大数据分析平台技术要求

大数据分析平台技术要求
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。

●提供数据交换日志审计功能。

2.1.3应用支撑平台

作为系统的支撑平台,需要支持如下功能:

●用户及权限管理,包括:用户及组织架构维护,权限管理与分配等功能。

●统一工作门户,包括:门户菜单、栏目管理与维护,门户展现、个性化

制定、单点登录等功能。

●统一消息,要求提供通讯录管理,消息收发、状态监控等服务接口,支

持手机短信、即时消息、系统消息。

●统一日志,提供统一的日志存储、管理、查询、监控、审计等功能,方

便的集成到各应用平台和子系统模块中。

2.2主题集市管理子系统

主题集市的管理是业务数据采集、存储、查询、分析等一切应用的基础,如何提供方便完善的主题集市管理功能,是数据仓库建设成功与否的重要基石。

具体要求如下:

●支持主题集市方便的复制、备份、调整,并支持对集市描述信息的版本

管控。

●提供业务指标的增删改操作,以及对应的存储设计与字段的映射关系管

理,并提供完整的指标生命周期管控,指标统计口径调整过程和追溯功

能。

●支持派生指标的设置与维护,满足前后计算的两种统计模式。

●支持指标审核关系的自由设置,同时提供常规的审核公式函数库。

●提供图形化的报表表样配置工具,要求做到设计报表表样的所见即所得。

●提供维度(统计分类标准)管理,支持维度层级管理,唯独项基本信息

描述,包括:唯一标识、名称、显示名称、排序属性等。

1.1 信息报送子系统

●为我校部门间信息报送提供统一规范的填报任务管理功能,实现指标管

理、分组目录管理、报表表样管理以及调查样本抽取及管理工作,并提

供调查任务发布、信息报送、数据审核、归档以及任务监控等功能。

●信息报送子系统基于信息报送平台,结合实际的数据填报采集业务,实

现任务发布、信息报送、数据审核、信息归档、任务监控、报送情况统

计。

2.3数据资源管理子系统

建立数据资源管理子系统,为历年各业务系统的数据以及其它部门的数据提供一个统一的数据查询、处理、审核、统计等数据处理工作的平台,具体包括:

2.3.1数据库建设与管理

在元数据的统一管理下,对历年各业务系统进行梳理和加载,形成统一业务存储的数据格式;

●支持从各业务系统和软件中获取数据,支持从关系型数据库、EXCEL、DBF、

TXT等数据格式中获取数据;

●支持从其它政府部门的交换文件中获取数据,如教育部、工信部、党校

等,并提供相同指标不同数据的解决方案。

2.3.2数据浏览与处理

对各类数据按统一方式进行浏览与处理维护工作,包括:

●对不同来源的原始数据进行分类分层次展示,比如按数据类型、时间(年、

月)、专业等属性及其不同的组合方式进行展示;

●通过可视化工具,按照报表制度样式设计原始报表,实现对单个企业数

据的查询、审核和修改;

●实现对基础数据的快速定位和展示功能;

●实现对基础数据的条件筛选和导出功能;

●对各类数据提供统一的审核、修改、删除、计算,以及数据导出、导入、

备份、恢复等基本数据处理功能;

●支持对各种操作进行日志和审计功能。

2.3.3查询统计

提供可视化工具进行数据的各类查询统计,实现:

●条件查询、模糊查询、组合查询、关键字搜索;

●对结果进行各类排序、TOP N;

●基本统计(总量、均值、最大最小等);

●支持各种类型发布,包括生成EXCEL、HTML等功能;

●提供各种图形、报表展示。

2.5统计数据分析与应用子系统

针对已有的基层微观数据和综合数据,系统需要提供以目标为需求导向的主题创建维护模块与统计分析工具,并利用工具,依据业务处室的要求以及领导所关心的KPI指标,在零开发的方式下制定相应的专题分析模块,包括:

2.5.2多维数据在线分析

●在元数据的统一管理下,用户根据不同的关注领域创建各种主题和立方

体(CUBE),灵活进行报表、指标的各种维度的分类组合展示,提供可视

化工具进行维度、指标的配置;

