大數據整合方案

① 智慧農業大數據可視化管控平台建設方案

不可否認，說起大數據在金融稅務等領域的表現確實是更加亮眼一些。目前也開始向醫療、製造業、能源等方面傾斜。爛帆而農業似乎鮮有耳聞有落地的項目。但其實，國家近年來也一直在推動和扶持農業大數據的發展。而大數據也實實在在會給傳統農業帶來翻天覆地的變革和變化。

1、監管更加透明公開

農業行業是具有時間屬性和空間屬性的行業，因此跟農業相關的數據呈現的狀態是多而繁雜，其中它還貫穿了農業的整個產業鏈。包括：播種過程的種子、農葯、化肥、氣象、環境飢此雹、土壤、作物等，運輸過程的農產品加工、市場經營、物流、農業的交易等。這樣長線的流程下來，如果沒有公開透明的監管很容易在中間環節出現紕漏和問題，大數扒哪據使得這個過程更加的公開並被監督。

2、使得農業更加高效

我們都知道大數據的誕生解決了很多問題，其中最明顯的是要降低成本提高效率。通過農業產業鏈的快速整合，從育種等前端科學的研發應用速度，生產到產品端的流程的高效化，區域供需匹配的高效化，減少信息流和物流在不必要的環節打轉，實現信息流和物流的高速匹配！提高效率是一個從上至下滲入內部的重要目的。

3、讓決策更加及時智能

農業大數據會使得農業更加智能化！通過科技、自然、生產、消費、價格、信息等海量農業信息數據的挖掘，可以大大提高農業生產的智能化程度，未來農民將不會為種什麼發愁、不會為怎麼種發愁、不會為市場銷路發愁，通過對消費市場的把控，生產高度訂單化，生產的時候就已經賣出了，政府管理的決策也將智能化，而且政府管理應用的空間也越來越小，因為可以通過企業的商業行為或者各種公共平台來實現政府管理的部分功能，加強農業生產的有序性。

4、追溯及問責

關注農產品的物流可以進一步的防止疾病、減少環境污染和農作商可增加利益。物流的發達使農產品的供應鏈也越來越長，這讓農作商對農產品的跟蹤和把控的越來越緊張。大數據的介入讓農作商能更加快捷、更加方便的提高運營質量和檢測質量。同時，可以通過大數據分析技術和基因組工具來檢測和發現以事物為傳播載體的病菌傳播規律，進而減少疾病。

億信華辰作為一家專業的大數據方案提供商，已經為100多個細分行業提供成功的方案並覆蓋智能數據產品全生命周期，農業方面的也有不少。雲南省糧食局的省級糧食信息管理雲平台就是其中一個例子，為實現省、市、縣的物資儲備和糧食的產量的趨勢掌控分析，實現年趨勢分析、流通總覽、倉儲管理倉儲基礎建設使用情況、倉儲倉容的投資情況，糧食的購銷與庫存的實時監測，在供求的平衡和交易情況做出智慧分析，神州良實助力雲南省糧食局搭建糧食和物資儲備可視化平台，幫助雲南省糧食局實現一站式全局掌控信息駕駛艙。

另外，億信華辰為貴州農委打造的脫貧攻堅統計監測系統也是一個很好的例子，1、數據採集：建立扶貧數據採集系統；2、數據整合：完成扶貧大數據整合工作；3、大數據分析：建立扶貧大數據分析平台。面向政府決策、產業發展和公眾服務，通過統一的農業產業脫貧攻堅大數據平台，支撐政府與企業、上級與下級、省內與省外數據的共享交換、整合關聯及業務功能協作融合。

② 大數據的數據整合和資源共享技術有哪些

1. 非常多的，問答不能發link，不然我給你link了。有譬如Hadoop等開源大數據項目的，編程語言的，以下就大數據底層技術說下。
   
   簡單以永洪科技的技術說下，有四方面，其實也代表了部分通用大數據底層技術：
   Z-Suite具有高性能的大數據分析能力，她完全摒棄了向上升級(Scale-Up)，全面支持橫向擴展(Scale-Out)。Z-Suite主要通過以下核心技術來支撐PB級的大數據：
   
   跨粒度計算(In-DatabaseComputing)
   Z-Suite支持各種常見的匯總，還支持幾乎全部的專業統計函數。得益於跨粒度計算技術，Z-Suite數據分析引擎將找尋出最優化的計算方案，繼而把所有開銷較大的、昂貴的計算都移動到數據存儲的地方直接計算，我們稱之為庫內計算(In-Database)。這一技術大大減少了數據移動，降低了通訊負擔，保證了高性能數據分析。
   
