大数据开发流程图

① 如何构建企业大数据应用研发体系

一、数据基础平台
基础的数据平台建设工作，包含数据平台建设，数据规范，数据仓库、产品数据规范，产品ID，用户ID，统一SDK等。
很多公司的数据无法有效利用，就是缺乏统一规范，产品数据上报任由开发按照自己的理解和习惯上报，没有标准化的SDK和上报协议，并且数据散落在各个部门产品的服务器，无法构建结构化的数据仓库。
做数据平台的架构，很多人会理解为高大上的技术活，其实整个数据平台价值的体现，需要公司各个部门的配合，例如关键数据指标体系的建立，需要从各个部门业务指标进行提炼，并得到业务部门认可。常见的关键指标有：DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累计留存率（7日、14日、30日累计留存率），新增用户，有效新增用户，活跃转化率，付费转化率，收入指标，ARPU人均收入，渠道效果数据等。

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

六、战略分析与决策
战略分析与决策层，更多的是跟很多传统的战略分析、经营分析层面的方法论相似，最大的差异是数据来自于大数据。
有很多企业错误的把“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”做的事情放在经营分析或者战略分析层来做。傅志华认为“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”更多的是通过机器、算法和数据产品来实现的，“战略分析”、“经营分析”更多的是人来实现。很多企业把机器能做的事情交给了人来做，这样导致发现问题的效率较低。
建议是，能用机器做的事情尽量用机器来做好“业务运营监控层”和“用户/客户体验优化层”，在此基础上让人来做人类更擅长的经验分析和战略判断。
在变化极快的互联网领域，在业务的战略方向选择上，数据很难预测业务的大发展方向，如果有人说微信这个大方向是通过数据挖掘和分析研究出来，估计产品经理们会笑了。从本质上来说，数据在精细化营销和运营中能起到比较好的作用，但在产品策划、广告创意等创意性的事情上，起到的作用较小。但一旦产品创意出来，就可以通过灰度测试，数据验证效果了。

② 大数据营销知识点总结

一、走进大数据世界

大数据的特征（4V）：

1.  数据的规模性

2.   数据结构多样性

3.   数据传播高速性

4.   大数据的真实性、价值性、易变性；

结构化数据、半结构化数据、非结构化数据

大数据处理的基本流程图

大数据关键技术：

1.  大数据采集

2.   大数据预处理

3.  大数据存储及管理

4.   大数据安全技术

5.  大数据分析与挖掘

6.   大数据展现与应用

二、大数据营销概论

Target 百货客户怀孕预测案例

大数据营销的特点：

1.   多样化、平台化数据采集： 多平台包括互联网、移动互联网、广电网、智能电视等

2.   强调时效性： 在网民需求点最高时及时进行营销

3.   个性化营销： 广告理念已从媒体导向转为受众导向

4.   性价比高： 让广告可根据时效性的效果反馈，进行调整

5.   关联性： 网民关注的广告与广告之间的关联性

大数据运营方式：

1.   基础运营方式

2.   数据租赁运营方式

3.   数据购买运营方式

大数据营销的应用

1.   价格策略和优化定价

2.   客户分析

3.   提升客户关系管理

4.   客户相应能力和洞察力

5. 智能嵌入的情景营销

6.   长期的营销战略

三、产品预测与规划

整体产品概念与整体产品五层次

整体产品概念： 狭义的产品： 具有某种特定物质形态和用途的物体。

产品整体概念（广义）：向市场提供的能够满足人们某种需要的

                      一切物品和服务。

整体产品包含：有形产品和无形的服务                          

整体产品五层次：潜在产品、延伸产品、期望产品、形式产品、核心产品

 