●根据用户需求,定制各类固定报表、图表,提供查看、打印、导出功能;

●支持多维动态分析,提供钻取和切片功能,支持钻取到每个对象的细部

数据,支持渐变维的管理与分析;

●业务分析,为业务人员提供如过滤、排序、分布、行列互换以及一些基

本统计分析功能。

2.5.3即席查询

●提供各种向导式界面、图形查询生成器、提示窗口等,通过简单的鼠标

操作实现即席查询、报告生成、图表生成、深入分析和发布等功能,业

务人员经过简单培训即可设计报表和进行查询分析;

●提供可视化工具进行数据的各类统计分析,包括条件查询、模糊查询、

组合查询、关键字搜索,并对结果进行各类排序、TOP N、基本统计(总

量、均值、最大最小等)、支持各种类型发布,包括生成EXCEL、PDF、HTML

等功能。

2.5.4智能报表

●要求为用户提供可视化、简单易用的智能报表工具,通过鼠标拖拽的方

式,实现复杂多变的报表需要;维度、指标可以任意组合;可以任意钻

取和切片;报表格式能迅速以所见即所得方式进行显示。

●在Web上能够直接将维度、度量等直接拖放到显示的数据表格中,并且

实现灵活的钻取功能(上钻/下钻/钻透);

●支持简单报表的自由组拼,形成复杂报表的功能;

●支持对报表的数据进行修改而不修改原始数据;

●支持对数据的过滤和查询功能,可快速定位到最细条目;

●支持基于权限的智能报表的发布和共享功能,报表支持预定义参数,如

时间、地区等,便于一次设置,多次使用;

●支持图文同时显示的方式;

●支持报告辅助生成功能,按照指定的格式自动生成报告;

2.5.5图表分析与监测预警

●依据专业人员对数据指标展现与分析的要求,提供强大的图形展现能力,

除支持常规图形,如:柱状图、曲线图、散点图、分区面积图、堆积图、

饼图、卡特图外,还支持三维图、企业驾驶舱、交通灯、雷达图、瀑布

图、工程进度图、动态地图(MAP),等特色图形展现。实现趋势分析、

对比分析等图表分析功能。

●利用图表中不同颜色的对比显示,实现对统计指标的监测预警。

2.5.6决策分析

●依据俄业务的数据特征,提供如决策树模型、柯布—道格拉斯生产函数、

线性回归模型等常用的决策分析模型,实现对统计数据的数据挖掘与决

策分析。

●支持对第三方决策分析工具的提供数据导入与结果展现的接口,如SPSS

等工具软件。

2.5.7驾驶舱

●对领导关心的各类关键指标,以各种图表、文字、仪表盘的形式直观展

示,类似飞机的驾驶舱。根据领导分工和权限不同,可以进行个性化定

制;

●通过各种直观的图形,例如仪表盘、温度计、气压计、动画等展示各类

相关的指标,对关键指标进行实时分析和监控;当某些指标发生异常时,

系统可以及时通知相关人员。同时,可对同一事件相关因素进行模拟仿

真分析。

2.5.8移动应用

系统提供的业务数据应用于分析功能,需要支持手机,Pad等移动终端,支持Android、IOS等主流移动终端的操作系统。

3.性能要求

?20个并发用户登录系统时间小于5秒;

?20个并发用户登陆首页响应时间在2秒以内,在100个并发时,平均响

应时间小于5秒;

?20个并发用户基础数据即席查询的响应时间应在5秒以内;

?20个并发用户100万条数据单表OLAP分析4级维度下在5秒以内;

?单点登录最大并发会话数为50,最大在线会话数应能支撑500个。4. 现场演示要求

现场演示要作为技术评分的重要依据,无法按照下面要求提供完整现场演示的技术得分不得超过技术总评分的50%。演示内容包括:

