大數(shù)據(jù)分析平臺系統(tǒng)開發(fā)

1、大數(shù)據(jù)分析平臺系統(tǒng)開發(fā)大數(shù)據(jù)分析平臺系統(tǒng)開發(fā)公司馬小姐1、 搭建大數(shù)據(jù)平臺離不開 BI。在大數(shù)據(jù)之前，BI就已經(jīng)存在很久了，簡單把大數(shù)據(jù)等同于 BI ，明顯是不恰當?shù)?。但兩者又是緊密關聯(lián)的，相輔相成的。BI 是達成業(yè)務管理的應用工具，沒有 BI，大數(shù)據(jù)就沒有了價值轉(zhuǎn)化的工具，就無法把數(shù)據(jù)的價值呈現(xiàn)給用戶，也就無法有效地支撐企業(yè)經(jīng)營管理決策；大數(shù)據(jù)則是基礎，沒有大數(shù)據(jù)， BI 就失去了存在的基礎，沒有辦法快速、實時、高效地處 理數(shù)據(jù)，支撐應用。 所 以，數(shù)據(jù)的價值發(fā)揮，大數(shù)據(jù)平臺的建設，必然是囊括了大數(shù)據(jù)處理與 BI 應用分析建設的。2、 大數(shù)據(jù)擁有價值。來看看數(shù)據(jù)使用

2、金字塔模型，從數(shù)據(jù)的使用角度來看，數(shù)據(jù)基本有 以下使用方式：StaticQueryOLAPAd hocData Mining自上而下，可以看到，對數(shù)據(jù)的要求是不一樣的 :* 數(shù)據(jù)量越來越大，維度越來越多。* 交互難度越來越大。?技術難度越來越大。* 以人為主，逐步向機器為主。* 用戶專業(yè)程度逐步提升，門檻越來越高。企業(yè)對數(shù)據(jù)、效率要求的逐步提高，也給大數(shù)據(jù)提供了展現(xiàn)能力的平臺。企業(yè)構 建大數(shù)據(jù)平臺，歸根到底是構建企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營中心，發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值，支撐企業(yè)的發(fā)展。整體方案思路如下:建設企業(yè)的基礎數(shù)據(jù)中心，構建企業(yè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲體系，統(tǒng)一進行 數(shù)據(jù)建模， 為數(shù)據(jù)的價值呈現(xiàn)奠定基礎。同時數(shù)據(jù)處

3、理能力下沉，建設集中的數(shù)據(jù)處理 中心，提供強大的數(shù)據(jù)處理能力；通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理監(jiān)控體系，保障系統(tǒng)的穩(wěn)定運 行。有了數(shù)據(jù)基礎，構建統(tǒng)一的 BI應用中心，滿足業(yè)務需求，體現(xiàn)數(shù)據(jù)價值。提到大數(shù)據(jù)就會提到hadoop。大數(shù)據(jù)并不等同于hadoop,但hadoop的確是最熱 門的大 數(shù)據(jù)技術。下面以最常用的混搭架構，來看一下大數(shù)據(jù)平臺可以怎么FmeBI業(yè)務分析平臺上層應用數(shù)寛中心星礎數(shù)據(jù)存儲/處理能力parkm2匚系統(tǒng)通過Kafka作為統(tǒng)一采集平臺的消息管理層，靈活的對接、適配各種數(shù)據(jù)源采集（如集成flume），提供靈活、可配置的數(shù)據(jù)采集能力。利用spark和hadoop技術，構建大數(shù)據(jù)平臺最為核心的

4、基礎數(shù)據(jù)的存儲、處理能力中心，提供強 大的數(shù)據(jù) 處理能力，滿足數(shù)據(jù) 的交互 需求。同時 通過sparkstreami ng,可 以有效滿足企業(yè)實時數(shù)據(jù)的要求，構建企業(yè)發(fā)展的實時指標體系。同時為了更好的滿足的數(shù)據(jù)獲取需求，通過RDBMS提供企業(yè)高度匯總的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，滿足企業(yè)常規(guī)的統(tǒng)計報表需求，降低使用門檻。對大數(shù)據(jù)明細查詢需求，則通過構建HBase集群，提供大數(shù)據(jù)快速查詢能力，滿足對大數(shù)據(jù)的查詢獲取需求。一般的大數(shù)據(jù)平臺從平臺搭建到數(shù)據(jù)分析大概包括以下幾個步驟：1、Linux系統(tǒng)安裝一般使用開源版的 Redhat系統(tǒng)-CentOS作為底層平臺。為了提供穩(wěn)定的硬件基礎，在給硬盤做RAID和掛載數(shù)據(jù)存

5、儲節(jié)點的時，需要按情況配置。比如，可以選擇給HDFS的name node做RAID2以提高其穩(wěn)定性，將數(shù)據(jù)存儲與操作系統(tǒng)分別放置在不同硬盤上，以確保操作系統(tǒng)的正常運行。2、 分布式計算平臺 / 組件安裝 當前分布式系統(tǒng)的大多使用的是 Hadoop 系列開源系統(tǒng)。 Hadoop 的核心是 HDFS 一個分 布式的文件系統(tǒng)。 在其基礎上常用的組件有 Yarn 、 Zookeeper 、 Hive 、 Hbase 、 Sqoop 、 Impala 、 ElasticSearch Spark 等。使用開源組件的優(yōu)點： 1）使用者眾多，很多 bug 可以在網(wǎng)上找的答案（這往往 是開發(fā) 中最耗時的地方）

6、； 2）開源組件一般免費，學習和維護相對方便；3）開 源組件一般會持續(xù)更新； 4）因為代碼開源，如果出現(xiàn) bug 可自由對源碼作修改 維護。常用的分布式數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫有 Hive、Hbaseo Hive可以用SQL查詢，Hbase可以 快速 讀取行。外部數(shù)據(jù)庫導入導出需要用到 SqoopoSqoop 將數(shù)據(jù)從 Oracle MySQL 等傳統(tǒng)數(shù) 據(jù)庫導入 Hive 或 Hbase 。 Zookeeper 是提供數(shù)據(jù)同步服務， Impala 是 對 hive 的一 個補充，可以實現(xiàn)高效的 SQL 查詢3、數(shù)據(jù)導入前面提到，數(shù)據(jù)導入的工具是 Sqoop 。它可以將數(shù)據(jù)從文件或者傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫導入到分布式平臺。4、數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)分析一般包括兩個階段：數(shù)據(jù)預處理和數(shù)據(jù)建模分析。 數(shù)據(jù)預處理是為后面的建模分析做準備， 主要工作時從海量數(shù)據(jù)中提取可用特征， 建立大寬表。這個 過程可能會用到 Hive SQL Spark QL 和 Impala 。 數(shù)據(jù)建模分析是針對預處理提取的特征/數(shù)據(jù)建模，得到想要的結果。如前面所提到的，這一塊最好用的是 Spark 。常用的機器學習算法，如樸素貝葉斯、邏輯 回歸、決策