A. 如何搭建大数据分析平台
1、 搭建大数据分析平台的背景
在大数据之前，BI就已经存在很久了，简单把大数据等同于BI，明显是不恰当的。但两者又是紧密关联的，相辅相成的。BI是达成业务管理的应用工具，没有BI，大数据就没有了价值转化的工具，就无法把数据的价值呈现给用户，也就无法有效地支撑企业经营管理决策；大数据则是基础，没有大数据，BI就失去了存在的基础，没有办法快速、实时、高效地处理数据，支撑应用。 所以，数据的价值发挥，大数据平台的建设，必然是囊括了大数据处理与BI应用分析建设的。
2、 大数据分析平台的特点
数据摄取、数据管理、ETL和数据仓库：提供有效的数据入库与管理数据用于管理作为一种宝贵的资源。
Hadoop系统功能：提供海量存储的任何类型的数据，大量处理功率和处理能力几乎是无限并行工作或任务
流计算在拉动特征：用于流的数据、处理数据并将这些流作为单个流。
内容管理特征：综合生命周期管理和文档内容。
数据治理综合：安全、治理和合规解决方案来保护数据。
3、 怎样去搭建大数据分析平台
大数据分析处理平台就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具，实现对数据的挖掘和分析，一个大数据分析平台涉及到的组件众多，如何将其有机地结合起来，完成海量数据的挖掘是一项复杂的工作。我们可以利用亿信一站式数据分析平台（ABI），可以快速构建大数据分析平台，该平台集合了从数据源接入到ETL和数据仓库进行数据整合，再到数据分析，全部在一个平台上完成。
亿信一站式数据分析平台（ABI）囊括了企业全部所需的大数据分析工具。ABI可以对各类业务进行前瞻性预测分析，并为企业各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力。
B. 大数据存储需要具备什么
大数据之大大是相对而言的概念。例如，对于像SAPHANA那样的内存数据库来说，2TB可能就已经是回大容量了；而对于像谷歌这样答的搜索引擎，EB的数据量才能称得上是大数据。大也是一个迅速变化的概念。HDS在2004年发布的USP存储虚拟化平台具备管理32PB大数据存储需要具备什么？
C. 大数据平台是什么什么时候需要大数据平台如何建立大数据平台
首先我们要了解java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
D. 如何建立信息共享平台
问题一：企业信息共享平台如何建立？ 5分 网站解决还是比较方便的,可以通过某几个栏目实现会员管理从而实现共享!
问题二：如何建立网上可共享的数据库 推荐使用华创信息管理平台，它是一种信息共享的快速开发与运行平台，能让用户自由建表、自定义数据格式，因此能管理各种数据，能共享各种信息。
利用本平台，无论想管理什么，自己建表即可，如：客户表、合同表、售后服务记录...等等；建表后再设置登录帐号及权限，大家就可录入数据、共享数据了，至于操作界面、数据存储等细节由平台自动完成。其它技术特点有：
●面向非专业人士，无需编程、简单易用。
●B/S 架构，单机、局域网、互联网上都可运行。不仅支持电脑访问，还支持手机、iPad直接访问，且无需安装客户端，使用浏览器即可。
●支持多用户同时访问，具有完善的权限，各类人员的增删改及查看权均可详细控制。
●可以按组织结构的管理层次分配权限，例如，可以设置成各单位人员只能查看本单位的信息，以及下属单位的信息，无权查看上级陪和单位的信息等。
●具有自动提醒功能，可自由设置各种提醒模板。例如，一旦表格数据录进来或修改了，就通知相关人员。
●支持附件上传，可上传共享word、excel、图片等困乱首各种文件。
●支持excel数据的导入导出，现有的数据无需再次输入，可直接导入到本系统中。
●后台使用的是数据库，可以采用Access，也可以采用SQL Server。
附件是该平台的完整安装包，版本V6.1，可以下载到自己的机器上安装使用；也可以进他们的官网，申请账号后直接在线使用。
希望对你有帮助。
问题三：建立信息共享和工作推动机制什么意思 就是说通过软件系统设立信息共享平台，并建立相应的制度，全员一起执行。
问题四：如何建立大数据存储、分析和共享平台 15分 建议你去大讲台 看看，希望可以帮助到你。
问题五：如何有效建立数据交换与共享机制解决方案 国 家信 息化领 导办公 室，颁布的《电子政务总体框架》对于国 家整体电子政务工程的推进都具有重大意义，文件的出台，为电子政务工程进一步深化实施，指明了方向，文件特别突出强调政务信息资源的交换与共享的重要作用，明确信息资源交换与共享机制建设是电子政务整体工程的重要支撑体系。
从大量的信息交换与共享项目建设经验来看，信息交换与共享工程目标的确定非常重要，工程建设各方，首先要在以下几个方面的成功关键问题上，达成共识：
・共享与交换信息服务对象的问题；
・不同的服务对象应采用的服务方式问题；
・共享信息的存储与统一管理问题；
・对信息的来源进行科学分析；
・相应的信息技术标准与管理标准问题；
・信息交换与共享平台的设计与建设遵循的原则；
这些问题是解决信息交换与共享的核心问题，是项目实施存在的现实问题，无论你解决信息交换与共享的技术方法如何不同，这些问题的真正解决，是项目建设的基础和保障。
1．主题应用
电子政务工程建设的意义，就在于能为 *** 的各项职能工作起到辅助支持作用，用IT的技术手段，帮助 *** 提升工作效率，促进 *** 职能的转化。因此，投资建设一项大型电子政务工程，首先，要确定他的服务目标，确定系统建设的主题应用。
十一五期间，党和国家明确了建立和谐社会的总体经济建设总体汪数目标， *** 各级 *** ，各级职能机构根据自身的工作职能特征，确定了本机构的十一五规划，在整体工作目标的前提下，确定了各项工作的目标体系。电子政务工程建设的主题应用，就是要确定电子政务工程的服务目标，将电子政务工程建设目标，与建立和谐社会的总体规划目标紧密衔接起来，明确电子政务的整体发展目标，是 *** 整体发展目标的重要组成部分。信息交换与共享机制的建设，也必须面对一项主题应用，脱离服务主题目标的工程是没有生命力的工程。
国家整体建设社会主义新农村，北京市流动人口管理等，都是不同级别 *** 机构，所直接面对的重点问题，电子政务工程的主题应用，就要仅仅围绕 *** 最迫切需要解决的问题，围绕 *** 战略目标主题，开展数据交换与共享机制的建设。
2．建设原则
信息交换与共享机制的建设，是电子政务整体建设的长期任务，它的建设与国民经济发展，与整体 *** 职能改革的进程，从整体上保持同步。而具体的信息交换与共享工程建设，必须符合实用优先、适应未来发展的原则。首先，需要确定具体工程的建设目标，工程建设目标的确定，必须建立在 *** 机构提高行政效率和公众服务质量的业务目标基础上，IT工程项目立项依据，需要重点考虑对当前 *** 职能转换工程贡献度；此外，必须充分尊重现实工作基础和现行的 *** 行政职能，将信息交换与共享机制的工程建设驱动，由 *** 信息化主管部门转换为具体的实际业务部门，明确信息化主管部门为 *** 实际业务部门服务的观点，将 *** 的实际业务工作与信息资源共享建设紧密衔接起来；根据不同 *** 机构和地方 *** 的实际情况，明确工程建设的边界范围，确定工程建设原则，将长效信息共享机制建设与单项工程建设目标，很好的结合起来；技术创新优先于政务业务协同创新，数据交换与共享平台建设，需要考虑未来业务的拓展需要，集约化进行工程建设。
