企业如何搭建大数据系统 怎么搭建大数据分析平台

企业如何搭建大数据系统

企业要管理好自己的数据，建立好数据模型，知道如何针对自身业务进行业务分析。
选择好大数据产品，开源的如Hadoop等，但是非实时大数据系统，对技术要求高。
商业大数据产品，国外的如IBM，Oracle，SAP等，费用高些，国内的如永洪科技的大数据BI。
之后是建立好技术团队，提供持久的技术支持和保证，这方面商用大数据产品，比开源的支持要好些。

怎么搭建大数据分析平台

未至科技数据中心解决方案是以组织价值链分析模型为理论指导，结合组织战略规划和面向对象的方法论，对组织信息化战略进行规划重造立足数据，以数据为基础建立组织信息化标准，提供面向数据采集、处理、挖掘、分析、服务为组织提供一整套的基础解决方案。未至数据中心解决方案采用了当前先进的大数据技术，基于Hadoop架构，利用HDFS、Hive、Impala等大数据技术架构组件和公司自有ETL工具等中间件产品，建立了组织内部高性能、高效率的信息资源大数据服务平台，实现组织内数亿条以上数据的秒级实时查询、更新、调用、分析等信息资源服务。未至数据中心解决方案将，为公安、教育、旅游、住建等各行业业务数据中心、城市公共基础数据库平台、行业部门信息资源基础数据库建设和数据资源规划、管理等业务提供了一体化的解决方案。

hadoop 如何实现大数据

Hadoop本身是分布式框架，如果在hadoop框架下，需要配合hbase，hive等工具来进行大数据计算。如果具体深入还要了解HDFS，Map/Reduce，任务机制等等。如果要分析还要考虑其他分析展现工具。

大数据还有分析才有价值

用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈。开源大数据生态圈：1、Hadoop HDFS、HadoopMapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。2、. Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外，但也曾经有一些用户。3、NoSQL，membase、MongoDb商用大数据生态圈：1、一体机数据库/数据仓库：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。2、数据仓库：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。3、数据集市：QlikView、 Tableau 、 以及国内的Yonghong Data Mart 。

如何基于hadoop搭建大数据开源平台

这个就比较负责了，可以用hadoop hbase spark/storm进行平台构建，spark用于数据分析和处理、hbase用于将处理后的数据保存、hadoop用于离线分析和原始数据存储，具体的还得结合应用场景

如何让Hadoop结合R语言做统计和大数据分析

1）. RHadoop

RHadoop是一款Hadoop和R语言的结合的产品，由RevolutionAnalytics公司开发，并将代码开源到github社区上
面。RHadoop包含三个R包 (rmr，rhdfs，rhbase)，分别是对应Hadoop系统架构中的，MapReduce, HDFS,
HBase 三个部分。

2）. RHiveRHive是一款通过R语言直接访问Hive的工具包，是由NexR一个韩国公司研发的。

3）. 重写Mahout用R语言重写Mahout的实现也是一种结合的思路，我也做过相关的尝试。

4）.Hadoop调用R

上面说的都是R如何调用Hadoop，当然我们也可以反相操作，打通JAVA和R的连接通道，让Hadoop调用R的函数。但是，这部分还没有商家做出成形的产品。

5. R和Hadoop在实际中的案例

R和Hadoop的结合，技术门槛还是有点高的。对于一个人来说，不仅要掌握Linux, Java, Hadoop, R的技术，还要具备
软件开发，算法，概率统计，线性代数，数据可视化，行业背景
的一些基本素质。在公司部署这套环境，同样需要多个部门，多种人才的的配合。Hadoop运维，Hadoop算法研发，R语言建模，R语言
MapReduce化，软件开发，测试等等。所以，这样的案例并不太多。

