星环大数据平台

星环Hyperbase是基于星环大数据平台的一种分布式NewSQL数据库，结合了NoSQL的水平扩展能力与传统关系数据库的事务处理能力，非常适合处理海量数据。本知识点主要介绍Hyperbase的基础操作方法，包括以下步骤： 1. 进入Hyperbase命令行 要进入Hyperbase，首先启动TDHClient，然后使用hbaseshell命令进入Hyperbase的命令行界面。TDHClient是星环大数据平台的一部分，负责Hadoop集群的部署、监控和维护。 2. 创建表与插入数据 通过hbase shell执行create语句创建表，例如表名为table_student_name，指定列族为cf。使用put命令插入数据，包括行键、列族、列标识符及对应的值。 3. 读取数据 用get命令读取特定行数据；用scan命令读取多行数据，可通过LIMIT参数限制行数。count命令用于统计行数。 4. 修改表属性 通过disable下线表，使用alter更改表属性，如列族压缩和数据块编码方式。更改后用enable上线并用desc查看确认。 5. 分裂与压缩表 使用put插入数据，flush命令将数据写入磁盘。split命令用于分裂大表，compact与major_compact执行局部与全局压缩，优化存储。 6. 导出表属性 使用describeInJson命令将表属性导出为JSON文件，通过Linux命令查看文件内容。确保TDHClient正确安装，并设置集群访问授权。 Waterdrop是一款数据集成工具，可在TDHClient上运行，进一步简化数据处理。

星环Transwarp超融合大数据一体机TxData是一款企业级Hadoop一体化系统，结合了高效的数据处理和管理功能。

在TCC2016的技术演讲中，星环科技提出了一些颇具创新性的观点。他们强调了数据驱动决策在企业转型中的关键作用，并探讨了如何通过智能化技术优化业务流程。

智慧园区大数据平台建立宏观经济发展、社会公共服务的数据库和数据服务，架构包含支撑体系、网络系统、信息共享平台、数据库体系、应用系统等，为数据交换处理、应用支撑、数据综合分析提供支持。

助力企业运营，通过分析用户行为数据提供决策依据，实现精准推送，留存用户。平台采用整体分析方式，提供全面、深入的用户行为洞察。

星型模式实例：Sales 事实表 事实表： Sales Fact Table | 列名 | 描述 ||--------------|----------------|| time_key | 时间维度主键 || item_key | 商品维度主键 || branch_key | 分店维度主键 || location_key | 地理位置维度主键 || units_sold | 销售数量 || dollars_sold | 销售额 || avg_sales | 平均销售额 | 维度表： 时间维度表 (Time Dimension) | 列名 | 描述 ||-----------------|---------------------|| time_key | 时间维度主键 || day_of_the_week | 星期几 || month | 月份 || quarter | 季度 || year | 年份 | 地理位置维度表 (Location Dimension) | 列名 | 描述 ||------------------|-----------------|| location_key | 地理位置维度主键 || street | 街道 || city | 城市 || state_or_province | 州/省 || country | 国家 | 商品维度表 (Item Dimension) | 列名 | 描述 ||---------------|-----------------|| item_key | 商品维度主键 || item_name | 商品名称 || brand | 品牌 || type | 类型 || supplier_type | 供应商类型 | 分店维度表 (Branch Dimension) | 列名 | 描述 ||---------------|-----------------|| branch_key | 分店维度主键 || branch_name | 分店名称 || branch_type | 分店类型 |

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。

架构与安装 Hadoop安装 Hive安装 Hbase安装 Spark安装 Kafka安装 其他组件

Oracle大数据平台提供全面的参考资料和技术支持，帮助用户深入了解其在大数据领域的应用和优势。

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