3．多维度认识需求
业务信息需求分析的指导思想是三维体系模型。这是因为只站在信息资源角度考虑，而不深入......>>
问题六：如何构建数据中心信息交换平台 1、数据集成方法的选择
数据集成又可称为信息集成。用于解决数据的互通问题。数据集成的核心任务是要将互相关联的分布式异构数据源集成到一起。使用户能够以透明的方式访问这些数据源。集成是指维护数据源整体上的数据一致性、提高信息共享利用的效率。透明的方式是指用户无需关心如何实现对异构数据源数据的访问。只关心以何种方式访问何种数据。
数据集成的难点主要集中在三个方面：数据源的异构性、分布性和自治性。12I异构性：被集成的数据源通常是独立开发的，在数据语义、相同语义数据的表达形式、数据源的使用环境上存在着差异。分布性：而且数据源是异地分布的。依赖网络传输数据。存在网络传输的性能和安全性等问题。自治性：各个数据源有很强的自治性。它们可以在不通知集成系统的前提下改变自身的结构和数据。
典型的数据集成方法有模式集成法与数据复制法。这两种数据集成法各有优缺点与适用范围。模式集成方法为用户提供了全局数据视图及统一的访问接口。透明度高。但该方法并没实现数据源间的数据交互。用户使用时经常需要访问多个数据源。因此网络依赖性强。执行效率也相对较低。数据复制方法在用户使用某个数据源之前将用户可能用到的其他数据源的数据预先复制过来。用户使用时只需访问某个数据源或少量的几个数据源。这会大大提高系统处理用户请求的效率。但很难保障数据源之间数据的实时一致性。模式集成方法适用于被集成的系统规模大、数据更新频繁、数据实时一致性要求高的情况。数据复制则适用于数据源相对稳定、用户查询模式已知或有限的情况。
如果采用模式集成方式的联邦数据库系统。每个系统都要实现一个与虚拟共享库的接口。要对原系统做相应的修改。同样对于中间件的模式集成需要建立一个全局的模式。需要花费大量的时间。更为重要的是目前现阶段建立数据中心主要目的不是为了数据的查询。而是为了共享数据的收集和交换。所以。单纯的模式集成法不能完全适应数字化校园建设需求的方案。因此。在经过详细的需求调研、分析与综合考虑各种因素后我们选择数据复制法。建立数据中心数据仓库。为今后的应用需求提供实现空间。而对于一些本身业务具有封闭性的系统则使用统一的数据封装格式如XML。通过通讯前置机来实现数据信息的共享。
2、信息交换平台框架
信息交换平台需要提供一个集成平台包括的所有数据集成的功能：基于数据的、基于事件的和基于服务的。
设计要点：
(1)保持现有业务系统基本不变。在各业务系统与数据中心之间做接口。完成对接。实现抽取与推送数据的目的。节约成本。
(2)根据实际应用的需求，数据交换采用数据库级交换与应用级数据交换相结合的方式来应对不同的数据交换要求。数据库级数据交换比较适合于数据集实时要求高数据量不大的数据。交换。如学籍异动、成绩修改等类型数据交换提供数据的业务系统通过CDC(ChangeDataCapture)动态数据捕获机制。每次只捕获、集成有变化部分的数据。从而减轻数据中心平台网络传输及系统处理的负担。应用级数据交换比较适合于数据实时性要求不是很高但数据量比较大的数据交换。
(3)坚持信息共享这一基本原则，以师、生角色为主线。将分散在各部门业务系统的基础数据集中到数据中心统一存放，提供跨部门立体式的人事、教学、科研、公共资产等综合数据，从而为教工、学生提供全方位的信息服务。
(4)保证中心数据库数据的权威性。及时更新与同步各业务系统数据。
(5)虽然目前现阶段建立数据中心的主要目的不是为了数据查询，而是为了共享数据的收集和交换。但也需要提供良好的数据环境。为将来更高层次的决策和......>>
问题七：如何加强组织间信息共享 一，转变以往的保守自闭思想，增强与各组织见的联系互动；二，建立信息平台，加强信息共享联系联络，三，建立和完善信息共享机制建设；四；充分利用网络、微锭等新媒体，坚强信息共享的交流，敞开自己的大门，接纳各方的信息。
问题八：怎样让公司各部门随时更新的信息共享？ 5分 【为保护隐私，公司原名用XX代替。
内容涉及企业网络安全防护，入侵检测，VPN加密、数据安全、用户认证等企业信息安全案例，供参考】
XX企业信息安全综合解决方案设计
一． 引言
随着全球信息化及宽带网络建设的飞速发展，具有跨区域远程办公及内部信息平台远程共享的企业越来越多，并且这种企业运营模式也逐渐成为现代企业的主流需求。企业总部和各地的分公司、办事处以及出差的员工需要实时地进行信息传输和资源共享等，企业之间的业务来往越来越多地依赖于网络。但是由于互联网的开放性和通信协议原始设计的局限性影响，所有信息采用明文传输，导致互联网的安全性问题日益严重，非法访问、网络攻击、信息窃取等频频发生，给公司的正常运行带来安全隐患，甚至造成不可估量的损失。因此必须利用信息安全技术来确保网络的安全问题，这就使得网络安全成了企业信息化建设中一个永恒的话题。
目前企业信息化的安全威胁主要来自以下几个方面：一是来自网络攻击的威胁，会造成我们的服务器或者工作站瘫痪。二是来自信息窃取的威胁，造成我们的商业机密泄漏，内部服务器被非法访问，破坏传输信息的完整性或者被直接假冒。三是来自公共网络中计算机病毒的威胁，造成服务器或者工作站被计算机病毒感染，而使系统崩溃或陷入瘫痪，甚至造成网络瘫痪。如前段时间在互联网上流行的“熊猫烧香”、“灰鸽子”等病毒就造成了这样的后果。那么如何构建一个全面的企业网络安全防护体系，以确保企业的信息网络和数据安全，避免由于安全事故给企业造成不必要的损失呢？
二． XX企业需求分析
该企业目前已建成覆盖整个企业的网络平台，网络设备以Cisco为主。在数据通信方面，以企业所在地为中心与数个城市通过1M帧中继专线实现点对点连接，其他城市和移动用户使用ADSL、CDMA登录互联网后通过VPN连接到企业内网，或者通过PSTN拨号连接。在公司的网络平台上运行着办公自动化系统、SAP的ERP系统、电子邮件系统、网络视频会议系统、VoIP语音系统、企业Web网站，以及FHS自动加油系统接口、互联网接入、网上银行等数字化应用，对企业的日常办公和经营管理起到重要的支撑作用。
1. 外部网络的安全威胁
企业网络与外网有互连。基于网络系统的范围大、函盖面广，内部网络将面临更加严重的安全威胁，入侵者每天都在试图闯入网络节点。网络系统中办公系统及员工主机上都有涉密信息。假如内部网络的一台电脑安全受损（被攻击或者被病毒感染），就会同时影响在同一网络上的许多其他系统。透过网络传播，还会影响到与本系统网络有连接的外单位网络。
