大数据分析平台系统开发

1、大数据分析平台系统开发 大数据分析平台系统开发 1、 搭建大数据平台离不开BI。在大数据之前，BI就已经存在很久了，简单把大数 据等同于BI,明显就是不恰当的。但两者又就是紧密关联的，相辅相成的。BI就 是达成业务管理的应用工具，没有BI,大数据就没有了价值转化的工具，就无法 把数据的价值呈现给用户，也就无法有效地支撑企业经营管理决策；大数据则就 是基础,没有大数据,BI就失去了存在的基础，没有办法快速、实时、高效地处理 数据,支撑应用。所以,数据的价值发挥，大数据平台的建设，必然就是囊括了大 数据处理与BI应用分析建设的。 2、 大数据拥有价值。来瞧瞧数据使用金字塔模型，从数据的使用角度来瞧

2、，数据 基本有以下使用方式： Static Query OLAP Adhoc Data Mining 自上而下,可以瞧到，对数据的要求就是不一样的 ?数据量越来越大，维度越来越多。 ?交互难度越来越大。 ?技术难度越来越大。 ?以人为主,逐步向机器为主。 ?用户专业程度逐步提升，门槛越来越高。 大数据分析平台系统开发 企业对数据、效率要求的逐步提高，也给大数据提供了展现能力的平台。企业构 建大数据平台，归根到底就是构建企业的数据资产运营中心，发挥数据的价值，支 撑企业的发展。 整体方案思路如下： 建设企业的基础数据中心，构建企业统一的数据存储体系，统一进行数据建模，为 数据的价值呈现奠定基础。

3、同时数据处理能力下沉，建设集中的数据处理中心， 提供强大的数据处理能力；通过统一的数据管理监控体系，保障系统的稳定运行。 有了数据基础，构建统一的BI应用中心,满足业务需求，体现数据价值。 提到大数据就会提到hadoop。大数据并不等同于hadoop,但hadoop的确就是最 热门的大数据技术。下面以最常用的混搭架构，来瞧一下大数据平台可以怎么 FineQIU 平台 a应用展 mi a索统 通过Kafka作为统一采集平台的消息管理层，灵活的对接、适配各种数据源采集（如 集成flume）,提供灵活、可配置的数据采集能力。 利用 spark与hadoop技术,构建大数据平台最为核心的基础数据的存储

4、、处理能 力中心，提供强大的数据处理能力，满足数据的交互需求。同时通过sparkstreaming, 可以有效满足企业实时数据的要求，构建企业发展的实时指标体系。 同时为了更好的满足的数据获取需求，通过RDBMS提供企业高度汇总的统计数 据，满足企业常规的统计报表需求，降低使用门槛。对大数据明细查询需求，则通过 构建HBase集群，提供大数据快速查询能力，满足对大数据的查询获取需求。 一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤： 大数据分析平台系统开发 1、Linux 系统安装 一般使用开源版的Redhat系统-CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基 础,在给硬盘做 RA

5、ID 与挂载数据存储节点的时 ,需要按情况配置。比如 ,可以选择 给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性，将数据存储与操作系统分别放置 在不同硬盘上 ,以确保操作系统的正常运行。 2、分布式计算平台 / 组件安装 当前分布式系统的大多使用的就是 Hadoop 系列开源系统。 Hadoop 的核心就是 HDFS一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn Zookeeper、Hive、 Hbase Sqoop Impala、 ElasticSearch Spark等。 使用开源组件的优点：1）使用者众多，很多bug可以在网上找的答案（这往往就是开 发中最耗时的地方 ）;2

6、）开源组件一般免费 ,学习与维护相对方便 ;3）开源组件一般 会持续更新;4）因为代码开源，如果出现bug可自由对源码作修改维护。 常用的分布式数据数据仓库有 Hive、Hbaseo Hive可以用SQL查询,Hbase可以快 速读取行。外部数据库导入导出需要用到 Sqoopo Sqoop将数据从Oracle MySQL 等传统数据库导入Hive或HbaseZookeeper就是提供数据同步服务，Impala就是 对hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询 3、数据导入 前面提到，数据导入的工具就是Sqoopo它可以将数据从文件或者传统数据库导入 到分布式平台。 4、数据分析 数据分析一般包括两个阶段 ：数据预处理与数据建模分析。 数据预处理就是为后面的建模分析做准备 ,主要工作时从海量数据中提取可用特 征，建立大宽表。这个过程可能会用到 Hive SQL,Spark Q与 Impala。 数据建模分析就是针对预处理提取的特征 /数据建模 ,得到想要的结果。如前面所 提到的，这一块最好用的就是Spark.常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