2025电力大数据分布式数据处理平台技术

电力大数据分布式数据处理平台技术TechincalspecificationsofSGBigDatadistributeddataprocessingplatform2025 目次TOC\o"1-2"\u前言 31范围 42规范性引用文件 43术语和定义 44缩略语 65参考架构 7 7 8 8 8 9 9 96平台功能要求 9 9 9 12 14 177平台非功能要求 19 19 19 19 19 19 19 19 19

电力大数据分布式数据处理平台技术标准范围本文件规定了电力大数据分布式数据处理平台的参考架构、基本要求、功能和非功能性要求。本文件适用于电力企业相关分布式数据处理平台的设计、建设、升级等。规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T2887－2011计算机场地通用规范GB/T9813.3-2017计算机通用规范第3部分：服务器GB/T39680-2020信息安全技术服务器安全技术要求和测评准则GB40050-2021网络关键设备安全通用要求GB/T33777-2017附网存储设备通用规范GB/T32633-2016分布式关系数据库服务接口规范GB/T37722-2019信息技术大数据存储与处理系统功能要求术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1 节点node云平台中的节点是指构成云计算基础设施的基本单元，可以是物理服务器、虚拟机或其他计算资源单位。节点通常包含处理器、内存、存储和网络接口等硬件资源，负责处理用户的请求和任务，提供计算、存储和网络等资源。[GB/T11457-2006，术语定义及缩略语2.1020]3.2多租户multi-tenancy多租户是一种软件架构技术，允许多个租户（用户或组织）共享同一个软件实例及其底层资源，同时确保每个租户的数据和操作相互独立、互不干扰。在多租户架构中，租户通常指的是使用软件系统的客户或组织，而用户则是租户内部的具体使用者。[GB/T32400-2015，术语定义及缩略语3.2.27]3.3虚拟化virtualization虚拟化是一种通过软件技术将物理资源（如计算能力、存储、网络等）抽象为多个逻辑资源的过程，使得单个物理资源可以被多个用户或应用程序同时使用。虚拟化的核心思想是通过软件实现对硬件资源的抽象和隔离，从而提高资源利用率、灵活性和可扩展性。3.4云服务器cloudserver云服务器是一种基于云计算技术的虚拟化计算资源，通过互联网提供按需分配的计算能力、存储和网络资源。它是一种虚拟化的服务器实例，运行在云端数据中心的物理服务器上，通过虚拟化技术将物理资源抽象为多个独立的虚拟服务器，每个虚拟服务器可以运行独立的操作系统和应用程序。3.5容器container容器是一种轻量级的虚拟化技术，用于将应用程序及其依赖项打包成一个独立的、可移植的运行环境。容器通过操作系统级别的虚拟化实现资源隔离和共享，使得应用程序可以在不同的环境（如开发、测试、生产）中一致运行，而无需担心依赖项的兼容性问题。3.6云存储cloudstorage云存储是一种通过互联网提供按需存储服务的模式，用户可以将数据存储在远程数据中心的服务器上，并通过网络访问这些数据。云存储的核心思想是将存储资源抽象为一个虚拟化的存储池，用户可以根据需求动态分配和扩展存储容量，而无需购买和维护物理存储设备。[GB/T31916.1-2015，术语定义及缩略语3.1.1]3.7云网络cloudnetwork云网络是一种基于云计算技术的网络服务，通过互联网提供按需分配的网络资源。它允许用户在云端动态创建、配置和管理网络资源，包括虚拟网络、虚拟路由器、负载均衡器、网络安全组等。云网络的核心思想是通过虚拟化技术实现网络资源的抽象和隔离，使得用户可以根据需求灵活分配和扩展网络资源，而无需购买和维护物理网络设备。3.8云安全cloudsecurity云安全是指在云计算环境中，通过一系列策略、技术和措施，保护数据、应用程序和基础设施免受威胁和攻击的一系列实践和解决方案。其核心目标是确保云平台的可靠性、完整性和保密性，同时满足法规和行业标准的安全合规要求。3.9云负载均衡cloudloadbalancing云负载均衡是一种在云计算环境中用于优化流量分配和提高服务可用性的技术。它通过将网络流量均匀地分配到多个服务器或服务节点上，确保每个节点的负载均衡，从而提高系统的性能、可靠性和可用性。3.10流计算streamcomputing流计算是一种实时处理和分析连续数据流的技术，用于处理大规模的、连续的、无界的数据流。它通过实时捕获、处理和分析数据，提供即时的洞察和决策支持，特别适用于需要快速响应的应用场景。[GB/T37722-2019，术语定义及缩略语3.3]3.11批处理batchprocessing批处理是一种将数据或任务按批次进行处理的计算模式，通常用于大规模数据的离线处理。批处理的核心思想是将一组任务或数据集中起来，按顺序依次处理，而不是实时响应。这种方式适用于需要处理大量数据或任务，但对实时性要求不高的场景。[GB/T37722-2019，术语定义及缩略语3.2]3.12消息总线messagebus消息总线是一种在微服务架构中用于实现服务间通信的组件。它提供了一个中央的消息传输机制，允许服务之间通过发布和订阅消息来进行交互。3.13镜像image镜像指的是一个轻量级、可执行的独立软件打包单元。它包含了运行特定软件所需的全部内容，包括操作系统、运行时环境、应用程序及其依赖项。镜像可以被用来创建和启动多个相同的实例，确保每个实例都具有一致的配置和环境。3.14安全组securitygroup安全组是一种虚拟防火墙功能，它为云平台中的资源（如云服务器、数据库等）提供了网络访问控制。安全组允许用户定义一组规则，这些规则决定了进出资源的网络流量是否被允许。它是云网络中用于保障资源网络安全的重要工具。缩略语下列缩略语适用于本文件。CPU：中央处理器（CentralProcessingUnit）IP：网际协议（InternetProtocol）API：应用编程接口（ApplicationProgrammingInterface） NFS：网络文件系统（NetworkFileSystem）iSCSI：小型计算机系统接口（InternetSmallComputerSystemInterface）S3：简单存储服务（SimpleStorageService） SQL：结构化查询语言（StructuralQueryLanguage） DAS：直接连接存储（DirectAttachedStorage）NAS：网络附加存储（NetworkAttachedStorage）SAN：存储区域网络（StorageAreaNetwork）DNS：域名系统（DomainNameSystem）ACL：访问控制列表（AccessControlList）WAF：网站应用级入侵防御系统（WebApplicationFirewall）Web：万维网（WorldWideWeb）DDoS：分布式拒绝服务攻击（DistributedDenialofService）Anti-DDoS：分布式拒绝服务攻击防护（AntiDistributedDenialofService）HTTP：超文本传输协议（HyperTextTransferProtocol）HTTPS：超文本传输安全协议（HyperTextTransferProtocolSecure）TCP：传输控制协议（TransmissionControlProtocol）UDP：用户数据报协议（UserDatagramProtocol）JSON：JavaScript对象表示法（JavaScriptObjectNotation）XML：可扩展标记语言（eXtensibleMarkupLanguage）CSV：逗号分隔值（Comma-SeparatedValues）MapReduce：映射-归约（MapReduce）MR：映射归约（MapReduce）参考架构根据电力行业管理特性，电力分布式大数据平台必须具备两级架构甚至多级架构能力，以满足集团公司总部对下辖的各个子公司进行管理监督的需求。