   並行計算(MPP Computing)
   Z-Suite是基於MPP架構的商業智能平台，她能夠把計算分布到多個計算節點，再在指定節點將計算結果匯總輸出。Z-Suite能夠充分利用各種計算和存儲資源，不管是伺服器還是普通的PC，她對網路條件也沒有嚴苛的要求。作為橫向擴展的大數據平台，Z-Suite能夠充分發揮各個節點的計算能力，輕松實現針對TB/PB級數據分析的秒級響應。
   
   列存儲 (Column-Based)
   Z-Suite是列存儲的。基於列存儲的數據集市，不讀取無關數據，能降低讀寫開銷，同時提高I/O 的效率，從而大大提高查詢性能。另外，列存儲能夠更好地壓縮數據，一般壓縮比在5 -10倍之間，這樣一來，數據佔有空間降低到傳統存儲的1/5到1/10 。良好的數據壓縮技術，節省了存儲設備和內存的開銷，卻大大了提升計算性能。
   
   內存計算
   得益於列存儲技術和並行計算技術，Z-Suite能夠大大壓縮數據，並同時利用多個節點的計算能力和內存容量。一般地，內存訪問速度比磁碟訪問速度要快幾百倍甚至上千倍。通過內存計算，CPU直接從內存而非磁碟上讀取數據並對數據進行計算。內存計算是對傳統數據處理方式的一種加速，是實現大數據分析的關鍵應用技術。

③ Seurat4.0系列教程12：大數據集整合的方法

對於非常大的數據集，標准工作流程有時可能計算成本高得令人望而卻步。在此工作流程中，我們可採用如下兩種方法提高效率和運行時間：

主要的效率改進是使用了 FindIntegrationAnchors() 。首先，我們使用互惠 PCA （RPCA） 而不是 CCA 來尋找錨點。在使用互惠的 PCA 確定任意兩個數據集之間的錨點時，我們將每個數據集投影到其他 PCA 空間中，並根據相同的鄰近要求約束錨點。所有下游整合步驟保持不變，我們能夠"更正"（或協調）數據集。

此外，我們使用基於參考的整合。在標准工作流中，我們識別所有數據集之間的錨點。雖然這給數據集在下游整合中同等的權重，但它也可能使計算變得密集。例如，在整合10 個不同的數據集時，我們需要執行 45 次不同的對比。作為替代方案，我們在此介紹了指定一個或多個數據集作為整合分析的"參考"，其餘數據集被指定為"查詢"數據集。在此工作流中，我們不會在成對查詢數據集之間識別錨點，從而減少比較次數。例如，在將整合10 個數據集將其中指定的 1 個數據集集成為參考時，我們僅執行 9 次比較。基於參考的整合可應用於log標准化或 SCTransform標准化的數據集。

可選的工作流程包括以下步驟：

總的來說，我們觀察到標准工作流程和此處演示的工作流程之間驚人的相似結果，但計算時間和內存顯著減少。如果數據集存在高度差異（例如，跨模式映射或跨物種映射），則只能使用一小部分基因來進行整合，您可以使用 CCA 得到更好的結果。

例如，我們將使用來自人類細胞圖集的"免疫細胞圖譜"數據，這些數據可以 在這里 找到。

獲取數據後，我們首先執行標准化和變異基因選擇。

接下來，選擇基因用來後續整合，並在列表中的每個對象上運行 PCA。

由於此數據集包含男性和女性，我們將選擇一男一女（BM1 和 BM2）用於基於參考的工作流程。通過檢查XIST基因的表達來確定性別。

④ 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。

⑤ 大數據數倉建設性能優化方案

大數據數倉的性能優化主要圍繞以下四個方面：

在數據倉庫建設的過程中，我們不可避免的要執行數據任務，那麼這些任務如何進行配置才會是最優的？如果任務調度配置存在問題，將會導致出現瓶頸任務，或者無法及時提供業務所需的數據，這時我們就需要首先從調度則中段方面來考慮，是不是有些任務的調度時間設置不合理？或者是不是有的任務的優先順序設置不合理？