如果系统内部局域网与系统外部网络间没有采取一定的安全防护措施，内部网络容易遭到来自外网一些不怀好意的入侵者的攻击。
2.内部局域网的安全威胁
据调查在已有的网络安全攻击事件中约70%是来自内部网络的侵犯。来自机构内部局域网的威胁包括：误用和滥用关键、敏感数据；内部人员故意泄漏内部网络的网络结构；内部不怀好意的员工通过各种方式盗取他人涉密信息传播出去。
3.网络设备的安全隐患
网络设备中包含路由器、交换机、防火墙等，它们的设置比较复杂，可能由于疏忽或不正确理解而使这些设备可用但安全性不佳。
二、操作系统的安全风险分析
所谓系统安全通常是指操作系统的安全。操作系统的安装以正常工作为目标，一般很少考虑其安全性，因此安装通常都是以缺省选项进行设置。从安全角度考虑，其表现为装了很多用不着的服务模块，开放了很多不必开放的端口，其中可能隐含了安全风险。
目前的操作系统无论是Windows还是UNIX操作系统......>>
问题九：如何推进社区公共服务综合信息平台建设 三、推进社区公共服务综合信息平台建设的重点任务
（一）建设社区公共服务信息系统。各地应结合实际，以街道（乡镇）为基本单元，应用功能集成、界面规范、部署集中的社区公共服务信息系统，确有需要的可依管理幅度和服务半径向所辖社区延伸。社区公共服务信息系统应兼具政务事项办理和基础信息采集功能，实行“前台一口受理、后台分工协同”的运行模式。统一设立电子政务办理界面，通过与人口、法人单位等国家基础信息资源库的信息共享，建立以公民身份号码、组织机构代码等基础信息为索引的社区公共服务信息管理机制，实现居民身份证办事“一证通”。按照不同业务的具体需要优化电子政务流程，建立 *** 主动 *** 息、政务办理痕迹信息和公共管理状态信息的实时共享机制，实现社区公共服务的跨部门业务协同。积极开发网上咨询办理、服务热线呼叫、现场自助查询等系统功能，为居民群众提供网络、电话和窗口服务关联组合的一体化社区公共服务，为 *** 决策提供科学依据。
（二）整合社区公共服务信息资源。各地应依托社区公共服务信息系统，加快统筹社区公共服务网络和信息资源，原则上凡涉及社区居民的公共服务事项，均要逐步纳入社区公共服务综合信息平台集中办理。加快社区信息系统集约化建设，推动部署在不同层级、不同部门、分散孤立、用途单一的各类社区信息系统向社区公共服务综合信息平台迁移或集成，最大限度精简基层业务应用系统、服务终端和管理台帐。在保证数据交换共享安全性的前提下，促进社区公共服务综合信息平台与现有部门业务应用系统实现互联互通。推动 *** 职能部门向基层转移职能，规范社区公共服务综合信息平台的信息共享范围、共享方式和共享标准，逐步丰富社区公共服务综合信息平台的基本公共服务项目和服务信息，不断扩大社区政务事项的跨区域通办范围。
（三）完善社区公共服务综合信息平台规划布局。各地要充分发挥市（地、州、盟）层级电子政务公共平台作用，集中建设社区公共服务综合信息平台和综合信息库，为街道（乡镇）及社区开展服务提供便捷渠道和技术支持。支持依托街道（乡镇）社区综合服务设施，建设社区公共服务“一站式”服务机构，统一提供社区基本公共服务的咨询、办理和反馈服务。“一站式”服务机构的设施建设或改造应合理布局、科学分区、完善功能，方便居民群众办事。根据需要可以依托社区级综合服务设施，为社区居民提供委托代办服务，增强社区公共服务的便捷性。
（四）加强社区公共服务综合信息平台运行管理。各地要建立健全社区公共服务综合信息平台运行管理机制，明确管理主体和责任，原则上实行平 *** 立运行、业务归口指导的管理模式。制定完善信息采集制度，加强社区信息资源规划，明确社区信息采集标准，将社区场所、人员、事件等信息纳入采集范围，按照一数一源、集中采集、共享校核、及时更新的原则，实现“数据一次采集，资源多方共享”。整合街道、社区层面管理服务力量，加强社区公共服务队伍建设，实行统一考核、调配和管理，实现同工同酬。强化服务队伍教育培训，提高业务素质和服务能力，能够较好地胜任“综合服务”的要求，推动服务队伍的专业化和职业化。建立健全首问负责、限时办结、绩效考核和群众监督机制，积极引入服务对象满意度评价和第三方评估，切实提高管理水平和服务质量。
有条件的地区，可以在社区公共服务综合信息平台基础上，进一步拓展服务领域和功能，优先发展针对老年人、未成年人、残疾人、困难群体的系统应用，创新开发针对艾滋病人、精神病人、吸毒人员等特殊人群的特色服务。广泛吸纳社区社会组织、社区服务企业信息资源，促进社区公共服务、便民利民服务、志愿互助服......>>
问题十：在win7下怎么设置办公室共享平台 文件夹右键属性,选择共享选项卡,点击共享,不要忘记添加everyon贰用户,这样就可以了(guest用户要开启哦)
E. 如何搭建基于Hadoop的大数据平台
Hadoop: 一个开源的分布式存储、分布式计算平台.（基于）
Hadoop的组成：
HDFS:分布式文件系统，存储海量的数据。
MapRece:并行处理框架，实现任务分解和调度。
Hadoop的用处：
搭建大型数据仓库，PB级数据的存储、处理、分析、统计等业务。
比如搜索引擎、网页的数据处理，各种商业智能、风险评估、预警，还有一些日志的分析、数据挖掘的任务。
Hadoop优势：高扩展、低成本、成熟的生态圈(Hadoop Ecosystem Map)
Hadoop开源工具：
Hive：将SQL语句转换成一个hadoop任务去执行，降低了使用Hadoop的门槛。
HBase:存储结构化数据的分布式数据库，habase提供数据的随机读写和实时访问，实现 对表数据的读写功能。
zookeeper:就像动物管理员一样，监控hadoop集群里面每个节点的状态，管理整个集群 的配置，维护节点针之间数据的一次性等等。
hadoop的版本尽量选稳定版本，即较老版本。
===============================================
Hadoop的安装与配置：
1）在Linux中安装JDK，并设置环境变量
安装jdk: >> sudo apt-get install openjdk-7-jdk
设置环境变量：
>> vim /etc/profile
>> :wq
2)下载Hadoop,并设置Hadoop环境变量
下载hadoop解压缩:
>> cd /opt/hadoop-1.2.1/
>> ls
>> vim /etc/profile
>>:wq
3）修改4个配置文件
（a）修改hadoop-env.sh,设置JAVA_HOME
（b）修改core-site.xml,设置hadoop.tmp.dir, dfs.name.dir, fs.default.name
（c）修改mapred-site.xml, 设置mapred.job.tracker
（d）修改hdfs-site.xml,设置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启动
>> start-all.sh