●表样制定、数据报送与出版物制作功能演示

现场根据招标方提供的填报报表表样,完成表样设计,填报任务发布,数据填报,上报等操作,需要现场演示指标同比预警值的设置和异常显示,不同报表上相同含义指标的数据一致性控制,数据填报需要支持直接填报、Excel导入;根据招标方提供的统计报表模板自动生成统计报表并形成可在线浏览的统计信息小册子。

●数据处理、分析、展示(报表、图表一键生成)

现场根据招标方现场提供的数据,完成数据加载,并根据招标方要求,现场制作处理过程的脚本,实现一键执行操作,处理过程将包括多表关联查询、计算生成新的指标、制作统计报表、制作可联动的统计图表等处理步骤。

注:招标方提供的内容包括:演示中所涉及到的指标、分类标准、加载数据的数据字典以及统计信息小册子的Excel模板,请联系招标方索取。

下边是我们一个项目的招标评分标准,供参看

大数据的五大关键技术

大数据的五大关键技术 大数据技术,就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术,它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。 一、大数据接入 1、大数据接入 已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入 2、大数据接入技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp 二、大数据存储 1、大数据存储 结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储 2、大数据存储技术 Hdfs、Hbase、Hive、S3、Kudu、MongoDB、Neo4J 、Redis、Alluxio(Tachyon)、Lucene、Solr、ElasticSearch 三、数据分析挖掘 1、大数据分析与挖掘 离线分析、准实时分析、实时分析、图片识别、语音识别、机器学习

2、大数据分析与挖掘技术 MapReduce、Hive、Pig、Spark、Flink、Impala、Kylin、Tez、Akka、Storm、S4、Mahout、MLlib 四、大数据共享交换 1、大数据共享交换 数据接入、数据清洗、转换、脱敏、脱密、数据资产管理、数据导出 2、大数据共享交换技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Dubbo、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp、RestFul、Web Service 五、大数据展现 1、大数据展现 图化展示(散点图、折线图、柱状图、地图、饼图、雷达图、K线图、箱线图、热力图、关系图、矩形树图、平行坐标、桑基图、漏斗图、仪表盘),文字展示; 2、大数据展现技术 Echarts、Tableau 国家规划大数据产业发展战略,各行各业需要大数据技术支撑指数级的数据增量服务,越来越多的企业逐渐转型于大数据,大数据方面市场需求呈爆发式增长。为了应对大数据人才的缺乏,加米谷大数据培训中心制定了全流程的大数据课程,主要包括Linux、java、CentOS、mysql、HDFS、Hadoop、Hbase、Hive、Kafka、Spark、Storm等。除了在理论方面深入讲解外,还有对应代码实战,全流程学完之后会有实战大数据项目,整体把控学习效果,教学目的旨在提高学员实战能力,真实提升自身大数据能力。

大数据处理常用技术简介

大数据处理常用技术简介 storm,Hbase,hive,sqoop, spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架,提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具,它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin,该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务,它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,简化分布式应用协调及其管理的难度,提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法,解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发,用于储存简单格式数据,集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统,设计用于支持数据密集型,大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具,将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具,支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统,它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP(Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。

大数据关键技术

大数据关键技术 大数据技术,就就是从各种类型得数据中快速获得有价值信息得技术。大数据领域已经涌现出了大量新得技术,它们成为大数据采集、存储、处理与呈现得有力武器. 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 一、大数据采集技术 数据就是指通过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得各种类型得结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化得海量数据,就是大数据知识服务模型得根本.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、非结构化得海量数据得智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理与管理等。必须着重攻克针对大数据源得智能识别、感知、适配、传输、接入等技术.基础支撑层:提供大数据服务平台所需得虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据得数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析与决策操作得可视化接口技术,大数据得网络传输与压缩技术,大数据隐 私保护技术等. 二、大数据预处理技术 主要完成对已接收数据得辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因获取得数据可能具有多种结构与类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂得数据转化为单一得或者便于处理得构型,以达到快速分析处理得目得。2)清洗:对于大数据,并不全就是有价值得,有些数据并不就是我们所关心得内容,而另一些数据则就是完全错误得干扰项,因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据. 三、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得数据存储起来,建立相 应得数据库,并进行管理与调用。重点解决复杂结构化、半结构化与非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据得可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠得分布式文件系统(DFS)、能效优化得存储、计算融入存储、大数据得去冗余及高效低成本得大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术,异构数据得数据融合技术,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得就是NoSQ