大数据新产品开发模型：

1.   需求信息收集及新产品立项阶段

2.  新产品设计及生产调试阶段

3.  小规模试销及反馈修改阶段

4.   新产品量产上市及评估阶段

产品生命周期模型

传统产品生命周期划分法：

（1）销售增长率分析法

  销售增长率=（当年销售额-上年销售额）/上年销售额×100%

销售增长率小于10%且不稳定时为导入期；

销售增长率大于10%时为成长期；

销售增长率小于10%且稳定时为成熟期；

销售增长率小于0时为衰退期。

（2）产品普及率分析法

    产品普及率小于5%时为投入期；

    普及率在5%—50%时为成长期；

    普及率在50%—90%时为成熟期；

    普及率在90%以上时为衰退期。

大数据对产品组合进行动态优化

产品组合

       销售对象、销售渠道等方面比较接近的一系列产品项目被称为产品线。产品组合是指一个企业所经营的不同产品线和产品项目的组合方式，它可以通过宽度、长度、深度和关联度四个维度反映出来

四、产品定价与策略

大数据定价的基本步骤：

1.   获取大数据

2.   选择定价方法

3.   分析影响定价因素的主要指标

4.  建立指标体系表

5.   构建定价模型

6.  选择定价策略

定价的3C模式：成本导向法、竞争导向法、需求导向法

影响定价的主要指标与指标体系表的建立

影响定价因素的主要指标：

1.  个人统计信息：家庭出生、教育背景、所在地区、年龄、感情状况、家庭关系等。

2.   工作状况：行业、岗位、收入水平、发展空间等

3.  兴趣：健身与养生、运动和户外活动、娱乐、科技、购物和时尚等

4. 消费行为：消费心理、购买动机等。

定价策略：

精算定价： 保险、期货等对风险计算要求很高的行业

差异定价： 平台利用大数据对客户建立标签，分析对产品的使用习惯、需求判断客户的忠诚度，对不同客户进行差别定价

动态定价： 即根据顾客认可的产品、服务的价值或者根据供需状况动态调整服务价格，通过价格控制供需关系。动态定价在提高消费者价格感知和企业盈利能力方面起着至关重要的作用。

价格自动化 ：根据商品成本、市场供需情况、竞争产品价格变动、促销活动、市场调查投票、网上协商、预订周期长短等因素决定自身产品价格

用户感知定价 ：顾客所能感知到的利益与其在获取产品或服务中所付出的成本进行权衡后对产品或服务效用所做出的整体评价。

协同定价： 是大数据时代企业双边平台多边协同定价策略

价格歧视：

一级 ：就是每一单位产品都有不同的价格，即商家完全掌握消费者的消费意愿，对每个消费者将商品价格定为其能够承受的最高出价；

二级 ：商家按照客户的购买数量，对相同场景提供的、同质商品进行差别定价；

三级 ：可视为市场细分后的定价结果，根据客户所处的地域、会员等级等个人属性进行差别定价，但是对于同一细分市场的客户定价一致。

五、销售促进与管理

    促销组合设计概念

大数据促销组合设计流程

精准广告设计与投放

[if !supportLists]l [endif] 广告设计5M：任务（Mission），预算（Money），信息（Message），媒体（Media），测量（Measurement）。

通过用户画像的进一步挖掘分析，企业可以找出其目标消费群体的广告偏好，如平面广告的配色偏好，构图偏好，视频广告的情节偏好，配乐偏好，人物偏好等，企业可以根据这些偏好设计出符合目标消费群体审美的广告创意，选择消费者喜欢的广告代言人，做出能在目标消费群体中迅速传播开来的广告。

在媒体决策方面，利用大数据综合考虑其广告目的、目标受众覆盖率、广告信息传播要求、购买决策的时间和地点、媒体成本等因素后，有重点地采用媒体工具。企业可以在确定前述影响变量后，通过大数据的决策模型，确定相对最优的媒体组合。

