流批一体大数据平台搭建

湖仓一体流批一体架构结合了数据湖和数据仓库的优势，并在此基础上实现了流处理和批处理的深度融合。以下是湖仓一体流批一体的几个主要优势和应用场景：实时响应与数据一致性：流批一体架构能够实时处理数据流和高效利用。简化开发与运维：湖仓一体架构通过支持实时数据流处理和批处理，能够快速响应用户的查询请求，尤其适合于实时数据分析场景。此外，湖仓一体架构还能够自动构建索引和缓存，加速查询。数据多样性与成本可以降低数据存储和处理的成本，通过将数据按照不同的存储需求进行分类，可以实现成本和资源的优化控制，提高数据存储和处理的效率。应用场景：湖仓一体流批一体架构在多个场景下展现出亮点，包括流式数据计算、实时多维分析、流批数据复用等。弹性扩展：通过统一的计算引擎和调度系统，流批一体架构能够更高效地利用计算资源，避免资源的闲置和浪费，降低企业的IT成本。此外，存算分离架构允许企业根据业务需求动态调整存储和计算资源，实现资源的弹性扩展控制：湖仓一体的技术架构可以保证数据一致性，将不同数据源的数据集中存储在一起，通过数据湖和数据仓库之间的数据同步与集成，可以保证数据的一致性和准确性，避免了数据冗余和不一致的问题。同时，湖仓一体的架构

解锁批流一体化ETL平台：数据处理的变革力量批流一体化ETL平台全面解析（一）核心概念与工作原理批流一体化ETL平台，是一种融合了批处理和流处理能力的数据处理平台，能够对大规模的静态数据和实时流动的来看，批流一体化ETL平台具有诸多优势。高吞吐量是其显著特点之一，平台能够处理大规模的数据流量，无论是海量的历史数据批量处理，还是源源不断的实时数据流入，都能快速地进行处理和传输。低延迟则保证了）成本与资源的优化之道批流一体化ETL平台通过减少重复开发和运维工作，为企业降低了数据处理成本，提高了资源利用率。在传统的数据处理架构中，企业往往需要分别搭建批处理和流处理两套独立的系统，这不仅需要一体化ETL平台支持从多种数据源获取数据，包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统以及各种API接口等。对于批处理数据，平台可以按照预定的时间间隔进行全量或增量抽取，将历史数据从数据源中提取出来；对于流）实时性与时效性的飞跃在瞬息万变的商业环境中，数据的实时性和时效性至关重要。批流一体化ETL平台凭借其强大的实时数据处理能力，能够让企业在第一时间获取最新的数据洞察，从而快速做出决策，抢占市场先机。（二

流批一体湖仓一体：现代数据架构的演进方向在大数据技术快速发展的今天，"流批一体"和"湖仓一体"已成为数据架构领域的热门概念。这两种架构理念正在重塑企业处理和分析数据的方式，为数字化转型提供更强大的，无需在不同系统间移动数据。技术融合的价值流批一体和湖仓一体的共同目标是简化数据架构，减少数据移动和转换，提高数据处理的效率和一致性。这两种理念的结合可以构建更加统一、高效的数据平台，支持从实时分析到支撑。流批一体：打破实时与离线的界限传统数据处理系统通常将流式处理与批处理分开设计，形成两套独立的架构。流处理系统负责实时数据分析，批处理系统则处理历史数据。这种分离导致开发维护成本高、数据一致性难以保证等问题。流批一体架构的核心思想是使用统一的编程模型和计算引擎同时处理流数据和批数据。在这种架构下，开发者只需编写一次代码，就能同时应用于实时流处理和离线批处理场景。这不仅降低了开发复杂度，还确保了数据处理逻辑的一致性。实现流批一体的关键在于将批数据视为流数据的一种特例——有限流。通过这种方式，系统可以用相同的处理逻辑对待无界流（实时数据）和有界流（历史数据）。这种统一抽象大大简化了数据处理管道的

流批一体和湖仓一体是大数据架构中的两个重要概念，它们各自解决了数据处理中的特定问题，并提供了一系列的优势。以下是对这两种架构的比较和总结：流批一体架构流批一体架构是指同时支持实时流处理和批处理的一种数据ACID事务的存储系统和元数据管理来实现数据湖和数据仓库的融合。应用场景：流批一体适用于需要同时处理实时和历史数据的场景，如金融交易监控；湖仓一体适用于需要统一管理和分析多样化数据的场景，如大数据分析和AI应用。的计算引擎处理实时和批处理数据；而湖仓一体则侧重于存储层面的统一，即通过统一的数据平台管理原始数据和分析数据。技术实现：流批一体可能依赖于特定的计算框架来实现流和批的统一处理；湖仓一体则依赖于支持的存储和处理，实现数据的统一管理。数据融合：湖仓一体架构打破了数据湖与数据仓库之间的界限，实现了数据的无缝融合和统一管理。流批一体与湖仓一体的比较侧重点不同：流批一体更侧重于计算层面的统一，即通过统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。湖仓一体架构的关键特征包括：事务一致性：通过引入ACID事务机制，湖仓一体架构确保了数据更新过程的一致性，从而保证了数据的实时分析准确性。高并发处理能力：湖仓一体架构

