大数据平台存储架构

星环大数据基础平台
星环大数据基础平台(TDH) 是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台,包括多个大数据存储与分析产品,能够存储 PB 级别的海量数据,可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式,提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。目前 TDH 已经在政府、金融、能源、制造业等十多个行业内落地,支撑如金融风控与营销、智慧制造、城市大脑、智慧交通等多种核心行业应用。

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大数据架构平台搭建指南在当今数据驱动的时代,大数据架构平台已成为企业挖掘数据价值、提高决策效率的重要基础设施。一个合理的大数据架构平台能够帮助企业有效地收集、存储、处理和分析海量数据。本文将介绍搭建大数据架构平台的关键步骤和核心组件,为企业提供实用的参考指南。一、明确需求与目标搭建大数据架构平台的开始是明确业务需求和技术目标。不同行业、不同规模的企业对大数据的需求各不相同。企业需要根据自身业务特点,确定平台的主要用途,如实时数据分析、历史数据挖掘、用户行为分析等。同时,还需要考虑数据规模、处理速度、系统可靠性等技术指标。明确需求后,可以制定相应的技术路线和架构设计方案。二、核心组件选择大数据设计原则良好的架构设计是大数据平台稳定运行的基础。首先,系统应具备水平扩展能力,能够随着数据量的增长而灵活扩容。其次,架构需要实现模块化设计,各组件之间松耦合,便于单独升级和维护。高可用性也是重要考量需要进行架构升级或组件替换。同时,建立完善的文档体系和知识传承机制,确保团队能够有效管理和使用平台。五、总结搭建大数据架构平台是一项复杂的系统工程,需要技术、业务和管理多方面的协同。通过明确需求、合理
大数据平台架构是一个复杂且多层次的系统,它涉及到数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。以下是大数据平台架构的主要组成部分:数据源层:这是大数据平台的基础,提供了企业所需的各种数据数据源可以来自不同的业务系统、数据库、数据仓库等。数据采集层:负责从各种内部和外部数据源中获取数据。常见的数据源包括业务系统数据库、日志文件、第三方API、传感器数据等。大数据平台层(计算存储平台):负责数据的模式和规律,使用工具进行数据分析和可视化。数据应用层:是大数据平台的输出端,为企业提供各种数据服务,如报表、数据分析、数据挖掘等。应用层可以根据企业的实际需求进行定制和开发。数据治理架构:包括数据标准集成、数据存储数据处理和数据服务四个部分,旨在提高数据的可访问性和可用性,降低数据管理成本。数据中台架构:涉及工具平台层、数据资产层、数据应用层,提供数据采集、存储、处理、分析和应用的全生命周期管理。技术架构:为有效支持数据治理的开展,需要高效、灵活的技术架构和信息管控工具作承载数据标准和数据模型。计算和存储存储可以存储结构化、半结构化、非结构化数据,计算包括实时计算、离线计算、交互式计算、图计算等。数据仓库层:负责存储和管理数据。可以采用分布式存储系统或关系型数据库等存储方式,根据数据的规模
大数据架构平台的基本概念、关键组件以及搭建步骤,为读者提供一份实用的指南。大数据架构平台的基本概念大数据架构平台是指用于存储、处理和分析大规模数据集的系统框架。其核心目标是解决传统数据处理技术无法应对的大数据架构平台搭建指南在当今数据驱动的时代,大数据架构平台的搭建已成为企业数字化转型的核心环节。一个效率高且稳定的大数据平台能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息,支持业务决策和创新。本文将介绍数据量、速度和多样性问题。大数据平台通常具备高扩展性、高容错性和实时处理能力,能够适应不断变化的业务需求。关键组件一个完整的大数据架构平台通常包含以下几个关键组件:1.数据采集层:负责从各种数据源收集数据以图表、仪表盘等形式展示,便于非技术人员理解和使用。可视化工具能够增强数据的可读性和交互性。搭建步骤搭建一个大数据架构平台需要系统化的规划和执行。以下是主要步骤:1.需求分析:明确业务目标和技术需求环境准备:搭建硬件和软件环境。大数据平台通常运行在分布式集群上,需要配置服务器、网络和存储资源。云服务为资源管理提供了便利选项。4.系统集成:将各组件集成到一个协调的系统中。确保数据能够顺畅地流经各个