六、客户管理

    大数据在客户管理中的作用

1.   增强客户粘性

2.   挖掘潜在客户

3.   建立客户分类

    客户管理中数据的分类、收集及清洗

数据分类：

描述性数据： 这类数据是客户的基本信息。

如果是个人客户，涵盖了客户的姓名、年龄、地域分布、婚姻状况、学历、所在行业、职业角色、职位层级、收入水平、住房情况、购车情况等；

如果是企业客户，则包含了企业的名称、规模、联系人和法人代表等。

促销性数据： 企业曾经为客户提供的产品和服务的历史数据。

包括：用户产品使用情况调查的数据、促销活动记录数据、客服人员的建议数据和广告数据等

交易性数据： 这类数据是反映客户对企业做出的回馈的数据。

包括历史购买记录数据、投诉数据、请求提供咨询及其他服务的相关数据、客户建议数据等。

收集：

清洗：

首先，数据营销人需要凭借经验对收集的客户质量进行评估

其次，通过相关字段的对比了解数据真实度

最后，通过测试工具对已经确认格式和逻辑正确数据进行测试

客户分层模型

客户分层模型 是大数据在客户管理中最常见的分析模型之一，客户分层与大数据运营的本质是密切相关的。在客户管理中，出于一对一的精准营销要求针对不同层级的客户进行区别对待，而客户分层则是区别对待的基础。

RFM客户价值分析模型

时间（Rencency）：

     客户离现在上一次的购买时间。

频率（Frequency）：

     客户在一定时间段内的消费次数。

货币价值（MonetaryValue）：

    客户在一定的时间内购买企业产品的金额。

七、 跨界营销

利用大数据跨界营销成功的关键点

1.   价值落地

2.  杠杠传播

3.   深度融合

4.   数据打通

八、精准营销

    精准营销的四大特点

1.   可量化

2.   可调控

3.  保持企业和客户的互动沟通

4.  简化过程

精准营销的步骤

1.  确定目标

2.  搜集数据

3.   分析与建模

4.  制定战略

九、商品关联营销

       商品关联营销的概念及应用

关联营销：

关联营销是一种建立在双方互利互益的基础上的营销，在交叉营销的基础上，将事物、产品、品牌等所要营销的东西上寻找关联性，来实现深层次的多面引导。

关联营销也是一种新的、低成本的、企业在网站上用来提高收入的营销方法。

       关联分析的概念与定义

最早的关联分析概念： 是1993年由Agrawal、Imielinski和Swami提出的。其主要研究目的是分析超市顾客购买行为的规律，发现连带购买商品，为制定合理的方便顾客选取的货架摆放方案提供依据。该分析称为购物篮分析。

电子商务领域： 关联分析可帮助经营者发现顾客的消费偏好，定位顾客消费需求，制定合理的交叉销售方案， 实现商品的精准推荐 ；

保险公司业务： 关联分析可帮助企业分析保险索赔的原因，及时甄别欺诈行为；

电信行业： 关联分析可帮助企业发现不同增值业务间的关联性及对客户流失的影响等

简单关联规则及其表达式

事务：简单关联分析的分析对象

项目：事务中涉及的对象

项集：若干个项目的集合

简单关联规则 的一般表示形式是：前项→后项（支持度＝s％，置信度＝c％）

或表达为：X→Y（S＝s％，C＝c％）

例如：面包->牛奶(S=85%,C=90%)

            性别（女）∩收入（＞5000元）→品牌（A）（S＝80％，C＝85％）

支持度、置信度、频繁项集、强关联规则、购物篮分析模型

置信度和支持度

support(X→Y)= P(X∩Y)                  

confidence(X→Y)= P(Y|X)

十、评论文本数据的情感分析

       商品品论文本数据挖掘目标

电商平台激烈竞争的大背景下，除了提高商品质量、压低商品价格外，了解更多消费者的心声对于电商平台来说也变得越来越有必要，其中非常重要的方式就是对消费者的文本评论数据进行内在信息的数据挖掘分析。评论信息中蕴含着消费者对特定产品和服务的主观感受，反映了人们的态度、立场和意见，具有非常宝贵的研究价值。

