadoop用于ETL来填充 数据至数据仓库，而其他一些解决方案还提供了诸如后处理、转换或Hadoop集群上的大数 据分析。ETL仅是Apache Hadoop和其生态系统的一种使用情形。 六、方案分析
苏宁大数据平台任务调度模块架构设计
— 苏宁大数据离线任务开发调度平台实践：任务调度模块架构设计 2019-02-01 08:00:00 375 收藏 2 作为国内最大的电商平台之一，苏宁每天要处理数量巨大的数据。为了更快速高效地处理这 些数据，苏宁调度平台采取了哪些措施呢 本文是苏宁大数据离线任务开发调度平台实践系列文章之上篇，详解苏宁的任务调度模块。 目录 … 1.绪言\t1 2.设计目标与主要功能\t2 3.专业术语\t3 4.调度架构设计\t5 \ 5.服务重启和任务状态恢复\t6 Master Active 组合服务\t7 Master HA高可用设计\t7 Recover任务状态恢复设计\t7 API接口服务\t9 ~ 7.后续\t10 1.绪言 在上一篇文章《苏宁大数据离线任务开发调度平台实践》中，从用户交互功能、任务调度、 任务执行、任务运维和对外服务等几方面，宏观层面进行了理论和实践的概述。 产品的用户功能重点需要把握用户实际的任务开发运维需求，合理的规划设计产品功能，在 使用和运维上便于用户操作，降低用户的开发使用成本。简单的说就是主要保证用户任务、 任务流等关键元数据的配置信息的准确性，以及任务状态的查询和干预能力，技术上实现不 存在难点，在此不再详细说明。
任务执行模块侧重于任务被领取后，如何根据任务类型选择不同的执行器（Executer）提交任务执行，并将任务的执行状态及时准确的返回，由任务调度服务根据返回状态做相应的下一步处理，除此以外还涉及到任务资源加载、任务配置解析与转换、自身健康状态检查与汇报、worker进程与任务子进程通信、任务隔离、对外接口服务等，这块将在后面一节再跟大家详细分享。 【 任务运维模块主要关注平台的自身稳定性、健壮性等各个指标的监控与预警、平台任务执行异常的监控、任务运行诊断分析、动态扩缩容和应急降级等方面，涉及到的内容也很多，后续章节会陆续跟大家分享。 今天我们重点详细阐述苏宁大数据离线任务调度开发平台的核心模块—任务调度模块的架构设计以及开发实践过程中的关键功能点。 2.设计目标与主要功能 调度模块的核心目标要保证任务能够按照用户配置的调度时间、依赖关系准实时调度和执行，同时也允许用户根据实际需要随时启动和停止任务调度，调整任务执行计划。所谓准时实调度，指的是调度模块会按照各个上线的任务流的调度时间生成调度执行计划，当触发时间到了，平台会按照调度执行计划精确的生成任务流实例和任务实例。但是在任务执行上，并不保证准实时的分配机器执行。实际上平台以整体资源使用情况为最高原则，并按照一定的限流策略控制任务的执行，比如：任务优先级、任务组并发度、平台任务并发数、任务特定执行时间等因素。在保证平台资源允许的情况下，尽量按时执行任务。为了保障任务的实时性，必须保障任务资源的可用性和计划可控性。 # 调度模块的主要核心服务功能包括以下几点： 服务重启和任务状态恢复功能 在调度服务重启、主备切换后，系统状态以及任务运行状态能否准确的恢复。比如，主节点崩溃或维护期间，发生状态变更的任务在主节点恢复以后，能否正确更新状态等等。 Web API接口服务 用户通过Web控制后台管理作业，而Web控制后台与Master服务器之间的交互透过Rest 服务来执行，Rest服务也可以给Web控制后台以外的其它系统提供服务（用于支持外部系统和调度系统的对接）。另外为了便于监控和调查分析调度异常和问题，提供Master内存关键信息的查询和人工干预的接口能力。 （ 数据信息缓存服务 缓存上线任务流、任务、事件、系统配置、服务器的关键元数据信息，这些信息一般在任务流上线后不会经常发生变更，没必要实时从数据库中读取。并对外提供这些元数据信息的同步接口服务，保证缓存信息与数据库的一致性。 缓存任务流实例、任务实例、事件实例等中间状态信息，同时持久化到数据库中。便于在任
大数据平台架构~巨衫
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，成为全球围加速企业技术创新、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。
大数据分析平台技术要求
大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：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，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，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。 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：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。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。 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：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、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重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
卡口大数据平台技术方案-v1.0
卡口大数据平台技术方案
目录 第1章总体技术架构 .................................................................................................... 错误!未定义书签。第2章车辆特征识别 .................................................................................................... 错误!未定义书签。 服务功能 .................................................................................................................... 错误!未定义书签。 服务性能 .................................................................................................................... 错误!未定义书签。第3章稽查业务功能 .................................................................................................... 错误!未定义书签。 车辆布控功能 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 车牌精确布控........................................................................................................ 