大数据平台方向教学计划

大数据平台方向教学计划
大数据平台方向教学计划

大数据平台方向教学计划 The latest revision on November 22, 2020

大数据平台课程标准

一、课程定位

现在企业为了提升客人使用体验,提高业务效率,在大数据蓬勃发展的阶段里,需要对现有业务系统进行转型升级;作为大数据载体,大数据平台工程师应用成为有大量数据的企业必备人才。

随着大数据应用的大量普及,开源框架,比如hadoop,spark等,也得到长足发展。本课程着力于系统数据的收集和搭建技术,使得作为大数据的研发/分析带来基础设施,让学员掌握;并通过本课程,掌握大数据平台的理念,为将来在不同企业使用各种基础设施的搭建和维护指明方向。

二、课程性质与作用

课程性质大数据平台搭建核心课程。

课程作用

大数据平台搭建核心课程,是整个大数据中基础的一环。在实际工作中,掌握本技术是是大数据方向的重要的岗位,即大数据平台工程师。在后续的大数据研发及大数据分析中,必须要在大数据平台搭建完成后才能在真实生产环境运行。本课程会涉及到其余的计算机知识,比如Linux操作系统、数据库、集群等知识。学习完本科课程之后,为了巩固和提高对大数据平台搭建的理解,在后续课程中加入有实际生产环境的搭建过程并验证。

三、课程目标

课程教学以生产环境搭建为目标,以实际项目为中心,以合理知识结构分解为手段,在理解大数据平台架构的过程中,主要以实际操作让学员对相关知识点掌握,达到理论与实际结合,教学与企业融合的内容。学员学成后,能够利用流程的大数据平台框架大家生产环境,并且在企业相关架构选择有微调时,能够触类旁通,也能完成搭建任务。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。

(一)知识目标

1.理解大数据概念及应用场景,先导课程Linux的操作

2.掌握大数据HDFS、HBase、Hadoop集群搭建及数据批处理。

3.熟练掌握Spark搭建并能够验证运行。

4.熟练掌握Storm搭建并掌握流处理概念。

5.Hadoop生态其他组件的安装和应用,Yarn&zookeeper。

6.离线工具ETL和hive的安装及应用。

(二)能力目标

1.全局的眼光理解大数据,理解大数据的应用,并有总体的概念。

2.理解企业中实际生产环境的大数据搭建,收集,分析,应用的过程。

3.具备在实际应用中,针对技术框架的微调,能够应对并能够调试验证成功。

四、课程设计

主要指课程设计的总体思路:

课程设计围绕大数据基础设施的搭建,并考虑到实际企业生产环境中的应用场景,从先导知识,基础知识,生态知识及扩展知识。

课程案例选取:

以搭建支持10GB的数据为目标,在目标3机器上部署大数据仓库,并能实际运行。模拟手机1GB的数据,能够通过Hive进行查询,为将来数据清洗和数据分析提供基础。

五、考核标准

本课程属于实践性、应用性比较强的课程,所以要加强过程性检查,每个学员均需要单独在实际环境中配置系统,并能够验证系统所有功能。

考核课程中提供100G的大系统数据,然后倒入到环境,然后进行查询和分析。

统计局大数据统计平台建设方案 智慧统计大数据云平台建设方案

统计局大数据统计平台 建 设 方 案

目录 第一章项目概述 (5) 1.1项目名称 (5) 1.2 建设单位 (5) 1.3 编制依据 (5) 1.4项目背景 (5) 1.5建设周期 (8) 1.6建设意义 (9) 第二章建设需求 (11) 2.1建设目标 (11) 2.2 项目建设需求分析 (11) 2.3平台性能需求分析 (15) 第三章应用支撑平台建设方案 (19) 3.1 建设原则 (19) 3.2 建设目标 (21) 3.3 平台架构 (21) 3.4 大数据平台功能 (23) 3.4.1数据交换系统 (23) 3.4.2数据质量管理 (29) 3.4.3基础模型搭建 (34) 3.4.4多维分析模型搭建 (35) 3.4.5定制报表功能 (36) 3.4.6自助取数平台 (38) 3.4.7系统管理功能 (39) 3.5数据库设计 (40)

3.5.1数据库设计目标 (41) 3.5.2数据库架构 (41) 3.6大数据处理设计 (43) 3.6.1并行处理设计 (43) 3.6.2数据算法提速 (47) 3.7大数据存储设计 (51) 3.7.1数据分级存储 (51) 3.7.2分布式数据库 (52) 3.8软硬件配置 (54) 3.8.1 选型原则 (54) 3.8.2 容量估算 (55) 3.8.3 投资估算 (61) 第四章应用系统建设方案 (68) 4.1 应用系统功能架构 (68) 4.1.2 ETL工具 (69) 4.2业务分析系统 (71) 4.2.1“三新”统计 (72) 4.2.2文化产业统计 (76) 4.3 宏观经济预测系统 (86) 4.4 应用系统配套工具 (91) 第五章系统安全设计方案 (93) 5.1 区块链的数据安全 (93) 5.1.1区块链描述 (93) 5.1.2区块链数据保障 (94) 5.2 互联网接入安全 (94)

