大數據搭建開源集群

⑴ Spark + Kafka大數據環境的搭建和示例的簡單運行

搭建Hadoop集群環境一般建議三個節點以上，一個作為Hadoop的NameNode節點。另外兩個作為DataNode節點。在本次實驗中，採用了三台CentOS 7.5作為實驗環境。

將所需要的java 文件解壓到合適的目錄，並將整個java 目錄添加進 /etc/profile ，並 source /etc/profile

需要說明的是ssh免密登錄的配置不是雙向的，是單向的。也就是說，每個節點都需要和另外兩個節點進行ssh的免密配置。

此時會在用戶目錄的 .ssh 下，生成秘鑰文件。現在需要將此驗證文件拷貝至slave1節點，

在 /etc/profile 目錄下追加：

vim /home/postgres/hadoop/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh 修改配置文件java路徑

vim /home/postgres/hadoop/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/core-site.xml 修改core-site文件

vim /home/postgres/hadoop/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml 修改hdfs-site文件

vim /home/postgres/hadoop/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/yarn-site.xml 修改yarn-site文件

vim /home/postgres/hadoop/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/mapred-site.xml 修改mapred-site文件

vim /home/postgres/hadoop/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/slaves 修改slaves文件

手動創建文件夾：/home/postgres/hadoop/hdfs/ logs 和 data 目錄，並分配777許可權。

在hadoop初始化啟動後，在master上xxx/name/namesecondary/下會自動創建./current/VERSION文件路徑。

在master運行： hadoop namenode -format

如果有必要，運行DataNode命令： hadoop datanode -format

master+slave1+slave2啟動集群： start-all.sh

master : jps

slave1 : jps

slave2 : jps

hadoop dfsadmin -report

按照上述的配置情況：世散一個namenode節點，兩個datanode節點，整個集群監控情況如下：

輸入 http://[master ip]:9870 就可以在瀏覽器看到hdfs集群的監控情況。

輸入 http://[master ip]:8001就可以在瀏覽器看到hadoop集群的監控情況。

可以嘗試向Hadoop中插入第一個maprece任務：

hdfs dfs -mkdir /HadoopTest 在文件系統中創建一個目錄

hdfs dfs -put a.txt /HadoopTest 向創建的目錄中存放第一個a.txt文件

hdfs dfs -ls /HadoopTest 查看文件系統的情況

hdfs dfs -text /HadoopTest/a.txt 查看所需要查詢文件的內容

檢驗是否搭悉碼建成功的方法就是，運行一個官方的demo查看是否可以運行。

最終運行後，發現可以得出正確的結果，雖然不太准確。。。。

下面運行另一個demo：統計某個文件中的所有單詞。

之前的運行結果會顯示失敗的個數等信息，如上述顯示：沒有任何報錯信息。接下來查看輸出文件夾下有多少個文件。一個是 _SUCCESS ， part-r-00000 。

然後查看每個文件的內容，因為上述運行的結果是統計單詞的個數（估計是數空格）。所以 part-r-00000 就是將a.txt文件中的內容進行單詞的統計，並睜返哪將結果按照英文字母排序。

准備一個scala的安裝包 scala-2.13.4.rpm

解壓縮maven壓縮包 apache-maven-3.6.3-bin.tar.gz

將maven的路徑配置進/etc/profile的PATH路徑，並檢查安裝是否生效。

首先配置maven的環境變數，在 /etc/profile 下添加如下信息：

修改scala的版本信息為2.13

解壓spark安裝包

由於spark和hadoop裡面關於啟動集群的指令是一樣的，所以這里就不打算配置spark的環境變數了。想用直接去目錄直接運行即可。

進入spark的安裝目錄，即可查看所有的文件如下：

修改 conf/spark-env.sh 文件

修改 conf/spark-defaults.conf 文件

修改 slaves 文件

將上述文件分別拷貝至slave1，slave2中。

在master節點啟動spark

首先驗證其在master上運行spark業務的正確性。 --master spark://192.168.65.140:7077

接下來驗證其在yarn架構下程序運行的正確性 --master yarn

⑵ 大數據工程師進行數據平台建設 有哪些方案

【導語】數據平台其實在企業發展的進程中都是存在的，在進入到數據爆發式增加的大數據時代，傳統的企業級資料庫，在數據管理應用上，並不能完全滿意各項需求。就企業自身而言，需求更加契合需求的數據平台建設方案，那麼大數據工程師進行數據平台建設，有哪些方案呢?下面就來細細了解一下吧。

