2018年大数据分析哪个国家留学好-精选word文档 (2页)

2018年大数据分析哪个国家留学好-精选word文档 (2页)

2018年大数据分析哪个国家留学好-精选word文档

本文部分内容来自网络整理,本司不为其真实性负责,如有异议或侵权请及时联系,本司将立即删除!

== 本文为word格式,下载后可方便编辑和修改! ==

大数据分析哪个国家留学好

到底哪个国家比较适合?大数据时代让数据来说话。下面是小编为大家整理的大数据分析留学国家情况,欢迎阅读。

大数据告诉你到底去哪个国家留学好!

以下图表分别展示了各国的工资、假期、购买力和解雇遣散费,多方面比

较打工者关心的各项指标。从中可以发现,在挪威、韩国和日本打工失业威胁

最小。至于每四个国民就有一人失业的希腊,当然是打工者想避开的地方。

中国内地现在普遍实行每周双休日,哪些国家法律规定每周有两个休息日?世界银行统计的数据显示,其实双休日得到政府法律保护的国家也不多。希腊

虽然失业率全球第一,但还规定劳动者一周拥有两个休息日,德国一周只有一

天休息得到法律保护。难怪欧洲债务危机期间一些德国选民反对救助希腊,因

为他们觉得希腊人好吃懒做。

除了每周休息日,全年带薪假期也是一个比较标准。芬兰与法国的劳动者

每年都有30天的带薪假。这意味着,如果你想平均分配带薪假,每隔12天就

可以用带薪假延长已有的假日。而美国恰恰相反,没有任何法定带薪假的保障。

收入和休假同样是打工族最关心的一项指标,比较各国最低工资会发现,

土耳其的最低工资几乎相当于70%的平均薪资,而美国的最低工资也只有平均

薪资的三分之一。

除了正常上班,加班也决定了打工族的收入高低。论加班,澳大利亚劳动

者的收入最高,他们的加班费相当于88%的工资。而在英国、德国、丹麦等欧

洲国家和美国,加班费只是个传说。

即使按同样的货币衡量,在美国花100元和在中国花100元也不会买到同

样多的东西。所以,有必要在比较打工者收入时考虑到各国的购买力。经合组

织和《经济学人》数据显示,在澳大利亚和丹麦,打工者只要工作8分钟左右,收入就可以买一个麦当劳的巨无霸,而在墨西哥,买一个巨无霸得工作将近45

分钟。

既然是打工,就要未雨绸缪。打工一族还关心,一旦被解雇,公司会付多

少补偿性质的遣散费。世界银行数据显示,墨西哥的企业最慷慨,他们给的遣

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。

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据,通常是万亿或EB的大小,如此庞大的数据,寻找一个合适处理工具非常必要,今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面,在面对庞大而复杂的大数据,选择一个合适的处理工具显得很有必要,工欲善其事,必须利其器,一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍,也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代,挖掘大数据价值,及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语,是指数据集,如此庞大而复杂的,他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的,能够处理PB级数据。此外,Hadoop依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。,高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ,高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动 态平衡,因此处理速度非常快。 ,高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架,因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications(高性能计?算与通信)的缩写° 1993年,山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U:高性能计算与通信”的报告,也就是被称为HPCC计划的报告,即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划,该计划的实施将耗资百亿 美元,其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件,以支持太位级网络 传输性能,开发千兆比特网络技术,扩展研究和教育机构及网络连接能力。

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如:淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单,一般只有少数几步操作组成,比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成; 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER,再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下,一般可以采用ORALCERAC集群方式或者就是通过硬件升级(采用小型机、大型机等,如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高,必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题,而分布式事务处理很难做到高效,因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

2数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等. 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算,每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂,例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等;有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现. 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计; 传统得数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法,把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析,以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求,基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标,采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

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。

大大数据可视化分析资料报告平台介绍

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。

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。

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 (广州城市职业学院广东广州510405) 摘要:在信息技术高速发展的今天,金融业面临的竞争日趋激烈,信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化,并提供灵活、可自定义的程序接口,具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础,采用云计算的体系架构,整合多种ETL技术和不同的ETL工具,具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据,提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位,促进传统优势企业走新型信息化道路,充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”,值得大力发展和推广。 关键词:面向金融,大数据,综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前,全球IT行业讨论最多的两个议题,一个是大数据分析“Big Data”,一个是云计算“Cloud Computing”。中