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本:1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台,主要功能是多种数据库及文件数据;访问;采集;解析,清洗,ETL,同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台,应用于大数据的可视化和互动操作。 为此,根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理,包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次,主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析,清洗,整合、ETL,同时编写模型支持后台统计分析算法,提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次,在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发,采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠,性能高,满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析,实现高可信和高可用。

智慧校园大数据平台建设和运营整体解决方案

智慧校园大数据云平台 建 设 方 案

目录 第1章建设思路和建设目标 (20) 1.1、总体建设内容概述 (20) 1.2、总体建设理念 (21) 1.2.1、搭平台 (21) 1.2.2、定标准 (22) 1.2.3、上应用 (23) 1.2.4、成体系 (24) 1.2.5、集中管 (26) 1.2.6、特色建 (26) 1.3、总体目标 (27) 1.3.1、培养人才目标 (27) 1.3.2、推动教育治理体系和治理能力现代化目标 (27) 1.3.3、平台建设目标 (28) 1.3.3.1、智慧校园平台建设标准化 (28) 1.3.3.2、平台云化 (29) 1.3.3.3、业务能力云化 (29) 1.3.3.4、服务集中化 (29) 1.3.3.5、应用移动化 (29) 1.3.3.6、应用扩展化 (29) 1.3.3.7、资源可持续化 (30) 1.3.3.8、管理可视化 (30) 1.4、总体架构设计 (30) 1.4.1、总体架构 (30) 1.4.2、云平台整体架构 (32) 1.4.3、系统技术路线设计 (32) 第2章智慧校园大数据总体规划 (34) 2.1、智慧校园大数据建设背景 (34)

2.1.1、战略机遇 (34) 2.1.2、大数据产业政策支持 (36) 2.2、智慧校园大数据的来源 (37) 2.2.1、个体智慧校园大数据 (38) 2.2.2、课程智慧校园大数据 (38) 2.2.3、班级智慧校园大数据 (39) 2.2.4、学校智慧校园大数据 (39) 2.2.5、区域智慧校园大数据 (39) 2.2.6、国家智慧校园大数据 (40) 2.3、智慧校园大数据采集技术图谱 (40) 2.4、智慧校园大数据建设面临问题 (41) 2.4.1、产品同质化严重 (41) 2.4.2、分析端是整体短板 (42) 2.4.3、缺乏统一的行业标准 (42) 2.4.4、大数据价值尚未体现 (42) 2.4.5、数据模型的科学性不足 (43) 2.4.6、数据的权利制度未明确 (43) 2.4.7、数据规模日益庞大 (43) 2.4.8、缺乏稳定高效的大数据环境 (43) 2.4.9、数据利用不充分 (44) 2.4.10、数据驱动带来的科研新挑战 (44) 2.5、智慧校园大数据云平台建设原则 (44) 2.5.1、要提前规划设计 (45) 2.5.2、要有清晰的边界 (46) 2.5.3、要保持连续性和规范性 (46) 2.5.4、采集粒度要尽可能小 (47) 2.5.5、智慧校园大数据数据源分析 (48) 2.5.5.1、数据涉及面窄 (48) 2.5.5.2、有效数据量少 (48)

