大数据平台架构如何进行包括哪些方面，大数据之分析系统框架要求

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一、大数据平台架构如何进行包括哪些方面

【导语】大数据平台将互联网使用和大数据产品整合起来，将实时数据和离线数据打通，使数据能够实现更大规模的相关核算，挖掘出数据更大的价值，然后实现数据驱动事务，那么大数据平台架构如何进行?包括哪些方面呢?

1、事务使用：

其实指的是数据收集，你经过什么样的方法收集到数据。互联网收集数据相对简略，经过网页、App就能够收集到数据，比方许多银行现在都有自己的App。

更深层次的还能收集到用户的行为数据，能够切分出来许多维度，做很细的剖析。但是对于涉及到线下的行业，数据收集就需要借助各类的事务体系去完成。

2、数据集成：

指的其实是ETL，指的是用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，终究依照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。而这儿的Kettle仅仅ETL的其中一种。

3、数据存储：

指的便是数据仓库的建设了，简略来说能够分为事务数据层(DW)、指标层、维度层、汇总层(DWA)。

4、数据同享层：

表明在数据仓库与事务体系间提供数据同享服务。WebService和Web
API，代表的是一种数据间的衔接方法，还有一些其他衔接方法，能够依照自己的情况来确定。

5、数据剖析层：

剖析函数就相对比较容易理解了，便是各种数学函数，比方K均值剖析、聚类、RMF模型等等。

6、数据展现：

结果以什么样的方式呈现，其实便是数据可视化。这儿建议用敏捷BI，和传统BI不同的是，它能经过简略的拖拽就生成报表，学习成本较低。

7、数据访问：

这个就比较简略了，看你是经过什么样的方法去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构，终究的可视化结果是经过浏览器访问的。

关于大数据平台架构内容，就给大家介绍到这里了，不知道大家是不是有所了解呢，未来，大数据对社会发展的重大影响必将会决定未来的发展趋势，所以有想法考生要抓紧时间学起来了。

二、大数据分析都包括了哪些?

大数据分析是指通过对大规模数据集进行收集、处理、分析和解释，以获取有价值的信息和洞察。它涵盖了多个领域和技术，下面是大数据分析的主要组成部分：

数据采集和存储：大数据分析的第一步是收集和存储数据。这可能涉及传感器、日志文件、社交媒体数据、交易记录等多种数据源。为了有效地存储和管理这些数据，使用的技术包括数据库系统、分布式文件系统和云存储等。

数据清洗和预处理：由于数据的来源多样性和质量差异，大数据往往需要进行清洗和预处理，以去除噪声、处理缺失值和异常值，并进行数据转换和标准化。这些步骤有助于确保数据的准确性和一致性，为后续的分析做好准备。

数据分析技术：大数据分析使用各种技术和算法来发现数据中的模式、关联和趋势。常用的技术包括统计分析、机器学习、数据挖掘、自然语言处理、图像处理和时间序列分析等。这些技术能够从大规模数据中提取有意义的信息，并生成预测、分类、聚类、推荐等结果。

数据可视化和报告：大数据分析的结果通常需要通过可视化和报告的方式呈现给决策者和利益相关者。数据可视化使用图表、图形和仪表板等方式，将复杂的数据和分析结果转化为易于理解和解释的形式。报告则对分析结果进行解释和总结，以支持决策制定和业务行动。

高性能计算和分布式处理：由于大数据的规模庞大，传统的计算和处理方法往往无法满足需求。因此，大数据分析依赖于高性能计算和分布式处理技术，如并行计算、分布式计算框架（如Hadoop和Spark）、云计算和GPU加速等，以实现对大规模数据的高效处理和分析。

隐私和安全：大数据分析涉及大量敏感和个人隐私数据的处理，因此隐私和安全成为非常重要的方面。大数据分析需要采取适当的数据保护和隐私保护措施，包括数据加密、访问控制、匿名化和合规性等，以确保数据的安全和合法使用。

综上所述，大数据分析包括数据采集和存储、数据清洗和预处理、数据分析技术、数据可视化和报告、高性能计算和分布式处理，以及隐私和安全等多个方面。通过综合运用这些技术和方法，大数据分析能够从大规模数据中提取有价值的信息，帮助企业做出更准确的决策和实现业务目标。