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。

大数据处理技术的特点

1)Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB、 甚至EB的规模。 2)Variety(多样性):即大数据包括各种格式和形态的数据。 3)Velocity(时效性):即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。 4)Veracity(准确性):即处理的结果要保证一定的准确性。 5)Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。 传统的数据库系统主要面向结构化数据的存储和处理,但现实世界中的大数据具有各种不同的格式和形态,据统计现实世界中80%以上的数据都是文本和媒体等非结构化数据;同时,大数据还具有很多不同的计算特征。我们可以从多个角度分类大数据的类型和计算特征。 1)从数据结构特征角度看,大数据可分为结构化与非结构化/半结构化数据。 2)从数据获取处理方式看,大数据可分为批处理与流式计算方式。 3)从数据处理类型看,大数据处理可分为传统的查询分析计算和复杂数据挖掘计算。 4)从大数据处理响应性能看,大数据处理可分为实时/准实时与非实时计算,或者是联机计算与线下计算。前述的流式计算通常属于实时计算,此外查询分析类计算通常也要求具有高响应性能,因而也可以归为实时或准实时计算。而批处理计算和复杂数据挖掘计算通常属于非实时或线下计算。 5)从数据关系角度看,大数据可分为简单关系数据(如Web日志)和复杂关系数据(如社会网络等具有复杂数据关系的图计算)。

6)从迭代计算角度看,现实世界的数据处理中有很多计算问题需要大量的迭代计算,诸如一些机器学习等复杂的计算任务会需要大量的迭代计算,为此需要提供具有高效的迭代计算能力的大数据处理和计算方法。 7)从并行计算体系结构特征角度看,由于需要支持大规模数据的存储和计算,因此目前绝大多数禧金信息大数据处理都使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台。

大数据传输和接口实用标准化技术要求规范(212)协议详情Fix

污染源在线自动监控系统数据传输和接口标准技术规FIX 超时重发机制: 请求回应的超时,在一个请求命令发出后在规定的时间未收到回应,认为超时。超时后重发,重发规定次数后仍未收到回应认为通讯不可用,通讯结束。超时时间根据具体的通讯方式和任务性质可自定义。超时重发次数根据具体的通讯方式和任务性质可自定义。 执行超时 请求方在收到请求回应(或一个分包)后规定时间未收到返回数据或命令执行结果,认为超时,命令执行失败,结束。缺省超时定义表(可扩充): 通讯协议数据结构 所有的通讯包都是由ACSII码字符组成(CRC校验码除外)。 通讯包结构组成:

字段对照表 代码定义 系统编码表(可扩充)(GB/T16706-1996)见《环境信息标准化手册》第一卷第236页

执行结果定义表(可扩充) 请求返回表(可扩充)

附录A:循环冗余校验(CRC)算法 CRC校验(Cyclic Redundancy Check)是一种数据传输错误检查方法,CRC码两个字节,包含一16位的二进制值。它由传输设备计算后加入到消息中。接收设备重新计算收到消息的CRC,并与接收到的CRC 域中的值比较,如果两值不同,则有误。 CRC是先调入一值是全“1”的16位寄存器,然后调用一过程将消息中连续的8位字节各当前寄存器中的值进行处理。仅每个字符中的8Bit数据对CRC有效,起始位和停止位以及奇偶校验位均无效。 CRC校验字节的生成步骤如下: ①装一个16位寄存器,所有数位均为1。 ②取被校验串的一个字节与16位寄存器的高位字节进行“异或”运算。运算结果放入这个16位寄存器。 ③把这个16寄存器向右移一位。 ④若向右(标记位)移出的数位是1,则生成多项式1010 0000 0000 0001和这个寄存器进行“异或”运算;若向右移出的数位是0,则返回③。 ⑤重复③和④,直至移出8位。 ⑥取被校验串的下一个字节 ⑦重复③~⑥,直至被校验串的所有字节均与16位寄存器进行“异或”运算,并移位8次。 ⑧这个16位寄存器的容即2字节CRC错误校验码。 校验码按照先高字节后低字节的顺序存放。

