大數據分析平台的搭建

A. 如何搭建基於Hadoop的大數據平台

Hadoop: 一個開源的分布式存儲、分布式計算平台.（基於）

Hadoop的組成：
HDFS:分布式文件系統，存儲海量的數據。
MapRece:並行處理框架，實現任務分解和調度。
Hadoop的用處：
搭建大型數據倉庫，PB級數據的存儲、處理、分析、統計等業務。
比如搜索引擎、網頁的數據處理，各種商業智能、風險評估、預警，還有一些日誌的分析、數據挖掘的任務。
Hadoop優勢：高擴展、低成本、成熟的生態圈(Hadoop Ecosystem Map)

Hadoop開源工具：
Hive：將SQL語句轉換成一個hadoop任務去執行，降低了使用Hadoop的門檻。
HBase:存儲結構化數據的分布式資料庫，habase提供數據的隨機讀寫和實時訪問，實現 對表數據的讀寫功能。
zookeeper:就像動物管理員一樣，監控hadoop集群裡面每個節點的狀態，管理整個集群 的配置，維護節點針之間數據的一次性等等。
hadoop的版本盡量選穩定版本，即較老版本。
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Hadoop的安裝與配置：
1）在Linux中安裝JDK，並設置環境變數
安裝jdk: >> sudo apt-get install openjdk-7-jdk
設置環境變數：
>> vim /etc/profile

>> :wq
2)下載Hadoop,並設置Hadoop環境變數
下載hadoop解壓縮:
>> cd /opt/hadoop-1.2.1/
>> ls
>> vim /etc/profile

>>:wq

3）修改4個配置文件
（a）修改hadoop-env.sh,設置JAVA_HOME
（b）修改core-site.xml,設置hadoop.tmp.dir, dfs.name.dir, fs.default.name
（c）修改mapred-site.xml, 設置mapred.job.tracker
（d）修改hdfs-site.xml,設置dfs.data.dir
>> cd conf
>> ls

>> vim mapred-site.xml

>> :wq
>> vim core-site.xml
第一部分

第二部分

>> :wq
>> vim hdfs-site.xml

>> :wq
>> vim hadoop-env.sh

>> :wq
# hadoop格式化
>> hadoop namenode -format
# hadoop啟動
>> start-all.sh
# 通過jps命令查看當前運行進程
>> jps
看見以下進程即說明hadoop安裝成功

B. 怎樣搭建企業大數據平台

步驟一：開展大數據咨詢

規劃合理的統籌規劃與科學的頂層設計是大數據建設和應用的基礎。通過大數據咨詢規劃服務，可以幫助企業明晰大數據建設的發展目標、重點任務和藍圖架構，並將藍圖架構的實現分解為可操作、可落地的實施路徑和行動計劃，有效指導企業大數據戰略的落地實施。

步驟二：強化組織制度保障

企業信息化領導小組是企業大數據建設的強有力保障。企業需要從項目啟動前就開始籌備組建以高層領導為核心的企業信息化領導小組。除了高層領導，還充分調動業務部門積極性，組織的執行層面由業務部門和IT部門共同組建，並確立決策層、管理層和執行層三級的項目組織機構，每個小組各司其職，完成項目的具體執行工作。

步驟三：建設企業大數據平台

基於大數據平台咨詢規劃的成果，進行大數據的建設和實施。由於大數據技術的復雜性，因此企業級大數據平台的建設不是一蹴而就，需循序漸進，分步實施，是一個持續迭代的工程，需本著開放、平等、協作、分享的互聯網精神，構建大數據平台生態圈，形成相互協同、相互促進的良好的態勢。

步驟四：進行大數據挖掘與分析

在企業級大數據平台的基礎上，進行大數據的挖掘與分析。隨著時代的發展，大數據挖掘與分析也會逐漸成為大數據技術的核心。大數據的價值體現在對大規模數據集合的智能處理方面，進而在大規模的數據中獲取有用的信息，要想逐步實現這個功能，就必須對數據進行分析和挖掘，通過進行數據分析得到的結果，應用於企業經營管理的各個領域。