国五大国有商业银行发展至今,积累了海量的业务数据,同时还不断的从外界收集数据。据IDC(国际数据公司)预测,用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长,占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长,相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段,如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能,无法充分利用和及时更新海量数据,更难以进行综合研究,中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今,积累了海量的业务数据,同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源,不同历史阶段的数据进行分析,银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势,针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以,银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有,在信息技术高速发展的今天,金融业面临的竞争日趋激烈,信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧,五大国有商业银行不断深化以客户为中心,以优质业务为核心的经营理念,这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出,将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度,提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

大数据分析标准功能点简介.doc

大数据报表标准功能点简介

U8分析报表包含两个工具,分别为分析报表工具和业务模型设计器,其中分析报表工具包括分析报表系统管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。 一、分析报表工具 1.分析报表系统管理 分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。 a)基础设置 在基础设置中有两个地方需要设置,企业目录和加密服务器设置。企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。 加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名,将加密监听程序指向加密服务器,以读取加密点。 b)数据配置 报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。 图2-1 U8分析报表项目页面 自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义,对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类,可修改。 分类维护:可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。

档案归类:可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。 点击分类维护栏中的编辑,进入分类管理页面;同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。 c)数据抽取 数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库,抽取的结果形成ODS数据仓库,供企业查询及决策。数据抽取的方式有两种:手动抽取与自动抽取。自动抽取可以设置抽取计划,选择在业务系统空闲时完成数据抽取。抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。 d)权限管理 角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作,用户密码的修改操作,以及用户与角色的所属关系等维护工作。 权限管理,可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制(删除),可根据实际业务需要授予适合的权限。 2.U8分析报表门户 U8分析报表门户的核心对象即为报表,是基于业务模型做查询,并通过查询生成报表的平台;是一种兼分析报表设计和前端展示的平台。在U8分析报表中,我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务,营销、库存、采购等主题),对于用户的个性化报表需求,可以单独定制。 对于已经设计好的报表,可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。 分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题,点击分析主题button打开分析首页。如图所示,点击财务分析主题按钮,财务首页报表则打开。

大数据分析平台

一、数据分析平台层次解析 大数据分析处理架构图 数据源:除该种方法之外,还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构,而特别要说的是流数据,它的核心就是数据的连续性和快速分析性; 计算层:内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品,思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中,省掉很多I/O开销和硬盘拖累,从而加快计算。而Impala思想来源于Google Dremel,充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度,这也就是我上面说到的近似实时查询;底层的文件系统当然是HDFS独大,也就是Hadoop的底层存储,现在大数据的技术除了微软系的意外,基本都是HDFS作为底层的存储技术。上层的YARN就是MapReduce的第二版,和在一起就是Hadoop最新版本。基于之上的应用有Hive,Pig Latin,这两个是利用了SQL的思想来查询Hadoop上的数据。 关键:利用大数据做决策支持。R可以帮你在大数据上做统计分析,利用R语言和框架可以实现很专业的统计分析功能,并且能利用图形的方式展现;而Mahout就是一个集数据挖掘、决策支持等算法于一身的工具,其中包含的都是

基于Hadoop来实现的经典算法,拿这个作为数据分析的核心算法集来参考还是很好的。 如此一个决策支持系统要怎么展现呢?其实这个和数据挖掘过程中的展现一样,无非就是通过表格和图标图形来进行展示,其实一份分类详细、颜色艳丽、数据权威的数据图标报告就是呈现给客户的最好方式!至于用什么工具来实现,有两个是最好的数据展现工具,Tableau和Pentaho,利用他们最为数据展现层绝对是最好的选择。 二、规划的数据平台产品AE(Accelerate Engine) 支持下一代企业计算关键技术的大数据处理平台:包括计算引擎、开发工具、管理工具及数据服务。计算引擎是AE的核心部分,提供支持从多数据源的异构数据进行实时数据集成、提供分布式环境下的消息总线、通过Service Gateway能够与第三方系统进行服务整合访问;设计了一个分布式计算框架,可以处理结构化和非结构化数据,并提供内存计算、规划计算、数据挖掘、流计算等各种企业计算服务。Data Studio包括了数据建模、开发、测试等集成开发环境。管理工具包括了实施、客户化及系统管理类工具。AE平台还可以通过UAP开发者社区提供丰富的数据服务。 AE架构图

