风暴数据分析系统架构

深入探讨了大数据分析系统的结构和运作原理。讨论了数据处理、存储及分析方法，以及技术应用场景。

大数据分析平台产品技术架构 典型行业应用案例

随着互联网、移动互联网和物联网的蓬勃发展，我们已经置身于海量数据的时代。据数据调查公司IDC预测，到2011年，全球数据总量将达到1.8万亿GB。在这样的背景下，对海量数据进行精准分析已经成为一项非常紧迫的需求。

以实例演示事件风暴的实际应用

京东金融大数据分析平台的整体架构演示文稿，可供架构设计参考。

基于Foodmart实例数据库，进行销售数据分析。通过年、季度、月、日的时间级别，分析不同产品的销售额和销售成本。

Flume是Cloudera提供的一款高可用、高可靠、分布式的大数据日志采集、聚合和传输系统。它支持定制化数据发送方以收集各类数据，并提供简单数据处理功能，可将数据写入多种定制化的数据接收端。

在电商大数据实践中，企业内外部的非结构化和半结构化数据被采集并存储，经过结构化处理后，最终得到用于数据模型的结构化数据。数据按照HDFS文件存储，并建议保留1年。平台包括集市区、沙盘区、增值产品区、主题区和归档区，支持批量作业访问。少量高级业务人员利用MapReduce分布式计算进行大数据分析，包括文本检索、语义分词、图像识别和音频识别。与主题区和贴源区形成Hadoop集群（HDFS），保证无单点故障，实现全天候运行。平台还支持历史数据查询和归档，使用Hive提供查询服务。另外，独立的Hadoop集群（HDFS+Hive）同样具备高可用性，保证数据按照归档规则存储，支持历史数据的有效管理。

利用通信CDR数据库进行后台操作和数据分析，便于深入了解通信行为模式和优化网络性能。