大数据平台构思方案

大数据平台构思方案 (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。

大数据背景下统计工作之我见

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/7f9510871.html, 大数据背景下统计工作之我见 作者:吴灵玉 来源:《现代营销·理论》2018年第03期 摘要:随着信息技术的发展。以Web2.0技术为基础的社交网络、电子商务平台、微博等新兴服务快速发展。云计算提供了基础平台,造就了大数据时代。每时每刻都会有大量数据产生、传输……对这么庞大的数据进行分析、研究就显得尤为重要,以数据为对象的统计发挥的作用可见一斑。 关键词:大数据统计统计意义 2017年6月1日,菜鸟网络在其官方微博发布《菜鸟关于顺丰暂停物流数据接口的声明》,顺丰对此回应指出:菜鸟下线丰巢接口信息、暂停丰巢数据接口,是一场以信息安全为由的针对性封杀行动。并且顺丰还表示菜鸟要求丰巢提供与其无关的客户隐私数据。 矛盾的焦点在于对数据的掌控。那么,引发了“顺丰、菜鸟之争”的数据究竟有多重要?在这个大数据时代,数据是如何发挥作用的? 数据本身具有的价值远远不及其背后隐藏信息的价值,而挖掘数据背后的信息,就需要通过对一系列数据进行汇总、分析,从而针对问题进行探讨与解决。 一、统计的重要性 从个人角度来讲,在生活方方面面都是数据。每天的消费金额、步行的计数、走过的路线等等都是数据,而使数据体现其价值的便是统计。 现在电子商务平台快速发展,很多人喜欢网上购物。购物会留下消费记录和足迹,通过对这些数据进行分析,商家可以得知顾客的消费倾向,从而有助于针对性的营销。而消费者自身对自己的消费记录分析,便可以调整自己的消费计划,做好预算。 从国家角度,我国国家统计局的统计数据在经济、政治、文化、教育等方方面面都有着重要意义。 对这些数据进行不同角度的统计、分析和解读,可以看出许多潜藏信息。例如,这是我国最近几个月的制造业PMI(采购经理指数)绘制的图表。制造业PMI指数在50%以上,反映制造业总体扩张。我们便可以得知,我国制造业总体扩张,并能分析出扩张速度。如果辅以其他指标,有助于详细分析行业发展走势等。 二、统计陷阱

工业大数据白皮书2017版

一张图读懂工业大数据 1. 工业大数据 工业大数据是指在工业领域中,围绕典型智能制造模式,从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。 工业大数据的主要来源有三类: 第一类是生产经营相关业务数据。主要来自传统企业信息化范围,被收集存储在企业信息系统内部。此类数据是工业领域传统的数据资产,正在逐步扩大范围。 第二类是设备物联数据。主要指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下,实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。此类数据是工业大数据新的、增长最快的来源。 第三类是外部数据。指与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。 2. 工业大数据的地位 2.1 在智能制造标准体系中的定位 工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧,属于智能制造标准体系五大关键技术之一。

2.2与大数据技术的关系 工业领域的数据累积到一定量级,超出了传统技术的处理能力,就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率,大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支撑。 首先,工业大数据可以借鉴大数据的分析流程及技术,实现工业数据采集、处理、存储、分析、可视化。其次,工业制造过程中需要高质量的工业大数据,可以借鉴大数据的治理机制对工业数据资产进行有效治理。 2.3与工业软件和工业云的关系 工业软件承载着工业大数据采集和处理的任务,是工业数据的重要产生来源,工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通。 工业大数据技术与工业软件结合,加强了工业软件分析与计算能力,提升场景可视化程度,实现对用户行为和市场需求的预测和判断。 工业大数据与工业云结合,可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成,运用数据分析方法,结合领域知识,形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品

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 v

卡口大数据平台技术方案

目录

第1章总体技术架构 卡口大数据利用先进的深度学习与模式识别技术、实时搜索引擎技术、分布式存储技术解决公安传统刑侦手段在车辆稽查过程中遇到的技术瓶颈。 A、数据导入 数据整合网关汇聚接收卡警平台实时转发输出的过车数据,同时汇聚接收微卡口摄像机输出的过车数据。对于微卡口摄像机输出的过车数据,数据整合网关在接收到数据的同时对数据进行存储。 数据整合网关将接收到得过车图片实时转发给车辆特征识别服务。车辆特征识别服务对接收到的过车图片进行二次识别分析,提取出车辆品牌、型号、特殊标示物等多维度特征。 数据整合网关将接收到的过车数据、二次分析数据通过分布式消息总线导入到卡口大数据中。 B、数据存储与分析 卡口大数据提供Hadoop基础平台对非结构化数据进行统一的存储管理,提供分布式数据库对结构化数据进行统一的存储管理与离线分析;提供实时流处理平台对过车数据进行实时处理与分析,最后为分析研判、布控预警、业务处理等应用提供API接口。

第2章车辆特征识别2.1服务功能 2.2服务性能

第3章稽查业务功能 3.1车辆布控功能 支持多样化的车辆布控方式,通过提交、初审批、终审的流程完成车辆布控,布控成功后在发现符合布控条件的车辆时将进行实时警报提示,便于快速进行涉案车辆的处理。3.1.1车牌精确布控 支持通过设定完整车牌信息、车型信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完成布控单; 3.1.2车牌模糊布控 支持通过设定车牌包含字符信息、车型信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完成布控单; 3.1.3车型布控 支持通过设定车型信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完成布控单; 3.1.4车辆类别布控 支持通过设定车辆类别信息、布控时限、布控时段、预警方式、接收单位等信息完成布控单; 3.1.5布控实时预警 满足警务人员在线实时查看布控信息的需求,在出现符合布控条件的车辆时,支持弹出警报; 3.1.6布控审批 满足对使用者提交的布控单进行审批的功能,根据布控单的审批阶段及时在对应人员的账号下显示。

