[宜信]大数据全流程平台实践

《携程大数据平台实践详解》是一份深度探讨大数据技术在携程实际应用中的专业文档，涵盖了大数据处理、架构设计、算法应用及相关框架的详细解析。在携程的大数据开发平台中，采用了Hadoop、Spark等工具进行分布式数据处理，同时结合了Spring框架的微服务化设计，通过算法优化用户体验，如机器学习、推荐系统和预测分析等。除了技术细节外，还详细阐述了实施步骤、问题解决方案，适合希望深入了解大数据实际应用场景的学习者参考。

实时数据平台技术架构的优化是当前亟需解决的重要问题。在数据处理和分析方面，宜信实时数据平台正在不断优化其技术框架，以提升数据处理效率和分析精度。

网易时序大数据平台是一项先进的技术解决方案，专注于处理大规模时间序列数据。该平台的设计侧重于高效的数据存储、快速的查询响应以及灵活的应用场景适配。它包括数据采集层、数据处理层、数据存储层和数据服务层等多个组成部分。数据采集层通过各种传感器收集大量原始数据，数据处理层清洗、转换和预处理数据，确保数据质量和处理效率。数据存储层采用高性能的时序数据库，支持高并发写入和低延迟查询。数据服务层提供多样化的API接口，满足不同业务场景下的数据分析需求。

Hulu公司大数据平台组软件工程师张虔熙在2017年HBase亚洲会议上分享了HBase在Hulu的实际应用案例，展示了HBase在大数据平台上的重要作用。以下是具体内容： Hulu的HBase使用情况概览：- HBase版本：1.2.0- Hadoop节点数量：超过1000个- HBase节点数量：超过200个- HBase表数量：超过200个- HBase存储数据总量：超过700TB- 集群规模：4 Hulu应用HBase的场景：- 用户画像系统（Audience Platform）：通过用户行为分析，构建标签化的用户模型，帮助市场营销决策和个性化推荐。- 日志存储系统（Log Storage）：用于存储和查询日志信息。- 订单信息存储系统（Online Bill Storage）：存储用户订单的结构化信息。- OpenTSDB：用于时序数据的存储和查询。 用户画像系统（Audience Platform）详解：- 数据类型：包括用户基本属性、用户行为、第三方数据和用户标签。- 数据特征：数据稀疏（10^6qualifier），包含多版本。- 技术栈：涉及Spark Streaming、Kafka、HDFS、Bulk Load、HBase等。 HBase集群性能优化：- Region大小调整：通过大Region分割与小Region合并改善MapReduce和Spark任务的执行时间。- 自动平衡输入格式：配置hbase.mapreduce.input.autobalance，以自动平衡Region Size。 技术难题与解决方案：- 修复了HBASE-15357号Bug，优化Region划分与中间键问题，提升了系统稳定性。 总结：HBase在Hulu中的应用非常广泛，从用户画像构建到日志存储，HBase为Hulu的多个业务模块提供了强大的数据支撑。

广泛应用于 GIS 平台开发，涵盖政府机构、地铁、水系、学校、乡镇道路等丰富数据。

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系统概述 《ASP房屋中介管理系统（出租管理全套）》是一个基于ASP（Active Server Pages）技术构建的在线租赁管理平台，专为房屋中介公司设计，提升工作效率并优化房源管理流程。该系统运行于Windows2000操作系统，利用IIS5.0作为Web服务器，并选用Access2000作为后端数据库，以便提供稳定便捷的数据存储服务。 系统架构与技术 ASP技术：利用ASP，开发者可在HTML中嵌入VBScript与JavaScript脚本，实现动态网页内容，支持房源展示、用户登录、房源发布和查询等核心功能。 Access2000数据库：管理系统的数据库结构化存储了用户信息、房源信息和交易记录等数据，支持SQL查询、更新和数据管理。 VBScript与JavaScript：其中VBScript处理服务器端的逻辑（如输入验证、数据处理、页面跳转），JavaScript则增强了前端的用户体验（表单验证、动态提示等）。 系统文件及内容 系统压缩包包含多个文件，详解系统设计与实现：- 《基于Web的房屋信息发布管理系统论文.doc》与《ASP基于Web的房屋信息发布管理系统的研究与实现.doc》，探讨系统设计思路、架构分析与模块设计；- 《房屋中介管理系统毕业论文.doc》与《ASP房屋中介管理系统毕业论文.doc》，包含系统实现细节及实际应用场景；- 《ASP房屋出租出售管理系统.rar》，含系统源代码或安装包，供开发者部署和参考。 系统价值 通过本系统，房屋中介公司可实现房源信息的统一管理，便于租户和业主在线查看、搜索房源，简化租赁流程。此外，系统支持交易进度追踪、客户信息管理及数据分析统计，辅助公司决策，提高运营效率。

清华大学出版社出版的《大数据：从基础理论到最佳实践》（ISBN：978-7-302-45743-5）资源丰富，提供学习过程中所需的代码和技术要点，方便理解本书内容。

这份资料深入剖析了大数据平台建设中至关重要的数据治理环节，并详细阐述了构建全面数据治理体系的架构设计。内容涵盖数据治理各个层面的最佳实践，为构建安全、可靠、高效的大数据平台提供实用指南。