实时数仓和流批一体技术都是数据处理领域的重要技术。实时数仓是一种在数据仓库中实现实时数据存储和处理的技术。它通常采用分布式存储系统，对海量数据进行高效存储和处理。实时数仓技术可以提供实时数据分析、数据挖掘、数据报表等数据服务，帮助企业快速响应市场变化，提高决策效率。流批一体技术则是在数据处理过程中，将流处理和批处理进行融合的一种技术。它将批处理和流处理的优点结合起来，以实现更高效、更灵活的数据处理。流批一体技术可以支持实时数据采集、实时数据处理、离线数据处理等多种数据处理方式，同时保证了数据处理的高效性和准确性。在实际应用中，实时数仓和流批一体技术可以相互补充，共同实现更高效的数据处理和分析。例如，在实时数仓中，可以通过流批一体技术对实时数据进行批处理，以保证数据的一致性和准确性；同时，在流批一体技术中，也可以利用实时数仓提供的实时数据服务，对数据进行实时分析和挖掘。

市政一体化大数据平台搭建一、搭建背景随着城市化进程的加速，城市管理面临着日益复杂的挑战。传统的市政管理模式，各部门之间信息孤立，数据无法共享，导致管理效率低下，难以应对城市发展中的各种问题。同时，市民对城市服务的需求日益多样化，要求市政管理更加精准、高效、智能。在此背景下，搭建市政一体化大数据平台成为提升城市管理水平、优化公共服务的关键举措。二、搭建目标数据整合与共享：打破部门之间的数据壁垒管理者能够一目了然地掌握城市运行状况。四、实施步骤需求调研与规划：深入了解各市政部门的业务需求和数据现状，制定详细的大数据平台搭建规划，明确平台的功能架构、数据架构和技术路线。数据整合与清洗：对各部门的市政数据进行收集、整合，并进行数据清洗和预处理，去除数据中的噪声和错误，确保数据的质量和准确性。平台建设与部署：根据规划，搭建大数据平台的硬件和软件环境，包括服务器、存储设备、操作系统、数据库等，并部署数据采集、存储、分析、可视化等功能模块。系统测试与优化：对搭建好的大数据平台进行全面测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等，及时发现并解决问题，优化平台的性能和稳定性。培训与推广：对市政部门的工作人员进行大数据平台的使用培训，使其掌握平台的操作方法和数据分析技能，确保平台能够顺利推广应用。

领域等多种时序数据业务场景。某光伏企业为解决数据孤岛问题，依托星环科技分布式时序数据库TimeLyre构建批流一体的时序数据湖。首先通过数采设备从数据源系统中获取原始数据，统一经由Kafka消息系统汇入库、批处理引擎和分析库构建的光伏数据底座，可以实现各类数据的存储和数仓模型加工，通过统一的计算引擎和统一的数据接口，支撑各类可视化数据应用的构建，方便光伏实验实证分析人员利用大数据技术开展数据对比分析、设备性能查询、运行曲线查看等日常工作。数仓平台的数据接入区，并通过TimeLyre自带的流处理引擎Slipstream将数据加载到内部的贴源层，实现时序数据、关系数据等多模态数据的统一存储。数仓内部通过统一的计算引擎和SQL引擎将数据加工TimeLyre为核心，仅通过TimeLyre一个数据库，就实现了时序数据、关系数据从贴源层到应用层的加工、分析和查询。项目基于星环大数据技术实现了光伏数据的统一接入，包括设备测点数据的实时接入以及到不同的层次，包括标准表DWD层、中间表MID层、模型表DWS层、维度表DIM层和业务宽表ADS层等，用以支撑上层业务报告、BI报表、数据智能、实时分析对比、三维展示等应用场景。值得注意的是数仓平台以

管理功能。支持多种数据处理和分析方式：湖仓一体架构支持批处理、流处理、SQL查询、机器学习等多种数据处理和分析方式。可以使用大数据处理工具进行数据清洗、转换和特征提取，同时也支持传统的SQL分析工具大数据平台的湖仓一体架构是一种新型的数据管理和分析架构，它融合了数据湖和数据仓库的优势，以提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体架构的一些关键特点和实践路径：融合数据湖和数据分析能力：湖仓一体架构通过支持实时数据流处理和批处理，能够快速响应用户的查询请求，尤其适合于实时数据分析场景。此外，湖仓一体架构还能够自动构建索引和缓存，加速查询和数据检索的速度。多样化数据支持：湖仓一体过程中，湖仓一体架构经历了从摸索阶段、发展阶段到深化阶段的演变。在深化阶段，湖仓一体架构逐渐形成了“湖上建仓”与“仓外挂湖”两种实现方式，旨在实现数据的无缝打通和自由流动。技术演进：湖仓一体架构是大数据架构支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储和处理，可以实现数据的统一管理。通过引入一体化的数据存储模型，用户可以在同一平台上对多类型数据进行查询、分析和处理，提升数据管理的灵活性。项目实践：在实践

湖仓一体大数据平台是一种融合了数据湖和数据仓库优势的新型数据架构，它旨在提供统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体大数据平台的一些关键特点和优势：存算分离：湖仓一体架构采取存储计算源，包括多个数据湖和多级数据湖的联邦查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。批流融合：湖仓一体从表格式层统一流和批表，节省存储资源。同时借助CDC能力，可以实现从数据入湖，湖内平台绑定，使用平台的工具，这使得数据共享非常简单。Schema过滤和推演：湖仓一体架构支持模式定义和质量控制等机制，能够确保数据的质量和一致性，为后续的数据分析打下坚实基础。建仓整个数据链路的批流融合，节省计算资源和开发成本。数据编织：支持多种数据源，多个数据湖，以及多级数据湖的联邦查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题，让用户基于多种数据源进行快速进行数据分析和数据探查。统一元数据管理：支持异构数据的统一元数据管理，实现端到端的数据链路的自动化元数据采集，支持全链路血缘，一键式分析技术、业务、操作元数据详情。支持机器学习：湖仓一体可以存储结构化，半

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture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。

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...