社情民意大数据分析系统-安徽省统计局

采购需求 (本需求仅供参考,具体以磋商文件为准) 前注: 1、本说明中提出的技术方案仅为参考,如无明确限制,供应商可以进行优化,提供满足用户实际需要的更优(或者性能实质上不低于的)服务方案,且此方案须经磋商小组评审认可; 2、供应商应当在响应文件中列出完成本项目并通过验收所需的所有各项服务等全部费用。成交供应商必须确保整体通过用户方及有关主管部门验收,所发生的验收费用由成交供应商承担;供应商应自行勘察项目现场,如供应商因未及时勘察现场而导致的报价缺项漏项废标、或成交后无法完工,供应商自行承担一切后果; 3、如对本磋商文件有任何疑问或澄清要求,请按本磋商文件“供应商须知前附表”中约定方式联系安徽省政采项目管理咨询有限公司,或在接受答疑截止时间前联系采购人,否则视同理解和接受,供应商对磋商文件、采购过程、成交结果的质疑,应当在法定质疑期内一次性提出针对同一采购程序环节的质疑。 一、项目概况 1、建设背景 按照安徽省委省政府领导“四个说清楚、三个转变”总体要求,引进大数据挖掘技术,利用互联网多手段多视角采集民意,与传统手段相互印证相互促进,丰富民意数据采集和分析手段,提高社情民意分析应用能力,推进安徽省社情民意调查工作高质量发展,建立安徽省统计调查队社情民意大数据分析系统。 2、建设目标 构建基于互联网大数据环境的社情民意新型工作平台,实现及时收集民意,掌握民众对政策的反馈;针对当前经济社会热点问题,系统搜索和挖掘全网信息,分析趋势、成因、规律等;同时借助互联网,增强民

意调查问卷内容设计的科学性。 3、建设内容 安徽省统计调查队社情民意大数据分析系统主要建设内容包括:社情民意大数据资源服务、社情民意大数据分析系统和应用展示系统。 社情民意大数据资源服务,主要进行数据的收集与存储。针对各类基层数据和互联网数据,提供数据源的接口,进行增量或者全量采集;对于采集到的数据,通过大数据技术手段进行存储,供上层业务平台进行计算分析和业务统计。 社情民意大数据分析系统,主要进行数据的分析计算与业务挖掘。通过大数据资源服务提供的海量历史或实时数据,通过各种算法进行分析统计和深度挖掘,供上层业务平台进行最终展现。 应用展示系统,主要针对最终数据结果进行业务展现。根据指标汇总结果,提供给领导层及业务部门进行查看。为领导进行相关政策的制定、实施提供及时、准确、全面的信息依据;为业务部门开展工作提供辅助技术手段。 二、服务需求 1、服务范围 本项目需要针对安徽省统计调查队提出的业务功能需求,定制开发对应的应用软件系统,构建形成社情民意大数据分析平台。 2、服务要求 本项目应用软件系统,应满足如下功能要求: (1)社情民意大数据资源服务 每日采集包括网站、论坛、博客、微信以及搜索引擎等信息源,运用智能提取技术有效提取网页中的有效信息,通过数据索引和数据分词等手段精加工采集的数据,形成全面、客观的社情民意信息数据资源池,为社情民意分析展示提供数据资源服务。 根据安徽省统计调查队社情民意采集分析工作需要,采集互联网相关信息,建立专题资源库。 采集获取的源数据,在进行数据抽取、数据转换、数据装载等处理(即ETL过程)后,生成综合、规范的业务基础数据,通过数据交换接口,实现与社情民意大数据分析系统的数据实时交换。 (2)社情民意大数据分析系统 1) 民意词云 民意词云是用以显示指定时间,指定地域的民意关键话题的体现,词云权重的计算规则可以选择,提供多个维度的联合分析规则,比如从新闻文章内容进行分析、从文章贴吧等社交论坛对应的评论进行分析、从文章的转发量、阅读数、点击量等传播量方面进行分析,总体是从民意事件产生和人民群众互动2个方面来

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具,数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求,需要考虑的问题主要包括下面几个方面: (1)业务边界:有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 (2)数据边界:有哪些业务数据需要接入大数据分析平台,具体的包括哪些表,表结构如何,表间关系如何(区别于传统模式)。 (3)功能边界:提供哪些功能,不提供哪些功能,必须明确界定,该部分详见需求分析; 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式,决定了大数据平台的架构和设计,因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面: 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点,决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境,否则在后续的项目实施过程中,必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境,因此前期需求分析阶段,必须根据数据规模和性能需求,构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

