㈠ 如何架构大数据系统 hadoop

大数据数量庞大,格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力,给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构,围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程,开发使用这些数据,释放出更多数据的隐藏价值。

一、大数据建设思路

1)数据的获得

四、总结

基于分布式技术构建的大数据平台能够有效降低数据存储成本,提升数据分析处理效率,并具备海量数据、高并发场景的支撑能力,可大幅缩短数据查询响应时间,满足企业各上层应用的数据需求。

㈡ 如何架构大数据应用

1.可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。2.数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。3.预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。4.语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战,我们需要一套工具系统的去分析,提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集:ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取:关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构:云存储、分布式文件存储等。数据处理:自然语言处理(NLP,NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机地理解地自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能的核心课题之一。统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。数据挖掘:分类(Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则()、聚类(Clustering)、描述和可视化、DescriptionandVisualization)、复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像,视频,音频等)模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现:云计算、标签云、关系图等。大数据的处理1.大数据处理之一:采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。2.大数据处理之二:导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。3.大数据处理之三:统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。4.大数据处理之四:挖掘与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂,并且计算涉及的数据量和计算量都很大,常用数据挖掘算法都以单线程为主。整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤,才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

㈢ 大数据架构师工作职能有哪些

职责一:全局的技术规划
全局技术规划是专职架构师必须要做的工作,全局技术规划要能非常明确的指引整个团队在同一时间向同一个方向前进,这对架构师的心力和体力都是有很大的考验,全局规划不仅要与业务紧密沟通,还必须有对应的技术深度和广度,应采取正确的方法论,勇敢做出判断和决策!
职责二:统一的方法&规范&机制
专职架构师不仅要能够做出全局技术规划,还要能提供统一的方法、规范和机制以保障全局技术规划的顺利有序进行,这是一项相对复杂且繁琐的过程,需进行全方位的拆解,直到权责清晰对等。
职责三:完备的基础构建
基础构建的完备程度对全局技术规划来说是十分重要的,为全局技术规划得以顺利实施提供了强大的武器库,因此,专职架构师要制定完备的基础构建。
职责四:落地的规划才是架构
这是对专职架构师最大的挑战,专职架构师应实时关注全局技术规划实施的进度,把控发展的方向,以确保与规划预期结果保持一致!

㈣ 大数据技术架构图是什么样学大数据开发都要学什么

我是用的八斗学院的项目练习的,简单说一下他们的大数据技术架构,1、日志收集与数据存储 2、数据预处理3、数据分析4、引擎模块5、推荐策略算法模块6、在线服务数据

㈤ 大数据架构究竟用哪种框架更为合适

大数据数量庞大,格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力,给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构,围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程,开发使用这些数据,释放出更多数据的隐藏价值。

一、大数据建设思路

1)数据的获得

通过大数据的引入和部署,可以达到如下效果:

1)数据整合

·统一数据模型:承载企业数据模型,促进企业各域数据逻辑模型的统一;

·统一数据标准:统一建立标准的数据编码目录,实现企业数据的标准化与统一存储;

·统一数据视图:实现统一数据视图,使企业在客户、产品和资源等视角获取到一致的信息。

2)数据质量管控

·数据质量校验:根据规则对所存储的数据进行一致性、完整性和准确性的校验,保证数据的一致性、完整性和准确性;

·数据质量管控:通过建立企业数据的质量标准、数据管控的组织、数据管控的流程,对数据质量进行统一管控,以达到数据质量逐步完善。

3)数据共享

·消除网状接口,建立大数据共享中心,为各业务系统提供共享数据,降低接口复杂度,提高系统间接口效率与质量;

·以实时或准实时的方式将整合或计算好的数据向外系统提供。

4)数据应用

·查询应用:平台实现条件不固定、不可预见、格式灵活的按需查询功能;

·固定报表应用:视统计维度和指标固定的分析结果的展示,可根据业务系统的需求,分析产生各种业务报表数据等;

·动态分析应用:按关心的维度和指标对数据进行主题性的分析,动态分析应用中维度和指标不固定。

四、总结

基于分布式技术构建的大数据平台能够有效降低数据存储成本,提升数据分析处理效率,并具备海量数据、高并发场景的支撑能力,可大幅缩短数据查询响应时间,满足企业各上层应用的数据需求。

