大数据采集挖掘分析可视化-大数据采集挖掘分析可视化

编辑整理：整理来源：搜狗问问，浏览量：56，时间：2022-12-08 01:21:01

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前沿：大数据采集挖掘分析可视化

科睿数据可视化系统结合了大数据挖掘分析采集，通过美观易来自于理解的图形图像设计和土动画演示，不仅仅可以清晰展现大量数据，而且效果特别震撼。

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大数据计算

平台应能够实现业务计算功能，从而应实现流处理服务、批处理&调度服务等功能。

（1）流处理服务：

流处理服务应能够充分满足处理设备和资产的实时数据，以及经离线消息通道集成的数据的需求。应能够基于大规模分布式集群的实时处理能力，并应能够集成可视化的流数据处理任务设计、调试、部署及监控工具。数据中台应可以沉淀一系列通用及领域相关的流计算算子，覆盖多领域核心场景需求。数据开发工程师应能够快速组合出不同的数据处理方案，降低数据开发障碍、缩短数据研发周期。

数据处理服务还应能够实现规则和配置加载、提供相关支持工具等功能。

（2）批处理&调度服务：

批处理又称批计算，是指对平离线批量数据的并行计算，过程中会调用数据清洗、聚合、专用算法等平台计算算子，实现数据标准、数据挖掘、应用服务等数据批量处理的功能。

大数据平台应能够提供批处理框架，应包概括但不限于MapReduce和Spark，从而能够分别响应不同的批处理场景。

批计算服务应能够配合调度服务，实现用户的可用性需求。其中，作业是批计算的调度服务的主体，是调度服务中被执行任务的统称。平台提供的调度服务应能够覆盖作业的全生命周期管理，包括但不限于作业的定义、运行监督、结果查询等。

可视化分析

数据中台应能够提供一个数据分析工具，通过可视化、易用性和创新性的方式让企业能够实现敏捷的业务智能分析。可视化数据分析工具应具备但不限于以下内容：

（1）数据准备

用户应能够通过界面的拖动的形式执行数据源的合并、取样、查重、语义矛盾等多种标准数据准备算法，同时应能够支持自定义规整算子的添加以及数据修改。

（2）自助式可视化数据分析工具

应能够连接到一个或多个数据源，同时应支持单数据源的多表连接和多数据源的数据融合，可以轻松的对多源数据进行整合分析而无需任何编码基础。

（3）多种数据源整合

应能够支持企业应用系统及数据仓库、数据集市的多数据源无缝整合，从而实现多个数据维度的交叉分析。业务分析工具还应能够满足多类数据源的接口，且不断补充与增加更多数据源接口，可以覆盖文件、关系型数据库、大数据等业内主流数据类型与数据源，支持的数据源种类应包括但不限于：

◆关系型数据：Oracle、PostgreSQL、MySQL、MongoDB等

◆对象数据：OLap、Box等

◆文件数据：Miscosoft文件、csv、PDF等

◆大数据平台：Hadoop、Impala、Spark等

◆SQL文件：EXASOL、GoogleCloudSQL等

◆编程文件：json、python、R等

◆数据抓取工具：ApacheDrill、Tableau数据提取、ProgressOpEdge等

（4）可靠的分析性能

分析组件的性能应能够满足数据量和分析效率的要求，同时应能够提供强大的性能调优工具，数据分析工具可以支持存储在平PB级数据可靠分析。

可视化业务分析工具关键技术特性应包括但不限于：用户易用性、助式开发、数据的实时定时自动刷新、支持快速实现系统集成、支持订阅式邮件分发等。

组态化数据探索环境

数据中台还应提供多种数据探索服务，以满足用户定制化业务的需求。

平台应能够为数据专家提供兼顾专业性和易用性的自定义模型服务，这种服务应能够在图形化操作界面上使用鼠标进行拖拽即可完成数据挖掘全过程，为业务专家使用提供便捷容易理解的参数设置以及大量的数据挖掘模型。应能够提供通用算子及专业算子，包括I/O类模块、DB操作类模块、数据预处理类模块、统计学模型、机器学习库。

开放式开发者环境

平台应能够提供开放式的开发环境，以实现对自定义模型的补充和扩展，用户能够以开发者认证环境进入，通过半自动工程化模板，帮助开发者聚焦核心代码开发，进一步参与平台建设的渠道，使得互联网行业所提倡的共享、共建、共赢的理念在行业延伸。

平台管理

平台管理功能应主要包括但不限于资源管理、业务监控、平台监控、平台用户管理、权限管理、配置管理、日志管理等。

资源管理：用户在创建时会被赋予默认的资源量以满足基本操作，如需扩展或调整集群的能力，应能够在线进行资源的申请，扩容，管理等操作。

业务监控：应包括监控平台上的业务应用运行情况、平台上的数据云图、数据质量等。

平台监控：应能够对集群进行管理，如添加、删除节点等操作；应能够监控集群的健康情况，对设置的各种指标和系统运行情况进行全面监控；应能够对大数据的多组件进行整合；还应能够对集群出现的问题进行诊断，对出现的问题给出建议解决方案。

用户管理：平台管理的用户分为两大类，一类是平台运维人员，一类是平台之上的应用。平台应能够指定用户的有效期、是否禁用；如果是应用用户应能够限定应用的MAC地址。平台还应提供用户的查询、增加、修改、删除等操作。

