大数据开发技术——构建集成平台

在开始搭建大数据平台之前，需要进行一些重要的准备工作。这些工作包括设置主机映射和配置SSH免密登录。

采用多元化架构，建设数据获取、计算存储、基础工具、统一运维、数据治理和应用产品等能力，打造开放可靠且易于维护的大数据平台；以数据为核心，需求驱动，通过持续的模型和业务研究，构建内外应用，支持电信运营商和金融等领域的大数据战略。

随着科技进步，大数据云平台已成为当前技术发展的重要组成部分，其在数据处理和存储方面展示了显著优势。

这篇文章总结了大数据平台常用的技术框架，适合初学者阅读。内容实用且易懂。

技术架构 数据访问层：JDBC 能力管控层：HTTP 请求鉴权：FLEX 数据处理：Mysql、Apache、Thrift、Kafka、RPC、Redis 数据路由、适配、组合：XML、JSON 平台管理：服务、安全、事务、消息管理 展现层：Jetty、WEB后台、WebLogic、Tomcat、Nginx、Apache、SpringMVC、DWR、界面组件 存储层：HDFS、HBase

为满足金融行业对海量数据存储、处理和分析的需求，构建安全、稳定、高效的金融大数据平台，特制定本技术规范。 一、架构设计 平台应采用分布式架构，具备高可用性、可扩展性和容错性，支持弹性伸缩和动态资源调度，以应对金融业务快速增长和数据量激增的挑战。 二、数据存储 平台需支持多种数据存储类型，包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等，满足结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的存储需求。同时，应具备数据分片、数据压缩、数据加密等功能，保障数据安全和存储效率。 三、数据处理 平台需提供高效的数据处理能力，支持批处理、流处理、交互式查询等多种数据处理模式，并提供丰富的数据处理算子，满足数据清洗、转换、聚合、分析等需求。 四、数据分析 平台应具备强大的数据分析能力，支持机器学习、深度学习等算法模型，提供数据可视化工具，帮助用户挖掘数据价值，辅助业务决策。 五、安全保障 平台需建立完善的安全保障机制，包括数据安全、系统安全和网络安全，保障数据资产安全和平台稳定运行。 六、运维管理 平台应提供便捷的运维管理工具，实现平台监控、性能优化、故障诊断等功能，降低运维成本，提高运维效率。

传统运维模式的挑战 大数据技术的兴起推动了企业级大数据平台的建设，海量数据的存储、处理和分析需求对传统信息系统运维模式提出了挑战。 大数据平台运维要点 大数据平台的运维管理与传统信息系统存在显著差异，需要关注以下重点：* 规模化集群管理: 大数据平台通常由数百甚至数千台服务器组成，需要高效的集群管理工具和策略。* 数据可靠性保障: 海量数据的存储和处理对数据可靠性提出了更高要求，需要构建完善的数据备份、恢复和容灾机制。* 性能优化与调优: 大数据平台的性能直接影响着数据分析和应用效率，需要持续进行性能监控、分析和优化。* 安全风险管控: 大数据平台存储着企业的核心数据资产，需要建立健全的安全防护体系，保障数据安全。 面向大数据平台的运维团队构建 为了满足大数据平台的运维需求，建议企业构建专业的运维团队，具备以下能力：* 分布式系统架构: 深入理解分布式系统架构和原理，熟悉Hadoop、Spark等大数据平台核心组件。* 自动化运维能力: 掌握自动化运维工具和技术，实现大规模集群的自动化部署、监控、告警和故障处理。* 数据安全管理: 熟悉数据安全相关法律法规和行业标准，具备数据加密、脱敏、访问控制等安全技术能力。* 持续学习能力: 大数据技术快速发展，运维团队需要具备持续学习能力，不断跟踪新技术和最佳实践。

构建企业级大数据平台：架构与实战 本资源提供企业级大数据平台构建的完整指南，涵盖从基础架构设计到实用开发代码的全面内容。 核心内容： 大数据平台架构设计原则与最佳实践 主流大数据组件选型与集成策略（Hadoop、Spark、Kafka等） 数据采集、存储、处理、分析流程构建 平台安全、监控、运维体系建设 实用开发代码示例，加速项目落地 适用对象： 大数据架构师 大数据开发工程师 数据科学家 对大数据技术感兴趣的技术爱好者

信息化浪潮推动下，数据急剧增长，数据分析成为行业竞争的关键和企业创新的战略重点。银行业因业务需求积累了大量数据，如何从中挖掘出有价值的信息并应用于业务经营成为关键。尽管银行业积累了大量高价值数据，但当前数据利用率仍面临多种挑战。在提升管理精细化的背景下，大数据分析能力成为银行重要的核心竞争力。民生银行在凤凰计划项目中，以IT能力为基础，将大数据战略作为关键支持产品、营销和决策的重要举措。