㈥ 谁有清晰明了的大数据技术架构图

有啊,,,,

㈦ 大数据下的地质资料信息存储架构设计

颉贵琴 胡晓琴

(甘肃省国土资源信息中心)

摘要 为推进我国地质资料信息服务集群化产业化工作,更大更好地发挥地质资料信息的价值,本文针对我国现有的地质资料信息集群化共享服务平台存在的缺陷和问题,基于现有系统的存储架构,设计了一种大数据下的地质资料信息存储架构,以便于我国地质资料信息服务集群化产业化工作能够适应大数据时代的数据存储。

关键词 大数据 地质资料 存储 NoSQL 双数据库

0 引言

新中国成立60多年来,我国形成了海量的地质资料信息,为国民经济和社会发展提供了重要支撑。但在地质资料管理方面长期存在资料信息分散、综合研究不够、数字化信息化程度不高、服务渠道不畅、服务能力不强等问题,使地质资料信息的巨大潜在价值未能得到充分发挥。为进一步提高地质工作服务国民经济和社会发展的能力,充分发挥地质资料信息的服务功能,扩大服务领域,国土资源部根据国内外地质工作的先进经验,做出了全面推进地质资料信息服务集群化产业化工作的部署。

目前,全国各省地质资料馆都在有条不紊地对本省成果、原始和实物地质资料进行清理,并对其中重要地质资料进行数字化和存储工作。然而,由于我国地质资源丰富,经过几十年的积累,已经形成了海量的地质资料,数据量早已经超过了几百太字节(TB)。在进行地质资料信息服务集群化工作中,随着共享数据量的不断增大,传统的数据存储方式和管理系统必然会展现出存储和检索方面的不足以及系统管理方面的缺陷。为了解决该问题,需要设计更加先进的数据存储架构来实现海量地质资料的存储。

而大数据(Big Data)作为近年来在云计算领域中出现的一种新型数据,科技工作者在不断的研究中,设计了适合大数据存储管理的非关系型数据库NoSQL进行大数据的存储和管理。本文将针对我国现有的地质资料信息集群化共享服务平台存在的缺陷和问题,利用大数据存储管理模式的思想,提出一种海量地质资料存储架构,改进现有系统存储架构,以便于我国全面推进地质资料信息服务集群化产业化工作。

1 工作现状

1.1 国内外地质资料信息的存储现状

在美国,主要有两大地质资料公共服务平台,分别是地球科学信息中心(ESIC)、地球资源观测和科学中心(EROS),其目的是通过为社会和政府提供更加便利、快速的地质信息服务。20世纪90年代初,澳大利亚出台了国家地球科学填图协议,采用先进的科学方法和技术进行数据存储,从而形成了第二代澳大利亚陆地地质图。

目前,我国地质资料信息服务集群化产业化工作刚刚起步,虽然国土资源部信息中心已经开发了地质资料信息集群化共享服务平台,并倡导各地方用户使用该系统。但由于各个地方早期的工作背景不一致,因此各地方所使用的存储系统也不尽相同,主要有Access、SQL Server、Oracle、MySQL等系统。本文以国土资源部信息中心开发的地质资料信息集群化共享服务平台的存储系统MySQL为例说明。该系统是基于关系数据库管理系统MySQL的一套分布式存储检索系统。该系统的部署使得我国地质资料信息服务集群化产业化工作取得了重大进展,同时也为我国建立标准统一的地质资料信息共享服务平台和互联互通的网络服务体系奠定了坚实的基础。然而,该系统的研发并没有考虑到地质资料信息进一步集群化以及在未来地质资料信息进入大数据时代的信息共享和存储管理问题,也没有给出明确的解决方案。