大数据分析平台

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/8e2592154.html, 大数据分析平台 作者:郑纬民陈文光 来源:《中兴通讯技术》2016年第02期 摘要:认为现有以MapReduce/Spark等为代表的大数据处理平台在解决大数据问题的挑战问题方面过多考虑了容错性,忽视了性能。大数据分析系统的一个重要的发展方向就是兼顾性能和容错性,而图计算系统在数据模型上较好地考虑了性能和容错能力的平衡,是未来的重要发展方向。 关键词:大数据;分布与并行处理;并行编程;容错;可扩展性 Abstract:Existing big data analytic platforms, such as MapReduce and Spark, focus on scalability and fault tolerance at the expense of performance. We discuss the connections between performance and fault tolerance and show they are not mutually exclusive. Distributed graph processing systems are promising because they make a better tradeoff between performance and fault tolerance with mutable data models. Key words:big data; distributed and parallel processing; parallel programming; fault tolerance; scalability 随着信息化技术的发展,人类可以产生、收集、存储越来越多的数据,并利用这些数据进行决策,从而出现了大数据的概念。大数据的定义很多,比较流行的定义是Gartner公司提出的简称为3V的属性,即数据量大(Volume),到达速度快(Velocity)和数据种类多(Variety)。大数据分析利用数据驱动的方法,在科学发现、产品设计、生产与营销、社会发展等领域具有应用前景。 由于大数据的3V属性,需要在多台机器上进行分布与并行处理才能满足性能要求,因此传统的关系型数据库和数据挖掘软件很难直接应用在大数据的处理分析中。传统的超级计算技术,虽然具有很强的数据访问和计算能力,但其使用的MPI编程模型编程较为困难,对容错 和自动负载平衡的支持也有缺陷,主要运行在高成本的高性能计算机系统上,对于主要在数据中心运行的大数据分析不是非常适合。 为了解决大数据的分析处理所面临的编程困难,负载不平衡和容错困难的问题,业界发展出了一系列技术,包括分布式文件系统、数据并行编程语言和框架以及领域编程模式来应对这些挑战。以MapReduce[1]和Spark[2]为代表的大数据分析平台,是目前较为流行的大数据处理生态环境,得到了产业界的广泛使用。 但是在文章中,我们通过分析认为:MapReduce和Spark系统将容错能力作为设计的优先原则,而在系统的处理性能上做了过多的让步,使得所需的处理资源过多,处理时间很长,这样反而增加了系统出现故障的几率。通过进一步分析性能与容错能力的关系,我们提出了一种

大数据-面向服务的大数据分析平台解决方案

在大数据时代,个人、企业和机构都会面临大数据的问题。建设面向服务的大数据平台,可以为众多的中小企业和个人用户提供大数据处理和分析的能力。面向服务的大数据分析平台以区域性智能数据中心及高速互联网为基础设施,以互联网服务体系为架构,以大数据存储、处理、挖掘和交互式可视化分析等关键技术为支撑,通过多样化移动智能终端及移动互联网为用户提供数据存储、管理及分析服务。 一、平台架构 大数据分析平台的拓扑架构如下图所示: 其中部署在多个地方的智能数据中心提供大数据存储及计算平台,通过平台服务器提供系统调用功能。门户服务中心将整合所有的智能数据中心存储和计算资源,并通过 web应用服务器和 Open API 服务器以 web 调用和Open API 调用的方式提供大数据存储、管理及挖掘服务。终端用户利用移动智能终端通过互联网访问门户服务中心,使用其提供的大数据存储、管理及挖掘服务。 大数据分析平台的系统架构如下图所示:

系统包含 3 个层次:平台层为整个大数据分析平台提供基础平台支持;功能层提供基本的大数据存储和挖掘功能;服务层为用户提供基于互联网的大数据服务。具体包括: (1)平台层:为大数据存储和挖掘提供大数据存储和计算平台,为多区域智能中心的分析架构提供多数据中心调度引擎; (2)功能层:为大数据存储和挖掘提供大数据集成、存储、管理和挖掘功能; (3)服务层:基于 Web 和 Open API 技术提供大数据服务。 二、关键技术 建设面向服务的大数据分析平台,需要研究和开发一系列关键技术,主要包括: 1. 平台层 (1)大数据分布式存储系统:针对数据不断增长的挑战,需要研究大规模、非结构化数据的存储问题,突破大数据的存储、管理和高效访问关键技术,当前需要构建至少 PB 级存储能力的大数据平台才能满足一般的科研和应用需求。

(完整word版)2020年日历,方便记事备忘,完美打印版,一月一张

January 2020年1月农历己亥年猪年 周一周二周三周四周五周六周日 1元旦2腊八3初九4初十5十一 6十二7十三8十四9三九10十六11十七12十八 13十九14二十15廿一16廿二17廿三北方小年18廿四南方小年19廿五 20廿六大寒21廿七22廿八23廿九24除夕25春节26初二 27五九28初四29初五30初六31初七