某新建统计局信息化大数据解决方案

【电子政务】某新建统计局智能信息化建设电子云政务、信息化系统集成整体设计方案 XX网络技术有限公司 2018年X月X日

目录 第一章概述 (4) 1.1项目背景 (4) 1.2设计要求 (9) 1.3需求分析 (10) 第二章设计方案 (14) 2.1项目综述 (14) 2.2大楼和周界安防设计 (15) 2.2.1园区周界入侵探测报警系统 (15) 2.2.2网络监控系统 (19) 2.2.3出入口道闸管理系统 (23) 2.2.4访客管理子系统 (35) 2.2.5园区智能广播系统 (38) 2.3公共场所信息发布系统设计 (39) 2.3.1办公楼LED条屏 (39) 2.3.2门厅LED全彩屏 (40) 2.4重点房间及核心系统设计 (42) 2.4.1监控值班室 (42) 2.4.2大会议室 (44) 2.4.3党委会议室 (45) 2.4.5网络中心机房 (47) 2.4.6 指挥大厅 (49) 2.5基础支撑系统 (50) 2.5.1计算机网络系统 (50) 2.5.2视频会议系统 (57) 2.5.3图像接入系统 (65) 2.5.4主机与存储系统 (79) 2.5.5地理信息系统数据处理加工 (81) 2.5.6数据整合预入库阶段 (84) 2.5.7机房工程 (88)

2.6统计局电子云政务系统 (91) 1.内容框架 (91) 2.云中心设计方案 (92) 3.计算资源池建设 (95) 4.存储资源池建设 (99) 5.云管理平台建设 (104) 6.网络系统设计 (109) 7.局域网络设计 (113) 8.云安全管理建设 (118) 9.云备份系统建设 (126) 10.灾备中心设计 (128) 2.7统计局办事大厅 (130) 1.办事大厅信息发布系统 (130) 2.排队叫号系统 (163) 第三章施工组织计划 (186) (1)设计概述 (186) (2)工程工期进度控制综述 (186) (3)工程进度控制的方法、措施 (187) (4)施工进度计划 (190) (5)主要系统施工方案 (195) (6)现有设施保护方案 (199) (7)确保工程质量的技术措施 (203) (8)安全文明施工措施 (210) (9)消防保障措施 (222) (10)主要施工机械及劳动力配备计划 (235) (11)临时用水、用电、存货、工地办公室等要求 (247) (12)雨季施工防护措施 (249) (13)抢工措施 (251) (14)文明施工的管理 (258) (15)保证施工的环境保护措施 (262) (16)施工应急预案 (270) (17)系统测试验收 (281) (18)人员培训计划 (291) (19)质量控制体系 (292)

HC大数据产品技术白皮书

H3C大数据产品技术白皮书杭州华三通信技术有限公司 2020年4月

目录 1 H3C大数据产品介绍 (1) 1.1产品简介 (1) 1.2产品架构 (1) 1.2.1 数据处理 (2) 1.2.2 数据分层 (3) 1.3产品技术特点 (4) 先进的混合计算架构 (4) 高性价比的分布式集群 (4) 云化ETL (5) 数据分层和分级存储 (5) 数据分析挖掘 (6) 数据服务接口 (6)

可视化运维管理 (7) 1.4产品功能简介 (7) 管理平面功能: (12) 业务平面功能: (14) 2DataEngine HDP核心技术 (15) 3DataEngine MPP Cluster核心技术 (16) 3.1MPP + Shared Nothing架构 (16) 3.2核心组件 (16) 3.3高可用 (17) 3.4高性能扩展能力 (18) 3.5高性能数据加载 (18) 3.6OLAP函数 (19) 3.7行列混合存储 (19)

1H3C大数据产品介绍 1.1产品简介 H3C大数据平台采用开源社区Apache Hadoop2.0和MPP分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案,具备高性能、高可用、高扩展特性,可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。H3C大数据平台提供数据采集转换、计算存储、分析挖掘、共享交换以及可视化等全系列功能,并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI 系统和决策支持系统帮助用户构建海量数据处理系统,发现数据的内在价值。 1.2产品架构 H3C大数据平台包含4个部分: 第一部分是运维管理,包括:安装部署、配置管理、主机管理、用户管理、服务管理、监控告警和安全管理等。 第二部分是数据ETL,即获取、转换、加载,包括:关系数据库连接Sqoop、日志采集Flume、ETL工具 Kettle。