1.2 大数据的存储架构介绍

大数据是近年在云计算领域中出现的一种新型数据,具有数据量大、数据结构不固定、类型多样、查询分析复杂等特点。传统关系型数据库管理系统在数据存储规模、检索效率等方面已不再适合大数据存储。NoSQL(Not Only SQL)是与关系数据库相对的一类数据库的总称。这些数据库放弃了对关系数据库的支持,转而采用灵活的、分布式的数据存储方式管理数据,从而可以满足大数据存储和处理的需求。NoSQL基于非关系型数据存储的设计理念,以键值对进行存储,采用的数据字的结构不固定,每一个元组可以有不一样的字段,且每个元组可以根据自己的需要增加一些自己的键值对,可以减少一些检索时间和存储空间。目前,应用广泛的 NoSQL 数据库有 Google BigTable、HBase、MongoDB、Neo4 j、Infinite Graph等。

2 大数据下的地质资料信息存储架构设计

根据国土资源部做出的全面推进地质资料信息服务集群化产业化工作的部署,国土资源部倡导全国地质资料馆使用国土资源部信息中心开发的地质资料信息集群化共享服务平台,实现地质资料信息的存储和共享。该系统采用了数据库管理系统MySQL作为数据存储系统。

为了与现有系统和现有的工作进行对接,并为将来地质资料进入大数据时代后的存储工作做准备,本文设计了一种能用于海量地质资料信息存储并且兼容MySQL的分布式的数据存储架构(图1)。

整个系统可以根据不同的用户等级分为不同的用户管理层,由于图幅限制,在图1 中仅仅展示了3级:国家级管理层(即共享服务平台用户层)、省级管理层以及市级管理层(可根据实际需要延伸至县级)。

每级管理层的每个用户可以单独管理一个服务器。如国土资源部信息中心可以单独管理一个服务器;甘肃省国土资源信息中心可以单独管理一个服务器,陕西省国土资源信息中心可以单独管理一个服务器;甘肃的若干个市级国土资源局可以根据需要分别管理各自的服务器。

在服务器上分别安装两套数据库管理系统,一套是原有的MySQL数据库管理系统,另一套是为大数据存储而配备的NoSQL型数据库管理系统。在服务器上还专门开发一个数据库管理器中间件,用于进行用户层和数据库的通信以及两套数据库之间的通信。

由于各个管理层都各自维护自己的数据库和数据。当用户需要进行数据存储时,他所影响的数据库仅仅是本地数据库,存储效率较高;当用户需要从多个数据库读取数据时,顶层的共享服务平台会根据用户需求进行任务分解,将任务分发给下层的管理层进行数据库读取,由于各个数据库并行读取,从而提高了数据库读取效率。

图1 大数据下的地质资料信息存储架构框图

2.1 用户管理层

用户管理层根据权限范围,分为多层(本文以3层为例)。

位于顶层的国家级管理层(共享服务平台用户层)负责用户访问权限的分配、与其直接关联的数据库的访问、下级管理层任务的分配等工作。

用户访问权限的分配是指为访问本共享服务平台的个人用户和单位用户分配数据的使用权限、安全性的设计等。

与其直接关联的数据库访问是指直接存储在其本地数据库上的数据的访问。在该数据库中不仅要存储所需要的地质资料,还要存储注册用户信息等数据。

下级管理层任务分配是指如果用户需要访问多个下层数据库,用户只需要输入查询这几个下层数据库的命令,而如何查找下层数据库则由该功能来完成。例如某用户要查找甘肃、陕西、上海、北京的铁矿分布图,则用户只需要输入这几个地方及铁矿等查询条件,系统将自动把各个省的数据库查询任务分派到下级管理层。

同理,位于下层的省级管理层和市级管理层除了没有用户访问权限功能外,其余功能与国家级管理层是相同的。各层之间的数据库通过互联网相互连接成分布式的数据库系统。

2.2 MySQL和NoSQL的融合

MySQL是关系型数据库,它支持SQL查询语言,而NoSQL是非关系型数据库,它不支持SQL查询语言。用户要想透明地访问这两套数据库,必须要设计数据库管理器中间件,作为用户访问数据库的统一入口和两套数据库管理系统的通信平台。本文所设计的数据库管理器简单模型如图2所示。

图2 数据库管理器模型

服务器管理器通过用户程序接口与应用程序进行通讯,通过MySQL数据库接口与MySQL服务器通讯,通过NoSQL数据库接口与NoSQL数据库接口通讯。当应用程序接口接收到一条数据库访问命令之后,交由数据库访问命令解析器进行命令解析,从而形成MySQL访问命令或者NoSQL访问命令,通过相应的数据库接口访问数据库;数据库返回访问结果后经过汇总,由应用程序接口返回给应用程序。