1、敏捷型數據集市

數據集市也是常見的一種方案，底層的數據產品與分析層綁定，使得應用層可以直接對底層數據產品中的數據進行拖拽式分析。數據集市，主要的優勢在於對業務數據進行簡單的、快速的整合，實現敏捷建模，並且大幅提升數據的處理速度。

2、常規數據倉庫

數據倉庫的重點，是對數據進行整合，同時也是對業務邏輯的一個梳理。數據倉庫雖然也可以打包成SAAS那種Cube一類的東西來提升數據的讀取性能，但是數據倉庫的作用，更多的是為了解決公司的業務問題。

3、Hadoop分布式系統架構

當然，大規模分布式系統架構，Hadoop依然站在不可代替的關鍵位置上。雅虎、Facebook、網路、淘寶等國內外大企，最初都是基於Hadoop來展開的。

Hadoop生態體系龐大，企業基於Hadoop所能實現的需求，也不僅限於數據分析，也包括機器學習、數據挖掘、實時系統等。企業搭建大數據系統平台，Hadoop的大數據處理能力、高可靠性、高容錯性、開源性以及低成本，都使得它成為首選。

4、MPP(大規模並行處理)架構

進入大數據時代以來，傳統的主機計算模式已經不能滿足需求了，分布式存儲和分布式計算才是王道。大家所熟悉的Hadoop
MapRece框架以及MPP計算框架，都是基於這一背景產生。

MPP架構的代表產品，就是Greenplum。Greenplum的資料庫引擎是基於Postgresql的，並且通過Interconnnect神器實現了對同一個集群中多個Postgresql實例的高效協同和並行計算。

關於大數據工程師進行數據平台建設方案的有關內容，就給大家介紹到這里了，中國社會發展至今，大數據的應用正在逐漸普及，所以未來前景不可估量，希望想從事此行業的人員能夠合理選擇。

⑶ 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。

⑷ 【大數據】使用Docker搭建Hadoop集群

啟動後發現還是無法使用hadoop、hdfs、hive等命令，我們需要安裝hadoop和hive

這個時候我們進入bin路徑下，即可執行./hadoop或者./hdfs等命令，我們接下來將其加入環境遍歷以便全局使用這些命令，在~/.bashrc文件後面追加下面的內容。

之後使用 source ~/.bashrc 命令即可刷新環境變數
追加了上述環境變數後即可全局執行hadoop和hdfs命令。
hdfs執行後有可能訪問的還是本地的文件系統，這是因為配置錯了。
配置/usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml下的環境變數，使得hdfs可以鏈接到Docker集群的HDFS系統。

設置環境變數

⑸ hadoop集群搭建（Hadoop 3.1.3 /Hive 3.1.2/Spark 3.0.0）

完全分布式HA

伺服器規劃

技術棧包含
hdfs
hive on spark
presto
doris
superset
azkaban
kafka
fluent\flume
sqoop\kettle\flink-cdc
atlas

禁用swap/selinux

修改 IP/修改主機名/及主機名和 IP 地址的映射

時間同步/設置時區/自動時間同步

關閉防火牆

關閉SELINUX

新建用戶

免密登錄（先升級openssh）

發送密鑰（dw01上執行）

授權

Tencent Kona v8.0.8-GA

騰訊開源的konaJDK，針對大數據場景下優化

解壓並重命名至安裝地址：/usr/local/java/

zookeeper-3.5.9

解壓並重命名至安裝地址：/usr/local/zookeeper

apache-hadoop-3.1.3 解壓至安裝地址：/usr/local/hadoop

修改環境變數

/usr/local/zookeeper/conf

啟動zookeeper集群（每台執行）

三台伺服器啟動

格式化namenode（dw01執行）

啟動namenode(dw01上執行)

在[nn2]和[nn3]上分別執行，同步 nn1 的元數據信息

啟動nn2 nn3，分別執行

所有節點上啟動datanode

將[nn1]切換為 Active

查看狀態

配置yarn-site.xml

配置mapred-site.xml

分發配置文件，啟動yarn(dw03 啟動)

dw03節點

dw01節點

dw01執行

dw03執行

測試樣例

啟動腳本

HA切換namenode手動

修改yarn顯示log的bug

⑹ 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

⑺ 怎麼在kubernetes裡面搭建hadoop集群

Kubernetes是一個開源項目，它把谷歌的集群管理工具引入到虛擬機和裸機場景中。它可以完美運行在現代的操作系森好統環境（比如CoreOS
和Red Hat
Atomic），並提供可以被你管控的輕量級的計算節點。Kubernetes使用Golang開發，具有輕量化、模塊化、便攜以及可擴展的特點。我們
（Kubernetes開發團隊）正在和一些不同的技術公司（包括維護著Mesos項目的MesoSphere）合作來把Kubernetes升級為一種
與計算集群交互的標准方式。Kubernetes重新實現了Google在構建集群應用時積累的經驗。這些概念包括如下內容：