步驟五：利用大數據進行輔助決策

通過大數據的分析，為企業領導提供輔助決策。利用大數據決策將成為企業決策的必然，系統通過提供一個開放的、動態的、以全方位數據深度融合為基礎的輔助決策環境，在適當的時機、以適當的方式提供指標、演算法、模型、數據、知識等各種決策資源，供決策者選擇，最大程度幫助企業決策者實現數據驅動的科學決策。

關於怎樣搭建企業大數據平台，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

C. 金融大數據平台應該如何搭建及應用是否有金融案例可以借鑒的

金融大數據平台的搭建和應用是兩個部分，對於金融大數據平台來說，這兩個部分都很重要。所以以下的部分我們從大數據平台和銀行可以分析哪些指標這兩個角度來闡述。

一、大數據平台

大數據平台的整體架構可以由以下幾個部分組成：

1.一個客戶

客戶主題：客戶屬性（客戶編號、客戶類別）、指標（資產總額、持有產品、交易筆數、交易金額、RFM）、簽約（渠道簽約、業務簽約）組成寬表

2.做了一筆交易

交易主題：交易金融屬性、業務類別、支付通道組成寬表。

3.使用哪個賬戶

賬戶主題：賬戶屬性（所屬客戶、開戶日期、所屬分行、產品、利率、成本）組成寬表

4.通過什麼渠道

渠道主題：

渠道屬性、維度、限額組成寬表

5.涉及哪類業務&產品

產品主題：產品屬性、維度、指標組成寬表

三、案例

鑒於篇幅問題，此處可以參考這篇文章：

華夏銀行：大數據技術服務業務需求，實現銷售高速增長

D. 搭建數據分析平台考慮哪些因素

穩定性：可以通過多台機器做數據和程序運行的備份，但伺服器的質量和預算成本相應的會限制平台的穩定性;

可擴展性：大數據平台部署在多台機器上，如何在其基礎上擴充新的機器是實際應用中經常會遇到的問題;

安全性：保障數據安全是大數據平台不可忽視的問題，在海量數據的處理過程中，如何防止數據的丟失和泄漏一直是大數據安全領域的研究熱點。

系統架構應高安全性、易擴展性，能夠支持各類主流開發語言，並提供豐富的介面。同時能夠支持結構化和非結構化數據的存儲和應用。通過建立物聯網應用，實現對物品、人員、安全等各方面管理的強大支撐，提升管理質量的同時積累大量管理數據和行為數據。

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E. 保險公司要和醫療機構進行數據對接，搭建大數據平台，有好的方法嗎