电力大数据分布式数据处理平台整体参考架构如图1所示。组织结构上主要分为中心区域与分支区域两大部分。中心区域分为中心区域运营管控区和中心本地服务区两部分，部署在公司总部。分支区域可以有多个，部署在下属子公司、子单位。各分支区域和中心本地服务区，功能上可以分为分布式基础资源、分布式资源管理、分布式数据处理与存储、数据开发与服务等四个部分。图1电电力大数据分布式数据处理平台需具备多区域部署能力，即每个分支区域内可以独立部署成套的大数据集群，确保各个子公司可以可独立完成大数据作业。在具体技术架构上，应具备以下特性：区域独立性：每个分支区域的大数据集群应该都是独立的，具备本地计算、存储、调度能力，各分支区域的管理和业务人员可以独立完成本地业务的开发和运营，形成业务自闭环。跨区域计算：在账号权限、网络允许的情况下，各区域之间应该能够进行联合计算，即一个区域可以调用其他区域的数据进行数据同步，或者跨区域join计算。中心区域统管：所有分支区域需对接到中心区域的运营管控区，中心区域可以通过账号授权来控制各分支区域的访问和管理权限，以满足两级管理要求。电力大数据分布式数据处理平台的硬件资源通过分布式基础资源提供，包括物理服务器、物理网络、物理存储等物理硬件。分布式基础资源可以分布式地部署在1个或多个数据中心站，数据中心站之间应已通过物理网络联通。分布式资源管理主要通过云平台对分布式基础资源进行虚拟化，将物理服务器、物理网络、物理存储等物理硬件等虚拟化为计算资源、存储资源。云平台将物理服务器的CPU、内存虚拟化为计算资源，将物理存储、服务器磁盘虚拟化为存储资源。分布式资源管理支持对计算资源、存储资源进行组装和调度。分布式数据处理与存储，支持分布式地对数据进行传输、计算、存储等基础功能，应包含流计算、批处理、消息队列、海量数据存储等核心功能实体，部署并运行在分布式资源管理的资源与功能实体上。数据开发与服务，支持对数据分析应用的全过程管理，应包含离线/实时数据开发、数据服务、数据治理、数据安全、数据可视化、任务运维等核心功能实体，部署并运行在分布式资源管理的资源与功能实体上，由分布式数据处理与存储的功能实体提供数据处理与存储支持。中心区域运营管控区，支持对各分支区域、中心本地服务区的运维与运营管控，应包含运维与监控、云管理、备份与迁移等核心功能实体。平台功能要求数据中心站机房的环境条件应符合GB/T2887－2011的规定。物理服务器的功能应遵循GB/T9813.3-2017的规定，安全要求应遵循GB/T39680-2020的规定。物理网络的功能应遵循GB40050-2021的规定。物理存储应遵循GB/T33777-2017的规定。6.2.1概述电力大数据分布式处理平台的分布式资源管理功能组成如图2所示。图2分布式资源管理功能架构图6.2.2云服务器云服务器，支持分布式服务器资源虚拟化、实例管理、镜像管理、存储挂载、网络分配、快照管理、弹性资源管理、运维与监控等功能，具体功能要求如下：分布式服务器资源虚拟化功能，支持通过虚拟化技术将物理服务器的计算、存储和网络资源抽象为多个虚拟机，每个虚拟机可以独立运行操作系统和应用程序，实现资源的隔离和共享。支持将多个物理服务器的资源集中为一个资源池，用户可以根据需求动态分配和扩展资源。支持根据资源使用情况和用户需求，按照一定的策略对资源进行灵活分配和调度，实现按需分配资源。实例管理功能，支持用户可以随时创建新的云服务器实例，并根据需求选择不同的实例规格（包括CPU、内存等）；支持用户可以停止或释放不再需要的实例，释放实例时，相关资源（包括系统盘、数据盘等）也会被释放；支持修改实例规格（包括升级或降级CPU和内存）、调整网络带宽配置等；支持对多个实例进行批量管理，包括批量创建、启动、停止和释放实例。镜像管理功能，支持提供公共镜像、自定义镜像和共享镜像等多种类型，满足不同用户的需求；支持用户可以基于现有实例或快照创建自定义镜像，用于快速部署相同的环境支持镜像导入与导出，支持将本地或其他云厂商的镜像文件导入云平台，或导出镜像到本地；支持用户可以将自定义镜像共享给其他用户，便于团队协作和快速部署；支持跨地域复制镜像，便于在不同地域快速部署实例。存储挂载功能，支持将云盘挂载到云服务器实例，提供额外的存储空间，云盘可以是系统盘或数据盘；应提供多种存储类型（包括普通云盘、固态硬盘云盘等），用户可以根据需求选择合适的存储类型。支持支持动态调整云盘的大小，满足存储需求的变化。网络分配功能，支持创建虚拟网络，用户可以在虚拟网络中定义子网、路由表和网关等网络资源；支持为云服务器分配弹性公网IP，便于用户访问互联网；支持通过网络安全组控制网络流量，确保云服务器的安全性。快照管理功能，支持为云盘创建快照，用于数据备份和恢复；支持设置自动快照策略，定期备份数据。可以从快照恢复云盘数据，确保数据的可恢复性。弹性资源管理，支持根据业务流量自动增加或减少云服务器实例的数量，确保服务的高可用性和性能；支持根据监控指标（包括CPU使用率、网络流量等）动态调整资源，优化资源利用率。6.2.3容器容器，支持集群管理、节点与节点池、工作负载管理、网络配置、存储挂载、资源管理、任务管理等功能，具体功能要求如下：集群管理功能，支持创建和配置容器集群，包括选择集群规模、网络模式等；支持实时监控集群的运行状态，包括节点健康状况、资源使用情况等；支持集群的升级操作，包括控制平面组件和节点的升级；支持集群的高可用性配置，支持多控制节点部署，确保集群的稳定性和可靠性；支持管理多个容器集群，便于统一管理和资源调配。节点与节点池功能，支持添加、删除和监控集群中的节点，确保节点的健康和高可用性；支持为节点分配不同的角色，包括Manager节点和Worker节点；支持创建自定义节点池，方便快捷地创建、管理和销毁节点；支持对节点池中的节点进行统一配置和管理，确保节点的一致性。工作负载管理功能，支持对工作负载进行配置，包括资源请求、限制、环境变量等；支持实时监控工作负载的运行状态，确保应用的稳定运行；支持根据业务需求动态调整工作负载的实例数量；支持工作负载的升级操作，并在出现问题时进行回滚。网络配置功能，支持创建和配置容器网络，包括子网划分、路由设置等；支持定义网络策略，控制容器之间的网络通信；支持服务发现机制，便于容器之间的通信和协作；支持多种网络插件，满足不同的网络需求。存储挂载功能，支持创建和挂载存储卷，用于容器的数据存储；支持动态挂载存储卷，满足存储需求的变化；支持存储卷的生命周期管理，包括创建、挂载、卸载和删除。资源管理功能，支持合理分配集群资源，包括CPU、内存、存储等；支持实时监控资源使用情况，确保资源的高效利用；支持根据业务需求动态调整资源分配，实现弹性伸缩支持设置资源配额，限制资源的使用量，避免资源滥用；支持根据资源使用情况和调度策略，合理分配资源，确保应用的稳定运行。任务管理功能，支持创建和调度任务，包括一次性任务和定时任务；支持实时监控任务的执行状态，确保任务的顺利完成；支持多种类型的任务，包括批处理任务、定时任务等；支持任务日志的收集和告警通知，便于问题的排查和处理。6.2.4云存储云存储，支持分布式存储资源虚拟化、数据存储和管理、数据访问和传输、弹性扩展、数据安全与备份等功能，具体功能要求如下：分布式存储资源虚拟化功能，支持将多个物理存储设备整合为一个逻辑存储池，实现资源的统一管理和调度；支持动态分配存储资源，根据需求灵活调整存储容量；支持对不同类型的存储设备（包括DAS、NAS、SAN）进行统一管理，实现资源的高效利用。