通用大数据平台规划.pdf

"通用大数据平台规划" 大数据平台规划是指通过集成各类数据源、存储和处理技术，实现数据的集中管理、统一存储和高效处理的过程。在这个过程中，需要考虑到数据的安全、质量和合规性等问题。本文将从大数据平台规划的角度出发，讨论如何规划和建设一个通用的大数据平台。 第一，数据源的分类和整合。数据源可以分为内部数据源和外部数据源。内部数据源包括企业内部的各种业务系统、应用系统和数据仓库，而外部数据源包括社交媒体、sensor数据、 IoT 数据等。对这些数据源进行分类和整合是大数据平台规划的首要任务。 第二，数据存储和管理。数据存储是大数据平台规划的核心组件。需要选择合适的数据存储技术，如HDFS、HBase、Hive等，并对数据进行分类、存储和管理。数据管理包括数据的创建、获取、传递、装载过程，以及数据的使用、维护过程等。 第三，数据处理和分析。数据处理和分析是大数据平台规划的关键步骤。需要选择合适的数据处理技术，如MapReduce、Spark等，并对数据进行处理、转换和分析。数据分析包括数据挖掘、机器学习、深度学习等。 第四，数据安全和质量控制。数据安全和质量控制是大数据平台规划的重要组件。需要确保数据的安全、完整性和一致性，并对数据进行质量控制和 exception handling。 第五，数据访问和应用。数据访问和应用是大数据平台规划的最后一步。需要提供合适的数据访问接口和应用程序，如报表工具、数据可视化工具等，并确保用户可以合适的访问和使用数据。 大数据平台规划的架构可以分为以下几个层次： 1. 数据源层：包括内部数据源和外部数据源。 2. 数据存储层：包括数据仓库、数据湖等。 3. 数据处理层：包括数据处理技术，如MapReduce、Spark等。 4. 数据分析层：包括数据挖掘、机器学习、深度学习等。 5. 数据安全层：包括数据安全和质量控制。 6. 数据访问层：包括数据访问接口和应用程序。 大数据平台规划的目标是提供一个统一、集中的数据管理平台，实现数据的集中管理、统一存储和高效处理，提高数据的价值和利用率。