討論幾種針對各種軟體系統的數據採集的方式方法。重點關注它們的實現過程、各自的優缺點。
軟體介面對接方式
開放資料庫方式
基於底層數據交換的數據直接採集方式
1、軟體介面對接方式
各個軟體廠商提供數據介面，實現數據匯集，為客戶構建出自己的業務大數據平台；
介面對接方式的數據可靠性較高，一般不存在數據重復的情況，且都是客戶業務大數據平台需要的有價值的數據；同時數據是通過介面實時傳遞過來，完全滿足了大數據平台對於實時性的要求。
但是介面對接方式需花費大量人力和時間協調各個軟體廠商做數據介面對接；同時其擴展性不高，比如：由於業務需要各軟體系統開發出新的業務模塊，其和大數據平台之間的數據介面也需要做相應的修改和變動，甚至要推翻以前的所有數據介面編碼，工作量很大且耗時長。
2、開放資料庫方式
一般情況，來自不同公司的系統，不太會開放自己的資料庫給對方連接，因為這樣會有安全性的問題。為實現數據的採集和匯聚，開放資料庫是最直接的一種方式。
不同類型的資料庫之間的連接就比較麻煩，需要做很多設置才能生效，這里不做詳細說明。
開放資料庫方式可以直接從目標資料庫中獲取需要的數據，准確性很高，是最直接、便捷的一種方式；同時實時性也有保證；
開放資料庫方式需要協調各個軟體廠商開放資料庫，其難度很大；一個平台如果要同時連接很多個軟體廠商的資料庫，並且實時都在獲取數據，這對平台本身的性能也是個巨大的挑戰。
3、基於底層數據交換的數據直接採集方式
101異構數據採集的原理是通過獲取軟體系統的底層數據交換、軟體客戶端和資料庫之間的網路流量包，進行包流量分析採集到應用數據，同時還可以利用模擬技術模擬客戶端請求，實現數據的自動寫入。
實現過程如下：使用數據採集引擎對目標軟體的內部數據交換（網路流量、內存）進行偵聽，再把其中所需的數據分析出來，經過一系列處理和封裝，保證數據的唯一性和准確性，並且輸出結構化數據。經過相應配置，實現數據採集的自動化。
基於底層數據交換的數據直接採集方式的技術特點如下：
1）獨立抓取，不需要軟體廠家配合；
2）實時數據採集；
數據端到端的延遲在數秒之內；
3）兼容Windows平台的幾乎所有軟體（C/S,B/S）；
作為數據挖掘，大數據分析的基礎；
4）自動建立數據間關聯；
5）配置簡單、實施周期短；
6）支持自動導入歷史數據。
目前，由於數據採集融合技術的缺失，往往依靠各軟體原廠商研發數據介面才能實現數據互通，不僅需要投入大量的時間、精力與資金，還可能因為系統開發團隊解體、源代碼丟失等原因出現的死局，導致了數據採集融合實現難度極大。在如此急迫的需求環境下基於底層數據交換的數據直接採集方式應運而生，從各式各樣的軟體系統中開采數據，源源不斷獲取所需的精準、實時的數據，自動建立數據關聯，輸出利用率極高的結構化數據，讓數據有序、安全、可控的流動到所需要的企業和用戶當中，讓不同系統的數據源實現聯動流通，為客戶提供決策支持、提高運營效率、產生經濟價值。

擴展閱讀：【保險】怎麼買，哪個好，手把手教你避開保險的這些"坑"

F. 搭建大數據平台的具體步驟是什麼

1、操作體系的挑選

操作體系一般使用開源版的RedHat、Centos或許Debian作為底層的構建渠道，要根據大數據渠道所要建立的數據剖析東西能夠支撐的體系，正確的挑選操作體系的版本。

2、建立Hadoop集群

Hadoop作為一個開發和運行處理大規模數據的軟體渠道，實現了在大量的廉價計算機組成的集群中對海量數據進行分布式計算。Hadoop結構中最核心的規劃是HDFS和MapRece，HDFS是一個高度容錯性的體系，合適布置在廉價的機器上，能夠供給高吞吐量的數據訪問，適用於那些有著超大數據集的應用程序;MapRece是一套能夠從海量的數據中提取數據最終回來成果集的編程模型。在生產實踐應用中，Hadoop非常合適應用於大數據存儲和大數據的剖析應用，合適服務於幾千台到幾萬台大的伺服器的集群運行，支撐PB級別的存儲容量。

3、挑選數據接入和預處理東西

面臨各種來源的數據，數據接入便是將這些零散的數據整合在一起，歸納起來進行剖析。數據接入首要包括文件日誌的接入、資料庫日誌的接入、關系型資料庫的接入和應用程序等的接入，數據接入常用的東西有Flume，Logstash，NDC(網易數據運河體系)，sqoop等。

4、數據存儲

除了Hadoop中已廣泛應用於數據存儲的HDFS，常用的還有分布式、面向列的開源資料庫Hbase，HBase是一種key/value體系，布置在HDFS上，與Hadoop一樣，HBase的目標首要是依靠橫向擴展，通過不斷的添加廉價的商用伺服器，添加計算和存儲才能。同時hadoop的資源管理器Yarn，能夠為上層應用供給統一的資源管理和調度，為集群在利用率、資源統一等方面帶來巨大的優點。

5、挑選數據挖掘東西

Hive能夠將結構化的數據映射為一張資料庫表，並供給HQL的查詢功能，它是建立在Hadoop之上的數據倉庫根底架構，是為了削減MapRece編寫工作的批處理體系，它的出現能夠讓那些通曉SQL技術、可是不熟悉MapRece、編程才能較弱和不擅長Java的用戶能夠在HDFS大規模數據集上很好的利用SQL言語查詢、匯總、剖析數據。