数据存储和管理功能，支持多种存储协议（包括NFS、iSCSI、S3等），满足不同应用场景的需求；支持多种数据存储格式，包括文件存储、块存储、对象存储，适应不同类型的数据需求；支持数据的生命周期管理，包括自动归档、删除等操作，优化存储资源的使用。数据访问和传输功能，支持高并发的数据访问，确保在多用户访问时的性能和稳定性；支持通过互联网或专用网络进行数据访问，提高数据的可用性；支持数据传输加密，确保数据在传输过程中的安全性。弹性扩展功能，支持根据业务需求动态扩展存储容量，无需手动干预；支持自动扩展存储资源，确保在数据量增长时的存储需求。数据安全与备份，支持通过多副本机制确保数据的高可用性和持久性；支持数据的加密存储，保护数据的机密性；支持自动备份和快速恢复功能，确保数据在意外情况下的可恢复性6.2.5云网络云网络，支持分布式网络资源虚拟化、IP地址配置、网络带宽管理、弹性网卡管理、私网域名、安全组管理等功能，具体功能要求如下：分布式网络资源虚拟化功能，支持将多个物理网络设备整合为一个逻辑资源池，实现资源的统一管理和调度；支持动态分配网络资源，根据需求灵活调整网络容量；支持对不同类型的网络设备（包括交换机、路由器）进行统一管理，实现资源的高效利用。IP地址配置管理功能，支持自动或手动分配私有IP地址，用于云内部的通信；支持分配弹性公网IP地址，用于对外提供服务；支持静态IP和动态IP的配置，满足不同场景的需求。网络带宽管理功能，支持根据实际需求动态调整带宽分配，确保关键业务的带宽需求得到满足；支持流量整形和压缩，确保关键业务流量优先传输。弹性网卡管理功能，支持为云服务器添加多个弹性网卡，满足复杂的网络拓扑需求支持对弹性网卡进行独立配置，包括IP地址、子网掩码等参数；支持弹性网卡的热插拔，无需重启服务器即可进行网卡的添加或删除。私网域名功能，支持在私有网络内部设置DNS服务器，实现内部域名解析；支持自定义域名解析策略，确保内部域名能够正确解析到对应的IP地址；支持与外部DNS服务器的交互，确保外部域名能够正确解析。安全组管理功能，支持设置安全组规则，定义允许或拒绝的流量，保护云服务器免受未经授权的访问；支持为云服务器配置多个安全组，实现更细粒度的访问控制；支持与其他安全机制（包括网络ACL）协同工作，增强网络安全性。6.2.6云安全云安全，用于对云环境内物理机、云服务器、应用进行安全防护，具体功能要求如下：物理主机安全，支持在物理服务器主机上部署的客户端进⾏信息搜集和检测，实时检测云环境中所有物理服务器主机，及时发现物理机的安全隐患。云服务器安全，支持⽇志监控、⽂件分析、特征扫描等⼿段，为云服务器提供漏洞管理、基线检查、入侵检测、资产管理等安全防护措施。流量监控，支持对云环境入⼝镜像流量包的深度解析，实时地检测出各种攻击和异常⾏为，与其他防护模块联动防护。漏洞扫描，支持对资产、资产漏洞、ACL、安全基线进⾏监控，实时发现安全⻛险，帮助⽤户第⼀时间识别企业安全⻛险。Web应⽤防火墙，用于HTTP/HTTPS的web应用防护，⽀持⽤户在Web应用防火墙中⾃主导入证书与私钥，从⽽实现业务的全链路加密，避免数据在链路中被监听的可能，从⽽满⾜对于HTTPS业务的安全防护需求。6.2.7云负载均衡云负载均衡，支持实例配置、服务器组配置、监听配置、转发规则配置、安全管理等功能，具体功能要求如下：实例配置功能，支持创建和管理负载均衡实例，包括选择实例类型；用户可以根据需求选择实例的部署地域；支持配置实例的网络类型、带宽峰值等参数。服务器组配置功能，支持创建和管理服务器组，用于接收负载均衡器转发的请求；支持动态添加或移除服务器组中的后端服务器，确保服务的高可用性和灵活性；支持配置服务器的权重、端口等参数，以实现流量的合理分配。监听配置功能，支持配置监听协议和和监听端口，包括HTTP、HTTPS、TCP、UDP等，确保流量的正确转发；支持对监听器设置带宽峰值，限制流量，避免资源滥用；支持设置访问控制策略，包括白名单和黑名单，确保只有授权的IP地址可以访问负载均衡器；支持开启会话保持功能，确保来自同一客户端的请求被转发到同一台后端服务器。转发规则配置功能，支持配置URL路径和域名，实现基于路径或域名的流量分发；支持多种调度算法（包括加权轮询、加权最小连接数、IPHash等），以实现流量的合理分配；支持创建、修改和删除转发规则，确保流量的灵活管理。安全管理功能，支持配置安全组规则，限制入站和出站流量，确保负载均衡器的安全性；支持设置访问控制策略，包括仅允许特定IP地址访问负载均衡器；支持将安全组绑定到负载均衡实例，确保流量的安全。6.3.1概述电力大数据分布式处理平台的分布式数据处理与存储功能组成如图3所示，流计算框架、批处理框架等框架要求满足GB/T37722-2019的规定。图3分布式数据处理与存储功能架构图6.3.2流计算流计算，支持分布式实时数据连接、实时数据分布式处理、空间资源管理、任务编排管理、作业管理、调优诊断、作业监控告警、作业日志等功能，具体功能要求如下：分布式实时数据连接功能，支持多种数据源的实时连接，包括数据库、消息队列、文件系统等；支持多种数据格式，包括JSON、XML、CSV等，确保数据的兼容性和可处理性；能够高效处理大规模数据流，支持高吞吐量低时延的数据传输；能确保数据从源到处理节点的传输延迟尽可能低，满足实时性要求。实时数据分布式处理功能，支持分布式计算架构，能够将数据流分配到多个计算节点进行并行处理；提供容错机制，确保在节点故障时数据处理的连续性和正确性；支持状态管理，能够处理有状态的计算任务，包括窗口操作、聚合等；支持基于事件时间的处理，确保数据处理的顺序和时间一致性。空间资源管理功能，支持合理分配计算资源，包括CPU、内存、存储等，确保系统的高效运行；支持动态扩展资源，根据数据流量的变化自动调整资源分配、弹性扩缩容；提供资源隔离机制，确保不同任务之间的资源使用互不干扰；实时监控资源使用情况，确保资源的合理利用和系统的稳定性。任务编排管理功能，支持任务的调度和管理，确保任务按预定的时间或条件执行；支持任务之间的依赖关系，确保任务按正确的顺序执行；支持任务的配置和管理，包括任务的启动、停止、暂停等操作；实时监控任务的执行状态，确保任务的顺利完成。作业管理功能，支持作业的提交和管理，确保作业能够按需启动和停止；支持作业的配置和管理，包括作业的参数设置、资源分配等；实时监控作业的执行状态，确保作业的顺利完成；支持作业日志的收集和管理，便于问题的排查和处理。调优诊断功能，提供性能调优工具，帮助用户优化作业的执行效率；支持故障诊断功能，帮助用户快速定位和解决问题；提供资源优化建议，确保资源的高效利用；支持实时监控系统的性能指标，确保系统的稳定性和高效性。作业监控告警功能，支持实时监控作业的执行状态，确保作业的长时间稳定运行,支持告警通知功能，当作业出现异常时及时通知用户；提供多种监控指标，包括任务处理延时、CPU使用率、内存使用率、网络带宽等；支持告警配置，用户可以根据需求设置告警阈值和通知方式。作业日志功能，支持作业日志的收集和管理，确保日志的完整性和可访问性；提供日志分析工具，帮助用户分析作业的执行情况；支持日志的存储和备份，确保日志的安全性和可恢复性；支持日志的查询和检索，便于用户快速查找所需信息。6.3.3批处理批处理，支持分布式数据传输与迁移、分布式离线数据计算与转换、资源使用管理、作业管理、智能优化与推荐、监控告警、租户管理、容灾与备份等功能，具体功能要求如下：分布式数据传输与迁移功能，支持多种数据源的高效连接和传输，包括关系型数据库、文件系统、消息队列等；支持在传输过程中对数据进行转换和清洗，如数据格式转换、字段过滤、数据去重等,提供内置的数据处理函数和自定义数据处理逻辑，确保数据的兼容性和可用性；支持数据压缩，减少传输过程中的数据量，提高传输效率,支持数据加密，确保数据在传输过程中的安全性;支持一次性全量、增量迁移，断点续传功能，确保数据传输的可靠性和完整性。