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

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。

工程大数据分析平台

工程大数据分析平台 随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展,汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。 在此背景下,整车厂研发部门关心的是:如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据,社会用户的用车数据,互联网第三方数据等结合起来,将异构数据和同构数据整合到一起,并在此基础上,实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化;怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互,通过大数据与机器学习技术,建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析;最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。 针对这一需求,恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台,企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据,可实现对原始数据的高效利用,并将原始数据转化成产品所需的智能,从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。 产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理(ETL)与分析挖掘两大产品功能体系,共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统,超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处

理串联应用,建立科学的数据模型,得出预测结果并配以互动的可视化智能,快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。 平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构,建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上,可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构,用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。

农业大数据应用平台技术要求

市农业大数据应用平台 建设项目 技术要求 2016年

目录 1技术要求 (3) 1.1项目目标 (3) 1.2建设现状 (3) 1.3建设原则 (4) 1.3.1先进性和成熟性 (4) 1.3.2可靠性和安全性 (5) 1.3.3开放性和标准化 (5) 1.3.4伸缩性和可扩展性 (5) 1.3.5易用性和可控性 (5) 1.4总体要求 (6) 1.4.1技术路线 (6) 1.4.2技术要求 (6) 1.4.3界面设计要求 (8) 1.4.4技术指标要求 (8) 1.5建设内容 (10) 1.5.1门户网站建设 (10) 1.5.2农业项目管理系统建设 (11) 1.5.3现有业务系统整合 (12) 1.6工程控制及验收需求................................................................. 错误!未定义书签。 1.6.1工程控制......................................................................... 错误!未定义书签。 1.6.2总体建设进度................................................................. 错误!未定义书签。 1.6.3里程碑及阶段交付物..................................................... 错误!未定义书签。 1.6.4项目验收......................................................................... 错误!未定义书签。2数据采集设备参数要求 (12)

智慧社区大数据分析平台项目建设方案

智慧社区大数据平台建设方案

目录 1.智慧城市介绍 (8) 1.1智慧城市建设背景 (8) 1.2建设目标 (8) 1.3参考资料 (9) 2.项目需求分析 (11) 第2章 (11) 2.1智慧城市服务信息化业务需求分析 (11) 2.2智慧城市建设要求分析 (13) 2.2.1功能需求分析 (14) 2.2.2性能需求分析 (20) 2.2.3项目建设难点和对策分析 (21) 3.项目总体架构设计 (22) 第3章 (22) 3.1总体设计思路 (22) 3.1.1开放平台及应用整合 (22) 3.1.2安全与隐私 (23) 3.1.3可控的技术体系 (23) 3.1.4整合资源提供便民服务 (23) 3.1.5面向运营的推广思路 (24) 3.2建设原则 (24) 3.3总体架构 (26) 3.3.1软硬件基础设施 (26) 3.3.2数据资源 (27) 3.3.3应用支撑 (27) 3.3.4社区业务开发运行平台 (28) 3.3.5业务应用 (29) 3.3.6系统门户(访问渠道) (30) 3.3.7支撑体系(信息安全与标准规范体系) (30) 3.4技术架构 (30) 3.4.1基础服务 (31) 3.4.2平台服务 (31) 3.4.3数据服务 (32) 3.4.4访问服务 (32) 3.4.5应用开发框架 (32) 3.4.6安全体系 (33) 3.5信息资源架构 (35) 3.5.1建设原则 (35) 3.5.2架构体系 (35) 3.6集成架构 (64) 3.6.1应用集成平台 (65) 3.6.2系统集成整合 (69) 3.7网络拓扑结构 (73) 3.8运维体系 (73) 4.社区人房关系验证和接口系统 (75) 第4章 (75) 4.1系统概述 (75) 4.2系统架构 (75)