如何搭建大数据分析平台？

本人为大数据技术员，可以分享一些心得体验给题主：
其实题主需要搞清楚以下几个问题，搞清楚了，其实问题的答案也就有了：
1、是从个人学习成长的角度想搭建平台自学？还是现在的公司需要大数据技术进行分析？——如果是从个人学习成长的角度，建议直接按照Hadoop或者Spark的官网教程安装即可，建议看官网（英文），在大数据技术领域，英语的掌握是非常重要的，因为涉及到组件选型、日后的安装、部署、运维，所有的任务运行信息、报错信息都是英文的，包括遇到问题的解答，所以还是非常重要的。如果是公司需要进行大数据分析，那么还要研究以下几个问题：为什么需要搭建大数据分析平台？要解决什么业务问题？需要什么样的分析？数据量有多少？是否有实时分析的需求？是否有BI报表的需求？——这里举一个典型的场景：公司之前采用Oracle或MySQL搭建的业务数据库，而且有简单的数据分析，或者可能采购了BI系统，就是直接用业务系统数据库进行支持的，现在随着数据量越来越大，那么就需要采用大数据技术进行扩容。
搞清楚需求之后，按照以下的步骤进行：
1、整体方案设计；整体方案设计时需要考虑的因素：数据量有多少：几百GB？几十TB？数据存储在哪里：存储在MySQL中？Oracle中？或其他数据库中？数据如何从现在的存储系统进入到大数据平台中？如何将结果数据写出到其他存储系统中？分析主题是什么：只有几个简单指标？还是说有很多统计指标，需要专门的人员去梳理，分组，并进行产品设计；是否需要搭建整体数仓？是否需要BI报表：业务人员有无操作BI的能力，或团队组成比较简单，不需要前后端人员投入，使用BI比较方便；是否需要实时计算？
2、组件选型；架构设计完成后就需要组件选型了，这时候最好是比较资深的架构师参与设计，选型包括：离线计算引擎：Hadoop、Spark、Tez……实时计算引擎：Storm、Flink、Samza、Spark Streaming……BI软件：Tableau、QlikView、帆软……
3、安装部署；选型完成后，就可以进行安装部署了，这部分其实是最简单的，直接按照每个组件的部署要求安装即可。
4、另一种选择：采用商用软件如果是企业需要搭建大数据平台，那么还有一种选择是直接采用商用的数据平台。市面上有很多成熟的商用大数据平台，Cloudera、星环、华为、亚信等等，都有对应的产品线，业内数据大咖袋鼠云就有一款非常优秀的大数据平台产品：数栈。主要有以下几个特点：
1.一站式。一站式数据开发产品体系，满足企业建设数据中台过程中的多样复杂需求。
2.兼容性强。支持对接多种计算引擎，使更多企业“半路上车”。
3.开箱即用。基于Web的图形化操作界面，开箱即用，快速上手。
4.性价比高。满足中小企业数据中台建设需求，降低企业投入成本。

基于hadoop的云存储实例

基于Hadoop平台的云存储应用实践

http://cio.itxinwen.com/case_studies/2012/0327/402100.html

云计算（Cloud Computing）是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接人数据中心，按自己的需求进行运算。目前，对于云计算仍没有普遍一致的定义。结合上述定义，可以总结出云计算的一些本质特征，即分布式计算和存储特性、高扩展性、用户友好性、良好的管理性。

1云存储架构图

橘色的作为存储节点（Storage Node）负责存放文件，蓝色作为控制节点（（Control Node）则是负责文件索引，并负责监控存储节点间容量及负载的均衡，这两个部分合起来便组成一个云存储。存储节点与控制节点都是单纯的服务器，只是存储节点的硬盘多一些，存储节点服务器不需要具备RAID的功能，只要能安装Linux即可，控制节点为了保护数据，需要有简单的RAID level O1的功能。

云存储不是要取代现有的盘阵，而是为了应付高速成长的数据量与带宽而产生的新形态存储系统，因此云存储在设计时通常会考虑以下三点：

（1）容量、带宽的扩容是否简便

扩容是不能停机，会自动将新的存储节点容量纳入原来的存储池。不需要做繁复的设定。

图1云存储架构图

（2）带宽是否线形增长

使用云存储的客户，很多是考虑未来带宽的增长，因此云存储产品设计的好坏会产生很大的差异，有些十几个节点便达到饱和，这样对未来带宽的扩容就有不利的影响，这一点要事先弄清楚，否则等到发现不符合需求时，已经买了几百TB，后悔就来不及了。

（3）管理是否容易。

2云存储关键技术

云存储必须具备九大要素：①性能②安全性③自动ILM存储④存储访问模式⑤可用性⑥主数据保护⑦次级数据保护⑧存储的灵活⑨存储报表。

云计算的发展离不开虚拟化、并行计算、分布式计算等核心技术的发展成熟。下面对其介绍如下：

（1）集群技术、网格技术和分布式文件系统

云存储系统是一个多存储设备、多应用、多服务协同工作的集合体，任何一个单点的存储系统都不是云存储。

既然是由多个存储设备构成的，不同存储设备之间就需要通过集群技术、分布式文件系统和网格计算等技术，实现多个存储设备之间的协同工作，使多个的存储设备可以对外提供同一种服务，并提供更大更强更好的数据访问性能。如果没有这些技术的存在，云存储就不可能真正实现，所谓的云存储只能是一个一个的独立系统，不能形成云状结构。

（2）CDN内容分发、P2P技术、数据压缩技术、重复数据删除技术、数据加密技术

CDN内容分发系统、数据加密技术保证云存储中的数据不会被未授权的用户所访问，同时，通过各种数据备份和容灾技术保证云存储中的数据不会丢失，保证云存储自身的安全和稳定。如果云存储中的数据安全得不到保证，也没有人敢用云存储了。

（3）存储虚拟化技术、存储网络化管理技术

云存储中的存储设备数量庞大且分布多在不同地域，如何实现不同厂商、不同型号甚至于不同类型（例如FC存储和IP存储）的多台设备之间的逻辑卷管理、存储虚拟化管理和多链路冗余管理将会是一个巨大的难题，这个问题得不到解决，存储设备就会是整个云存储系统的性能瓶颈，结构上也无法形成一个整体，而且还会带来后期容量和性能扩展难等问题。