分布式离线数据计算与转换功能，支持PB级别的数据计算，提供高可靠性和高可用性的计算服务，支持大规模数据的分布式处理，提高数据处理效率；支持多种计算模型，包括MapReduce计算模型等，满足不同场景的需求；支持数据的转换、聚合和清洗，确保数据的质量和一致性；提供容错机制，确保在节点故障时数据处理的连续性和正确性。资源使用管理功能，支持合理分配计算资源，包括CPU、内存、存储等，确保系统的高效运行；支持动态扩展资源，根据数据量和任务需求自动调整资源分配；提供资源隔离机制，确保不同任务之间的资源使用互不干扰；实时监控资源使用情况，确保资源的合理利用和系统的稳定性。作业管理功能，支持作业的提交和管理，确保作业能够按需启动和停止；支持作业的配置和管理，包括作业的参数设置、资源分配等；支持作业的调度和管理，确保作业按预定的时间或条件执行；实时监控作业的执行状态，确保作业的顺利完成；支持作业日志的收集和管理，便于问题的排查和处理。智能优化与推荐功能，提供性能调优工具，帮助用户优化作业的执行效率；根据作业需求和资源使用情况，提供资源分配建议；优化作业调度策略，提高系统的整体吞吐量；根据作业负载自动扩展或缩减资源，确保资源的高效利用。监控告警功能，实时监控作业的执行状态和资源使用情况，确保系统的稳定运行；支持多种告警通知方式，包括邮件、短信等，及时通知用户作业异常；提供多种监控指标，包括CPU使用率、内存使用率、网络带宽等；支持自定义告警规则和阈值，满足不同用户的需求。租户管理功能，支持多租户隔离，确保不同租户之间的资源和数据互不干扰；为每个租户分配资源配额，确保资源的合理分配和使用；支持细粒度的权限管理，确保租户的安全和隐私；支持多租户的使用场景，通过账号认证体系（认证方式采用AccessKey对称密钥认证技术）对用户的每个HTTP请求进行签名认证，针对不同用户数据，进行数据存储隔离，并将其离散存储在分布式文件系统中，能够同时满足多用户协同、数据共享、数据保密和安全的需要。容灾与备份功能，支持定期数据备份，确保数据的安全性和可恢复性；支持作业状态的持久化，确保在系统故障时能够快速恢复；支持故障转移机制，确保在节点故障时作业能够自动转移到其他节点继续执行；支持多区域部署，确保数据和服务的高可用性。6.3.4消息队列消息队列，支持分布式消息通信与解耦、消息回溯与重放、消息流管理、消费者管理、消息查询与运营支持等功能，具体功能要求如下：分布式消息通信与解耦功能，支持异步通信，允许发送方和接收方在不知道对方状态的情况下进行通信，从而实现异步处理；支持将发送方和接收方解耦，降低系统之间的耦合度，提高系统的可扩展性和可维护性；提供消息持久化、顺序保证、消息确认等机制，确保消息的可靠传输；采用高性能的消息中间件，可以是且不限于RabbitMQ、Kafka等，实现高并发、低延迟的消息处理。消息回溯与重放功能，支持消息的持久化存储，确保消息不会因为系统故障而丢失，为消息回溯提供基础；允许消费者根据时间点来查找和消费消息，实现基于时间点的消息回溯；支持消费者手动设置偏移量，从指定位置重新读取消息，实现消息的重放；支持维护消息索引，便于快速查找和回溯消息。消息流管理功能，支持对消息进行分类和路由，确保消息能够正确地传递到目标消费者；支持设置消息的优先级，确保高优先级的消息能够优先处理；支持按照特定的顺序发送和处理消息，确保消息的有序性；支持流量控制机制，避免系统过载和性能问题。消费者管理功能，支持动态调整消费者的数量和配置，以适应不同的负载；支持消费者之间的负载均衡，确保消息的均匀分配；支持消费者的故障转移，确保在消费者故障时消息能够被其他消费者处理；支持消费者确认机制，确保消息被正确处理后才从队列中移除。消息查询与运营支持功能，提供丰富的查询接口，支持按时间、消息ID等条件查询消息；支持实时监控消息队列的状态和性能指标，提供告警功能，及时发现和处理问题；支持消息的统计和分析功能，帮助运营人员了解消息的处理情况；支持消息处理的日志管理，便于问题排查和审计。6.3.5数据仓库数据仓库，支持分布式存储、动态扩缩容、多副本冗余、多模型支持、数据库分布式传输同步、性能与监控、审计与日志、备份与恢复等功能，数据库接口技术要求遵循GB/T32633的规定，具体功能要求如下：分布式存储功能，支持将数据分散存储在多个节点上，提高存储容量和并发处理能力；采用Paxos、Raft等一致性协议，确保数据在多个节点间保持一致；平衡各个节点的负载，避免单点过载，提高系统的整体性能；具备强大的容错能力，应对节点故障、网络中断等异常情况，确保数据的可靠性和可用性。动态扩缩容功能，支持根据数据量和负载的变化，灵活地增加或减少存储节点，以满足性能和存储需求；支持在扩缩容过程中，业务系统的数据服务不中断。多副本冗余功能，通过数据复制机制实现数据的冗余备份，提高数据的可靠性和容错性；允许用户根据实际需求和数据的重要性调整副本数量，优化性能和资源利用；当某个节点出现故障时，支持利用其他副本节点上的数据进行恢复，确保服务的连续性和数据的可用性。多模型支持功能，支持关系型、文档型、键值型、图数据库等多种数据模型，满足不同应用场景的需求；提供丰富的查询接口，支持复杂查询和分析；支持在多模型环境下数据的一致性和完整性。数据库分布式传输同步功能，采用高效的同步机制，确保数据在多个节点间快速、准确地传输和同步；通过一致性协议保证数据在传输过程中的完整性和一致性；在传输过程中出现故障时，能够自动恢复并继续同步，确保数据的可靠性。性能与监控功能，支持数据读写性能优化，减少网络延迟，提高并发处理能力；实时监控数据库的运行状态和性能指标，包括CPU使用率、内存使用率、网络带宽等；支持告警通知功能，当性能指标超过阈值时及时通知用户。审计与日志功能，记录数据库的所有操作，包括查询、插入、更新、删除等，便于审计和问题排查；支持日志的收集、存储和分析，确保日志的完整性和可访问性；定期进行安全审计，确保数据库的安全性和合规性。备份与恢复功能，支持定期数据备份，确保数据的安全性和可恢复性；支持在系统故障时能够快速恢复数据，减少业务中断时间。6.4.1概述电力大数据分布式处理平台的数据开发与服务功能组成如图4所示。图4数据开发与服务功能架构图6.4.2数据开发数据开发，支持流计算任务开发、批处理任务开发、管理控制、数据集成、数据建模、调试与测试、发布管理、任务运维与监测等功能，具体功能要求如下：流计算任务开发功能，支持编写SQL作业代码，支持使用自定义函数、自定义连接器等功能进行SQL作业开发；支持FlinkPython/JavaAPI作业开发，开发完成后在流计算控制台上部署并启动；支持灵活的实时编程模型和API，可以自定义各种数据转换、时间窗口、操作和算子，适用于复杂事件的业务逻辑和时效性高的数据处理需求。批处理任务开发功能，支持多种编程语言，包括SQL、Python、Java、Shell、Scala等，支持自定义函数如UDF、UDTF、UDAF等，以满足不同开发人员直接在平台上编写批处理任务代码；支持多线程或分布式计算框架如MR、Spark任务等，实现大规模数据的并行处理，提高任务执行效率。数据集成功能，支持从多种数据源抽取数据，包括数据库、文件系统、消息队列等；支持管理员按源端、目的端数据源的组合来定义需要被审批的数据集成任务；支持将数据加载到目标存储系统，包括数据仓库、数据湖等；支持数据的过滤、转换和聚合，确保数据的质量和一致性；支持数据的实时同步和批量同步，确保数据的及时性和一致性；支持数据质量的检查和监控，确保数据的准确性和完整性。