大数据平台是一个发展非常迅速的方向。本周Apache撤回了13个和Hadoop相关的项目，也给还在鼔吹Hadoop大数据生态的可以说是当头一棒。 这几年社区里开始出现很多公司使用ClickHouse替换Hadoop生态的现象，让ClickHouse成为大数据的新宠。 那么新一代的大数据或是数据平台存储方面有什么改善呢？ 说到新一代的大数据平台，不得不提当前的明星产品Snowflake。Snowflake俨然进一步定义了现代数据仓库发展的方向。 可以说目前大数据平台，数据平台都在从shared nothing架构向Shared Data在进行过渡，由传统的OS Database模型向计算和存储分离过渡。 新一代的大数据平台计算和存储分离已经成为趋势。 短时间个人自研的存储很难达到云厂家提供的S3类对象存储 ，S3类对象存储也将会成为新一代数据库，数据平台的存储架构。
来源：http://www.uml.org.cn 一.大数据平台测试简述 大数据平台测试包括2部分：基础能力测试和性能测试 Ⅰ).基础能力测试 大数据平台的基本功能和数据的导入导出对SQL任务、NoSQL b).是否能够进行细粒度的权限管理 c).是否能够提供审计和数据加密功能 大数据平台是否具备高可用的机制，防止机器的失效带来的任务失败以及数据丢失 大数据平台是否能够支持机器快速平滑地扩展和缩容时带来线性的计算能力 Ⅲ).测试指标 主要从性能、能耗、性价比和可用性4个维度来测试对比平台性能 ? 三.大数据平台测试工具 Ⅰ).平台单组件测试 测试应用单一、效率高、成本低，但无法全面衡量大数据平台性能 ? Ⅱ).综合平台测试 覆盖面广，可以较全面测试衡量大数据平台不同类型任务的性能，通用性好 ? b).测试领域：零售商 c).负载类型：离线分析 d).数据类型：结构化、半结构化、非结构化 四.大数据平台测试用例 Ⅰ).平台基准测试用例 主要是从性能的角度衡量大数据平台，包括数据生成、负载选择和明确测试指标等内容
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
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15.jpg 企业要进行大规模的数据分析，基于开源的Hadoop及其生态圈来搭建起大数据系统平台，无疑是一种低成本高效率的选择。 Hadoop大数据平台 Hadoop在大数据技术生态圈，经过这么多年的发展，基础核心架构的地位，依然稳固。 针对不同的具体需求，采用不同的数据分析架构和框架组件来解决实际问题。 大数据分析平台需求规划 按照数据分析的时效性需求，大数据分析可分为实时数据分析和离线数据分析两种。 对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，可采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。 9.jpg 关于大数据平台搭建，基于Hadoop的数据分析平台，以上就是今天的分享内容了。
一、概述 Apache Ambari是一个基于Web的支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控的开源工具，Ambari已支持大多数Hadoop组件，包括HDFS、MapReduce、Hive 提供Web UI进行可视化的集群管理，简化了大数据平台的安装、使用难度。 for num in `seq 1 3`;do ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub root@hadoop-$num;done c.在ambari-server安装数据库 在ambari的setup中我们可以选择使用默认的postgresql，也可以自定义使用其他数据库，此处选用mariadb，便于后期管理维护 yum -y install mariadb-server mysql-connector-java systemctl start mariadb mysql -uroot password "mysqladmin" 登录数据库后我们采用root登录 d.配置本地