错误!未定义书签。 车牌模糊布控........................................................................................................ 错误!未定义书签。 车型布控................................................................................................................ 错误!未定义书签。 车辆类别布控........................................................................................................ 错误!未定义书签。 布控实时预警........................................................................................................ 错误!未定义书签。 布控审批................................................................................................................ 错误!未定义书签。 车辆搜索功能 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 按车型搜车............................................................................................................ 错误!未定义书签。 按类别搜车............................................................................................................ 错误!未定义书签。 按车牌搜车............................................................................................................ 错误!未定义书签。 按车辆局部特征搜车............................................................................................ 错误!未定义书签。 轨迹重现................................................................................................................ 错误!未定义书签。 车辆综合研判 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 套牌车筛选............................................................................................................ 错误!未定义书签。 频繁过车................................................................................................................ 错误!未定义书签。 同行车辆................................................................................................................ 错误!未定义书签。
技术架构选型方案报告
最高院执行项目 技术架构选型方案Fantasy 2011年8月25日
目录 总体架构!2整体系统描述 2架构选型!4 JDK选型（JDK1.6_22 32位） 4 IOC容器选型（Spring3.0.5.RELEASE） 5 ORM选型（MyBatis） 6 MVC选型（SpringMVC） 7认证和权限选型（shiro1.1 + ralasafe 1.1） 8前台组件选型 11案件导入导出架构设计!12总体架构设计 12客户端功能结构 13技术实现方式 14
总体架构 整体系统描述 系统架构图总揽 展示层 ：主要面向B/S架构，展示层主要由web资源文件组成，包括JSP，JS 和大量的界面控件，同时还采用了AJAX和Flex等RIA技术，负责向用户展现丰富的界面信息，并执行用户的命令 控制层：负责展示层请求的转发、调度和基础验证，同时自动拦截后台返回 的Runtime异常信息。 领域层：是系统最为丰富的一层，主要负责处理整个系统的业务逻辑。这一 层包括业务服务和领域对象，同时负责系统的事务管理。其中业务服务可以提供本地调用和共享远程服务的功能。
数据访问控制层：数据访问层的目的很明确,主要作为提供数据持久化的功 能，包括数据的读取和写入，操作数据库的方法可以有两种方式ORM方式，ralasafe封装的方式。 公共基础设施层：可以包括Common通用模块，IOC模块，Logging日志模块， Exception异常模块和单元测试模块。
架构选型 1.JDK选型（JDK1.6_22 32位） JDK1.5、JDK1.6和JDK1.7选型 测试 1.增加5百万条String数据 测试 2.增加5百万数据到ArrayList
大数据分析平台技术要求
大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：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，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，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。 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：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。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。 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：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、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重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
大数据平台技术框架选型
大数据平台技术框架选 型 文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发 4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。