管理控制功能，支持创建不同类型的数据开发项目，如MaxCompute项目、Blink项目等，提供项目配置功能，包括项目基本信息、计算引擎配置、存储配置等；支撑不同的权限控制，提供多种预定义角色（如管理员、开发者、运维人员等）,并支持自定义角色,为用户分配不同角色，实现细粒度的权限控制;支持对数据表、任务、工作流等数据资源的权限管理，提供资源权限的批量授权和回收功能，方便用户管理大量资源；支持对MaxCompute表、RDS、ADB、OTS、OSS等存储资源的管理;支持日志的收集、存储和分析，便于问题排查和审计。数据建模功能，支持数据分层、业务分类、数据域、业务过程、数据集市、主题域进行设计，数仓可分层管理；支持数据模型的设计和管理，包括维度建模、事实建模等；支持数据字典的创建和管理，确保数据的可理解性和一致性；支持数据模型的版本管理，确保模型的可追溯性和可维护性；支持数据血缘分析，确保数据的可追溯性和可审计性。调试与测试功能，支持任务的本地调试，方便开发人员快速定位和解决问题；支持单元测试框架，确保任务逻辑的正确性；支持集成测试，确保任务在生产环境中的稳定性和可靠性。发布管理功能，支持代码和模型的版本控制，确保开发过程的可追溯性和可管理性；支持任务和模型的发布流程，包括测试、验证和上线；支持灰度发布功能，确保新版本的稳定性和兼容性；支持任务和模型的回滚机制，确保在出现问题时能够快速恢复；支持多环境管理，包括开发环境、测试环境和生产环境。任务调度与监控：支持千万级别的任务按照DAG关系准确、准时运行，提供可视化的任务监控管理工具，提供告警功能，确保任务的稳定运行；支持资源的分配、监控和优化，确保平台的高效运行；支持日志的收集、存储和分析，便于问题排查和审计。6.4.3数据服务数据服务，支持API生成与管理、API网关服务、消息总线服务、数据推送服务、API授权管理、数据上传与下载、数据安全合规等功能，具体功能要求如下：API生成与管理，支持基于数据源快速生成API，简化API开发流程；支持API的测试运行，确保API的请求与返回值符合预期。API网关服务功能，支持API生命周期管理，覆盖设计、开发、测试、发布、运维监测、安全管控、下线等API各个生命周期阶段，API网关为每个阶段提供生产力工具；支持API应答内容缓存，提高访问效率，减轻后端服务压力，提供默认断路器和自定义降级策略配置，避免极端情况下雪崩效应；支持精细化的流量控制，既能粗粒度的针对API访问频率、APP的请求频率进行流控设置，也能可针对HTTP请求、系统上下文中获取参数并加以逻辑判断，进行参数流控；支持不同协议处理，包括HTTPS、SSL卸载、HTTP2.0，支持通过泛域名调用API；消息总线服务功能，支持消息的发布和订阅，实现服务间的解耦和异步通信；支持高吞吐量的消息处理，确保系统能够处理大规模的数据流；支持消息的路由和分组，确保消息能够正确地传递到目标消费者；提供容错机制，确保在节点故障时消息能够自动恢复。数据推送服务功能，支持数据的实时推送，确保数据能够及时传递到目标系统；支持事件的传输、过滤、路由和重试，确保数据的可靠传递；支持多种类型的事件源，包括管控流事件和数据流事件。数据安全合规功能，支持数据的加密传输和存储，确保数据的安全性；提供细粒度的访问控制，确保只有授权用户可以访问和操作数据；支持数据访问和操作的审计，确保数据的合规性；支持多种安全防护认证方式，HMAC(SHA-1，SHA-256)算法签名，HTTPS双向认证、全链路CA证书、全链路签名验证；支持IP访问控制；支持参数访问控制，可针对HTTP请求、应答或系统上下文中获取参数，并使用自定义的条件表达式对参数内容进行访问控制；支撑请求防重放、请求防篡改、跨域访问，并与WAF、高防IP高效集成，形成全链路API防护体系；服务管理功能，支持API监控告警，可快速设置，将API调用日志投递到日志服务（SLS）中，从而实现全量日志的查询分析；提供仪表盘对API调用情况进行监控，包括调用量、响应时间、错误率等，快速了解当前API情况；支持设置不同的告警条件，在API调用发生异常时，能够及时通过短信等方式通知管理员；支持API调用跟踪，追踪API执行全过程，快速追查排错；支持自动生成多种语言SDK，生成API说明文档，降低客户端API调用门槛；6.4.3数据治理数据治理，支持数据资产管理与分析、数据探查、数据标准、数据质量监控、数据治理项管理、数据治理知识库等功能，具体功能要求如下：数据资产管理与分析功能，通过元数据管理和人工补录的方式，全面盘点组织的数据资源，构建数据资产运营管理能力；涵盖数据的产生、采集、加工、清洗、转换、应用、服务和退役等各个阶段，确保数据在全生命周期内的有效管理；通过数据治理活动，改善和提高组织的管理水平，使得数据质量获得进一步提高。数据探查功能，通过对字段值进行剖析，识别字段所描述的内容，提高数据的可读性和解释性；发现主、外键字段，揭示数据之间的相互关系和依赖性，分析字段中的重复值及其影响的行数；分析计算字段的数据类型、空值、唯一值、平均值、标准差、方差等数据分布情况，提升数据质量。数据标准功能，定义数据的内容规则，确保数据的一致性、准确性和完整性；规定数据的格式，确保数据的规范性和互操作性；规范元数据的管理，包括元模型、元数据采集、注册、应用和服务等；制定数据质量的评价指标和管理要求，确保数据符合质量要求；确保数据在不同系统和组织之间的顺利交换；保护数据的安全性和隐私，符合相关法律法规；针对特定行业和领域制定的数据标准，满足特定需求。数据质量监控功能，监控数据的完整性、及时性、有效性、一致性、唯一性和准确性等维度；设计全面且合理的数据质量规则，直接决定数据的质量；建立数据质量指标体系，用于评估和监控数据质量。数据治理项管理功能，创建数据治理项，明确治理目标和范围；执行数据治理项，确保治理活动按计划进行；监控数据治理项的执行情况，及时发现和解决问题；根据执行情况和反馈，持续改进数据治理项。数据治理知识库功能，记录和维护数据治理相关的政策、流程和指南；提供数据治理的模板和工具，支持治理活动的实施。支持多源知识采集，包括政策文件、行业标准、案例经验、技术文档等，按主题、业务领域进行分类，建立清晰的知识图谱。6.4.4数据可视化数据可视化，支持数据报表、数据看板、数据地图等功能，具体功能要求如下：数据报表功能，支持创建和设计各种类型的报表，包括表格、图表、图形等，满足不同的数据展示需求；提供多种报表模板，方便用户快速创建报表；支持连接多种数据源，包括数据库、文件系统、API等，确保数据的多样性和实时性；支持将报表导出为多种格式，包括PDF、Excel、CSV等，方便用户分享和存档；支持定时生成和发送报表，确保用户能够定期获取最新的数据报表；支持细粒度的权限管理，确保只有授权用户可以访问和操作报表；支持报表的交互功能，包括钻取、筛选、排序等，提高用户体验。数据看板功能，支持实时数据的展示，确保用户能够看到最新的数据变化；支持用户自定义看板的布局，包括添加、删除和调整组件的位置和大小；支持整合多种数据源，将不同来源的数据统一展示在同一个看板上；支持多用户协作，允许多个用户同时查看和编辑看板；提供多种看板模板，方便用户快速创建和配置看板。数据地图功能，以数据搜索为基础，提供表使用说明、数据类目、数据血缘、字段血缘等工具，帮助数据表的使用者和拥有者更好地管理数据、协作开发。可根据角色区分对应的功能，控制新建、预览数据等权限。6.5.1概述电力大数据分布式处理平台的中心区域运营管控区功能组成如图5所示。图5中心区域运营管控区功能架构图6.5.2运维与监控运维与监控，支持对各分支区域、中心区域本地服务区的云资源监控、网络分析与监控、报警服务、事件管理、运维任务管理等功能，具体功能要求如下：云资源监控功能，支持对物理服务器、存储设备、网络设备等进行实时监控，采集关键指标包括CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O、网络带宽等，及时发现硬件故障和性能瓶颈；支持对虚拟机、容器、虚拟网络等虚拟资源进行监控，确保虚拟化环境的稳定运行；支持监控各类应用系统的性能和状态，包括响应时间、吞吐量、错误率等指标，保障应用服务的正常运行；支持与多种开源或商业监控工具集成，包括Zabbix、Nagios、Prometheus等，满足不同用户的监控需求；提供直观的监控数据可视化界面，通过图表、仪表盘等方式展示资源使用情况和性能指标，帮助用户快速了解系统状态。