针对电子商务平台上的商品评论进行文本数据挖掘的目标一般如下：

分析商品的用户情感倾向，了解用户的需求、意见、购买原因；

从评论文本中挖掘商品的优点与不足，提出改善产品的建议；

提炼不同品牌的商品卖点。

商品评论文本分析的步骤和流程

商品评论文本的数据采集、预处理与模型构建

数据采集：

1、“易用型”：八爪鱼、火车采集器

2、利用R语言、Python语言的强大程序编写来抓取数据

预处理：

1文本去重

检查是否是默认文本

是否是评论人重复复制黏贴的内容

是否引用了其他人的评论

2机械压缩去词

例如： “好好好好好好好好好好”->“好”

3短句删除

原本过短的评论文本      例如：很“好好好好好好好好好好”->“好”

机械压缩去词后过短的评论文本   例如：“好好好好好好好好好好”->“好”

4评论分词

文本模型构建包括三方面：情感倾向分析、语义网络分析、基于LDA模型的主体分析

 

情感倾向分析：

基于情感词进行情感匹配

对情感词的倾向进行修正

对情感分析结果进行检验

语义网络分析：

基于LDA模型的主体分析

十一、大数据营销中的伦理与责任

       大数据的安全与隐私保护

数据安全：一是保证用户的数据不损坏、不丢失；二是要保证数据不会被泄露或者盗用

 

大数据营销中的伦理风险：用户隐私、信息不对称下的消费者弱势群体、大数据“杀熟”

大数据伦理困境的成因：

用户隐私意识淡薄

用户未能清晰认知数据价值

企业利益驱使

] 管理机制不够完善

大数据伦理构建的必要性：企业社会责任、用户与社会群体的维系

这些是我按照老师讲的课本上的内容结合PPT总结出来的《大数据营销》的重点。

③ 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。

④ 如何进行大数据分析及处理

1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

⑤ 大数据开发的流程是怎么样的

1：需来求：数据的输入和数据的源产出；
2：数据量、处理效率、可靠性、可维护性、简洁性；
3：数据建模；
4：架构设计：数据怎么进来，输出怎么展示，最最重要的是处理流出数据的架构；
5：再次思考大数据系统和企业IT系统的交互；
6：最终确定选择、规范等；
7：基于数据建模写基础服务代码；
8：正式编写第一个模块；
9：实现其它的模块，并完成测试和调试等；
10：测试和验收

⑥ 大数据分析的分析步骤

大数据分析的五个基本方面
1. Analytic Visualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines（语义引擎）我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

⑦ 如何架构大数据系统hadoop

大数据数量庞大，格式多样化。

大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。

它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。

因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。

一、大数据建设思路

1）数据的获得

大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。

随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。

这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。

因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。

2）数据的汇集和存储

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了

数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。

应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。

数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。

3）数据的管理

大数据管理的技术也层出不穷。

在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。

其中分布式存储与计算受关注度最高。

上图是一个图书数据管理系统。

4）数据的分析

数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。

大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。

批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。

挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。

5）大数据的价值：决策支持系统

大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来；通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系；通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。

6）数据的使用

大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集；二是新型的数据处理和分析技术；三是运用数据分析形成价值。

大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。

大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。

二、大数据基本架构

基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。

一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储；二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。

因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技术条件下，基于廉价硬件的分布式系统（如Hadoop等）被认为是最适合处理大数据的技术平台。

Hadoop是一个分布式的基础架构，能够让用户方便高效地利用运算资源和处理海量数据，目前已在很多大型互联网企业得到了广泛应用，如亚马逊、Facebook和Yahoo等。

其是一个开放式的架构，架构成员也在不断扩充完善中，通常架构如图2所示：

Hadoop体系架构

（1）Hadoop最底层是一个HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系统），存储在HDFS中的文件先被分成块，然后再将这些块复制到多个主机中（DataNode，数据节点）。