Pods：一種將容器組織在一起的方法；

Replication Controllers：一種控制容器生命周期的方法（譯者註：Replication Controller確保任何時候Kubernetes集群中有指定數量的pod副本(replicas)在運行）；

Labels：一種可以找到和查詢容器的方法；

Services：一個用於實現某一特定功能的容器組；

因此，只要使用Kubernetes你就能夠簡單並快速的啟動、移植並擴展集群。在這種情況下，集群就像是類似虛擬機一樣靈活的資源，它是一個邏輯運算單元。打開它，使用它，調整它的大小，然後關閉它，就是這么快，就是這么簡單。

Mesos和Kubernetes的願景差不多，但是它們在不同的生命周期中各有不同的優勢。Mesos是分布式敗歷系統內核，它可以將不同的機器整
合在一個邏輯計算機上面。當你擁有很多的物理資源並想構建一個巨大的靜態的計算集群的時候，Mesos就派上用場了。有很多的現代化可擴展性的數據處理應
用都可以在Mesos上運行，包括Hadoop、Kafka、Spark等，同時你可以通過容器技術將所有的數據處理應用都運行在一個基礎的資源池中。在
某個方面來看，Mesos是一個比Kubernetes更加重量級的項目，但是得益於那些像Mesosphere一樣的貢察春搜獻者，Mesos正在變得更加簡
單並且容易管理。

有趣的是Mesos正在接受Kubernetes的理念，並已經開始支持Kubernetes
API。因此如果你需要它們的話，它將是對你的Kubernetes應用去獲得更多能力的一個便捷方式（比如高可用的主幹、更加高級的調度命令、去管控很
大數目結點的能力），同時能夠很好的適用於產品級工作環境中（畢竟Kubernetes仍然還是一個初始版本）。

當被問到區別的時候，我會這樣回答：

如果你是一個集群世界的新手，那Kubernetes是一個很棒的開始。它可以用最快的、最簡單的、最輕量級的方式來解決你的問題，並幫
助你進行面向集群的開發。它提供了一個高水平的可移植方案，因為很多廠商已經開始支持Kubernetes，例如微軟、IBM、Red
Hat、CoreOS、MesoSphere、VMWare等。

如果你擁有已經存在的工作任務（Hadoop、Spark、Kafka等），那Mesos可以給你提供了一個將不同工作任務相互交錯的框架，然後還可以加入一些新的東西，比如Kubernetes應用。

如果你想使用的功能Kuberntes還沒實現，那Mesos是一個不錯的替代品，畢竟它已經成熟。

⑻ 漫談工業大數據9：開源工業大數據軟體簡介（上）

今天真是一個美好的時代，有無數的開源系統可以為我們提供服務，現在有許多開發軟體可以用到工業大數據中，當然很多系統還不成熟，應用到工業中還需要小心，並且需要開發人員對其進行一定的優化和調整。下面就簡單介紹一些開源的大數據工具軟體，看看有哪些能夠應用到工業大數據領域。

下面這張圖是我根據網上流傳的一張開源大數據軟體分類圖整理的：

我們可以把開源大數據軟體分成幾類，有一些可以逐步應用到工業大數據領域，下面就一一介紹一下這些軟體。（以下系統介紹大都來源於網路）

1、數據存儲類

（1）關系資料庫MySQL

這個就不用太多介紹了吧，關系型資料庫領域應用最廣泛的開源軟體，目前屬於 Oracle 旗下產品。

（2）文件資料庫Hadoop

Hadoop是大數據時代的明星產品，它最大的成就在於實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed FileSystem），簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點，並且設計用來部署在低廉的硬體上，而且它提供高吞吐量來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集的應用程序。

Hadoop可以在工業大數據應用中用來作為底層的基礎資料庫，由於它採用了分布式部署的方式，如果是私有雲部署，適用於大型企業集團。如果是公有雲的話，可以用來存儲文檔、視頻、圖像等資料。