网络分析与监控功能，支持实时监测网络流量，分析流量趋势、流量分布和流量峰值，及时发现异常流量和潜在的网络攻击；支持监控网络延迟、丢包率、带宽利用率等性能指标，确保网络的稳定性和可靠性；支持自动发现网络设备和网络拓扑结构，以图形化方式展示网络连接关系，帮助用户快速定位网络问题；支持监测网络中的安全事件，包括入侵检测、DDoS攻击、恶意软件传播等，及时采取措施进行防范和处理。报警服务功能，允许用户根据业务需求和监控指标设置灵活的告警规则，包括阈值、持续时间、告警级别等；支持多种告警通知方式，包括邮件、短信等，确保告警信息能够及时传达给相关人员；对告警进行分级管理，根据告警的严重程度和影响范围采取不同的处理措施，同时支持告警过滤，避免告警风暴；记录告警的历史信息，包括告警时间、告警内容、处理状态等，支持对告警历史的查询和分析，以便总结经验教训，优化告警策略；与自动化运维工具或工单系统集成，实现告警事件的自动处理或工单派发，提高运维效率。事件管理功能，收集来自不同云资源和应用服务的事件信息，包括系统事件、应用事件、安全事件等，并及时上报到事件管理系统；对事件进行分类和优先级划分，以便快速识别和处理关键事件，提高事件处理的效率和准确性；建立标准化的事件处理流程，包括事件受理、事件分析、事件处理、事件反馈等环节，确保事件能够得到及时、有效的处理。运维任务管理功能，支持运维任务的定时调度和自动化执行，包括定期备份、配置更新、性能优化等，减少人工干预，提高运维效率；对复杂的运维任务进行编排，定义任务之间的依赖关系，确保任务按照正确的顺序执行；实时跟踪运维任务的执行状态，及时发现任务执行过程中的异常情况，并进行告警和处理。6.5.3云管理云管理，支持对各分支区域、中心区域本地服务区的资源管理、访问控制、操作审计、配额管理、账号管理等功能，具体功能要求如下：资源管理功能，支持构建企业业务组织关系，使用资源目录、资源组和标签分层次管理云资源；支持在企业成员之间共享云资源，便于团队协作；支持跨账号、跨产品、跨地域搜索和聚合资源，提供全局资源管理能力；支持资源的全生命周期管理，包括资源的创建、使用、监控、优化和释放；支持存储资源的规划和管理，按照不同存储类型进行存储方案设计，并定义数据留存和生命周期策略。访问控制功能，集中管理云上身份，支持创建和管理用户、用户组，分配不同的权限策略；支持权限细粒度分配，确保最小权限原则支持多因素认证机制，增强账号安全性；支持自定义权限策略，灵活定义允许或拒绝的操作。操作审计功能，记录云账号的活动，包括通过控制台、API、开发者工具对云服务的访问和使用行为；支持从操作时间、用户、资源类型、资源名称等维度查询事件；支持将操作日志保存到日志服务或对象存储中，便于长期保存和分析；满足合规性要求，包括等保2.0，支持长时间保存操作记录。配额管理功能，支持查询云产品的配额限制，并根据业务需求在线调整配额；支持设置配额预警，避免资源不足影响业务。账号管理功能，支持创建和管理子账号，分配不同的权限和角色；支持多种身份验证方式，确保账号安全；监控账号活动，及时发现异常行为。6.5.4备份与迁移备份与迁移，支持对各分支区域、中心区域本地服务区的云备份、归档、容灾、数据同步、数据迁移等功能，具体功能要求如下：云备份功能，支持全量备份、增量备份和差异备份等多种备份策略，满足不同数据保护需求。支持基于时间或事件触发的自动化备份机制，确保数据定期备份；保留多个历史备份版本，以便在需要时能够恢复到特定时间点；在备份数据传输和存储过程中支持加密，确保数据安全；实时监控备份任务的执行状态，提供备份成功或失败的告警通知；确保备份数据的一致性和完整性，支持在恢复前进行数据校验。数据备份要求，根据数据重要等级，将备份策略分为核心级、重要级、普通级三类。核心级完全备份应每2周完成1次，增量备份应每天完成1次，备份数据保留时长应大于42天；重要级完全备份应每3周完成1次，增量备份应每天完成1次，备份数据保留时长应大于35天；普通级完全备份应每3周完成1次，增量备份应每2天完成1次，备份数据保留时长应大于28天。数据备份范围，备份数据类型分为业务数据和运维数据。业务数据备份包括结构化数据、非结构化数据、量测数据三类。结构化数据分为业务明细数据、标准明细数据、分析结果数据三种，其中业务明细数据仅全量备份已下线的业务系统数据，标准明细数据无需备份，分析结果数据根据直接支撑服务的业务系统备份等级，判定相应分析结果数据备份等级；非结构化数据由信息系统和非结构化平台进行备份，按照避免重复备份原则，平台侧不重复备份；中心区域需全量备份标准明细数据，按需备份分析结果数据；子区域需全量备份量测业务明细数据，按需备份分析结果数据。运维数据分为开发和运行的业务元数据、配置数据和日志数据，其中业务元数据、配置文件需全量备份。日志数据根据组件级别进行备份，丢失重要数据后将导致业务数据服务中断、数据生产任务无法运行、访问缓慢的组件的日志数据需全量备份。中心区域主要备份一级部署系统、各子公司上传的系统业务数据以及中心区域组件的运维数据；子公司主要备份二级部署系统、中心区域下发的一级部署系统业务数据以及子公司组件的运维数据。归档功能，提供高数据持久性，确保归档数据长期安全存储；支持数据的随时访问、下载和迁移，确保数据的可用性；提供低成本的存储方案，适合长期归档大量数据；通过权限控制和加密等措施，保障归档数据的私密性；支持数据的生命周期管理，自动将冷数据迁移至归档存储。容灾功能，支持在多个数据中心之间进行数据备份和容灾，确保在灾难发生时能够快速恢复；支持容灾演练功能，验证容灾方案的有效性；具备快速恢复能力，确保在灾难发生时能够迅速恢复业务系统；确保容灾备份数据的一致性和完整性，支持数据一致性校验；实时监控容灾系统的状态，提供告警通知，确保容灾系统的可靠性。数据同步功能，构建高效的数据同步机制，确保数据的及时性和一致性，降低因传输延时引起的数据不一致性问题；运用校验算法对同步的数据包进行计算和一致性校验，确保数据的准确性和完整性，一旦发现异常数据立即标记并处理；具备自动修正异常数据的能力，并再次进行一致性校验，若校验仍不通过则推荐数据修正策略，减少人为失误导致的风险；支持数据同步任务的创建、管理和监控，提供同步任务的执行状态和进度信息，方便运维人员及时了解同步情况并处理问题。数据迁移功能，支持多种数据迁移方式，包括在线迁移和离线迁移；确保迁移前后数据的一致性和完整性，支持数据校验功能；实时监控数据迁移进度，提供迁移状态的可视化展示；支持迁移任务的创建、管理和控制，确保迁移过程的顺利进行；优化迁移过程，提高迁移效率，减少对业务的影响。平台非功能要求电力大数据分布式数据处理平台应具备的非功能要求，包括可用性、容错性、可靠性、可维护性、扩展性、安全性和性能要求等方面。电力大数据分布式数据处理平台能够持续提供服务的能力，即使在系统部分组件出现故障时，也能通过冗余、备份和故障转移等机制，确保系统整体服务的连续性和稳定性。在电力大数据分布式数据处理平台中，这通常涉及到各个模块的主备节点切换、负载均衡、故障检测与自动恢复等机制。电力大数据分布式数据处理平台应支持各个模块在出现故障后系统进行恢复的能力，且要求数据存储节点在10分钟内恢复，主要包括数据备份和恢复、错误检测和纠正、异常处理等机制，系统可以在故障发生时保持数据的完整性和一致性，并尽快恢复到正常状态。