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。

大数据安防中的三种关键技术及五大挑战

大数据安防中的三种关键技术及五大挑战 1.大数据 在安防行业,随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长,安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。要应用安防大数据,首先要了解安防大数据有何特点。 安防大数据涉及的类型比较多,主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库,如人口库、六合一系统信息等;半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等;而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录,如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点,安防大数据以非结构化的视频和图片为主,如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理,对安防行业提出了更多挑战。 大数据 对于安防视频图像数据,传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成,效率极低。面对海量的安防数据,如果继续采用传统方式,不仅效率低下,而且不能达到实战应用目的,偏离了安防系统建设目的。为充分利用安防系统价值,提升对安防大数据的应用能力,大华股份(002236,股吧)从多层次、全方位考虑产品和方案规划,不断提升对于安防有效信息的快速挖掘能力。 要提升安防大数据的处理效率,首先要从智能分析做起,快速过滤无效信息。大华智能分析从多维度、多产品形态来实现。如对于事件检测、行为分析、异常情况报警等,大华前端、存储以及平台系统产品都能够快速实现智能检测,并通知系统对事件进行快速响应,这些产品从某种层面上将安防有效数据的分析分散化,大大加快了整个系统的大数据处理应用速度。此外,大华还推出了基于云存储系统的大数据应用系统,如视频编解码系统、车辆研判系统、以图搜图系统、视频浓缩摘要系统、人脸识别系统以及车型识别系统等等。 大数据安防应用的几种关键技术 1)大数据融合技术 经过十几年的发展,国内安防系统建设基本形成了是以平安城市、智能交通系统为主体,其他行业系统有效完善的发展态势。而“重建设、轻应用”的现况给安防应用提出了更高要求,如何解决这些问题成为当务之急。 为实现数据融合、数据共享,首先要解决存储“分散”问题,大华云存储系统不仅能够实现数据的有效融合与共享,解决系统在硬件设备故障条件下视频数据的正常存储和数据恢复问题,为安防大数据应用分析提供可靠基础。 2)大数据处理技术 安防大数据以半结构化和非结构化数据居多,要实现对安防大数据的分析和信息挖掘,首先要解决数据结构化问题。所谓的数据结构化就是通过某种方式将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。大华通过采用先进的云计算系统对安防非结构化数据进行结构化处

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: 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

大数据技术原理及应用

大数据技术原理及应用 (总10页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面,使用请直接删除

大数据技术原理及应用 大数据处理架构—Hadoop简介 Hadoop项目包括了很多子项目,结构如下图 Common 原名:Core,包含HDFS, MapReduce和其他公共项目,从Hadoop 版本后,HDFS和MapReduce分离出去,其余部分内容构成Hadoop Common。Common为其他子项目提供支持的常用工具,主要包括文件系统、RPC(Remote procedure call) 和串行化库。 Avro Avro是用于数据序列化的系统。它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能。其中,代码生成器既不需要读写文件数据,也不需要使用或实现RPC协议,它只是一个可选的对静态类型语言的实现。Avro系统依赖于模式(Schema),Avro数据的读和写是在模式之下完成的。这样就可以减少写入数据的开销,提高序列化的速度并缩减其大小。 Avro 可以将数据结构或对象转化成便于存储和传输的格式,节约数据存储空间和网络传输带宽,Hadoop 的其他子项目(如HBase和Hive)的客户端和服务端之间的数据传输。 HDFS HDFS:是一个分布式文件系统,为Hadoop项目两大核心之一,是Google file system(GFS)的开源实现。由于HDFS具有高容错性(fault-tolerant)的特点,所以可以设计部署在低廉(low-cost)的硬件上。它可以通过提供高吞吐率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集的应

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。

大数据关键技术

大数据关键技术大数据技术,就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术,它们成为大数据采 集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 一、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。基础支撑层:提供大数据服务平台所需的虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析和决

策操作的可视化接口技术,大数据的网络传输与压缩技术,大数据隐私保护技术等。 二、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。 三、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

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