行业资讯
大数据存储
大数据存储大数据处理和分析的基础,涉及多种技术和架构设计。以下是一些常见的大数据存储技术和解决方案:一、分布式文件系统分布式文件系统是大数据存储的核心技术之一。HDFS将数据分布在集群中的多个节点更快地执行聚合操作和分析查询,并且可以更好地与Hadoop等大数据处理框架集成。四、数据数据湖是一个以原始格式存储数据存储库或系统,可以存储结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。与数据仓库不同,数据湖不需要对数据进行预处理或清洗,而是以原始格式存储数据。这使得数据湖能够支持各种类型的数据分析,包括机器学习和深度学习算法。数据湖通常用于支持大数据应用程序和实时数据分析。五、数据网格数据网格是一种分布式的数据存储和管理架构,通过将数据分散到多个节点或存储系统中来提供可扩展性和容错性。在数据网格中,每个节点或存储系统都有自己的数据副本,从而提高了数据的可靠性和可用性。数据网格通常用于规模分布式目标是提高数据存储和处理的效率和性能。以下是一些常见的优化方法:数据压缩:减少数据存储空间,减少I/O操作。数据分区:将大数据集拆分为多个小数据集,提高并行处理能力。数据索引:加速数据查询和访问。数据
大数据存储平台是专门设计用于处理和存储大规模数据集的系统,它们具备一系列功能、特点,并适用于多种应用场景。以下是大数据存储平台的主要功能、特点和应用场景的概述:功能数据采集:大数据存储平台能够从多种数据处理和实时查询。高可靠性:具备容错机制,能够应对硬件故障,保证数据的完整性和一致性。成本效益:利用廉价硬件和分布式架构,结合数据压缩技术,实现低成本高效存储。灵活性和可扩展性:支持多种数据类型和格式,包括结构化、半结构化和非结构化数据。云化改造:数据存储与计算技术与云融合,提升资源利用率,实现弹性扩缩容。融合一体化:数据存储平台趋向于融合多种技术,提供一体化的解决方案。应用场景商业智能和数据源采集数据,包括数据库、日志、API、传感器等。数据存储:提供海量数据存储能力,支持结构化、半结构化和非结构化数据数据处理:具备数据清洗、转换、聚合等功能,以准备数据供进一步分析。数据分析:支持对存储数据进行深入分析,包括批处理和实时数据处理。数据可视化:将数据分析结果以图形或图表的形式展示,提高数据的可理解性。数据交换:支持数据在不同系统或组织间的共享和交换。数据销毁:提供数据的安全
大数据平台搭建包括以下步骤:确定目标需求及架构:在搭建大数据平台之前,需要明确目标需求以及整个系统的架构,包括数据采、数据存储数据处理、数据分析等多个环节。选择合适的大数据软件:根据目标需求和系统架构,选择适合的大数据软件。搭建基础环境:搭建大数据平台需要一定的硬件资源和网络环境支持,需要在此基础上进行操作,包括购买服务器、配置网络等。安装配置大数据软件:根据选择的大数据软件,按照软件的安装大数据平台不仅是技术的创新,也是企业增长的重要支撑。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台(TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台,包括多个大数据存储与分析指导进行安装配置,包括节点的规划、配置文件的修改等操作。数据采集、存储和处理:在平台中完成数据采集、存储和处理的配置和管理。数据可视化和分析:使用数据可视化工具构建报表、图表,对析结果进行可视化展示,对数据进行多维度的深入分析。系统监控和维护:在搭建完成之后需要进行系统的监控和维护,包括集群运行状态、节点资源利用率、系统性能等,以保证系统的高可用和稳定性。大数据将成为企业数字化转型的核心驱动力,搭建