电力大数据分布式数据处理平台应能够7×24小时连续稳定地运行，确保在任何时间点上都能够提供可靠的数据处理服务。系统应采用模块化设计思想，将不同功能的模块进行解耦，以便于模块的升级、替换和维护。系统应能够详细记录各个模块的运行状态和错误信息，以便于维护人员快速定位问题和解决问题。电力大数据分布式数据处理平台应具备在线水平扩展和收缩能力，系统性能随节点数量增加而增长。电力大数据分布式数据处理平台主要包括数据安全、应用安全、主机安全、网络安全和物理安全，均应满足国家信息系统安全等级保护安全技术要求。7.8.1平台响应性能电力大数据分布式数据处理平台进行多用户并发操作时，应满足如下要求：首页访问平均响应时间不得超过3秒；系统登录平均响应时间不得超过5秒：数据存取接口类服务并发数大于200个，数据计算接口类服务并发数大于50个，跨库查询接口服务并发数大于50个；执行简单查询、添加和时除业务时,平均响向时间不得超过5秒；执行复杂的综合业务(同时包括查询、添加、删除等操作请求)时，平均响应时间不得超过7秒；数据库服务器的日常CPU平均利用率均不超过65%,且CPU利用率满足不得连续30秒超过80%；实时数据接入最低延迟不超过30秒；各系统事务失败率不超过0.1%。7.8.2数据写入性能电力大数据分布式数据处理平台数据写入性能应满足如下要求：平均单节点文件解析写入消息队列速度大于30MB每秒；平均单节点从消息队列写入列式存储速度大于10MB每秒；平均单节点结构化数据的写入速度大于20MB每秒；平均单节点非结构化数据的写入速度大于30MB每秒。7.8.3数据读取性能电力大数据分布式数据处理平台读取性能应满足如下要求：亿行级别的数据表间关联，关联结果在1千万条数据以内的情况下，处理时间在10秒以内；平均单节点分布式数据库对数据的下载速度大于25MB每秒。7.8.4数据计算性能电力大数据分布式数据处理平台计算性能应满足如下要求：流计算平均数据处理速度大于10万条每秒，吞吐量大于50MB每秒：内存计算平均数据处理吞吐量大于IGB每分钟：批量计算平均数据处理吞吐量大于IGB每分钟。目录 21.1​ 21.2​Microsoft 21.3​ 2第2章玩转数据分析 22.1​Excel数据分析工具—— 22.2​ 32.3​ 3第3章Show 33.1​ 33.2​ 33.3​ 33.4​ 3第4章让报告自动化 34.1​自动化神器— 34.2​ 34.3​ 34.4​ 3第1章高效处理千万数据 4第2章玩转数据分析 602.1Excel数据分析工具—— 612.2Excel 832.3 110第3章Show 1103.1 1113.2Excel的可视化伴侣— 1193.3 1243.4 166第4章让报告自动化 1674.1自动化神器— 1684.2Excel 1744.3PPT 1904.4 214第1章高效处理千万数据图1-1Mr.林：嘿嘿！Excel当然是非常实用的数据分析工具，不过那是有前提条件的，因为Excel对数据有限制，Excel97-2003版本，能容纳的行与列数都是有限制的，具体如图1-2所示，Excel2007-2010版本最多也只有1048576行、16384列。图1-2Excel图1-3大数据4 图1-4常用的数据库有Oracle、MicrosoftSQLServer、MySQL、MicrosoftAccess等关系型数据库，随着大数据时代的到来，相关的数据库技术也快速Mr.林：Access数据库是MicrosoftOffice办公软件中一个极为重要的组成部分，是一种关系数据库管理系统软件，它能够帮助用户处理各种海量信息，不仅能存储数据，更重要的是还能够对数据进行处理和分析，数据处理功能比Excel更胜一筹。由于目前Access2010为较为常用版本，所以我们将基于Access2010来学习数据处理和分析（如图1-5所示）。图1-5Access在Access2010中，数据库窗口中包含“表”、“查询”、“窗体”、“报表”、“宏”、“模块”六大对象。在数据库中，“表”用来存储数据；“查询”用来查Access2010数据库还提供了多种向导、生成器、模板，把数据存储、数据查询、界面设计、报表生成等操作规范化，为建立功能完善的数据库Access数据库作为MicrosoftOffice办公软件包中的一员，它还可以与Excel、Word、Power-Point、Outlook等软件进行数据的交互与共享，例如Mr.林：下面我们就学习用Access2010小白疑惑不解地问：为什么用Access数据库，而不用Oracle、MicrosoftSQLServer等数据库呢？与x、oon、od都是微软产品，只要熟悉x、oon、od中的任一款软件，即使没有数据库经验，对s也能快速上手。风格与ndo完全一样，用户想要生成对象并应用，只要使用鼠标进行拖放即可，非常直观方便。并且作为办公软件的一部分，可以与其他软件集成，实现无缝连接。（一般记录数达到千万条以上），★万能的Mr.SQL（StructuredQueryLanguage）是结构化查询语言，它是一种通用的关系型数据库操作语言。简单来说，它就是让数据库按我们的图1-6Access数据库常用的SQLOh！MyGod！上哪找这样条件的未婚男士？如果有的话，我就考虑考虑。SQL④⑤SQL语句中如表名、字段名中出现空格、“/”、“\”等特殊字符时，需用方括号“[]”将含有特殊字符的表名或字段名括起来，以免得到不正确的⑦⑨ 小白：好的，您刚才说的10STEP01启动Access，单击【文件】选项卡，单击【新建】按钮，在【可用模板】中选择【空数据库】，并为新建的数据库文件命名，设置图1-7P02在创建好的数据库中，单击【外部数据】选项卡，在【导入并链接】组中单击【文本文件】按钮，弹出如图18指定数据源，并在【指定数据在当前数据库中的存储方式和存储位置】项中，选中默认的【将源数据导入当前数据库的新表中】项，单击【确定】按钮。图1-8【获取外部数据—STEP03在弹出的第一个【导入文本向导】对话框中，选中默认的【带分隔符】作为数据分隔方式，如图1-9图1-9【导入文本向导】对话框 04在弹出的第二个【导入文本向导】对话框中（如图1-10所示），选择【逗号】作为分隔符，并勾选【第一行包含字段名称】复选图1-10【导入文本向导】对话框STEP05在弹出的第三个【导入文本向导】对话框中（如图1-11所示），可对文本数据的各个字段名称、数据类型、索引以及是否导入字段图1-11【导入文本向导】对话框STEP06在弹出的第四个【导入文本向导】对话框中（如图1-12所示），选择【让AccessAccess数据库会将“ID”字段添加为1ID自动填充它，单击【完成】按钮。图1-12【导入文本向导】对话框STEP07在弹出的【保存导入步骤】对话框中保存详细信息，有助于在以后重复执行该操作，而不必每次都逐步完成向导。可根据数据导入图1-13图1-14【获取外部数据—★直接导入法：图1-15“订购明细”表与“用户明细”STEP01STEP02在弹出的【显示表】对话框中，同时选中“订购明细”与“用户明细”两表（可结合Shift键同时选中，也可结合Ctrl键依次选中）， 03在【关系管理器】中（如图1-17所示），将“订购明细”表中的“用户ID”字段用鼠标拖到“用户明细”表中的“用户ID”字段处，松开鼠 04在弹出【编辑关系】对话框中，单击【联接类型】按钮，默认选择第一种关系【只包含两个表中联接字段相等的行】，单击【确图1-16图1-17图1-18STEP05单击【创建】按钮，返回【关系管理器】，可以看到，在【关系】窗口中两个表的“用户ID”字段之间出现了一条关系连接线，如图1-图1-19STEP06STEP01STEP02在弹出的【新建查询】对话框中，默认选择【简单查询向导】，如图1-20图1-20STEP03在弹出的【简单查询向导】第一个对话框【表/查询】项中，选择“订购明细”表，并把“用户ID”、“产品”两个字段移至【选定字段】图1-21【简单查询向导】对话框STEP04在【简单查询向导】第二个对话框【表/查询】项中，选择“用户明细”表，并把“性别”字段移至【选定字段】框中，如图1-22所示，图1-22【简单查询向导】对话框图1-23 图1-24SQLMr.