February2020年2月农历庚子年鼠年 周一周二周三周四周五周六周日 1初八2初九上班3初十4立春5六九6十三7十四休8元宵9十六 10十七11十八12十九13二十14情人节廿一15廿二16廿三 17廿四18廿五19雨水廿六20廿七21廿八22廿九23八九 24龙抬头初二25初三26初四27初五28初六29初七

March 2020年3月农历庚子年鼠年 周一周二周三周四周五周六周日 1初八 2初九3九九4十一5惊蛰十二6十三7十四8十五妇女节 9十六10十七11十八12十九植树节13二十14廿一15廿二消费者权益日16廿三17廿四18廿五19廿六20廿七春分21廿八22廿九 23三十24三月25初二26初三27初四28初五29初六 30初七31初八

April 2020年4月农历庚子年鼠年 周一周二周三周四周五周六周日 1初九愚人节2初十3十一4十二清明5十三 6十四7十五8十六9十七10十八11十九12二十 13廿一14廿二15廿三16廿四17廿五18廿六19廿七谷雨20廿八21廿九22三十23四月24初二25初三26初四 27初五28初六29初七30初八

周一周二周三周四周五周六周日 1初九劳动节2初十3十一 4十二青年节5十三立夏6十四7十五8十六9十七10十八母亲节11十九12二十13廿一14廿二15廿三16廿四17廿五 18廿六19廿七20廿八小满21廿九22三十23润四月24初二 25初三26初四27初五28初六29初七30初八31初九

大数据分析处理与平台架构技术研究

2019.03 1概述 当前,大数据已成为一种新的国家战略资源,引起 了学术界、产业界、政府及行业用户的高度关注。国外方面,美国、日本以及欧盟等都相继制定了促进大数据产业发展的政策,积极构建大数据生态,实施大数据国家战略。国内方面,国务院已于2015年8月印发了国发〔2015〕50号《促进大数据发展行动纲要》,系统的部署了关于大数据的发展工作。中国工业和信息化部于 2017年1月发布了《大数据产业发展规划(2016-2020年)》,对于国家实施大数据战略和推动大数据健康发展起到了很好的作用。2018年中国国际大数据产业博览会在贵州省贵阳市召开,汇集了全球的大数据领域专家和业界的精英,具体探讨了关于大数据行业发展现状和趋势。 大数据已成为当前D T 时代研究热点,随之而来的大数据采集、大数据存储与管理、大数据分析和数据处理、大数据可视化、大数据安全与隐私保护技术等体现大数据价值的研究不断涌现。大数据分析可直观洞悉大数据背后隐藏的数据特征,经过处理后可获得有用的价值信息。随着数据科学与大数据技术的发展,通过大数据技术分析与处理的手段和解决各类实际问题越来越受到人们所重视。大数据处理平台是集数据分析、数据采集、数据存储与管理、数据计算与数据可视化以及数据安全与隐私保护等功能于一体,为人们通过大数据分析处理手段和解决问题提供技术和平台支撑。 2大数据分析与处理 数据分析是从海量数据中提取信息的过程,以机器 学习算法为基础,通过模拟人的类的学习行为,获取新的知识或技能,不断改善分析的过程[1]。大数据分析是实现大数据价值的重要途径,通过分析可以总结大数据中出现的规律,从而更好地理解现实,预测未来,实现基于数据的决策[2]。大数据分析主要是指对海量的数据进行分析。在大数据时代,数据在社会中扮演者越来越为重要的角色,然而数据通常并不能直接被人们利用,要想从大量的看似杂乱无章的数据中揭示其中隐含的内在规律,挖掘出有用信息以指导进行科学的精准推断与决策,需要对海量的数据进行分析。在大数据分析中,对于获取到的数据首先想到的是从一个相对宏观的角度来观察一下该数据有什么特点,即是分析一下该数据的特征。对于有限的数据,可以通过频率分布直方图来观察数据的分布,将数据取值范围划分成若干个区间,统计数据落入每一个区间的频率[3]。当数据量足够多的时候,如果把数组不断加大,让组距小到趋近于 0,把纵坐标的频率除以组距,可以得到概率密度函数基金项目:黔东南州科技计划项目资助:基于大数据的电商数据信息智能推荐服务及应用研究(项目编号:黔东南科合J 字[2017]001);贵州省教育厅普通本科高校自然科学研究项目:基于拟态计算的高效能大数据应用平台构建研究(项目号:黔教合K Y 字 [2018]356)。 作者简介:龙虎(1979-),男,副教授,研究方向:大数据分析与可视化、智慧教育、数字媒体技术。 收稿日期:2018-12-20 大数据分析处理与平台架构技术研究 龙虎,李娜 ( 凯里学院,贵州凯里556011)摘 要:大数据分析可直观洞悉大数据背后隐藏的数据特征,经过处理后可获得有用的价值信息。大 数据处理平台是集数据分析和数据采集、数据存储与管理、数据计算与数据可视化,以及数据安全与隐私保护等功能于一体,具有精准的数据统计分析与数据挖掘等功能,为人们通过大数据分析处理的手段和解决问题提供了技术和平台支撑,满足大数据分析与处理的需求。通过运用文献研究法和系统法,对大数据分析与处理的相关概念进行了梳理,提出了大数据处理平台架构,希望该研究能为大数据分析处理以及大数据处理平台的研究者提供参考和借鉴。关键词:大数据分析处理;平台;架构 88 DOI:10.16184/https://www.360docs.net/doc/8e2592154.html,prg.2019.03.027