# 通过jps命令查看当前运行进程
>> jps
看见以下进程即说明hadoop安装成功
F. 如何建立一个完整可用的安全大数据平台
“
要建立一个大数据系统，我们需要从数据流的源头跟踪到最后有价值的输出，并在现有的Hadoop和大数据生态圈内根据实际需求挑选并整合各部分合适的组件来构建一个能够支撑多种查询和分析功能的系统平台。这其中既包括了对数据存储的选择，也涵盖了数据线上和线下处理分离等方面的思考和权衡。此外，没有任何一个引入大数据解决方案的商业应用在生产环境上承担的起安全隐患。
1
计算框架篇
大数据的价值
只有在能指导人们做出有价值的决定时，数据才能体现其自身的价值。因此，大数据技术要服务于实际的用途，才是有意义的。一般来说，大数据可以从以下三个方面指导人们做出有价值的决定：
报表生成（比如根据用户历史点击行为的跟踪和综合分析、 应用程序活跃程度和用户粘性计算等）；
诊断分析（例如分析为何用户粘性下降、根据日志分析系统为何性能下降、垃圾邮件以及病毒的特征检测等）；
决策（例如个性化新闻阅读或歌曲推荐、预测增加哪些功能能增加用户粘性、帮助广告主进行广告精准投放、设定垃圾邮件和病毒拦截策略等）。
图 1
进一步来看，大数据技术从以下三个方面解决了传统技术难以达成的目标（如图1）：
在历史数据上的低延迟（交互式）查询，目标是加快决策过程和时间， 例如分析一个站点为何变缓慢并尝试修复它；
在实时数据上的低延迟查询，目的是帮助用户和应用程序在实时数据上做出决策， 例如实时检测并阻拦病毒蠕虫（一个病毒蠕虫可以在1.3秒内攻击1百万台主机）；
更加精细高级的数据处理算法，这可以帮助用户做出“更好”的决策， 例如图数据处理、异常点检测、趋势分析及其他机器学习算法。
蛋糕模式
从将数据转换成价值的角度来说，在Hadoop生态圈十年蓬勃成长的过程中，YARN和Spark这二者可以算得上是里程碑事件。Yarn的出现使得集群资源管理和数据处理流水线分离，大大革新并推动了大数据应用层面各种框架的发展（SQL on Hadoop框架, 流数据，图数据，机器学习）。
它使得用户不再受到MapRece开发模式的约束，而是可以创建种类更为丰富的分布式应用程序，并让各类应用程序运行在统一的架构上，消除了为其他框架维护独有资源的开销。就好比一个多层蛋糕，下面两层是HDFS和Yarn, 而MapRece就只是蛋糕上层的一根蜡烛而已，在蛋糕上还能插各式各样的蜡烛。
在这一架构体系中，总体数据处理分析作业分三块（图2），在HBase上做交互式查询（Apache Phoenix, Cloudera Impala等）， 在历史数据集上编写MapRece程序抑或利用Hive等做批处理业务， 另外对于实时流数据分析Apache Storm则会是一种标准选择方案。
虽然Yarn的出现极大地丰富了Hadoop生态圈的应用场景，但仍存有两个显而易见的挑战：一是在一个平台上需要维护三个开发堆栈；二是在不同框架内很难共享数据，比如很难在一个框架内对流数据做交互式查询。这也意味着我们需要一个更为统一和支持更好抽象的计算框架的出现。
图 2
一统江湖
Spark的出现使得批处理任务，交互式查询，实时流数据处理被整合到一个统一的框架内（图3），同时Spark和现有的开源生态系统也能够很好地兼容（Hadoop, HDFS, Yarn, Hive, Flume）。 通过启用内存分布数据集，优化迭代工作负载， 用户能够更简单地操作数据，并在此基础上开发更为精细的算法，如机器学习和图算法等。
有三个最主要的原因促使Spark目前成为了时下最火的大数据开源社区（拥有超过来自200多个公司的800多个contributors）：
Spark可以扩展部署到超过8000节点并处理PB级别的数据，同时也提供了很多不错的工具供应用开发者进行管理和部署；
Spark提供了一个交互式shell供开发者可以用Scala或者Python即时性试验不同的功能；
Spark提供了很多内置函数使得开发者能够比较容易地写出低耦合的并且能够并发执行的代码，这样开发人员就更能集中精力地为用户提供更多的业务功能而不是花费时间在优化并行化代码之上。
当然Spark也和当年的MapRece一样不是万灵药，比如对实时性要求很高的流数据处理上Apache Storm还是被作为主流选择， 因为Spark Streaming实际上是microbatch（将一个流数据按时间片切成batch,每个batch提交一个job）而不是事件触发实时系统，所以虽然支持者们认为microbatch在系统延时性上贡献并不多，但在生产环境中和Apache Storm相比还不是特别能满足对低延时要求很高的应用场景。
比如在实践过程中， 如果统计每条消息的平均处理时间，很容易达到毫秒级别，但一旦统计类似service assurance（确保某条消息在毫秒基本能被处理完成）的指标， 系统的瓶颈有时还是不能避免。
但同时我们不能不注意到，在许多用例当中，与流数据的交互以及和静态数据集的结合是很有必要的, 例如我们需要在静态数据集上进行分类器的模型计算，并在已有分类器模型的基础上，对实时进入系统的流数据进行交互计算来判定类别。
由于Spark的系统设计对各类工作（批处理、流处理以及交互式工作）进行了一个共有抽象，并且生态圈内延伸出了许多丰富的库（MLlib机器学习库、SQL语言API、GraphX）, 使得用户可以在每一批流数据上进行灵活的Spark相关操作，在开发上提供了许多便利。
Spark的成熟使得Hadoop生态圈在短短一年之间发生了翻天覆地的变化， Cloudera和Hortonworks纷纷加入了Spark阵营，而Hadoop项目群中除了Yarn之外已经没有项目是必须的了（虽然Mesos已在一些场合替代了Yarn）, 因为就连HDFS，Spark都可以不依赖。但很多时候我们仍然需要像Impala这样的依赖分布式文件系统的MPP解决方案并利用Hive管理文件到表的映射，因此Hadoop传统生态圈依然有很强的生命力。
另外在这里简要对比一下交互式分析任务中各类SQL on Hadoop框架，因为这也是我们在实际项目实施中经常遇到的问题。我们主要将注意力集中在Spark SQL, Impala和Hive on Tez上, 其中Spark SQL是三者之中历史最短的，论文发表在15年的SIGMOD会议上， 原文对比了数据仓库上不同类型的查询在Shark（Spark最早对SQL接口提供的支持）、Spark SQL和Impala上的性能比较。
也就是说， 虽然Spark SQL在Shark的基础上利用Catalyst optimizer在代码生成上做了很多优化，但总体性能还是比不上Impala, 尤其是当做join操作的时候， Impala可以利用“predicate pushdown”更早对表进行选择操作从而提高性能。