對於數倉的建模而言，其實可以分為3NF建模和維度建模，推薦使用維度建模方式，可以按照星型模型或者雪花模型架構的方式去建模。3NF建模方式或者實體建模方式的應用性會差一點，在很多時候其性能也會差一點，但3NF會避免數據的冗餘，其擴展性會好一些。而維度建模會有一定的數據冗餘，並且冗餘程度會很高，但是對於上層使用者而言，其易用性要好很多，並且其查詢的性能也會好很多，雖然犧牲了一定的可擴展性，但是仍然在可接受的范圍之內。之所以在大數據的框架下推薦使用維度建模，是因為建模產生的數據冗餘對於大數據離線數倉來說，存儲的成本並不高，因為其都屬於SATA盤的存儲，這樣的存儲成本是很低的。
總之，在大數據框架下推薦大家使用維度建模，使用星型模型或者雪花模型建模的方式，這樣無論對於後續的運維還是後續的數據使用而言，都是比較便利的，並且性能會好一些。星型模型其實就是中間一個事實表，周邊圍繞著一堆維度表，其結構會簡單一些，使用比較方便，性能也比較好；對於雪花模型而言，維度表可能還會繼續關聯其他的維度表，這種方式就是雪花模型，它會略微比星型模型復雜一些。其實星型模型也可以理解為較為簡單的雪花模型。這里推薦大家使用星型模型，當然如果業務非常復雜，必須要使用雪花型也可以使用。這是因為星型模型雖然有數據冗餘，但是其結構比較簡單，容易理解，而且使用起來只需要A傳給B就可以了，不需要再關聯一個C。
除了上述兩個較大的關鍵點之外，還有一些需要注意的小點，比如中間表的使用。我們一般將數倉分為三層，第一層做緩沖，第二層做整合，第三層做應用。但是並不是嚴格的只能分為三層，中間可能會有一些中間表，用於存儲中間計算的結果，如果能夠利用好中間表則會增強數倉的易用性和整體的性能。中間表的使用主要在數倉的第二層裡面，因為需要整合數據，但整合後的數據仍是明細數據，對於這些表而言，數據量往往會比較大，而且會有見多的下游任務依賴這個表，因此可以做一些輕度的匯總，也就是做一些公共的匯總的中間表，這樣應用層可以節省很多的計算量和成本。此外，雖然建議使用中間表，但也要注意中間表的數量，因為中間表數量過多，就會有太多的依賴層級。
在某些業務場景下，我們還需要對寬表進行拆表，拆表的情況一般發生在該表的欄位較多，而其中幾個欄位的產出時間較晚，導致整個表的交付時間也會延遲，在這種情況下我們可以將這幾個欄位單獨拆出來處理，這樣就不會因為幾個欄位影響其餘業務的使用。
與拆表相對的情況是合表，隨著業務的增多，可能會有多個表中存放類似的數據指標，此時，我們可以將多個表整合到一個表中，減少數據任務的冗餘。

表分區的功能一定要合理利用，這對於性能會產生很大的影響，一級分區一般都是按照天劃分的，建議大家一天一個增量或者一天一個全量來做。二級分區的選擇反而會多一些，首先大家要烤爐是否建立二級分區，其次大家再選擇二級分區的建立方式。培數二級分區比較適合於在where語句中經常使用到的欄位，而且這個欄位應該是可枚舉的，比如部門名稱這樣的。這里還有一個前提，就是如果這個欄位的值的分布是非常不均勻的，那麼就不太建議做二級分區。

離線數倉的計算任務基本都是通過SQL實現，這里也只講在SQL部分如何進行優化。我們平時在進行數據處理，數據清洗，數據轉換，數據加工的過程中都會使用到SQL。對於大數據體系下孫譽的SQL的優化而言，主要集中在兩個大的方面進行：減少數據輸入和避免數據傾斜。減少數據輸入是最核心的一點，如果數據輸入量太大，就會佔用很多的計算資源。而數據傾斜是在離線數倉中經常會遇到的，數據傾斜分為幾種，需要針對性的進行優化。

對有分區的表，合理使用分區可以過濾數據，避免全表掃描，有效的降低計算的數據輸入。

SQL支持只讀取一次源數據，然後將其寫入到多個目標表，這樣就保證了只做一次查詢。語法如下

當我們在使用join，Rece或者UDF時，先對數據進行過濾也能有效的提高任務的效率

當發生數據再Map階段傾斜的情況，第一種處理方式反饋至業務層面，看能否通過業務層面的修改讓kv值均衡分布，如果業務層面無法處理，那麼可以調整Map的個數，也就是加大Map的計算節點，默認情況是每256M的數據為一個計算節點，我們可以將其調小，也就是加大Map處理的節點的個數，使得數據分割的更加均勻一些。

Join階段的傾斜也是比較常見的，其解決方案需要分鍾如下幾種情況處理：

Rece傾斜可能的情況有以下幾種：

總結一下，性能調優歸根結底還是資源不夠了或者資源使用的不合理，或者是因為任務分配的不好，使得某些資源分配和利用不合理。

⑥ 企業大數據處理解決方案有哪些

企業一般採用商業智能來對數據進行分析處理。
比如用於銷售模塊可以分析內銷售數容據，挖掘市場需求；用於客戶分析可以分析用戶行為，精準營銷；用於財務分析可以分析財務數據，預估風險之類的。
具體的比如通過商業智能系統FineBI平台，可以進行銷售、回款、應收款、可售庫存、推盤、動態成本、杜邦分析、資金計劃等各類細分主題的分析，以地圖、環比圖、漏斗圖等特徵圖表配以鑽取聯動顯示，較好地從數據中觀測銷售過程出現的問題。
財務方面也可以通過FineBI建立績效指標庫和行業或標桿指標庫作為財務分析的數據源，在績效考核模型、投資評估模型、財務風險模型、經營分析模型的基礎上分別建立資產主題、盈利主題、資金主題、收入主題、成本費用主題、存貨主題等。通過這些分析主題對企業進行進度監控和經營預警，從而達到對企業戰略的控制。