广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区特性：是否支持所有需要的特性Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分你想要集成的所有接口、技术、产品请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。所以请查证你是否真正需要一个非常重量级的解决方案。是否你真的需要它的所有特性 陷阱：请注意某些陷阱。某些大数据套件采用数据驱动的付费方式（“数据税”），也就是说，你得为自己处理的每个数据行付费。因为我们是在谈论大数据，所以这会变得非常昂贵。并不是所有的大数据套件都会生成本地Apache Hadoop代码，通常要在每个Hadoop集群的服务器上安装一个私有引擎，而这样就会解除对于软件提供商的独立性。还要考虑你使用大数据套件真正想做的事情。某些解决方案仅支持将Hadoop用于ETL来填充数据至数据仓库，而其他一些解决方案还提供了诸如后处理、转换或Hadoop集群上的大数据分析。ETL仅是Apache Hadoop和其生态系统的一种使用情形。 六、方案分析
(完整版)很详细的系统架构图-强烈推荐
很详细的系统架构图--专业推荐 2013.11.7
1.1.共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相
关架构进行描述。 1.2.技术架构设计 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下：
大数据的概念及相关技术
一.大数据的概念 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 二.大数据的相关技术 1．大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。 2．大数据预处理技术 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。 1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。 2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项， 因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 3．大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化，半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
大数据平台技术框架选型资料
大数据平台技术框架选 型资料 内部编号：（YUUT-TBBY-MMUT-URRUY-UOOY-DBUYI-0128）
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发 4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑
简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？ 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。所以请查证你是否真正需要一个非常重量级的解决方案。是否你真的需要它的所有特性？ 陷阱：请注意某些陷阱。某些大数据套件采用数据驱动的付费方式（“数据税”），也就是说，你得为自己处理的每个数据行付费。因为我们是在谈论大数据，所以这会变得非常昂贵。并不是所有的大数据套件都会生成本地Apache Hadoop代码，通常要在每个Hadoop集群的服务器上安装一个私有引擎，而这样就会解除对于软件提供商的独立性。还要考虑你使用大数据套件真正想做的事情。某些解决方案仅支持将Hadoop用于ETL来填充数据至数据仓库，而其他一些解决方案还提供了诸如后处理、转换或Hadoop集群上的大数据分析。ETL仅是Apache Hadoop和其生态系统的一种使用情形。 六、方案分析
大数据平台技术框架选型
大数据平台技术框架选型Last revision on 21 December 2020
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区
大数据平台技术框架选型
大数据平台框架选型分析 一、需求城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据 的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集 成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。二、平台产品业务流程三、选型思路必要技术组件服务：服务协调>分析平台监管 > BI ETL >非/关系 数据仓储>大数据处理引擎>四、选型要求．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满1 足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 API3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其或基于源码开发 4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及 安全机制等五、选型需要考虑安装，集成你的：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop简单性等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大不同接口（文件、数据库、B2B亲自做一个概——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。数据套件的容易程度念验证。还有通和它的生态系统，——广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准不只是Hadoop服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？和过SOAPREST web是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用：是否支持所有需要的特性？特性Hadoop产品？请注意过多的特性可能会大大技术、生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、Hadoop的． 是否你真的需要它的所有增加复杂性和费用。所以请查证你是否真正需要一个非常重量级的解决方案。特性？），也就是说，你得陷阱：请注意某些陷阱。某些大数据套件采用数据驱动的付费方式（“数据税”为自己处理的每个数据行付费。因为我们是在谈论大数据，所以这会变得非常昂贵。并不是所有的大数集群的服务器上安装一个私有引擎，Hadoop据套件都会生成本地Apache Hadoop代码，通常要在每个某些解决方案而这样就会解除对于软件提供商的独立性。还要考虑你使用大数据套件真正想做的事情。来填充数据至数据仓库，而其他一些解决方案还提供了诸如后处理、转换ETLHadoop用于仅支持将或Hadoop集群上的大数据分析。ETL仅是Apache Hadoop和其生态系统的一种使用情形。 六、方案分析