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文档简介

大数据平台近期工作总结在我看来，Hadoop的分布式计算功能就像一个包工头设计的工作分配制度，既保证工作的完成不会特别依赖某一个人，又保证了如果工作量上升了只需要再雇一个劳工就能解决问题。大数据核心基础技术hadoop阐述数据采集同步方式问题目前异构云桥和XX在采集无主键数据时都是采用全量同步方式，此同步方式存在一定的数据处理风险，在某个数据消费者消费数据时，全量同步会造成使用者突然取不到数据，或者不完整的数据。共享交换平台框架技术比较陈旧，代码规范欠佳当前架构善不具备实时大数据量同步、分析的能力当前架构主要针对非实时性要求的数据做了相应的数据同步、清洗、转换，数据发布与使用等功能，基本能满足日常非实时数据的交换共享要求，但对于实时性数据则无相应的处理方案体现。架构中存在的问题共享交换平台前端框架和后端框架均比较陈旧，代码层次结构不清晰，不利于二次开发。数据采集同步方式问题通过在异构云桥增加临时表，采用两表差集方式，给前置数据库所有数据表增加唯一性标识，而XX对有唯一性标识数据可支持增量方式同步，通过此种解决方案即可解决异构云桥和XX针对无唯一性标识数据不能增量同步的问题共享交换平台框架技术比较陈旧，代码规范欠佳当前架构善不具备实时大数据量同步、分析的能力后期考虑使用springcloud技术架构替代当前技术架构，使平台功能组件化，易配置、高可用、易维护。备用子分类样式架构问题解决办法使用flume+sparkstreaming+kafka+habase进行实时大数据处理。所需求数据常不在XX，而存储在区级单位，以致数据接入沟通流程较为复杂。数据接入流程复杂12014某些数据目录，设计多个职能部门，每个职能部门提供一部分数据，在采集数据时难以确保采集后数据的一致性。数据来源不单一3由于各XX之间并不了解除本单位其它XX数据结构，故即使数据全部获取依然无法利用。数据难以利用22014很多职能单位数据并未形成标准化，数据目录定义较为随意，有些有统一标准的职能部门也会存在由于信息化升级、职能部门权限重新划分等原因导致数据结构不一致的情况。数据标准不统一4数据归集、利用问题阐述数据接入流程复杂收集各XX真实迫切的数据需求，根据各XX需求定制出相应的业务需求目录，已达到数据使用一目了然的效果。尽量熟悉各XX的数据业务，根据各XX业务关系找出需求目录所需中间数据，保证数据采集后数据的完整性。把数据录入规范化，提供数据录入平台，信息化落后的XX可通过政务外网录入本XX的数据。多想、多做、多主动，尽量摸清楚各XX数据接入困难关键点，然后协调各方资源针对数据接入过程当中遇到的问题进行一一击破，以防数据接入工作反复、进展停滞的情况。数据难以利用数据来源不单一数据标准不统一数据归集、利用问题解决大数据团队建设展望加强数据服务理念目前数据收集后只是做一些简单的梳理、治理，没有充分从数据服务的角度去设

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