大数据之分析系统框架要求

首发2023-12-1415:05·新生代農民工99

大数据分析系统框架图

一、分析系统框架总体要求

主要从以下4个方面对大数据分析系统的基本功能做出要求：

a)数据准备模块的功能要求：对原始数据进行预处理，使数据能被上层分析方法直接使用；

b)分析支撑模块的功能要求：提供建立数据模型和应用模型的算法库或者工具库；

c)数据分析模块的功能要求：提供数据分析方法或者中间件，将数据准备模块输出的数据以及数据建模过程中产生的中间数据转变成知识或者决策；

d)流程编排模块的功能要求：按照工作流对数据处理生存周期的各环节进行编排。

各模块间存在相互作用的关系，如上图所示。

二、数据准备模块功能要求

1.数据抽取功能要求

数据抽取模块要求，如下：

a)应支持按照需求将存放在存储系统中的数据进行抽取；

b)应提供对结构化数据、非结构化数据的不同抽取方法；

c)应提供全量抽取及增量抽取模式；

d)应支持主动抽取和被动抽取；

e)应支持定时批量抽取；

f)应支持分布式数据抽取，实现数据抽取过程的负载均衡。

2.数据清洗功能要求

数据清洗模块要求，如下：

a)应支持数据一致性；

b)应支持处理无效值，包括无效数据值的删除、修正等；

c)应支持处理缺失值，包括缺失值的填充或缺失值对应数据条目的删除等；

d)应支持处理重复数据，包括重复数据的合并或者删除等操作；

e)应提供清洗前后的数据比对功能，方便使用者检验清洗的效果；

f)宜支持逻辑矛盾、关联性验证、不合理数据的清洗。

3.数据转换功能要求

数据转换模块要求，如下：

a)应支持结构化数据的列转换；

b)应支持结构化数据的行转换；

c)应支持结构化数据的表转换；

d)宜支持非结构化数据的结构化处理；

e)宜支持对文本、网页类数据的规范化处理，将文档类数据转化成单一规范形式；

f)宜支持对语音/音频数据的识别处理，将语音的词汇内容转换为计算机可读的输入；

g)宜支持对图片中的内容转换为字符文本，提取图像信息。

4.数据加载功能要求

数据加载模块要求，如下：

a)应支持把经过清洗和转换之后的数据加载到大数据分析系统，为分析功能模块提供数据；

b)宜支持全量加载：按照加载的目标结构，将转换过的数据输入到目标结构中去；

c)宜支持增量加载：如果目标结构中已存在数据，在保存已有数据的基础上增加新的数据。当一个输入的数据记录与已经存在的记录重复时，丢弃新输入的数据，或者输入记录可能会作为副本增加进去；