大数据平台架构剖析

大数据平台架构剖析

数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后,但是具有非常重要的作用,数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展,数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高,但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前,数据分析工作已经经历了长足的发展,尤其是以BI系统为主的数据分析,已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统,对于BI系统来说,大概的架构图如下: 可以看到在BI系统里面,核心的模块是Cube,Cube是一个更高层的业务模型抽象,在Cube之上可以进行多种操作,例如上钻、下钻、切片等操作。大部分BI系统都基于关系型数据库,关系型数据库使用SQL语句进行操作,但是SQL在多维操作和分析的表示能力上相对较弱,所以Cube有自己独有的查询语言MDX,MDX表达式具有更强的多维表现能力,所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山,大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务,轻易便可搭建出一套Olap 分析系统。不过BI的问题也随着时间的推移逐渐显露出来: BI系统更多的以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主,对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力,例如图片,文本,音频的存储,分析。

?由于数据仓库为结构化存储,在数据从其他系统进入数据仓库这个东西,我们通常叫做ETL过程,ETL动作和业务进行了强绑定,通常需要一个专门的ETL团队去和业务做衔接,决定如何进行数据的清洗和转换。 ?随着异构数据源的增加,例如如果存在视频,文本,图片等数据源,要解析数据内容进入数据仓库,则需要非常复杂等ETL程序,从而导致ETL变得过于庞大和臃肿。 ?当数据量过大的时候,性能会成为瓶颈,在TB/PB级别的数据量上表现出明显的吃力。?数据库的范式等约束规则,着力于解决数据冗余的问题,是为了保障数据的一致性,但是对于数据仓库来说,我们并不需要对数据做修改和一致性的保障,原则上来说数据仓库的原始数据都是只读的,所以这些约束反而会成为影响性能的因素。 ?ETL动作对数据的预先假设和处理,导致机器学习部分获取到的数据为假设后的数据,因此效果不理想。例如如果需要使用数据仓库进行异常数据的挖掘,则在数据入库经过ETL的时候就需要明确定义需要提取的特征数据,否则无法结构化入库,然而大多数情况是需要基于异构数据才能提取出特征。

全国十大大数据分析平台 靠谱的大数据分析平台有哪些

全国十大大数据分析平台靠谱的大数据分析平台有哪些 什么是大数据?大数据是大量、高速、多变的信息,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。借助大数据工具及相关技术,可针对不同行为特征的客户进行针对性营销,甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”,得以更聚焦客户,进行个性化精准营销。那么,在人人都讲大数据的互联网时代,国内到底有哪些靠谱的大数据分析平台呢?鹿豹座平台小编对比了数十家,最终选出以下十家权威的大数据分析平台。 阿里巴巴 数据,是阿里巴巴集团的核心资产,阿里生态中的各项业务,都是宝贵的用户数据来源地。阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。数据已融入阿里的生态,正以最新的形式,最具创意的应用,迸发出强劲的生命力。 百度 百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来百度正式发布大数据引擎,将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。 腾讯 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据,腾讯的思路主要是用数据改进产品,注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。