6、數據的可視化以及輸出API

關於處理得到的數據能夠對接主流的BI體系，比如國外的Tableau、Qlikview、PowrerBI等，國內的SmallBI和新興的網易有數(可免費試用)等，將成果進行可視化，用於決策剖析;或許迴流到線上，支撐線上業務的開展。

G. 大數據分析系統平台方案有哪些

目前常用的大數據解決方案包括以下幾類
一、Hadoop。Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
二、HPCC。HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。HPCC主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。

三、Storm。Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。 Storm支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來
四、Apache Drill。為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。該項目幫助谷歌實現海量數據集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應用程序數據、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構建系統上的測試結果等等。

H. 大數據怎麼實現的

搭建大數據分析平台的工作是循序漸進的，不同公司要根據自身所處階段選擇合適的平台形態，沒有必要過分追求平台的分析深度和服務屬性，關鍵是能解決當下的問題。大數據分析平台是對大數據時代的數據分析產品（或稱作模塊）的泛稱，諸如業務報表、OLAP應用、BI工具等都屬於大數據分析平台的范疇。與用戶行為分析平台相比，其分析維度更集中在核心業務數據，特別是對於一些非純線上業務的領域，例如線上電商、線下零售、物流、金融等行業。而用戶行為分析平台會更集中分析與用戶及用戶行為相關的數據。企業目前實現大數據分析平台的方法主要有三種：（1）采購第三方相關數據產品例如Tableau、Growing IO、神策、中琛魔方等。此類產品能幫助企業迅速搭建數據分析環境，不少第三方廠商還會提供專業的技術支持團隊。但選擇此方法，在統計數據的廣度、深度和准確性上可能都有所局限。例如某些主打無埋點技術的產品，只能統計到頁面上的一些通用數據。隨著企業數據化運營程度的加深，這類產品可能會力不從心。該方案適合缺少研發資源、數據運營初中期的企業。一般一些創業公司、小微企業可能會選擇此方案。（2）利用開源產品搭建大數據分析平台對於有一定開發能力的團隊，可以採用該方式快速且低成本地搭建起可用的大數據分析平台。該方案的關鍵是對開源產品的選擇，選擇正確的框架，在後續的擴展過程中會逐步體現出優勢。而如果需要根據業務做一些自定義的開發，最後還是繞不過對源碼的修改。（3）完全自建大數據分析平台對於中大型公司，在具備足夠研發實力的情況下，通常還是會自己開發相關的數據產品。自建平台的優勢是不言而喻的，企業可以完全根據自身業務需要定製開發，能夠對業務需求進行最大化的滿足。對於平台型業務，開發此類產品也可以進行對外的商業化，為平台上的B端客戶服務。例如淘寶官方推出的生意參謀就是這樣一款成熟的商用數據分析產品，且與淘寶業務和平台優勢有非常強的結合。在搭建大數據分析平台之前，要先明確業務需求場景以及用戶的需求，通過大數據分析平台，想要得到哪些有價值的信息，需要接入的數據有哪些，明確基於場景業務需求的大數據平台要具備的基本的功能，來決定平台搭建過程中使用的大數據處理工具和框架。

I. 怎麼搭建大數據分析平台

未至科技數據中心解決方案是以組織價值鏈分析模型為理論指導，結合組織戰略規版劃和面向對象權的方法論，對組織信息化戰略進行規劃重造立足數據，以數據為基礎建立組織信息化標准，提供面向數據採集、處理、挖掘、分析、服務為組織提供一整套的基礎解決方案。未至數據中心解決方案採用了當前先進的大數據技術，基於Hadoop架構，利用HDFS、Hive、Impala等大數據技術架構組件和公司自有ETL工具等中間件產品，建立了組織內部高性能、高效率的信息資源大數據服務平台，實現組織內數億條以上數據的秒級實時查詢、更新、調用、分析等信息資源服務。未至數據中心解決方案將，為公安、教育、旅遊、住建等各行業業務數據中心、城市公共基礎資料庫平台、行業部門信息資源基礎資料庫建設和數據資源規劃、管理等業務提供了一體化的解決方案。