不过Spark SQL的Catalyst optimizer一直在持续优化中，相信未来会有更多更好的进展。Cloudera的Benchmark评测中Impala一直比其他SQL on Hadoop框架性能更加优越，但同时Hortonworks评测则指出虽然单个数据仓库查询Impala可以在很短的时间内完成，但是一旦并发多个查询Hive on Tez的优势就展示出来。另外Hive on Tez在SQL表达能力也要比Impala更强（主要是因为Impala的嵌套存储模型导致的）， 因此根据不同的场景选取不同的解决方案是很有必要的。
图 3
各领风骚抑或代有才人出？
近一年比较吸引人眼球的Apache Flink（与Spark一样已有5年历史，前身已经是柏林理工大学一个研究性项目，被其拥趸推崇为继MapRece, Yarn，Spark之后第四代大数据分析处理框架）。 与Spark相反，Flink是一个真正的实时流数据处理系统，它将批处理看作是流数据的特例，同Spark一样它也在尝试建立一个统一的平台运行批量，流数据，交互式作业以及机器学习，图算法等应用。
Flink有一些设计思路是明显区别于Spark的，一个典型的例子是内存管理，Flink从一开始就坚持自己精确的控制内存使用并且直接操作二进制数据，而Spark一直到1.5版本都还是试用java的内存管理来做数据缓存，这也导致了Spark很容易遭受OOM以及JVM GC带来的性能损失。
但是从另外一个角度来说, Spark中的RDD在运行时被存成java objects的设计模式也大大降低了用户编程设计门槛， 同时随着Tungsten项目的引入，Spark现在也逐渐转向自身的内存管理， 具体表现为Spark生态圈内从传统的围绕RDD（分布式java对象集合）为核心的开发逐渐转向以DataFrame(分布式行对象集合)为核心。
总的来说，这两个生态圈目前都在互相学习，Flink的设计基因更为超前一些，但Spark社区活跃度大很多，发展到目前毫无疑问是更为成熟的选择，比如对数据源的支持（HBase, Cassandra, Parquet, JSON, ORC）更为丰富以及更为统一简洁的计算表示。另一方面，Apache Flink作为一个由欧洲大陆发起的项目，目前已经拥有来自北美、欧洲以及亚洲的许多贡献者，这是否能够一改欧洲在开源世界中一贯的被动角色，我们将在未来拭目以待。
2
NoSQL数据库篇
NoSQL数据库在主流选择上依旧集中在MongoDB, HBase和Cassandra这三者之间。在所有的NoSQL选择中，用C 编写的MongoDB几乎应该是开发者最快也最易部署的选择。MongoDB是一个面向文档的数据库，每个文档／记录／数据（包括爬取的网页数据及其他大型对象如视频等）是以一种BSON（Binary JSON）的二进制数据格式存储, 这使得MongoDB并不需要事先定义任何模式, 也就是模式自由（可以把完全不同结构的记录放在同一个数据库里）。
MongoDB对于完全索引的支持在应用上是很方便的，同时也具备一般NoSQL分布式数据库中可扩展，支持复制和故障恢复等功能。 MongoDB一般应用于高度伸缩性的缓存及大尺寸的JSON数据存储业务中，但不能执行“JOIN”操作，而且数据占用空间也比较大，最被用户诟病的就是由于MongoDB提供的是数据库级锁粒度导致在一些情况下建索引操作会引发整个数据库阻塞。一般来说，MongoDB完全可以满足一些快速迭代的中小型项目的需求。
下面来主要谈谈Cassandra和HBase之间的比较选择。Cassandra和HBase有着截然不同的基因血统。HBase和其底层依赖的系统架构源自于著名的Google FileSystem（发表于2003年）和Google BigTable设计（发表于2006年）， 其克服了HDFS注重吞吐量却牺牲I/O的缺点，提供了一个存储中间层使得用户或者应用程序可以随机读写数据。
具体来说，HBase的更新和删除操作实际上是先发生在内存MemStore中， 当MemStore满了以后会Flush到StoreFile, 之后当StoreFile文件数量增长到一定阈值后会触发Compact合并操作，因此HBase的更新操作其实是不断追加的操作，而最终所有更新和删除数据的持久化操作都是在之后Compact过程中进行的。
这使得应用程序在向内存MemStore写入数据后，所做的修改马上就能得到反映，用户读到的数据绝不会是陈旧的数据，保证了I/O高性能和数据完全一致性； 另一方面来说， HBase基于Hadoop生态系统的基因就已经决定了他自身的高度可扩展性、容错性。
在数据模型上，Cassandra和HBase类似实现了一个key-value提供面向列式存储服务，其系统设计参考了 Amazon Dynamo (发表于2007年) 分布式哈希（DHT）的P2P结构（实际上大部分Cassandra的初始工作都是由两位从Amazon的Dynamo组跳槽到Facebook的工程师完成)，同样具有很高的可扩展性和容错性等特点。
除此之外， 相对HBase的主从结构，Cassandra去中心化的P2P结构能够更简单地部署和维护，比如增加一台机器只需告知Cassandra系统新节点在哪，剩下的交给系统完成就行了。同时，Cassandra对多数据中心的支持也更好，如果需要在多个数据中心进行数据迁移Cassandra会是一个更优的选择。
Eric Brewer教授提出的经典CAP理论认为任何基于网络的数据共享系统，最多只能满足数据一致性、可用性、分区容忍性三要素中的两个要素。实际分布式系统的设计过程往往都是在一致性与可用性上进行取舍，相比于HBase数据完全一致性的系统设计，Cassandra选择了在优先考虑数据可用性的基础上让用户自己根据应用程序需求决定系统一致性级别。
比如：用户可以配置QUONUM参数来决定系统需要几个节点返回数据才能向客户端做出响应，ONE指只要有一个节点返回数据就可以对客户端做出响应，ALL指等于数据复制份数的所有节点都返回结果才能向客户端做出响应，对于数据一致性要求不是特别高的可以选择ONE，它是最快的一种方式。
从基因和发展历史上来说，HBase更适合用做数据仓库和大规模数据处理与分析（比如对网页数据建立索引）， 而Cassandra则更适合用作实时事务和交互式查询服务。Cassandra在国外市场占有比例和发展要远比国内红火， 在不少权威测评网站上排名都已经超过了HBase。目前Apache Cassandra的商业化版本主要由软件公司DataStax进行开发和销售推广。另外还有一些NoSQL分布式数据库如Riak, CouchDB也都在各自支持的厂商推动下取得了不错的发展。
虽然我们也考虑到了HBase在实际应用中的不便之处比如对二级索引的支持程度不够（只支持通过单个行键访问，通过行键的范围查询，全表扫描），不过在明略的大数据基础平台上，目前整合的是依然是HBase。
理由也很简单，HBase出身就与Hadoop的生态系统紧密集成，其能够很容易与其他SQL on Hadoop框架（Cloudera Impala, Apache Phoenix, or Hive on Tez）进行整合，而不需要重新部署一套分布式数据库系统，而且可以很方便地将同样的数据内容在同一个生态系统中根据不同框架需要来变换存储格式（比如存储成Hive表或者Parquet格式）。