统计局大数据中心工作要点

市统计局大数据中心2018年工作要点 根据省局大数据中心2018年信息化工作安排及南充市、县、乡三级目前统计信息化建设现状及存在的短板及问题,结合市局统计工作改革与发展对信息化提出的支撑与保障要求, 2018年大数据中心工作要点如下: 一、亮特点工作 (一)全力推进和做好统计大数据中心建设 不断深化优化新建大数据中心机房建设、网络系统、安全系统、应用系统的建设技术方案,做实做细各项准备,以便机房技术用房确定后,能在尽量短的时间内高效推进统计大数据中心的建设,并同步做好机房、高清视频会议暨综合管理展示大屏的建设、升级工作和局内现有机房各信息化系统的调试集成工作。 (二)建立基本完备的信息网络安全体系 在大数据中心的建设过程中,优化网络结构,通过部署防火墙、行为管理、堡垒机、数据库审计、日志审计等安全设备,建立起较全面的安全技术防护设施。通过采取多种措施,确保市县两级VRV安全客户端注册率每月均达100%,提升杀毒软件安装率,进一步完善安全管理有关制度。按《网络安全法》的要求,在新的大数据中心各项信息系统建设完成后,聘请有资质的专业测评公司对信息系统进行安全检测

及提出完善整改报告,通过等级保护测评。圆满完成省局及市政府及有关部门对我局的各类安全检查,确保全年不出任何安全事故,建成省内市州领先的基本完备的信息网络安全体系。 二、重点工作 (一)做好三农普、四经普有关数据处理工作 按省局有关工作时间安排,在国家审定农普数据反馈后,及时做好三农普市、县两级资料开发的数据处理系统搭建和汇总出表工作。做好四经普数据处理设备准备(PDA设备的管理、新设备的采购)、数据处理方案制定、处理环境的搭建、应用系统的技术培训、数据处理期间的技术保障等各类数据处理工作。 (二)继续推进县(区)、乡(镇)信息化基础建设 在2017年推进县、乡信息化标准化建设取得明显成效的基础上,针对各地还未达标和还存在的薄弱环节部分,按省中心有关工作要求,继续推进基层信息化基础建设。利用统计深改的形势背景,努力争取形成规范扎实的基层信息化管理体制,在机构设立、人员配备、网络建设(专网向社区延伸、市县专网增设备用网络线路)、环境设施(专用机房、二代防火墙、UPS电源等)、安全体系建设等方面持续推进,为后续统计改革发展对基层信息化工作提出的全新要求打下良好基础。并通过按月通报有关工作进展来促进各县区间

DreamBI大数据分析平台-技术白皮书

DreamBI大数据分析平台 技术白皮书

目录 第一章产品简介 (4) 一、产品说明 (4) 二、产品特点 (4) 三、系统架构 (4) 四、基础架构 (7) 五、平台架构 (7) 第二章功能介绍 (7) 2.1.元数据管理平台 (7) 2.1.1.业务元数据管理 (8) 2.1.2.指标元数据管理 (10) 2.1.3.技术元数据管理 (14) 2.1.4.血统管理 (15) 2.1.5.分析与扩展应用 (16) 2.2.信息报送平台 (17) 2.2.1.填报制度管理 (17) 2.2.2.填报业务管理 (33) 2.3.数据交换平台 (54) 2.3.1.ETL概述 (55) 2.3.2.数据抽取 (56) 2.3.3.数据转换 (56) 2.3.4.数据装载 (57) 2.3.5.规则维护 (58) 2.3.6.数据梳理和加载 (65) 2.4.统计分析平台 (67) 2.4.1.多维在线分析 (67) 2.4.2.即席查询 (68) 2.4.3.智能报表 (70) 2.4.4.驾驶舱 (74)

2.4.5.图表分析与监测预警 (75) 2.4.6.决策分析 (79) 2.5.智能搜索平台 (83) 2.5.1.实现方式 (84) 2.5.2.SolrCloud (85) 2.6.应用支撑平台 (87) 2.6.1.用户及权限管理 (87) 2.6.2.统一工作门户 (94) 2.6.3.统一消息管理 (100) 2.6.4.统一日志管理 (103) 第三章典型用户 (106) 第四章案例介绍 (108) 一、高速公路大数据与公路货运统计 (108) 二、工信部-数据决策支撑系统 (110) 三、企业诚信指数分析 (111) 四、风险定价分析平台 (112) 五、基于斯诺模型的增长率测算 (113) 六、上交所-历史数据回放引擎 (114) 七、浦东新区能耗监控 (115)