大数据架构是指为处理大量数据而设计的计算机系统和软件架构。主要目的是提高大数据处理的效率和准确性,使其能够满足企业的需要。大数据构包括以下组成部分:数据采集和存储大数据平台需要能够采集和存储各种。数据管理:大数据平台需要提供统一的管理工具,包括权限管理、版本控制、数据备份、数据恢复等。数据安全:大数据平台需要提供严格的数据安全和隐私保护措施,以确保用户数据的安全性和完整性。大数据架构是一个复杂的系统,需要从不同维度考虑并设计,以满足企业实际需求。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台(TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台,包括多个大数据存储格式的数据,包括结构化、半结构化和非结构化数据数据处理:大数据平台需要能够高效处理大量数据数据分析:大数据平台需要提供各种分析工具,例如机器学习算法、数据挖掘技术、数据可视化等,以帮助用户深入了解数据与分析产品,能够存储PB级别的海量数据,可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式,提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。目前TDH
数据传输效率。软件架构的设计在软件层面,大数据存储平台通常采用分布式文件系统或专用数据库系统。这些系统能够将文件分割成小块,分散存储在不同节点上,同时保持数据的完整性和一致性。为了管理这些分布式数据如何构建大数据环境存储平台大数据存储平台的必要性在当今数据爆炸的时代,各类机构每天都会产生海量数据。传统的数据存储方式已无法满足规模、多样化数据存储需求。构建一个高效、可靠的大数据环境存储平台,成为许多组织的迫切需求。这样的平台不仅能存储海量数据,还能为后续的数据分析、挖掘提供坚实基础。平台构建的核心要素构建大数据存储平台需要考虑几个关键因素。首先是可扩展性,平台必须能够随着数据量的增长而灵活扩展。其次是性能,要保证数据读写的高效性。第三是可靠性,确保数据不会丢失或损坏。还有成本效益,在满足需求的同时控制建设与运维成本。硬件基础设施的选择硬件是大数据存储平台的物质基础。通常需要考虑存储,还需要相应的元数据管理系统,记录数据的位置、格式等信息。数据管理与组织策略有效的数据组织策略对平台性能很重要。常见做法包括按数据类型、访问频率或业务重要性进行分类存储。热数据(频繁访问)和冷数据(较少
需求和痛点,定义平台目标,例如用户画像、实时推荐或数据报表。(二)架构设计架构设计是大数据平台搭建的核心环节。通常采用分层架构,包括数据采集层、存储层、处理层、分析层和服务层。设计时需要考虑数据大数据架构搭建在数字化时代,数据已成为企业决策和业务创新的核心驱动力。然而,面对海量且复杂的数据,如何高效地存储、处理和分析这些数据,成为企业亟待解决的问题。大数据架构的搭建应运而生,它能够整合多种技术组件,构建一个高效、稳定且可扩展的数据处理平台。本文将为您介绍大数据架构搭建的基本概念、关键步骤以及常见架构模式。一、大数据架构的核心模块大数据架构通常由以下几个核心模块组成:1.数据采集层:负责设计、技术选型、平台部署和数据治理等多个环节。通过合理规划和精心设计,企业可以构建一个高效、稳定且可扩展的大数据平台,从而更好地应对数据挑战,实现数据驱动的业务增长。随着技术的不断进步,大数据架构将更加智能化、自动化,为企业的数字化转型提供更强大的支持。分析结果通过可视化工具或API接口展示给用户。二、大数据架构搭建的关键步骤搭建大数据架构需要经过以下关键步骤:(一)需求分析与规划明确业务需求是搭建大数据架构的第一步。企业需要与业务部门沟通,了解数据
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...
星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据...
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...