大数据相关技术资料.docx
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大数据相关技术资料
大数据平台
1•大数据平台技术架构:
厂数据开发平台、
C"03P平台厂机器学习平台'
DataCube
□J
T
iz
y
数据J7发任务词度
Scala/Java
SQL
Streaming
DataSet
DataFrame
RDD|
spark
Data
Source
files
Log
Syslog
Binlog
2具体产品介绍
（1）集成数据幵发平台
平台框架:
技术方案：
基于状态机（StateMachine）、微服务（内嵌RestRPCConsolel艮务端等）、SVG\AngularJS
图形化、高可用解决方案（最终一致散列、服务发现、头节点选举等）提供了一个易用
的图像化配置大数据任务依赖关系，人工监控和重跑干预任务执行状态的大数据开发工
具，整合了平台现有MR/Hive/Spark/SparkSQL/SparkStream/Sqoop等任务类型。
降低大
数据平台用户的使用门槛，提供强大的任务流依赖、调度功能。
主要实现的功能:
（1）任务流管理：
任务流组织：
以拓扑结构方式直观展示任务之间依赖关系任务配置：
任务项配置，支持源数据、目标数据、资源、参数等配置运行测试&日志查看：
线上任务试运行及日志展示，可根据日志调优。
数据探查：
数据预览帮助数据质量控制，做到把控数据来源，提升准确性。
导入导出：
任务流可导出为ZIP文件，ZIP文件保留任务流中所有信息：
流的属性，流内任务的配置、任务节点位置、连线等草稿任务：
类似于回收站作用，作为任务缓冲地带，可将草稿任务移到具体任务流中。
（2）资源中心：
事件管理：
事件管理及事件触发记录查询。
任务组管理：
将任务加入一个任务组，设置最大并发数，实现流量控制。
资源管理：
用于配置任务的时候选取公共资源。
（3）运维中心：
任务流运维：
任务流批次及状态展示，可根据时间范围、状态等筛选项进行筛选。
任务运行状态：
任务运行状态查询。
可根据任务执行时间和执行结果等筛选。
任务执行报告：
任务执行情况及统计信息分析。
影响分析：
任务失败原因和造成的影响查看。
信息看板：
任务完成情况、告警展示、任务执行时长排行、调度任务数量趋势、出错排行、任务类型分布等信息汇总展示。
（4）告警管理：
监控范围：
系统监控（队列深度、健康状态等）、任务监控（超时、延时、报错）。
告警类型分为任务超时告警、任务失败告警、关键任务告警、定时失败汇总、定时关键任务汇总。
配置告警接收人员，通过工号/姓名检索人员并添加，告警方式有邮件、短信、豆芽，可多选。
（5）调度平台：
任务类型支持：
支持Hive任务、MapReduce任务、Java任务、Python任务、SparkSql
任务、Spark任务、机器学习任务等多种类型任务执行。
后台管理：
支持日志查询、信息汇总、告警查看等平台运维相关需要。
调度策略控制：
支持任务依赖策略、时间策略、控制策略、并发策略、事件依赖策略等多维度策略控制。
（6）事件生成和引用：
事件生成：
流内任务可通过右键菜单生成事件，生成的事件类型为任务事件，生成的任务事件需要定义事件名称和事件描述；引用的事件分为两种类型，任务事件和FTP标识文件事件，用户检索需要引用的事件并应用于任务前置条件中；引用任务事件需要做依赖检查，只能调度频率大的依赖小的，如月依赖日、日依赖小时；
全依赖支持：
支持天级别类型任务依赖小时任务，月类型任务依赖天类型任务，小时依赖分钟任务；
（7）异常处理：
重跑：
拓扑图中失败状态的节点可进行重跑操作补数据：
可选择单个任务，或者多个任务（可跨流），多个任务一起执行补数据操作。
停止：
停止任务运行，停止状态下再次运行为重新执行；暂停：
暂停任务运行，暂停状态下再次运行为继续上次运行；忽略：
对于某项任务前置任务未执行完成，且此前置任务不重要，可对前置任务进行忽略操作。
忽略的任务不在运行，自动进行下游任务运行；
（8）任务流运行状态：
以拓扑图形式查看任务流运行结果，每个任务运行状态，运行成功/失败有颜
色差异体现；可基于任务流名称、时间选择、责任人、任务类型、调度方式、执行频率、运行状态检索实例。
检索出的实例按照所属任务流进行分组，第一层展示任务流信息包括：
任务流名称、任务流描述、责任人、执行频率、创建时间、发布状态、操作（展开/收缩）；第二层为实例信息包括：