全国各地大数据管理局建设成立

(一)2019年4月8日-2019年4月14日提供1篇文章 第47篇:全国各地大数据管理局成立、建设 当下各级政府正在如火如荼地推进的智慧城市建设,大数据无疑更是关键中的关键。然而,从各地智慧城市、数字政府建设的具体实践来看,最大痛点和瓶颈也正是数据的匮乏。各地大数据匮乏的核心症结在于各级部门未能充分认识到大数据的重要性,缺乏汇集大数据的意识和动力,而关键则是缺乏相应的大数据相关机构。大数据管理局的成立表明,当地政府已充分认识到大数据的重要性,专职机构的设立也能真正敦促各级各部门更重视大数据建设。

一、省级大数据局成立情况 据不完全统计,省级层面已有广东省、浙江省、山东省、贵州省、福建省、广西壮族自治区、吉林省、河南省、江西省、内蒙古自治区、重庆市、上海市12个地区设立了省级的大数据管理机构。 1.贵州省大数据发展管理局 2017年2月,贵州省将省公共服务管理办公室职责全部划入贵州省人民政府办公厅。将贵州省经济和信息化委员会承担的有关数据资源管理、大数据应用和产业发展(除电子信息制造业外)、信息化(除“两化融合”外)等职责,整合划入省大数据发展管理局。此外,贵州省信息中心(省电子政务中心、省大数据产业发展中心)调整由省大数据发展管理局管理。 2.福建省大数据管理局 2018年10月,在新一轮机构改革中,设置省政府部门管理机构数字福建建设领导小组办公室,加挂省大数据管理局牌子。 3.山东省大数据局 2018年10月,为主动适应数字信息技术的快速发展,解决部门信息“孤岛”和信息“烟囱”问题,加快推进“互联网+电子政务”,建设“数字山东”,在山东省政府办公厅大数据和电子政务等管理职责的基础上,组建省大数据局,作为省政府直属机构。 4.浙江省大数据发展管理局 2018年10月25日,浙江省大数据发展管理局挂牌。负责推进政府数字化转型和大数据资源管理等工作。通过组建这一机构,进一步加强互联网与政务服

高校科研大数据平台解决方案

教学科研大数据平台 解决方案

目录 1.概述 (3) 1.1.背景 (3) 1.2.建设目标 (3) 1.3.建设的步骤和方法 (3) 2.教学科研大数据平台概要 (4) 2.1.架构设计 (4) 2.2.教学科研大数据平台优势 (6) 2.2.1.应用优势 (6) 2.2.2.未来发展优势 (8) 3.教学科研大数据平台设计 (8) 3.1.大数据资源池 (9) 3.1.1.cProc云计算 (9) 3.1.1.1.cProc云计算概述 (9) 3.1.1.2.数据立方 (10) 3.1.1.3.混合存储策略 (15) 3.1.1.4.云计算核心技术 (15) 3.1.1.4.1.数据处理集群的可靠性与负载均衡技术 (15) 3.1.1.4.2.计算与存储集群的可靠性与负载均衡 (19) 3.1.1.4.3.计算与存储集群的负载均衡处理 (21) 3.1.1.4.4.分布式文件系统的可靠性设计 (23) 3.1.1.4.5.分布式数据立方可靠性设计 (23) 3.1.1.4.6.分布式并行计算可靠性设计 (25) 3.1.1.4.7.查询统计计算可靠性鱼负载均衡设计 (25) 3.1.1.4.8.数据分析与数据挖掘 (27) 3.1.1.4.9.cProc云计算优势 (35) 3.1.2.cStor云存储 (36) 3.1.2.1.cStor云存储介绍 (36) 3.1.2.2.cStor云存储架构 (38) 3.1.2.3.Stor云存储关键技术 (43) 3.1.2.4.数据安全诊断技术 (44) 3.1.2.5.cStor云存储优势 (45) 3.2.大数据教学基础平台 (46) 3.2.1.Hadoop架构 (46) 3.2.2.Hadoop关键技术 (47) 3.2.3.Hadoop优势 (51) 3.2.4.Hadoop教学 (51)