我们在很多项目中都有需要用到多种SQL on Hadoop框架，来应对不同应用场景的情况，也体会到了在同一生态系统下部署多种框架的简便性。 但同时我们也遇到了一些问题， 因为HBase项目本身与HDFS和Zookeeper系统分别是由不同开源团队进行维护的，所以在系统整合时我们需要先对HBase所依赖的其他模块进行设置再对HBase进行配置，在一定程度上降低了系统维护的友好性。
目前我们也已经在考虑将Cassandra应用到一些新的客户项目中，因为很多企业级的应用都需要将线上线下数据库进行分离，HBase更适合存储离线处理的结果和数据仓库，而更适合用作实时事务和并发交互性能更好的Cassandra作为线上服务数据库会是一种很好的选择。
3
大数据安全篇
随着越来越多各式各样的数据被存储在大数据系统中，任何对企业级数据的破坏都是灾难性的，从侵犯隐私到监管违规，甚至会造成公司品牌的破坏并最终影响到股东收益。给大数据系统提供全面且有效的安全解决方案的需求已经十分迫切：
大数据系统存储着许多重要且敏感的数据，这些数据是企业长久以来的财富
与大数据系统互动的外部系统是动态变化的，这会给系统引入新的安全隐患
在一个企业的内部，不同Business Units会用不同的方式与大数据系统进行交互，比如线上的系统会实时给集群推送数据、数据科学家团队则需要分析存储在数据仓库内的历史数据、运维团队则会需要对大数据系统拥有管理权限。
因此为了保护公司业务、客户、财务和名誉免于被侵害，大数据系统运维团队必须将系统安全高度提高到和其他遗留系统一样的级别。同时大数据系统并不意味着引入大的安全隐患，通过精细完整的设计，仍然能够把一些传统的系统安全解决方案对接到最新的大数据集群系统中。
一般来说，一个完整的企业级安全框架包括五个部分：
Administration: 大数据集群系统的集中式管理，设定全局一致的安全策略
Authentication: 对用户和系统的认证
Authorization：授权个人用户和组对数据的访问权限
Audit：维护数据访问的日志记录
Data Protection：数据脱敏和加密以达到保护数据的目的
系统管理员要能够提供覆盖以上五个部分的企业级安全基础设施，否则任何一环的缺失都可能给整个系统引入安全性风险。
在大数据系统安全集中式管理平台这块，由Hortonworks推出的开源项目Apache Ranger就可以十分全面地为用户提供Hadoop生态圈的集中安全策略的管理，并解决授权(Authorization)和审计(Audit)。例如，运维管理员可以轻松地为个人用户和组对文件、数据等的访问策略，然后审计对数据源的访问。
与Ranger提供相似功能的还有Cloudera推出的Apache Sentry项目，相比较而言Ranger的功能会更全面一些。
而在认证（Authentication）方面, 一种普遍采用的解决方案是将基于Kerberos的认证方案对接到企业内部的LDAP环境中， Kerberos也是唯一为Hadoop全面实施的验证技术。
另外值得一提的是Apache Knox Gateway项目，与Ranger提高集群内部组件以及用户互相访问的安全不同，Knox提供的是Hadoop集群与外界的唯一交互接口，也就是说所有与集群交互的REST API都通过Knox处理。这样，Knox就给大数据系统提供了一个很好的基于边缘的安全（perimeter-based security）。
基于以上提到的五个安全指标和Hadoop生态圈安全相关的开源项目， 已经足已证明基于Hadoop的大数据平台我们是能够构建一个集中、一致、全面且有效的安全解决方案。
我市再ITjob管网上面找的
G. 如何创建一个大数据平台
所谓的大数据平台不是独立存在的，比如网络是依赖搜索引擎获得大数据并开展业务的，阿里是通过电子商务交易获得大数据并开展业务的，腾讯是通过社交获得大数据并开始业务的，所以说大数据平台不是独立存在的，重点是如何搜集和沉淀数据，如何分析数据并挖掘数据的价值。
我可能还不够资格回答这个问题，没有经历过一个公司大数据平台从无到有到复杂的过程。不过说说看法吧，也算是梳理一下想法找找喷。
这是个需求驱动的过程。
曾经听过spotify的分享，印象很深的是，他们分享说，他们的hadoop集群第一次故障是因为，机器放在靠窗的地方，太阳晒了当机了（笑）。从简单的没有机房放在自家窗前的集群到一直到现在复杂的数据平台，这是一个不断演进的过程。
对小公司来说，大概自己找一两台机器架个集群算算，也算是大数据平台了。在初创阶段，数据量会很小，不需要多大的规模。这时候组件选择也很随意，Hadoop一套，任务调度用脚本或者轻量的框架比如luigi之类的，数据分析可能hive还不如导入RMDB快。监控和部署也许都没时间整理，用脚本或者轻量的监控，大约是没有ganglia、nagios，puppet什么的。这个阶段也许算是技术积累，用传统手段还是真大数据平台都是两可的事情，但是为了今后的扩展性，这时候上Hadoop也许是不错的选择。
当进入高速发展期，也许扩容会跟不上计划，不少公司可能会迁移平台到云上，比如AWS阿里云什么的。小规模高速发展的平台，这种方式应该是经济实惠的，省了运维和管理的成本，扩容比较省心。要解决的是选择平台本身提供的服务，计算成本，打通数据出入的通道。整个数据平台本身如果走这条路，可能就已经基本成型了。走这条路的比较有名的应该是netflix。
也有一个阶段，你发现云服务的费用太高，虽然省了你很多事，但是花钱嗖嗖的。几个老板一合计，再玩下去下个月工资发布出来了。然后无奈之下公司开始往私有集群迁移。这时候你大概需要一群靠谱的运维，帮你监管机器，之前两三台机器登录上去看看状态换个磁盘什么的也许就不可能了，你面对的是成百上千台主机，有些关键服务必须保证稳定，有些是数据节点，磁盘三天两头损耗，网络可能被压得不堪重负。你需要一个靠谱的人设计网络布局，设计运维规范，架设监控，值班团队走起7*24小时随时准备出台。然后上面再有平台组真的大数据平台走起。
然后是选型，如果有技术实力，可以直接用社区的一整套，自己管起来，监控部署什么的自己走起。这个阶段部署监控和用户管理什么的都不可能像两三个节点那样人肉搞了，配置管理，部署管理都需要专门的平台和组件；定期Review用户的作业和使用情况，决定是否扩容，清理数据等等。否则等机器和业务进一步增加，团队可能会死的很惨，疲于奔命，每天事故不断，进入恶性循环。
当然有金钱实力的大户可以找Cloudera，Hortonworks，国内可以找华为星环，会省不少事，适合非互联网土豪。当然互联网公司也有用这些东西的，比如Ebay。
接下去你可能需要一些重量的组件帮你做一些事情。
比如你的数据接入，之前可能找个定时脚本或者爬log发包找个服务器接收写入HDFS，现在可能不行了，这些大概没有高性能，没有异常保障，你需要更强壮的解决方案，比如Flume之类的。