实例id、所属任务流、责任人、调度方式、
执行时间、执行结果、操作（查看运行分析）；任务分析详情页，展示任务流拓扑图、每个节点执行状态、任务执行报告。
在拓扑图中可右键对任务进行异常处理，异常处理包括：
重跑、补数据、停止、暂停、忽略、查看日志。
异
视角可切换为全局视角，全局视角展示当前视图的任务流上下游任务流，并体现关联实例的运行状结果
平台应用：
智能产品数据采集服务：
用户使用产品的行为数据，产品运行过程状态数据
智能产品数据共享服务：
产品和产品之间数据共享协作服务
2）机器学习平台；
平台框架：
机器学习平台应用架隔
Python
技术方案：
待补充
主要实现的功能:
平台应用:
机器学习本质是使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题，主要应用在数据挖掘场景下，即指从大量的数据中通过算法获取隐藏于其中信息的过程。
机器学习在金融、市
银行分析历史数据，
场营销、制造业、网络分析和电信领域都有较多应用。
在金融领域构建用于信用分析、诈骗检测等方面应用模型；在市场营销领域,机器学习技术较广泛地应用于分类型和关联型任务;例如,购物篮分析通过找出顾客购买的产品的关联,制定出产品组合销售的策略，货物位置的摆放,产品促销和产品库存。
在制造业，学习模型可用于优化、控制以及故障检测等；在电信领域,机器学习技术在分类、预测和侦查型任务方面均有较多应用。
例如,欺诈侦查通过收集过去的欺诈行为数据,建立的模型可以有效的鉴别类似发生的电信欺诈行为。
在网络分析领域,机器学习技术应用较为广泛的是关联型任务。
用户在应用数据挖掘技术时,应充分了解各种技术与方法的优势与劣势,针对特定的环境与任务选择合适的技术。
（3）元数据管理平台
平台框架：
技术方案:
从Hive的Meta-DataDB中抓取Hive表、字段、表授权等信息，自动采集Hive仓库基
础及管理元数据信息，并基于CBT的任务配置信息分析Hive表之间的数据血缘。
在提
供Hive仓库维护功能之外，提供数据血缘影响分析，提醒用户维护操作的影响范围
主要实现的功能:
平台应用：
元数据主要意义：
全企业的信息地图，通过自动化的多源头元数据采集，自动分析汇总，形成完整的企业数据地图，使用户能够从全局视角审查企业整体数据状况；数据来源的
追溯，使用元数据产品能够，方便内部管理、审计或外部监管的需求追溯业务指标、报表的数据来源和加工过程；数据来源的追溯，使用元数据产品能够，方便内部管理、审
计或外部监管的需求追溯业务指标、报表的数据来源和加工过程；数据共享，最大化提高数据应用价值，实现产业链间的数据共享;
（4）智能计算平台
平台框架：
技术方案:
支持各种业务场景下的大规模离线、实时、准实时数据的计算和存储;
主要实现的功能:
平台应用：
1智能产品数据采集处理服务：
用户使用产品的行为数据，产品运行过程状态数据;
（5）OLAP数据引擎与自助报表
平台框架:
技术方案：
整个OLAP引擎平台使用列式存储、编码、倒排索引、分区、Hypelog等技术加快统计
汇总性能，具有很好的可扩展性和高可用性，使得可以在秒级处理百亿到万亿的海量数据。
提供实时和离线处理两种模式。
该平台综合使用了druid、kylin、parquet、hbasespark
sql等多种开源工具，通过SQL引擎和数据路由，智能的根据解析优化SQL语句来分析
使用哪种底层技术可以达到最优效果。
该平台支持SQL2003和UDF，客户可以很方便
的通过SQL进行多维度的汇总统计分析。
前台提供各种数据可视化分析工具，方便用户做上卷、下钻、切片、旋转等各种OLAP操作，可以自由的对数据进行深入分析、展
示，发现数据之间的关联关系并作出商业决策，提高数据的利用率。
主要实现的功能:
平台应用：
OLAP数据引擎支持海量数据的数据探查以及数据挖掘、支持可自由定制的海量数据多维分析，主要应用于情报分析：
舆情分析、竞争对手分析、产品分析、行业分析、供应商分析：
通过大数据预判供应商能力等等方面；自助报表则配合OLAP数据分析引擎实现对数据分析的结果的可视化展示，主要的应用方向有工业生产中的过程监测、情报分析、竞争对手信息分析以及产品分析等等产业数据分析领域；
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