d)应支持实时加载或批量加载两种方式。

三、分析支撑模块功能要求

1.查询功能要求

1.1查询接口要求

查询接口要求，如下：

a)应支持通过标准的数据库连接接口进行查询；

b)应支持RESTAPI查询接口进行查询；

1.2查询优化要求

查询优化要求，如下：

a)应支持建立数据索引，达到查询加速的效果；

b)应支持精确查询和模糊查询；

c)宜支持基于规则或者基于成本的查询优化；

d)宜支持数据分片和多副本技术优化查询速度；

e)宜支持通过SQL进行复杂条件高并发查询；

f)宜支持二级索引。

2.机器学习功能要求

2.1数据集管理功能要求

数据集管理功能要求，如下：

a)应提供将输入数据划分为训练集、验证集和测试集的功能；

b)应提供机器学习模型的导入和导出功能，支持训练、验证过程的模型导入到大数据分析系统中，以及将大数据系统中训练所得的模型导出。

2.2支持算法的要求

算法要求，如下：

a)宜支持回归于分类算法；

b)宜支持聚类算法；

c)宜支持协同过滤算法；

d)宜支持降维算法；

e)宜支持频繁模式挖掘算法；

f)宜支持神经网络算法；

g)宜提供机器学习流程的其他组件，包括特征提取、特征转换、特征选择、模型选择、交叉验证、模型调优等；

h)宜支持Java、Scala、Python、R等一种或多种语言，二次开发增加新的算子。

2.3模型评估功能要求

宜支持算法模型的评估模块。

3.统计分析功能要求

统计分析子模块要求，如下：

a)应支持基本的数值统计，如最大值、最小值、求和、总数等统计量；

b)应支持分析数据集中趋势的统计，如平均数、中位数、众数等统计量；

c)应支持分析数据离散程度的统计，如极差、方差、标准差等统计量；

d)应支持分析多个随机变量的关系，比协方差、相关系数等统计量；

e)宜支持统计分析的自定义模板能力，保存常用的统计分析方案。

4.可视化功能要求

可视化要求，如下：

a)应支持常见的数据源数据格式作为输入，如Excel、关系型数据库、JSON、XML等；

b)应支持对高维数据的可视化展示；

c)支持可视化分析工具库，包括以下可视化形式：

1)应支持柱状图；

2)应支持饼图；

3)应支持折线图；

4)应支持表格；

5)宜支持散点图；

6)宜支持雷达图；

7)宜支持网络图；

8)可支持时间线；

9)可支持热力图；

10)可支持地图。

d)可支持算法模型的评估相关的可视化工具。

四、数据分析模块功能要求

1.分析模式

1.1离线数据分析功能要求

离线数据分析功能要求，如下：

a)应提供对结构化查询语言的支持；

b)应支持对离线数据的分布式分析；

c)应具有通过标准接口支持第三方应用的能力；

d)应支持分布式计算或并行计算等计算框架；

e)应支持对海量工作任务的切分和分布式调度；

f)应支持集成第三方的机器学习算法库；

g)可支持使用内存或SSD存储作为缓存；

h)宜支持分布式执行计划层面的优化；

i)宜支持对文本类、音视频类以及图像类数据的分析；

j)宜支持对关系型数据库和大数据存储系统中的数据源进行交叉查询、聚合、关联操作的能力；

k)宜支持使用GPU对特定算法加速分析。

1.2流数据分析功能要求

流数据分析要求，如下：

a)应支持按照时间切片后进行批量处理；

b)应支持基于事件触发或者采样的流式处理；

c)应支持实时流上的数据统计；

d)应支持流式数据的排序；

e)应支持与静态表之间的关联；

f)应支持多个数据流的关联处理；

g)采用滑动窗口方式的实时分析任务，其时间窗口大小应可调；

h)宜支持实时数据的分组、优先级调度；

i)宜支持对文本类、音视频类以及图像类数据的分析。

1.3交互式联机分析功能要求

交互式联机分析要求，如下：

a)应支持通过结构化查询语言对数据进行分布式的联机分析，如OLAP等；

b)应支持通过结构化查询语言对数据进行即席查询；

c)应支持利用可视化中间件对数据分析结果进行显示；

d)应支持在交互式分析过程中定义计算公式和参数配置；

e)应支持交互式分析过程的自动保存和回退等操作。

2.分析类型

2.1预测型分析功能要求

预测型分析要求，如下：

a)应支持趋势预测、回归分析等多种预测分析方法；

b)准确率数值化以百分比形式呈现，精确到小数点后至少1位；

c)分析结果宜使用可视化方式进行显示；

d)应支持对训练好的模型的发布应用。

2.2描述型分析功能要求

描述型分析要求，如下：

a)应支持使用相关关系分析方法进行描述型分析；

b)对样本数据的分析结果应支持可视化展示，支持模型训练效果的展示，对训练好的模型可存储和发布；

c)应支持分析结果的良好直观呈现。

五、流程编排模块功能要求

1.工作流管理

工作流管理要求，如下：

a)宜支持可视化的流程编排操作界面，宜通过拖拉方式进行流程编排和修订；

b)应支持工作流的调度触发机制，可配置触发时间或触发事件。工作流的触发时间的启动时间、执行周期可配置；

c)宜支持通过管理界面对工作流进行启动、停止操作；

d)宜支持多流程任务的并行执行；

e)宜支持通过数据管道实现工作流的串联；

f)宜支持多人协同的功能；

g)应支持流程编排结果的持久化保存。

2.告警和日志

告警和日志要求，如下：

a)应支持跟踪计算或任务的执行状态，并对异常任务给出告警；

b)应将任务执行状态的细节输出到日志。

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大数据平台架构如何进行 包括哪些方面，大数据之分析系统框架要求

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一、大数据平台架构如何进行包括哪些方面

二、大数据分析都包括了哪些?

大数据之分析系统框架要求

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