你的业务不断壮大，老板需要看的报表越来越多，需要训练的数据也需要清洗，你就需要任务调度，比如oozie或者azkaban之类的，这些系统帮你管理关键任务的调度和监控。
数据分析人员的数据大概可能渐渐从RDBMS搬迁到集群了，因为传统数据库已经完全hold不住了，但他们不会写代码，所以你上马了Hive。然后很多用户用了Hive觉得太慢，你就又上马交互分析系统，比如Presto，Impala或者SparkSQL。
你的数据科学家需要写ML代码，他们跟你说你需要Mahout或者Spark MLLib，于是你也部署了这些。
至此可能数据平台已经是工程师的日常工作场所了，大多数业务都会迁移过来。这时候你可能面临很多不同的问题。
比如各个业务线数据各种数据表多的一塌糊涂，不管是你还是写数据的人大概都不知道数据从哪儿来，接下去到哪儿去。你就自己搞了一套元数据管理的系统。
你分析性能，发现你们的数据都是上百Column，各种复杂的Query，裸存的Text格式即便压缩了也还是慢的要死，于是你主推用户都使用列存，Parquet，ORC之类的。
又或者你发现你们的ETL很长，中间生成好多临时数据，于是你下狠心把pipeline改写成Spark了。
再接下来也许你会想到花时间去维护一个门户，把这些零散的组件都整合到一起，提供统一的用户体验，比如一键就能把数据从数据库chua一下拉到HDFS导入Hive，也能一键就chua一下再搞回去；点几下就能设定一个定时任务，每天跑了给老板自动推送报表；或者点一下就能起一个Storm的topology；或者界面上写几个Query就能查询Hbase的数据。这时候你的数据平台算是成型了。
当然，磕磕碰碰免不了。每天你都有新的问题和挑战，否则你就要失业了不是？
你发现社区不断在解决你遇到过的问题，于是你们架构师每天分出很多时间去看社区的进展，有了什么新工具，有什么公司发布了什么项目解决了什么问题，兴许你就能用上。
上了这些乱七八糟的东西，你以为就安生了？Hadoop平台的一个大特点就是坑多。尤其是新做的功能新起的项目。对于平台组的人，老板如果知道这是天然坑多的平台，那他也许会很高兴，因为跟进社区，帮忙修bug，一起互动其实是很提升公司影响力的实情。当然如果老板不理解，你就自求多福吧，招几个老司机，出了问题能马上带路才是正道。当然团队的技术积累不能不跟上，因为数据平台还是乱世，三天不跟进你就不知道世界是什么样了。任何一个新技术，都是坑啊坑啊修啊修啊才完善的。如果是关键业务换技术，那需要小心再小心，技术主管也要有足够的积累，能够驾驭，知道收益和风险。
H. 公司级大数据处理平台的构建需要做哪些准备
按照大数据处理的流程，分为数据采集、数据存储、数据提取、数据挖掘、数据分析，数据展现和应用。以下是链家网的案例，采用Hadoop集群建立BI和报表平台，以及采用业务员自助分析和数据挖掘、数据分析人员借用大数据平台的集群运算能力挖掘数据的双模式业务。
除此之外，更传统的企业对于大数据平台的应用也是基于以上的流程。
引用某大数据平台建设的案例，该机构是国家性研究机构，建立大数据平台主要收集市场数据，出台国家级的研究性报告，用于辅助市场决策。
从建设的及流程开始讲起吧，算是提供一个方法论。
第一步是数据整合，对多源多类型的数据进行整合，实现数据共享。目前以帆软报表FineReport为数据处理工具，以SQLServer为数据库存储平台，整合信息中心常用业务数据，常用的业务数据包括价格、进出口以及平衡表等。
第二步就是数据的抓取、处理激毕和分析并自动化生成系列产品报告，实现目标是解放生产力御盯。把业务人员从采集、整理、处理数据的体力劳动中解放出来，集中精力于市场深度分析研究、模型建立镇铅和。本质上还是数据整合，不同地方是数据自动采集，并依据构建的模型。技术选型：FineReport+FineBI+Python+Kettle(ETL工具)+SQLServer。
第三步是数据挖掘，目标是构建行业模型和行业计量模型实现科学决策。
依托一期、二期整合的数据和大数据，接下来将构建大数据能力，提供标准化的服务能力。但粮油的分析模型、行业积累模型，是一种因素模型、经验模型，一定程度上依赖于分析师对市场的看法，这个模型分析结果需要分析师经验和直觉来判断，技术上要到位，所以这里通过帆软报表FineReport和商业智能FineBI的结果,从数据报表、数据分析、数据挖掘三个层次，把数据转化为信息把数据转化为信息，使得业务人员能够利用这些信息，辅助决策，这就是商业智能主要解决的问题。无论在哪个层次，核心目标就是“把数据转化为信息”。
I. 怎么开发大数据平台
开发数据大平台的操作方法具体如下。
1、操作体系的挑选。操作体系一般使用开源版的RedHat、Centos或许Debian作为底层的构建渠道，要根据大数据渠道所要建立的数据剖析东西能够支撑的体系，正确的挑选操作体系的版本。
2、建立Hadoop集群。Hadoop作为一个开发和运行处理大规模数据的软件渠道，实现了在大量的廉价计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop结构中最核心的规划是HDFS和MapRece，HDFS是一个高度容错性的体系，合适布置在廉价的机简橡配器上，能够供给高吞吐量的数据访问，适用于那些有着超大数据集的应用程序；MapRece是一套能够从海量的数据中提取数据最终回来成果集的编程模型。在生产实践应用中，Hadoop非常合适应用于大数据存储和大数据的剖析应用，合适服务于几千台到几万台大的服务器的集群运行，支撑PB级别的存储容量。
3、挑选数据接入和预处理东西。面临各种来源的数据，数据接入便是将这些零散的数据整合在一起，归纳起来进行剖析。数据接入首要包括文件日志的接入、数据库日志的接入、关系型数据库的接入和应用程序等的接入，数据接入常拦指用的东西有Flume，Logstash，NDC（网易数据运河体系），sqoop等。
4、数据存储。除了Hadoop中已广泛应用于数据存储的HDFS，常用的还有分布式、面向列的开源数据库Hbase，HBase是一种key、value体系，布置在HDFS上，与Hadoop一样，HBase的目标首要是依靠横向扩展，通过不断的添加廉价的商用服务器，添如耐加计算和存储才能。同时hadoop的资源管理器Yarn，能够为上层应用供给统一的资源管理和调度，为集群在利用率、资源统一等方面带来巨大的优点。
5、挑选数据挖掘东西。Hive能够将结构化的数据映射为一张数据库表，并供给HQL的查询功能，它是建立在Hadoop之上的数据仓库根底架构，是为了削减MapRece编写工作的批处理体系，它的出现能够让那些通晓SQL技术、可是不熟悉MapRece、编程才能较弱和不擅长Java的用户能够在HDFS大规模数据集上很好的利用SQL言语查询、汇总、剖析数据。