一、概述 Cloudera版本（Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop，简称“CDH”），基于Web的用户界面,支持大多数Hadoop组件，包括 HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeeper、Sqoop,简化了大数据平台的安装、使用难度。 生成密钥对 for num in `seq 1 3`;do ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub root@hadoop-$num;done c.在cm-server安装数据库 " 登录数据库后我们采用root登录 e.java环境配置 如果系统有安装java环境卸载干净使用oracle的jdk，此处使用jdk-7u80-linux-x64.rpm,在各节点均配置java环境 #将jar包复制到cm的lib目录下 cp mysql-connector-java-5.1.46/mysql-connector-java-5.1.46-bin.jar b.创建用户及初始化数据库
大数据平台技术栈 下面自底向上介绍各个层的主要项目。 1 采集层和传输层 ? 采集层 Sqoop 在hadoop和关系型数据库之间转换数据。 Flume Flume是一个分布式的高可用的数据收集、聚集和移动的工具。通常用于从其他系统搜集数据，如web服务器产生的日志，通过Flume将日志写入到Hadoop的HDFS中。 ? Kafka 消息队列，一个分布式流平台。 RocketMQ 阿里巴巴开源的消息队列。 2 存储层 ? Ignit是一个以内存为中心的分布式数据库，缓存和处理平台，用于事务，分析和流式工作负载，在PB级别的数据上提供接近内存速度访问数据。 生态圈的新成员之一（incubating）。
工具降低难度，但缺少灵活性。SQL灵活但编码复杂，因此结合两者。 2 大数据平台架构 ? 首先，对于做大数据开发而言，平台的监控与报警和平台管理不归我们管，主要是给运维人员做的事情。 然后来看看数据基础平台。接入层，获取数据，一般用Canal，Sqoop与Flume。存储层，当我们拿到数据以后，我们需要找个地方存储，首选HDFS（分布式文件系统，前面讲过），这里就是作为一个存储层。 另外还有HBase，可以称作大数据中的数据库。Kafka的话一般会跟Flume作为一个组合。调度层，就是把计算层的计算放到调度层运行。如前面讲的小案例，就是把mapreduce放到yarn上面去运行。 计算层，就是对数据的处理运算。 接着看数据应用平台。元数据管理。这边的元数据要存储到关系型数据库中。作业平台管理，就是任务调度。交互分析就关系到sql语句。 多维分析主要是对数据的维度分析，如按年分析，按月分析，按周分析等。数据可视化，展示数据，供给决策。 最后看看数据应用。一般做的就是流量统计和用户行为分析，做数据展示。 3 系统数据流动 ?
为了解决当前数据中心运营过程中的数据管理组织混乱，无法深入数据本身，无法实现在线查看、浏览、分析计算等问题，我司推出了一款时空大数据云平台，能够实现数据的在线管理、在线可视化、在线计算以及在线代码编辑器等功能 针对大多数常用的空间数据以及观测数据（SHP、GEOJSON、KML、TIF、IMG、JP2、TXT、CSV、EXCEL、DAT等），平台能够像百度网盘一样进行数据的上传、下载、删除、移动、重命名等常规操作 并可以深入到数据实体而非数据文件进行管理，能够查看数据的缩略图，查看数据元数据（包含波段、空间范围、大小、分辨率等），查看数据统计信息（包含字段、数量、最大值、最小值、平均值等信息）等。 针对此，平台支持用户直接将上传到平台的空间数据叠加在地图上进行可视化，并能够配置点线面以及波段的显示样式等，还可以查看每一个空间对象的属性信息；观测数据可以通过表格和图表两种方式进行查看，并支持字段过滤等简单清洗操作 为此我们设计了长时间序列数据可视化功能，能够在地图中按照时间顺序动态显示数据。