两套数据库可以通过双数据库通信协议进行相互的通信和互访。此通信协议的建立便于地质工作人员将已经存入MySQL数据库的不适合结构化存储的数据转存到NoSQL数据库中,从而便于系统的升级和优化

2.3 系统的存储和检索模式

在本存储框架设计中,系统采用分布式网络存储模式,即采用可扩展的存储结构,利用分散在全国各地的多台独立的服务器进行数据存储。这种方式不仅分担了服务器的存储压力,提高了系统的可靠性和可用性,还易于进行系统扩展。另外,由于地质资料信息存储的特殊性,各地方用户的数据存储工作基本都是在本地服务器进行,很少通过网络进行远程存储,所以数据存储效率较高。

在一台数据库服务器上安装有MySQL和NoSQL型两套数据库管理系统,分别用于存储地质资料信息中的结构化数据和非结构化数据。其中,NoSQL型数据库作为主数据库,用于存储一部分结构化数据和全部的非结构化数据;而MySQL数据库作为辅助数据库,用于存储一部分结构化的数据,以及旧系统中已经存储的数据。使用两套数据库不仅可以存储结构化数据而且还可以适用于大数据时代地质资料信息的存储,因此系统具有很好的适应性和灵活性。

2.4 安全性设计

地质资料信息是国家的机密,地质工作人员必须要保证它的安全。地质资料信息进入数字化时代之后,地质资料常常在计算机以及网络上进行传输,地质资料信息的安全传输和保存更是地质工作人员必须关注和解决的问题。在本存储架构的设计中设计的安全问题主要有数据库存储安全、数据传输安全、数据访问安全等问题。

数据库设计时采用多边安全模型和多级安全模型阻止数据库中信息和数据的泄露来提高数据库的安全性能,以保障地质信息在数据库中的存储安全;当用户登录系统访问数据库时,必须进行用户甄别和实名认证,这主要是对用户的身份进行有效的识别,防止非法用户访问数据库;在对地质资料进行网络传输时,应该首先将数据进行加密,然后再进行网络传输,以防止地质信息在传输过程中被窃取。

3 结语

提高地质资料数字化信息化水平,是国外地质工作强国的普遍做法。为推进我国地质资料信息服务集群化产业化工作,本文针对我国现有的地质资料信息集群化共享服务平台存在的缺陷和问题,利用大数据存储管理模式的思想,基于现有系统的存储架构,设计了一种大数据下的地质资料信息存储架构,以便于我国地质资料信息服务集群化产业化工作能够适应大数据时代的数据存储。该存储架构的设计只涉及了简单模型的构建,具体详细复杂的功能设计和软件实现还需要在进一步的研究工作中完成。

参考文献

[1]吴金朋.一种大数据存储模型的研究与应用[D].北京:北京邮电大学计算机学院,2012.

[2]吴广君,王树鹏,陈明,等.海量结构化数据存储检索系统[J].计算机研究与发展,2012,49(Suppl):1~5.

[3]黄

,易晓东,李姗姗,等.面向高性能计算机的海量数据处理平台实现与评测[J].计算机研究与发展,2012,49(Suppl):357~361.

㈧ 如何读懂Web服务的系统架构图

大数据数量庞大,格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力,给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构,围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程,开发使用这些数据,释放出更多数据的隐藏价值。

一、大数据建设思路

1)数据的获得

四、总结

基于分布式技术构建的大数据平台能够有效降低数据存储成本,提升数据分析处理效率,并具备海量数据、高并发场景的支撑能力,可大幅缩短数据查询响应时间,满足企业各上层应用的数据需求。

㈨ 大数据解决方案,在技术架构中都是如何分类的

大数据是指以多元形式,自许多来源搜集而来的庞大数据组,往往具有实时性。在版企权业对企业销售的情况下,这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录,还有许多其他来源。这些数据,并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的,受到相关部门、企业采集的,蕴含数据生产者真实意图、喜好的,非传统结构和意义的数据 。