权限管理：平台权限管理应能够支持对管理工具的权限管理和对平台数据（包括元数据和业务数据）的权限管理。

配置管理：应能够实现大数据平台的各种组件（Flume、Kafka、Hive、Hbase、HDFS、Spark、yarn、ZooKeeper等）及应用（流计算规则引擎规则配置、预警模型参数配置、调度模块配置、应用告警规则配置、平台监控指标配置、绩效分析指标配置等）的配置项的增加、修改、删除以及查看。

日志管理：系统应能够提供日志记录功能；应能够采集组件接口的日志记录、日志查询等；当应用已部署至某环境时，还应能够通过点击各服务的查看日志按钮查看服务日志详情。

告警管理：系统应能够提供告警功能；

事件管理：即告警服务模块。应能够接收设备上送的事件类信息，能够提供事件的存储，查询，订阅，推送等服务，同时也应支持对接入到平台的实时数据定义产生事件的规则，以满足实时告警，故障分析等业务需求。

安全管理：系统应能够提供安全管理功能，包括但不限于：用户认证、设备认证、应用鉴权、授权管理等内容

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补充拓展：大数据采集挖掘分析可视化

云服务发展趋势

云服务的发展趋势将会是：建立公有云生态圈、私有云共推开源、云安全成关键、政府推动和云保险出现。

从产业生态来看，公有云服务商构建了以“我”为主的生态圈，做生态圈已经越来越成为大的公有云服务商的选择。

私有云的供应商，走上了一条“抱团取暖，共推开源”的道路。在开源社区，众筹式发展的局面已经基本形成，热点开源社区的产品技术能力也在一步步提升。

物理设施故障和系统漏洞成为云安全最主要的威胁。云服务商与云数据中心资源的规模化和击中化、数据中心和网络链路等物理设施的人为破坏和故障造成的影响进一步扩大，对服务商的运维水平提出了巨大考验。

国内云服务商开始从内向型向外向型转变，并有开始面向全球发展的态势，尤其是在北美。企业在推“云计算+”，国家在推“互联网+”，现在政府采购云计算的案例已经比比皆是，云服务商的数据中心也已经在各地生根发芽。

云保险是由数据中心联盟提出、人保牵头、中国平安和渤海保险共同组成的共保体，完成一个新型的保险业务。另外云计算对于数据中心和设备提出新要求，数据中心产业一直在不断的演进和变化。
大数据发展趋势
大数据的运用将更加追求精准化和多维度

大数据本身除了要有数据、采集，汇聚一定量的数据之外，更重要的是在数据的处理、挖掘、分析、可视化、应用这样一整套的过程。

围绕大数据的话题基本围绕三个问题展开：一是数据从哪里来，二是数据如何进行分析，三是数据如何进行商品化。任何大数据都是以应用为主的，在未来，多维度、多复合的大数据的精准挖掘，提供优质的的商务解决方案才最关键。

数据的三个来源分别是政府、企业行业和个人消费。政府数据做了授权，但由于法律和其他方面的不健全，政府数据被滥用。消费者数据来源于电信、金融或类似BAT大企业，流量入口处的数据将被自动抓取，数据提供商可以提供所有维度的数据，但每一个都是局部。

数据优化商在大数据产业链里要想长久发展，必须精通大数据的模型、算法以及数据特征，同时对行业及生态要有明显的敏感性。而算法提供商如果仅仅依赖单纯算法，未来将成为成长软肋。应用提供商最贴近客户、最熟悉客户需求，同时做的是最后的数据整合，在产业链上可能发展空间更大。

IDC行业未来具有很大的发展潜力。中国具有高达6.3亿的大规模网民群体，目前国内仅有3万个机柜，对比美国的3亿群体2.4万个机柜可以看出，中国的数据市场规模还远未达到平衡点，未来将保持高速增长的态势。另一个方面由于企业客户运营模式的改革，企业的云化增加了对大数据及专业数据中心的需求。

未来云计算产业和大数据产业将呈现规模化发展趋势，市场红利可观，创新、服务、合作、技术将推动互联网科技企业走得更高、更远。 （推荐答案！）


随着大数据、云计算相关技术在技术体系上逐渐趋于成熟，大数据和云计算目前正处在大面积落地应用的初期，所以并不是大数据和云计算不像之前那么热了，而是大数据和云计算技术正在构建起自己庞大的价值体系，相信在工业互联网时代，云计算和大数据将发挥出越来越重要的作用。大数据和云计算本身就存在紧密的联系，随着当前云计算逐渐向全栈云和智能云方向发展，二者的结合也正在逐渐进入到一个新的阶段，这个阶段就是要契合行业的应用场景，未来在工业互联网时代，大数据和云计算将全面促进传统企业的创新和发展。建议可以关注下时速云，他们是一家全栈云原生技术服务提供商，提供云原生应用及数据平台产品，大家可以去体验一下。
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云计算、大数据是相辅相成的，云计算是基础，没有云计算，无法实现大数据存储与计算；大数据是应用，没有大数据，云计算就缺少了目标与价值。云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，大数据的发展，发过来又助推云计算行业的发展。 从现在的发展趋势来说，大到国家层面鼓励云化、数字化，小到行业、企业层面，开展信息化变革，上云、挖掘数据。因此，笼统来讲，大数据、云计算的发展前景都是很好的，近年来已经从“概念宣传阶段，进入实质发展阶段”，未来发展空间很大。当然，云计算、大数据下面还有很多细分领域，具体到细分行业的话，就要具体分析了。
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