6、数据的可视化以及输出API。关于处理得到的数据能够对接主流的BI体系，比如国外的Tableau、Qlikview、PowrerBI等，国内的SmallBI和新兴的网易有数（可免费试用）等，将成果进行可视化，用于决策剖析；或许回流到线上，支撑线上业务的开展。
J. 强产兴城 | 安溪：空天大数据产业园 打造“数字福建”科创引擎
5月26日讯（记者尤燕姿洪泓塬文/图）25日上午，泉州2022年重点项目巡回集中采访活动走进铁观音之乡——安溪，了解安溪湖头光电产业园二期启动区、安溪全球商业遥感卫星地面接收站网福建站及空天大数据产业园等项目进展情况。
卫星地面站及空天大数据产业园
“森林发生火灾，可通过遥感卫星精准定位并规划出救援线路。”泉州中科星桥空天技术有限公司副总经理魏雷震介绍，基于国家空间基础设施建设规划，建设全球商业遥感卫星接收站网福建站、福建省首个国际领先空天大数据产业园并合作开展“星座计划”。
遥感卫星站
该项目主要分为三个部分：
卫星地面站： 卫星地面站计划占地约30亩，计划总投资3.1亿元,主要建设1万平方米场站科研办公楼、4部卫星固定接收设备、1部卫星移动接收设备、卫星运控中心、数据处理中心、空天科技展厅、辅助设施设备、软件系统等，并建立地区空天大数据库，为 安溪县 免费提供城市管理、应急救援等公益性服务。
该项目规划建设4部遥感卫星接收天线，自2020年9月份启动以来，已完成土建施工及两部12米卫星固定接收设备预订等前期工作。第一部接收天线于2022年4月完成安装工作，正在进行现场调试及数据试接收工作；第二部接收天线设备已运抵现场，正在进行吊装。
展厅一角
卫星分辨率达到0.5米
空天产业园： 分期建设，一期启动区由甲方协调信息产业园提供1.7万平方米办公场所。二期规划占地面积300亩，计划总投资15亿元，总建筑面积40万平方米，建有空天大数据中心、国际空天大数据交易中心、国际空天技术交流中心、院士工作站、省级国家级重点实验室、国际联合研发中心、空天科技人才培训中心、空天数据企业总部基地、空天数据深加工基地、数据产业孵化基地、空天科技旅游基地、青少年科普教育基地等，以此带动空天地一体化产业上下游产业链的发展,为安溪县数字经济发展和“数字福建”建设打造核心竞争力和科创引擎。
魏雷震介绍，目前，已建成卫星运控中心、数据处理中心、空天科技展馆等基础设施，已有中科曙光、南方电网、西安中科等7家企业陆续注册入驻，同时同中南大学、武汉大学、集美大学、华侨大学等正在协商共建学生实训基地。
高分遥感卫星“星座计划”： 总体规划 60颗，计划总投资 30亿元，总体规划至2030年全部发射入轨。一期 20颗计划总投资 9 亿元，为福建省及周边地区的城市规划、国土调查、工程勘察、经济运行监测、智慧城市升级、农业防虫、森林防火、应急救灾等与国计民生息息相关的各个方面提供空天链路支撑和空天数据服务，该“星座计划”将使安溪县率先成为实现空天地一体化的城市。
首期计划发射20颗卫星、总投资9亿元；首星“安溪铁观音一号”2月27日在海南文昌发射，2月28日首轨数据成功被接收；“安溪铁观音二号”4月30日在我国东海海域的海上发射平台成功发射，该卫星是福建省首颗分辨率达到0.5米的光学商业遥感卫星，也是我国目前民用和商用领域最高分辨率的光学遥感卫星之一。
中国电影资料馆安溪数字资源中心
中国电影资料馆安溪数字资源中心，系中国电影资料馆第二个异地资源库，总投资5亿元，主要建设安溪数字资源中心、国家影像修复基地、融媒体制作基地、艺术影院等。其中，数字资源中心装修已完成，艺术影院主体封顶，预计今年8月竣工，12月对外运营。
中国电影资料馆安溪数字资源中心
中国电影资料馆北京电影资料库副主任、安溪数字资源中心现场建设负责人左英介绍，目前的业务重点：1.壮大影视修复业务。依托全球前三的影视修复基地，搭建影像修复研发交易平台。2.开展影视记忆服务。依托忆库公司，打造“喜马拉雅AIGC研发中心”和“记忆整理保存服务平台”。3.丰富影视存储资源。在已有中国电影资料馆数字备份库的基础上，结合实际，新建两大数据资源存储平台，即国家广电总局影视节目（安溪）数字资源库和中华文化基因和华人形象基因库。4.拓展影视产业链条。推动影视产业全链条开发，打造多元支撑的产业发展格局。开展影视文化活动，建设虚拟拍摄基地，助推特色文化保护，创新城市形象IP。
电影大数据
安溪数字资源中心主要业务为影视修复
半导体高新园区安溪分园
泉州芯谷安溪分园区
泉州芯谷安溪分园区办事处副主任吴明灯介绍，泉州半导体高新技术产业园区安溪分园区（以下简称“泉州芯谷安溪分园区”），于2011年10月开工建设，是福建省最大最专业的LED高科技产业基地之一。
园区已建成首期2000亩，总投资超200亿元，目前二期工程1030亩建设正不断推进中。
几年来，共实现产值上百亿元，纳税超十亿元，形成一个集生产基地、研发检测、应用展示、商贸物流为一体的配套较齐全、产业链较完整的LED产业集群。2021年实现产值113.9亿元、税收1.27亿元。
园区主要有以下特点：一是投资体量较大。入驻企业中，投资超10亿有4家，即投资70亿元的晶安光电、20亿元的信达光电、20亿元的天电光电、70亿元的中科生物。二是技术含量较高。晶安光电是全球最大的蓝宝石衬底制造商；信达光电是国内排名前列的LED封装厂商；天电光电是全球最大的照明采购商；中科生物是三安集团与中科院植物所合作的项目，拥有全球单体最大的LED植物工厂，开创国内光生物产业先河。三是产业链较完整。园区基本形成产品涵盖“衬底－芯片－封装－应用”一条龙的完整光电产业链。四是基础配套较完善。住房方面，现有人才公寓702套47000㎡，可供2000人入驻。
福建泉州 （安溪湖头）光电产业园二期启动区（一期）项目
吴明灯介绍，该项目为安溪县2022年省级重点项目，占地186.6亩，总投资4.29亿元，采用“园中园”模式，分期分批建设标准化园区，以小间距LED、MicroLED，以及半导体外延制造和芯片制造为发展主线，规划建设标准厂房、服务中心、生活配套等，将进一步做全做强半导体产业链，提高安溪光电产业集群整体影响力、竞争力。
福建泉州（安溪湖头）光电产业园二期启动区（一期）项目效果图
吴明灯介绍，项目计划2023年上半年部分建成投产，2024年下半年17万平方米标准厂房建成投用。项目全部建成满产后可创税超1亿元。
工作人员为记者讲解
安溪最后一站，来到福建省中科生物股份有限公司。
福建省中科生物股份有限公司植物工厂厂长王金龙介绍，公司采用自有的系统解决方案，整合自主研发的栽培模组设备、植物光源系统、营养液配方、智能环境控制系统和机械化栽种设备，在十万级净化车间内，进行优质安全蔬菜生产。
植物工厂
植物工厂产业化基地，占地面积300亩，投资8亿多元，主要建设产业化车间生产高附加值的蔬菜、瓜果、花卉、中草药，同时开展针对创新药的原料生产加工，并利用在技术、资金、人才方面的优势，率先在国内主要大型城市建设规模以上示范基地，为消费者提供绿色无污染、高品质的蔬菜、瓜果和保健食品。
生产出的绿色蔬菜
净化车间内的蔬菜
此外，中科生物已在北美和中东建成示范基地，着力推广具有我国自主知识产权的系统装备和相关技术。