（2）Hadoop的核心是MapRece（映射和化简编程模型）引擎，Map意为将单个任务分解为多个，而Rece则意为将分解后的多任务结果汇总，该引擎由JobTrackers（工作追踪，对应命名节点）和TaskTrackers（任务追踪，对应数据节点）组成。

当处理大数据查询时，MapRece会将任务分解在多个节点处理，从而提高了数据处理的效率，避免了单机性能瓶颈限制。

（3）Hive是Hadoop架构中的数据仓库，主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。

Hbase主要作为面向列的数据库运行在HDFS上，可存储PB级的数据。

Hbase利用MapRece来处理内部的海量数据，并能在海量数据中定位所需的数据且访问它。

（4）Sqoop是为数据的互操作性而设计，可以从关系数据库导入数据到Hadoop，并能直接导入到HDFS或Hive。

（5）Zookeeper在Hadoop架构中负责应用程序的协调工作，以保持Hadoop集群内的同步工作。

（6）Thrift是一个软件框架，用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，最初由Facebook开发，是构建在各种编程语言间无缝结合的、高效的服务。

Hadoop核心设计

Hbase——分布式数据存储系统

Client：使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信

Zookeeper：协同服务管理，HMaster通过Zookeepe可以随时感知各个HRegionServer的健康状况

HMaster: 管理用户对表的增删改查操作

HRegionServer：HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据

HRegion:Hbase中分布式存储的最小单元，可以理解成一个Table

HStore：HBase存储的核心。

由MemStore和StoreFile组成。

HLog：每次用户操作写入Memstore的同时，也会写一份数据到HLog文件

结合上述Hadoop架构功能，大数据平台系统功能建议如图所示：

应用系统：对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。

于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。

数据平台：借助大数据平台，未来的互联网络将可以让商家更了解消费者的使用**惯，从而改进使用体验。

基于大数据基础上的相应分析，能够更有针对性的改进用户体验，同时挖掘新的商业机会。

数据源：数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器。

丰富的数据源是大数据产业发展的前提。

数据源在不断拓展，越来越多样化。

如：智能汽车可以把动态行驶过程变成数据，嵌入到生产设备里的物联网可以把生产过程和设备动态状况变成数据。

对数据源的不断拓展不仅能带来采集设备的发展，而且可以通过控制新的数据源更好地控制数据的价值。

然而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧，就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这**降低了数据的价值。

三、大数据的目标效果

通过大数据的引入和部署，可以达到如下效果：

1）数据整合

·统一数据模型：承载企业数据模型，促进企业各域数据逻辑模型的统一；

·统一数据标准：统一建立标准的数据编码目录，实现企业数据的标准化与统一存储；

·统一数据视图：实现统一数据视图，使企业在客户、产品和资源等视角获取到一致的信息。

2）数据质量管控

·数据质量校验：根据规则对所存储的数据进行一致性、完整性和准确性的校验，保证数据的一致性、完整性和准确性；

·数据质量管控：通过建立企业数据的质量标准、数据管控的组织、数据管控的流程，对数据质量进行统一管控，以达到数据质量逐步完善。

3）数据共享

·消除网状接口，建立大数据共享中心，为各业务系统提供共享数据，降低接口复杂度，提高系统间接口效率与质量；

·以实时或准实时的方式将整合或计算好的数据向外系统提供。

4）数据应用

·查询应用：平台实现条件不固定、不可预见、格式灵活的按需查询功能；

·固定报表应用：视统计维度和指标固定的分析结果的展示，可根据业务系统的需求，分析产生各种业务报表数据等；

·动态分析应用：按关心的维度和指标对数据进行主题性的分析，动态分析应用中维度和指标不固定。

四、总结

基于分布式技术构建的大数据平台能够有效降低数据存储成本，提升数据分析处理效率，并具备海量数据、高并发场景的支撑能力，可大幅缩短数据查询响应时间，满足企业各上层应用的数据需求。