林：这需要先了解下数据库连接关系，主要包含内连接（INNERJOIN）、左连接（LEFTJOIN）、右连接（RIGHTJOIN）三种数据库关★内连接（LEFTJOIN）：选择第一个表中的所有记录以及第二个表中与关键字段相匹配的记录，对应图1-18“联接属性”对话框中的第二个关★右连接（RIGHTJOIN）：选择第二个表中的所有记录以及第一个表中与关键字段相匹配的记录，对应图1-18“联接属性”对话框中的第三个图1-25三种数据库连接关系图SQL语句的条件采用WHERE子句进行编写，相对内连接（INNERJOIN）语法更容易理解。WHERE(WHERE)及后面的条件表达式（A.用户IDB.用户ID)组成。Access数据库会选择出符合WHEREWHERE子句，查询会②这条SQL语句对“用户明细”表和“订购明细”表的表名分别重新命名为A、B，用关键字AS来命名；在编写SQL语句时，关键字AS可省略，直图1-26假设刚才的“订购明细表是以每天一个表的方式存储的，即每天的数据保存为一个表，如订购明细20110901”、“订购明细20110902、细20110903”、订购明细20110904等，现在需要把它们合并到一张表中。我们可采用数据库中“追加查询”功能来实现。先看看如何把订购明细20110902表追加到“订购明细20110901”中，具体查询操作步骤如下。STEP01STEP02在弹出的【设计视图】和【显示表】对话框中，选择“订购明细20110902”表，单击【添加】按钮将表添加进查询的【设计视图】，图1-27查询设计视图—— 03单击【设计】选项卡【查询类型】组的【追加】按钮，弹出【追加】对话框，在【表名称】下拉列表框中选择“图1-28追加查询设计视图—STEP04单击【确定】按钮，返回查询的【设计视图】，依次双击选择“订购明细20110901”表中所有字段，被选择的字段将在下面的查询设图1-29追加查询设计视图— 05单击【设计】选项卡中【结果】组的【运行】按钮（如图1-30所示），Access数据库将弹出如图1-31所示的提示框，单击【是】按图1-30图1-31双击“订购明细20110901表可以查看追加查询的结果。重复上述步骤，将订购明细20110903”、“订购明细20110904表中记录，通过询”功能追加至订购明细20110901表中，以完成数据纵向合并的目的。如果不希望把各表数据记录都追加至“订购明细20110901表中，而希望追加至表名为订购明细201109”与“订购明细20110901表一致，并且表名为订购明细201109”的空白数据表，通过上述的“追加查询功能，将订购明细20110901”等表追加至“订购明细201109表中。Mr.林：就是用UNIONALL或UNION指令进行两表或多表合并，但是所有查询中的列数和列的顺序必须相同，数据类型必须兼容。小白疑惑不解地问：这两个指令有何不同呢？什么情况下该用UNIONALL？什么情况下该用UNION？Mr.林：UNIONALL就是将各表的记录合并到一起，并且对这些记录不做任何更改。而UNION会删除各表存在的重复记录，并对记录进行自动排序，这样UNION比UNIONALL需要更多的计算资源，所以尽可能使用UNIONALL指令进行各表合并。一般需要使用UNIONALL现在我们就来看看如何使用UNIONALL来合并9月1日—9月4日的4张当日订购明细表，合并至“订购明细201109”的空白数据表，因为我们知道这4张当日订购明细表之间不可能存在重复记录，所以这里使用UNIONALL指令，具体步骤如下。STEP01新建表名为“订购明细201109”的空白数据表，要求其表结构、各字段数据类型与“订购明细20110901”表一致，相应的SQL.林：我们的目的是得到订购明细20110901”表的结构，而不需要表里面的记录，因而需要设置一个不可能存在的条件，因为1是不可能等于的，所以在建立的“订购明细201109表里将插入0条记录，这样就巧妙地新建一张表结构、各字段数据类型与订购明细20110901”表一致的空白数据表“订购明细201109。STEP02在刚才的Access数据库追加查询结果窗口中，单击Access数据库窗口最右下方的按钮，得到如下SQL语句STEP03修改、添加相应的SQL语句，结果如下（红色加粗部分为修改、添加之处小白：果然简化了很多。这么说，当多张表的表结构、数据类型一样时，可以用“SELECT*”的方式查询所有字段与记录；当多张表的表结构、STEP04单击【创建】选项卡，在【查询】组中单击【查询设计】按钮，关闭弹出查询的【显示表】对话框，单击Access数据库窗口右下方STEP05单击【设计】选项卡中【结果】组的【运行】按钮，如图1-32所示，Access数据库将弹出类似如图1-31图1-32SQL小白：.林，我有个问题，刚才建空白数据表订购明细201109”的时候，我们只用了订购明细20110901”的表结构，那为什么不把9月1日—月4日4张当日订购明细表的记录也一起加进去呢？STEP01STEP02在弹出查询的【设计视图】和【显示表】对话框中，选择“订购明细”STEP03依次双击选择“订购明细”表中所有字段，被选择的字段会在下面的查询设计网格中显示，如图1-33图1-33查询设计视图—STEP04在第8个字段表中输入“订单金额单价(元)]*[数量]”，表示“订单金额=单价(元)×数量”，如图1-33所示。STEP05单击【设计】选项卡中【结果】组的【运行】按钮，运行结果如图1-34所示。图1-34图1-35DATEDIFF图1-36DATEDIFF图1-37Access.林：现在我们要学的第一个用于数值分组的函数是，它与x中的函数用法及功能一样。在s数据库中，函数最多可进行13层嵌套，如果嵌套超过13层，运行时数据库将提示“表达式过于复杂”。图1-38IIF1，则函数CHOOSE返回结果1；如果参数或表达式返回的值为2，函数CHOOSE返回.林：我们可以分步来看。首先假设年龄范围是11岁，那么年龄110”返回的值就落入0,1区间，而年龄1101返回的值就落入1,2)区间，根据刚才介绍的函数说明的第3点“如果参数为小数，则在使用前将被截尾取整原则，那么参数最终返回值为1，也就对应第1个结果岁及其以下”，以此类推，就可把用户年龄划分为不同的范围，从而保证各个用户年龄都能落入正确的区间。图1-39CHOOSE函数分组结果示例②参数由成对的条件表达式和结果值组成，条件表达式按照从左到右的顺序求值，将返回与第一个求值结果为True的表达式相对应的结果③0（在开始值与结束值之间）⑤图1-40PARTITION图1-41四个分组函数的优缺点比较在数据库中，除了可以采用、、等常用日期函数（如图137所示）进行日期分组外，我们还可以采用函数进行日期时间分组。函数可对文本、数值、日期时间等类型数据按指定要求进行格式化，这里我们主要介绍函数的日期时间格式化功能。函数的语法如下：图1-42FORMAT函数日期/图1-43FORMAT函数日期/STEP01STEP02在弹出的【新建查询】对话框中，选择【查找重复项查询向导】，如图1-20STEP03在弹出的【查找重复项查询向导】第一个对话框中，选择【表】视图，并在列表框中选择“订购明细”表作为查询对象，单击【下一图1-44【查找重复项查询向导】对话框STEP04在【查找重复项查询向导】第二个对话框【可用字段】列表框中，选择“用户ID”作为要进行查找重复项查询的字段，单击【完成】图1-45【查