鹿豹座大数据研究院 鹿豹座大数据研究院系鹿豹座平台与中国互联网大数据研究院(ICIBD)2017年联合创办。中国互联网大数据研究院(ICIBD)是中国领先的互联网大数据研究机构,也是国内架构完整、体系权威的专业互联网大数据研究机构,非营利性的社会组织。专注于中国互联网大数据收集、分析、整合,产出专业、权威、独立的行业大数据报告,提供大数据解决方案,解读大数据应用案例。 高德开放平台 高德开放平台是国内技术领先的LBS服务提供商,拥有先进的数据融合技术和海量的数据处理能力。服务超过三十万款移动应用,日均处理定位请求及路径规划数百亿次。高德开放平台向广大开发者提供覆盖移动端和Web端的开发工具,开发者通过调用开发包或接口即可在应用或网页中实现地图显示、标注、位置检索等功能。使得LBS应用的开发过程更加容易。友盟+ 友盟+通过全面覆盖PC、手机、传感器、无线路由器等多种设备数据,打造全域数据平台。 秉承独立第三方的数据服务理念,坚持诚信、公正、客观的数据信仰,为客户提供全业务链

202年集中管理培训工作总结

202年集中管理培训工作总结 202*年集中管理培训工作总结 202*年集中管理培训工作总结 202*年在公司领导的高度重视下、在相关部门的周密安排及各单位通力协助下,在全体培训学员的密切配合、共同努力下,已安全、顺利、圆满的完成了二期共14天的集中管理培训工作。接受培训的学员有182人。根据公司对集中管理培训的要求,采取军式化训练和业务知识相结合的方式,严格要求学员们发扬不怕苦、不怕累,一切听从指挥的精神。在教官和各部门负责人的悉心指导下,学员们认真学习基本的军事理论知识、军事技能、日常业务的管理知识,提高了学员组织纪律性、工作执行力和日常工作的管理水平,了解了公司的企业文化,树立了集体主义思想和团队精神,提高了凝聚力和战斗力。通过培训,基本达到了预期的效果,取得了一定的成功。但从培训中也发现了这样和那样的问题,具体总结如下: 一、培训组织管理和学员的组织纪律观念及"一切行动听指挥"的意识还有待提高: 第一期集中管理培训由于前期调研不充分,没有考虑到女学员生活起居,给女学员造成了很多的不便,但女学员还是克服了困难,坚持到了最后,还获得先进集体。可部分男学员就缺乏女学员那种克服困难的勇气,有的甚至“临阵脱逃”(第二天还是归队了),有的还“借酒浇愁”,但从第一期学员的整体表现看,要明显好于第二期。 第二期集中管理培训虽然考虑了女学员的生活起居问题,但住宿条件、饮食、训练都没有和基地进行充分的沟通,加上部分学员因受到第一期培训

的影响,要求又明显高于第一期,完全忘记了自己是来培训的,忘记了自己的一言一行代表着公司形象。因此,造成第二期培训的整体效果没有第一期好。 以上两次集中管理培训学员都是农电工和外聘的劳务工组成,其中女学员占27.6%,由于平时工作自由度高,约束性小,缺乏监督管理和基本的身体锻炼,因此整个培训对大家都是一种无形的考验。虽然在培训训期间,按事先的安排,采取军事训练与业务理论教学,室内与室外相结合的方式,针对成人特点和标准,实行劳逸结合,注重抓作风、纪律培养。依据各项管理手段,加强了学员的队列作风,增强了学员们的组织纪律观念,培养了学员"一切行动听指挥"的意识,但仍有部分学员平时自由散漫惯了,不适应部队和基地的管理,并和教官发生了争吵。 培训过程中,由于组织部门缺乏这种集中培训的管理经验,虽然准备了培训考勤表。要求后勤管理人员每天出操上课前进行点名,登记出勤情况,没有特殊情况不得请假,但由于工作关系,后勤管理人员流动性大,造成考勤管理没有落到实处,只是每天进行了简单的查岗和应对性的管理工作。尽管这样,仍然有大部分学员,仍严格按照教官和部门 负责人的要求,做到准时出操、准时训练、准时休息、准时收操和按时上课,增强了学员的时间观念。同时也带动了小部分对培训有抵触情绪的学员自觉的投入到培训中。 二、前期组织、准备和后期的管理还不到位,影响了培训效果: 队列训练强调的是个人与集体的步调一致,企业同样需要个人与集体的统一。队列中一个成员的步伐错误会影响队列的整齐,而企业中一名学员的失误同样会影响一个部门乃至公司的效能。通过队列、齐步走、正步走、军

大数据可视化分析平台介绍演示教学

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。

相关文档
最新文档