大数据中心基础数据库
『壹』 什么是四大国家基础数据库
“四大基础数据库”在国家电子政务建设中具有重要的地位和作用，是国家信息化和电子政务建设的一项重要基础设施。无论在政务领域，还在企业领域，“四大基础数据库”有着广泛的应用场景和共享需求，四大基础数据库的建设不仅能实现数据的共享，同时在建设的过程本身也推进着各业务流程的整合及优化。
四大基础库分别是：人口基础数据库、法人数据库、宏观经济数据库，自然资源与空间地理数据库，也有的专家称“四大基础数据库”是国家层面四大主数据库。
1、人口信息数据库
人口信息库的主体包括公民身份号码、姓名、性别、民族、出生地等基本信息，还包括各部门业务系统在利用人口基本信息过程中产生的、其他部门存在共享需求的人口信息。
人口信息数据库主要来自公安局、人社局、民政局、卫生局、教育局等，另外我市在综治办、市民卡中心、便民服务中心也有部分数据。
2、法人单位信息数据库
法人单位信息数据库的数据主要来源于市场监督局的企业注册登记库和组织机构代码库，编办的事业单位注册登记、民政局的社会团体登记库、国税地税的税务数据库，以及统计局的基本单位普查库等。
3、自然资源和空间地理信息数据库
自然资源和空间地理信息数据库是以电子地图为基础，整合道路、行政区划、建筑、植被、地下管线等基础数据，以及土地利用、规划用地、园林绿化、生态环境、自然资源等专题数据。
4、宏观经济基础信息数据库
宏观经济基础信息数据包括全市主要经济指标、地方财政收入、税收完成情况、金融机构信贷情况、各镇（区）主要经济指标等信息，以统计经济信息为基础。
(1)大数据中心基础数据库扩展阅读
近年来，全国各地都已开始积极建设“四大基础数据库”，并在“四大基础数据库”基础上建设“数字城市”，有些发达地区的地方政府已开始从“数字城市”向“智慧城市”转型升级，进入“大数据”时代。
习近平总书记指出“没有信息安全，就没有国家安全，没有信息化就没有现代化”，李克强总理也提出了“互联网+”概念，这充分说明了信息化的重要性。
“四大基础数据库”正是政府信息化建设的基础，对电子政务具有非常重要意义，既能加强政务资源的整合、共享与交换，打破信息孤岛，避免重复建设，又能推进政府职能部门业务协同，强化服务意识，通过数据加工和挖掘还能为政府决策提供知识依据和大数据的支持。
『贰』 大数据平台建设的基础有哪些
首先要有大数据方面的专业知识，从最基础的java，linux，mysql开始学起，在就是Hadoop等大数据的工具了，去搭建大数据的平台。导入数据，进行分析和挖掘，大数据培训柠檬学院。
『叁』 大数据中心是什么中国最大的大数据中心在哪里
按理说，对抄于一个问题，其分析的数袭据量越多，得出的结果就会越准确。这就是大数据的高性能分析魅力十足的原因。对于一家公司来说，理论上它可以用充足的时间去收集大量数据，然后进行分析，从中得到一些独特的见解，从而做出企业的最优决策。但是通常情况下，这种理想情况在现实生活中是不会发生的。
大数据分析包含巨大的潜力，但如果分析的不准确，它就会转变成阻碍。由于技术限制和其他商业因素的考虑，数据分析公司解析数据得出的结果可能并不能反映实际情况。如果企业想要确保通过大数据分析得出的结论是他们想要的结果，他们就需要提高大数据分析的准确性。
在
理想的世界里，企业会收集大量的数据，分析它，并生成到他们要面对的问题的解决方案。但我们都知道，我们并没有生活在一个理想的世界。大数据分析结果往往
要在短时间内获得，一个企业可能没有足够先进的技术快速处理这么多的数据信息。这些限制导致许多企业对数据进行抽样分析。换句话说，他们不看所有的数据，
而是分析小部分的数据样品。尽管这可能是很多企业的战略，但这些分析结果非常可能是不准确的。
从上面的例子可以看出，大数据的中心就是保证大数据的准确性！！！
『肆』 大数据时代的数据库怎么做
未至科技数据中心解决方案是以组织价值链分析模型为理论指导，结合组织战专略规划和面向对象的方法论，属对组织信息化战略进行规划重造立足数据，以数据为基础建立组织信息化标准，提供面向数据采集、处理、挖掘、分析、服务为组织提供一整套的基础解决方案。未至数据中心解决方案采用了当前先进的大数据技术，基于Hadoop架构，利用HDFS、Hive、Impala等大数据技术架构组件和公司自有ETL工具等中间件产品，建立了组织内部高性能、高效率的信息资源大数据服务平台，实现组织内数亿条以上数据的秒级实时查询、更新、调用、分析等信息资源服务。未至数据中心解决方案将，为公安、教育、旅游、住建等各行业业务数据中心、城市公共基础数据库平台、行业部门信息资源基础数据库建设和数据资源规划、管理等业务提供了一体化的解决方案。
『伍』 什么是基础数据信息平台
一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。
先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：
整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；
提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；
为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；
为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；
分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；
开发数据产品，直接或间接为公司盈利；
建设开放数据平台，开放公司数据；
。。。。。。
上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；
其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；
建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。
整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：
逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
我们从下往上看：
数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。
数据源的种类比较多：
网站日志：
作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，
一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；
业务数据库：
业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapRece来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。
当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS。