它是Hadoop集群的软件分发及管理监控平台，通过它可以快速地部署好一个Hadoop集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。 ? 3、行为监控：CM提供了列表和图表来查看集群上进行的活动，不仅可以显示当前正在进行的活动还可以通过仪表盘查看历史活动。 2、日志采集及检索：对于一个大规模的集群，CM提供了日志的收集功能，能够通过统一的界面查看集群中每台机器、各项服务的日志，并且可以根据日志级别进行检索。 四、集成功能 1、安全配置：为了方便Hadoop大数据平台与原有身份认证系统如AD、LDAP等的集成，CM只需在界面上配置即可完成。 4、数据审计：支持对数据的审计和访问 5、安全集成向导：启动Kerberos集成和外部安全认证集成，如支持通过内部数据库和外部服务进行用户认证。
国务院在《关于印发大数据发展行动纲要的通知》中指出：大数据产业已成为推动经济转型发展的新动力。不可否认，正是互联网与传统经济的碰撞，才催生出了今天几乎全民关注的大数据，这是时代出现的必然结果。 借助中科点击招商大数据平台，综合统计本区域内所有资源现状和周边相邻区域的情况，通过建立模型分析区域比较优势，从而在更高的层面把握本区域的发展特色和定位，制定出科学的发展规划，选择适合本地特色的企业定向开展招商引资活动 timg (1).jpg 通过大数据有效提高项目撮合效率和匹配水平。招商引资活动从本质上也是进行交易的撮合，使得各类资源得到最大效率的利用。 同样通过中科点击招商大数据平台对本地资源进行结构性和非结构性的画像，可以更准确地把握资源的机会成本。 当大数据上升到国家战略层面，黑龙江、贵州、惠州等省市和地区纷纷率先运用大数据开展招商引资，依托线上平台的信息共享、数据分析，实现线下的精准招商，大数据已经成为驱动地方产业经济发展的全新动力。
我在一次社区活动中做过一次分享，演讲题目为《大数据平台架构技术选型与场景运用》。 在演讲中，我主要分析了大数据平台架构的生态环境，并主要以数据源、数据采集、数据存储与数据处理四个方面展开分析与讲解，并结合具体的技术选型与需求场景，给出了我个人对大数据平台的理解。 大数据平台是一个整体的生态系统，内容涵盖非常丰富，涉及到大数据处理过程的诸多技术。在这些技术中，除了一些最基础的平台框架之外，针对不同的需求场景，也有不同的技术选择。这其中，显然有共性与差异性的特征。 大数据平台的核心功能 从大数据平台工程师的角度看，决定整个大数据平台关键质量的不外三方面： 数据采集 数据存储 数据处理 至于系统监控、资源协调、部署运维及其他管理功能都是大数据平台整个生态环境中不可缺少的拼图 然而，作为大数据平台的数据源而言，情况则相反，若数据允许更改，数据采集过程就会变得更复杂。 一种简单的应对办法是采用直连的形式。
数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。 相比传统数仓时代，进入Hadoop集群的数据更加的多样、更加的复杂、量更足，这个数仓时代都没有处理好的事情，如何能够在大数据时代处理好，这是所有大数据应用者最最期盼的改变，也是大数据平台建设者最有挑战的难题 数据治理涉及的IT技术主题众多，包括元数据管理、主数据管理、数据质量、数据集成、监控与报告等。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 数据治理是专注于将数据作为企业的商业资产进行应用和管理的一套管理机制，能够消除数据的不一致性，建立规范的数据应用标准，提高组织数据质量，实现数据广泛共享，并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、 物流IT圈 泛物流行业IT知识分享传播、从业人士互帮互助，覆盖快递快运/互联网物流平台/城配/即时配送/3PL/仓配/货代/冷链/物流软件公司/物流装备/物流自动化设备/物流机器人等细分行业。