（3）列資料庫Hbase

HBase是一個分布式的、面向列的開源資料庫，HBase是Apache的Hadoop項目的子項目。HBase不同於一般的關系資料庫，它是一個適合於非結構化數據存儲的資料庫。另一個不同的是HBase基於列的而不是基於行的模式。

基於Hbase開發的OpenTSDB，可以存儲所有的時序（無須采樣）來構建一個分布式、可伸縮的時間序列資料庫。它支持秒級數據採集所有metrics，支持永久存儲，可以做容量規劃，並很容易的接入到現有的報警系統里。

這樣的話，它就可以替代在工業領域用得最多的實時資料庫。

（4）文檔資料庫MongoDB

MongoDB是一個介於關系資料庫和非關系資料庫之間的產品，是非關系資料庫當中功能最豐富，最像關系資料庫的。他支持的數據結構非常鬆散，是類似json的bson格式，因此可以存儲比較復雜的數據類型。Mongo最大的特點是他支持的查詢語言非常強大，其語法有點類似於面向對象的查詢語言，幾乎可以實現類似關系資料庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數據建立索引。

MongoDB適合於存儲工業大數據中的各類文檔，包括各類圖紙、文檔等。

（5）圖資料庫Neo4j/OrientDB

圖資料庫不是存放圖片的，是基於圖的形式構建的數據系統。

Neo4j是一個高性能的,NOSQL圖形資料庫，它將結構化數據存儲在網路上而不是表中。它是一個嵌入式的、基於磁碟的、具備完全的事務特性的Java持久化引擎，但是它將結構化數據存儲在網路(從數學角度叫做圖)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一個高性能的圖引擎，該引擎具有成熟資料庫的所有特性。程序員工作在一個面向對象的、靈活的網路結構下而不是嚴格、靜態的表中——但是他們可以享受到具備完全的事務特性、 企業級 的資料庫的所有好處。

OrientDB是兼具文檔資料庫的靈活性和圖形資料庫管理 鏈接 能力的可深層次擴展的文檔-圖形資料庫管理系統。可選無模式、全模式或混合模式下。支持許多高級特性，諸如ACID事務、快速索引，原生和SQL查詢功能。可以JSON格式導入、導出文檔。若不執行昂貴的JOIN操作的話，如同關系資料庫可在幾毫秒內可檢索數以百記的鏈接文檔圖。

這些資料庫都可以用來存儲非結構化數據。

2、數據分析類

（1）批處理MapRece/Spark

MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統上。 當前的軟體實現是指定一個Map（映射）函數，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定並發的Rece（歸約）函數，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。

Apache Spark 是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集群計算環境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現得更加優越，換句話說，Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。盡管創建 Spark 是為了支持分布式數據集上的迭代作業，但是實際上它是對 Hadoop 的補充，可以在 Hadoop 文件系統中並行運行。

這些大數據的明星產品可以用來做工業大數據的處理。

（2）流處理Storm

Storm是一個開源的分布式實時計算系統，可以簡單、可靠的處理大量的數據流。Storm有很多使用場景：如實時分析，在線機器學習，持續計算，分布式RPC，ETL等等。Storm支持水平擴展，具有高容錯性，保證每個消息都會得到處理，而且處理速度很快（在一個小集群中，每個結點每秒可以處理數以百萬計的消息）。Storm的部署和運維都很便捷，而且更為重要的是可以使用任意編程語言來開發應用。

（3）圖處理Giraph

Giraph是什麼？Giraph是Apache基金會開源項目之一，被定義為迭代式圖處理系統。他架構在Hadoop之上，提供了圖處理介面，專門處理大數據的圖問題。

Giraph的存在很有必要，現在的大數據的圖問題又很多，例如表達人與人之間的關系的有社交網路，搜索引擎需要經常計算網頁與網頁之間的關系，而map-rece介面不太適合實現圖演算法。

Giraph主要用於分析用戶或者內容之間的聯系或重要性。

（4）並行計算MPI/OpenCL

OpenCL（全稱Open Computing Language，開放運算語言）是第一個面向 異構系統 通用目的並行編程的開放式、免費標准，也是一個統一的編程環境，便於軟體開發人員為高性能計算 伺服器 、桌面計算系統、手持設備編寫高效輕便的代碼，而且廣泛適用於多核心處理器(CPU)、圖形處理器(GPU)、Cell類型架構以及數字信號處理器(DSP)等其他並行處理器，在 游戲 、 娛樂 、科研、醫療等各種領域都有廣闊的發展前景。