来自于Ftp/Http的数据源：
有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求；
其他数据源：
比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成；
数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。
离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapRece要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；
当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapRece接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapRece来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapRece要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》
实时计算部分，后面单独说。
数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；
前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据；和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。
另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。
数据应用
业务产品
业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；
报表
同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；
即席查询
即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；
这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。
即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。
当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。
OLAP
目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；
这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；
比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。
其它数据接口
这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。
实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。
我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。
做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。
任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；
这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始；这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。
前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。
总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。
『陆』 数据库和大数据的区别
在大数据处理当中，数据库提供底层支持，实现了稳固的大数据存储，才能更好地支持下一步的大数据计算。今天的大数据基础知识分享，我们来聊聊大数据当中，数据库和数据仓库的区别，怎么去理解这两者，又该怎么去应用？ 首先，数据库是什么？
从定义上来说，数据库是用来存放数据的仓库，数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里面有很多字段。字段一字排开，对数据就一行一行的写入表中。
数据库的表，在于能够用二维表现多维的关系，如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等，都是典型的数据库。
那么，数据仓库又是什么？
数据仓库，可以理解为是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大。
数据库和数据仓库的区别：
1.数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值；
2.数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加、刷新；
3.数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；
4.数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；
5.数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持；
6.数据库在访问数据时要求响应速度快，其响应时间一般在几秒内，而数据仓库的响应时间则可长达数几小时。
关于，数据库基础，大数据数据库和数据仓库的区别，以上就是详细的介绍了。在大数据当中，数据库和数据仓库的知识的，都是值得关注的，也是在学习当中需要去重视的。
『柒』 大数据平台是什么什么时候需要大数据平台如何建立大数据平台
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
『捌』 如何查询大数据库数据存在
传统数据库处理大数据很困难吧，不建议使用传统数据库来处理大数据。
建议研究版下，Hadoop，Hive等，可处理大数据。权
如果有预算，可以使用一些商业大数据产品，国内的譬如永洪科技的大数据BI产品，不仅能高性能处理大数据，还可做数据分析。
当然如果是简单的查询，传统数据库如果做好索引，可能可以提高性能。
『玖』 我有数据库基础，大数据学习要多久学出来能找到工作吗
大数据的抄话，基本上很高袭端的技术领域通过培训也是达不到的。参加这类学习可以让你有一个入门，学习之后达到一个可以从事大数据工作的一般水平线。更多的还是要靠你自己的勤奋和汗水，去不断实践，提升。才能有更好的平台去发挥你的技能。