大数据时代下的统计新思维

魏强:大数据时代下的统计行业新思维 发布时间:2013.11.19 09:06 来源:赛迪网作者:烨岚 【赛迪网讯】11月19日消息,统计行业是与国家发展和居民生活情况等息息相关的行业,统计的基本任务是对国民经济和社会发展情况进行统计调查、统计分析,提供统计信息和咨询意见,实现统计监督,为各级政府部门的决策提供依据。随着新一代信息技术的不断发展,统计信息化水平取得快速发展,也赋予了“统计现代化”更多内涵。尤其是大数据技术理念的推广和普及,给多年来与数据打交道的统计行业带来了更加深刻的变革。 统计行业的“四大工程” 国家统计局在《“十二五”时期统计发展和改革规划纲要》中明确提出,把建设以企业一套表为核心的四大工程作为推动“十二五”统计建设与发展的重要抓手,是当前统计系统的“第一号任务”。所谓四大工程建设:一是建设真实完整、及时更新的基本单位名录库;二是建立规范统一、方便企业填报的企业一套表制度;三是建设功能完善、统一兼容的数据采集处理软件系统;四是建设安全畅通、便捷高效的联网直报系统。 基本单位名录库是我国所有法人单位、产业活动单位(分支机构)基本信息的数据库,通过对每个企业进行编号形成名录库。企业一套表则是一种制度,将之前混乱无序的统计表格模型打乱,用元数据的技术重新构建一套表,表内的内容则用指标去描述。数据采集处理软件系统通过整合打破了信息孤岛,统一了软件平台和填报方法。联网直报系统统一了网络,改变了手工报数的原始方式。由此可见,四大工程是管理业务的大变革,是统计制度的革新,是基于信息化的现代化的统计方法,真正实现了用信息化带动业务模式的创新。 时至今日,企业一套表的建设任务已基本完成,那么接下来要做什么呢?统计信息化要如何规划未来的发展呢?带着这个问题,记者采访了常年与国家统计局进行深入合作的统计行业专家——同方物联网本部数据资源工程事业部副总经理魏强,听他讲述了大数据时代下的统计行业新思维。 同方物联网本部数据资源工程事业部副总经理魏强 大数据时代下的统计行业新思维 四大工程是统计制度和管理业务的大变革 同方参与了四大工程建设中的企业一套表和数据采集处理软件系统两大工程,魏强认为四大工程不仅仅是一个软件,而是一套非常先进的管理模式和管理理念,这套管理模式将给统计行业带来深刻变革,也给地方统计局带来了更多的机遇与挑战。对于地方统计局来说,一是对国家统计局,二是对地方,两个方向的工作都非常重要,而双方的需求则不尽相同。例如,国家统计局更加关注涉及国民经济的三上企业,而地方则更关心能带动当地发展的文化、旅游等产业,面对这些地方政府的个性化需求,地方统计局需要将四大工程这套先进的管理模

(完整word版)农村大数据平台解决方案

农村大数据平台解决方案

时间:2018年9月

1大数据服务基础平台 (1) 2农村大数据资源中心 (2) 2.1涉农信息基础大数据 (2) 2.2农业产业技术数据 (2) 2.3农村生活信息服务数据 (3) 2.4政务应用数据 (3) 3大数据共享平台 (3) 4大数据分析平台 (3) 4.1区域经济分析 (4) 4.2生产智能化大数据平台 (4) 4.3农产品质量安全追溯大数据应用 (5) 4.4农产品产销信息监测预警大数据分析 (5) 5智慧农业云平台 (6) 6大数据精准扶贫 (6) 7农村网络舆情监测平台 (7)

农村大数据平台解决方案 根据《关于实施乡村振兴战略的意见》(中发〔2018〕1号)、《农业部办公厅关于印发〈农业农村大数据试点方案〉的通知》(农办市〔2016〕30号)、《农业部关于印发〈”十三五”全国农业农村信息化发展规划〉的通知》(农市发〔2016〕5号)、《农业部关于推进农业农村大数据发展的实施意见》(农市发〔2015〕6号)和《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》(国发〔2015〕50号)等有关部署文件要求,公司经过大量的调研和论证,集中技术力量研发的一整套针对我国农村农业现状的大数据平台产品体系,包含农村大数据基础服务平台、农村大数据资源中心、大数据共享平台、大数据分析平台、智慧农业云平台、大数据精准扶贫、农村网络舆情监测平台等产品。 1大数据服务基础平台 作为农村大数据平台的核心与基础,集成了大数据平台的多个底层组件,提供分布式存储(HDFS)、分布式计算、协调服务管理、数据仓库SQL服务、NoSQL数据库服务,分布式内存计算,ETL 调度与操作,实时流处理、分布式内存、索引搜索、数据库联邦查询、MPP数据库服务,图数据库和时序数据库等功能和服务。同时支持大数据的分布式机器学习算法比如多重估值算法。 平台基于镇平县农业大数据研究的个性化需求,形成一系列相关公开发布数据的采集机制,将数据采集的相关程序设计并编写完善,部署此套机制在平台上周期运转;为管理人员与数据工程师提供数据的浏览,对数据进行查询、展现和基础统计分析等初步应用,实现农业大数据分析人员的交流平台。 1

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境,以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础,建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展的综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理,人口与地理,法人与地理,实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理,为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同,提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据,还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后,持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据的离线计算能力、高效即

席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加,需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量,满足未来政务各类业务工作的发展需要,确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台的数据,通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系,建立关键数据之间的关联关系,将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能,促进民生的发展。

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