（5）分析框架Hive

Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapRece任務進行運行。 其優點是學習成本低，可以通過類SQL語句快速實現簡單的MapRece統計，不必開發專門的MapRece應用，十分適合數據倉庫的統計分析。

（6）分析框架Pig

Apache Pig 是apache平台下的一個免費開源項目，Pig為大型數據集的處理提供了更高層次的抽象，很多時候數據的處理需要多個MapRece過程才能實現，使得數據處理過程與該模式匹配可能很困難。有了Pig就能夠使用更豐富的數據結構。[2]

Pig LatinPig Latin 是一個相對簡單的語言，一條語句 就是一個操作，與資料庫的表類似，可以在關系資料庫中找到它（其中，元組代錶行，並且每個元組都由欄位組成）。

Pig 擁有大量的數據類型，不僅支持包、元組和映射等高級概念，還支持簡單的數據類型，如 int、long、float、double、chararray 和 bytearray。並且，還有一套完整的比較運算符，包括使用正則表達式的豐富匹配模式。

⑼ 大數據集群

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
魔方（大數據模型平台）
大數據模型平台是一款基於服務匯流排與分布式雲計算兩大技術架構的一款數據分析、挖掘的工具平台，其採用分布式文件系統對數據進行存儲，支持海量數據的處理。採用多種的數據採集技術，支持結構化數據及非結構化數據的採集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平台中去。數據分析研判平台就是海量信息的採集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最後形成知識服務於實戰、服務於決策的過程，平台主要包括數據採集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。
大數據平台數據抽取工具
大數據平台數據抽取工具實現db到hdfs數據導入功能，藉助Hadoop提供高效的集群分布式並行處理能力，可以採用資料庫分區、按欄位分區、分頁方式並行批處理抽取db數據到hdfs文件系統中，能有效解決大數據傳統抽取導致的作業負載過大抽取時間過長的問題，為大數據倉庫提供傳輸管道。數據處理伺服器為每個作業分配獨立的作業任務處理工作線程和任務執行隊列，作業之間互不幹擾靈活的作業任務處理模式：可以增量方式執行作業任務，可配置的任務處理時間策略，根據不同需求定製。採用非同步事件驅動模式來管理和分發作業指令、採集作業狀態數據。通過管理監控端，可以實時監控作業在各個數據處理節點作業任務的實時運行狀態，查看作業的歷史執行狀態，方便地實現提交新的作業、重新執行作業、停止正在執行的作業等操作。
互聯網數據採集工具
網路信息雷達是一款網路信息定向採集產品，它能夠對用戶設置的網站進行數據採集和更新，實現靈活的網路數據採集目標，為互聯網數據分析提供基礎。
未至·雲（互聯網推送服務平台）
雲計算數據中心以先進的中文數據處理和海量數據支撐為技術基礎，並在各個環節輔以人工服務，使得數據中心能夠安全、高效運行。根據雲計算數據中心的不同環節，我們專門配備了系統管理和維護人員、數據加工和編撰人員、數據採集維護人員、平台系統管理員、機構管理員、輿情監測和分析人員等，滿足各個環節的需要。面向用戶我們提供面向政府和面向企業的解決方案。
顯微鏡（大數據文本挖掘工具）
文本挖掘是指從文本數據中抽取有價值的信息和知識的計算機處理技術, 包括文本分類、文本聚類、信息抽取、實體識別、關鍵詞標引、摘要等。基於Hadoop MapRece的文本挖掘軟體能夠實現海量文本的挖掘分析。CKM的一個重要應用領域為智能比對, 在專利新穎性評價、科技查新、文檔查重、版權保護、稿件溯源等領域都有著廣泛的應用。
數據立方（可視化關系挖掘）
大數據可視化關系挖掘的展現方式包括關系圖、時間軸、分析圖表、列表等多種表達方式，為使用者提供全方位的信息展現方式。

⑽ 數據治理大數據湖倉一體開源框架

數據治理大數據湖倉一體開源框架分為4部分:

1、數據源

業務庫數據、用戶日誌、系統日誌、爬蟲數據

2、構建集群

Hadoop,HDFS,Yarn

3.1 數據採集

數據採集工具:Sqoop、Flume、Canal、Sparkstreaming

3.2 數據預處理

數據預處理工具:消息系統Kafka,寬表工具SparkSql、FlinkSql

3.3數據存儲

Hbase資料庫集群、Clickhouse

3.4數據挖掘

Spark,Flink

4、數據可視化

FineBI 、PowerBI

開發工具:Intellij IDEA