，系统地介绍了大数据分析与应用技术创新平台的总体技术框架，详细分析了我国大数据分析与应用五大共性技术存在的不足和解决思路，并阐述了创新平台中四大支撑平台的设计思路与应用方向，最后对大数据分析与应用技术国家工程实验室未来的发展方向和重点工作进行了介绍 这五大共性技术也是构建大数据分析与应用技术创新平台的关键环节。 ? 移动是个体层次空间行为最直接的外在表现，个体移动行为模式分析是利用时空大数据中的移动轨迹信息研究个体移动模式或模型的方法；活动时间变化特征分析是指基于城市不同区域对应的活动日变化曲线，研究其用地特征和在城市运行中所承载的功能 3 大数据支撑平台 针对上述技术，大数据分析与应用技术创新平台将搭建相应的支撑平台，支持方法和系统的研发与落地。 在产学研结合方面，该平台将成为支撑产业健康发展的核心试验支撑平台和充满活力的开放式研究开发环境。
随着大数据在越来越多的企业当中落地，企业要开展大数据相关的业务，那么首先要搭建起自身的数据平台。而企业搭建大数据平台，往往需要结合成本、业务、人员等各方面的因素，来规划数据平台建设方案。 今天我们就来聊聊数据平台建设的几种方案。 9.jpg 数据平台其实在企业当中一直都是存在的，但是进入到数据爆发式增长的大数据时代，传统的企业级数据库，在满足数据管理应用上，并不能完全满足各项需求。 对于企业而言，基于大数据背景下的企业数据管理应用，也需要更加符合需求的数据平台建设方案。 主流数据平台建设方案 从市场主流选择来看，企业数据平台建设方案，目前大致有以下几种： 1、常规数据仓库 数据仓库的重点，是对数据进行整合，同时也是对业务逻辑的一个梳理。 15.jpg 关于大数据平台架构，数据平台建设的几种方案，以上就为大家做了一个简单的介绍了。
现在各种新名词层出不穷，顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑；企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台； 平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习 ，知识图谱；技术层面的有数据仓库、数据集市、大数据平台、数据湖、数据中台、业务中台、技术中台等等，总之是你方唱罢他登场，各种概念满天飞… 在比拼新经济的过程中，其实比拼的是流量也就是用户，但流量不等于用户 3、数据中台连接数据前台和后台，突破数据局限，为企业提供更灵活、高效、低成本的数据分析挖掘服务，避免企业为满足具体某部门某种数据分析需求而投放大量高成本、重复性的数据开发成本。 因此对数据仓库和大数据平台的优缺点、各自存在的问题、疑惑、发展方向，也算有一定的认知，包括对新生的数据中台的发展方向，结合自己过往的经验，谈谈自己的一些想法。 、规范，实现数据前台和后台的连接，突破数据局限，为企业提供更灵活、高效、低成本的数据分析挖掘服务，避免企业为满足具体某部门某种数据分析需求而投放大量高成本、重复性的数据开发成本。
随着互联网、移动互联网、物联网和各种智能终端的快速发展，各种数据无时无刻地生成，新数据的产生成大爆炸趋势，如此大数据量的实时查询和分析能力已然成为企业报表分析系统的重要考量指标。 二、方案概述 基于以上背景，数商云通过对用户的数据进行采集、挖掘、展现、帮助企业商家建立自己的大数据分析平台，它采用全新的无共享大规模并行架构（MPP）、真正列式数据库技术以及超强报表分析引擎，完美解决了传统数据库和分析系统在实时分析查询性能慢和扩展性不足等方面的问题 平台具有强大的功能，可迅速、可靠地管理大量数据，为您提供实时的业务智能以进行先进的大数据分析，从而将您的所有数据转变为效益。 image.png 作为全新架构的实时分析平台，我们有很多的创新，最为突出特点包括： 1、列式存储和计算 基于Vertica数据库，通过列式计算和强大的主动数据压缩，大幅降低成本高昂的磁盘 I/O（主要是传统的以行为存储单位的 2、报表查询秒级响应 面向大数据的实时分析平台，对于大数据量的明细数据、汇总数据，都能达到查询分析秒级响应，帮助各类报表用户解决报表慢的难题。
腾讯大数据处理套件（TBDS）是基于腾讯多年海量数据处理经验，对外提供的可靠、安全、易用的大数据处理平台。你可以根据不同数据处理需求选择合适的大数据分析引擎和相应的实时数据开发、离线数据开发以及算法开发服务，来构建您的大数据应用服务……
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