⑦ NET在大數據處理方面有哪些好的解決方案

大數據分析處理解決方案

方案闡述

每天，中國網民通過人和人的互動，人和平台的互動，平台與平台的互動，實時生產海量數據。這些數據匯聚在一起，就能夠獲取到網民當下的情緒、行為、關注點和興趣點、歸屬地、移動路徑、社會關系鏈等一系列有價值的信息。

數億網民實時留下的痕跡，可以真實反映當下的世界。微觀層面，我們可以看到個體們在想什麼，在干什麼，及時發現輿情的弱信號。宏觀層面，我們可以看到當下的中國正在發生什麼，將要發生什麼，以及為什麼？藉此可以觀察輿情的整體態勢，洞若觀火。

原本分散、孤立的信息通過分析、挖掘具有了關聯性，激發了智慧感知，感知用戶真實的態度和需求，輔助政府在智慧城市，企業在品牌傳播、產品口碑、營銷分析等方面的工作。

所謂未雨綢繆，防患於未然，最好的輿情應對處置莫過於讓輿情事件不發生。除了及時發現問題，大數據還可以幫我們預測未來。具體到輿情服務，輿情工作人員除了對輿情個案進行數據採集、數據分析之外，還可以通過大數據不斷增強關聯輿情信息的分析和預測，把服務的重點從單純的收集有效數據向對輿情的深入研判拓展，通過對同類型輿情事件歷史數據，及影響輿情演進變化的其他因素進行大數據分析，提煉出相關輿情的規律和特點。

大數據時代的輿情管理不再局限於危機解決，而是梳理出危機可能產生的各種條件和因素，以及從負面信息轉化成輿情事件的關鍵節點和衡量指標，增強我們對同類型輿情事件的認知和理解，幫助我們更加精準的預測未來。

用大數據引領創新管理。無論是政府的公共事務管理還是企業的管理決策都要用數據說話。政府部門在出台社會規范和政策時，採用大數據進行分析，可以避免個人意志帶來的主觀性、片面性和局限性，可以減少因缺少數據支撐而帶來的偏差，降低決策風險。通過大數據挖掘和分析技術，可以有針對性地解決社會治理難題；針對不同社會細分人群，提供精細化的服務和管理。政府和企業應建立資料庫資源的共享和開放利用機制，打破部門間的「信息孤島」，加強互動反饋。通過搭建關聯領域的資料庫、輿情基礎資料庫等，充分整合外部互聯網數據和用戶自身的業務數據，通過數據的融合，進行多維數據的關聯分析，進而完善決策流程，使數據驅動的社會決策與科學治理常態化，這是大數據時代輿情管理在服務上的延伸。

解決關鍵

如何能夠快速的找到所需信息，採集是大數據價值挖掘最重要的一環，其後的集成、分析、管理都構建於採集的基礎，多瑞科輿情數據分析站的採集子系統和分析子系統可以歸類熱點話題列表、發貼數量、評論數量、作者個數、敏感話題列表自動摘要、自動關鍵詞抽取、各類別趨勢圖表；在新聞類報表識別分析歸類： 標題、出處、發布時間、內容、點擊次數、評論人、評論內容、評論數量等；在論壇類報表識別分析歸類： 帖子的標題、發言人、發布時間、內容、回帖內容、回帖數量等。

解決方案

多瑞科輿情數據分析站系統擁有自建獨立的大數據中心，伺服器集中採集對新聞、論壇、微博等多種類型互聯網數據進行7*24小時不間斷實時採集，具備上千億數據量的數據索引、挖掘分析和存儲能力，支撐政府、企業、媒體、金融、公安等多行業用戶的輿情分析雲服務。因此多瑞科輿情數據分析站系統在這方面有著天然優勢，也是解決信息數量和信息（有價值的）獲取效率之間矛盾的唯一途徑，系統利用各種數據挖掘技術將產生人工無法替代的效果，為市場調研工作節省巨大的人力經費開支。

實施收益

多瑞科輿情數據分析站系統可通過對大數據實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。

系統實施

系統主要應用於負責信息管理的相關部門。由於互聯網的復雜性，多瑞科網路輿情監測系統實施起來需要客戶的配合。

⑧ 業界採用的大數據解決方案

勤智大數據平台

勤智數碼依託十年的技術研發實力設計並開發出擁有自主知識產權的DeepOne大數據共享交換平台，是一個集數據接入、數據處理、數據存儲、查詢檢索、分析挖掘等、應用介面等為一體

⑨ 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。