hadoop 大数据平台 选型

大数据平台的选型需要考虑以下几个方面：数据规模：需要考虑平台能够处理的数据量大小和速度。数据来源：需要考虑数据的来源，例如是否需要持多来源数据的异构化整合。数据处理能力：需要考虑平台的数据处理能力，数据备份和恢复方案等。成本和ROI（投资回报率）：需要考虑平台的成本和ROI，例如平台的部署、维护和升级成本，以及平台带来业务收益。基于以上因素，可以选择适合自身需求的大数据平台。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，例如支持的数据处理算法和运行效率。数据存储和访问：需要考虑平台的数据存储和访问能力，例如支持的数据存储格式和访问方式，以及数据的可扩展性。安全性和靠性：考虑平台的安全性和可靠性，例如支持的安全控制方式地理、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。

大数据平台选型在当今数据驱动的时代，大数据平台已成为企业挖掘数据价值、提升竞争力的关键工具。然而，市场上大数据平台种类繁多，特性各异，如何从中选择最适合企业自身需求的平台，成为了众多企业面临的难题。以下将从多个关键维度为你详细介绍大数据平台选型要点。一、明确业务需求与目标梳理业务场景：深入调研企业各业务部门的工作流程和数据使用情况，明确哪些业务环节需要大数据支持。例如，营销部门可能需要大数据平台结构化数据（如XML、JSON格式数据）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。不同的数据规模和类型对大数据平台的存储和处理能力有不同要求。设定性能指标：根据业务需求，确定大数据平台应满足的性能指标发展前景：关注供应商的产品路线图，了解其对大数据平台未来的发展规划和技术投入方向。选择具有良好发展前景的平台，可确保企业在未来能够持续获得新的功能和技术支持，适应不断变化的业务需求。，如数据处理的时效性（实时处理还是批量处理）、查询响应时间、系统吞吐量等。对于实时性要求高的业务，如金融交易监控，平台需要具备毫秒级的响应能力。二、考量技术特性数据存储能力：存储架构：考察平台采用的存储

大数据平台的选型在当今数据驱动的时代，企业面临着海量数据的存储、处理和分析需求，选择合适的大数据平台成为一项关键决策。大数据平台的选型不仅关系到当前业务的顺利运行，更影响着企业未来的数据战略和与扩展性技术架构是选型的首要考虑因素。分布式架构已成为大数据平台的标准配置，它通过多节点协作来提高处理能力和可靠性。在评估时，需要关注平台的横向扩展能力，即能否通过增加普通服务器来提升整体性能。同时，必须确认平台能够满足这些强制性标准，避免日后出现合规风险。大数据平台选型是一个复杂的决策过程，需要技术、业务和管理层的共同参与。理想的平台应当既能满足当前需求，又具备面向未来的适应能力。企业应当进行充分发展潜力。理解大数据平台的核心功能一个完整的大数据平台通常需要具备四大核心能力：数据采集与接入、数据存储与管理、数据处理与分析，以及数据可视化与应用。数据采集需要支持多种来源和格式，包括结构化数据、半结构化减少软件成本，但可能需要更多的技术团队投入。企业需要根据自身数据规模和发展预期，找到性价比较好的平衡点。生态兼容性与人才储备成熟的大数据平台通常拥有丰富的生态系统，包括各种连接器、插件和第三方工具支持

企业级大数据平台的选型需要从多个方面进行考虑，包括业务需求、厂商实践经验、平台开放性、系统稳定性、可扩展性、安全性以及成本效益等。通过全面评估和比较不同产品，可以找到适合企业的大数据平台。业务需求企业业务的快速发展和创新。如果平台不够开放和灵活，将难以支撑企业业务的快速创新发展。可扩展性和稳定性：企业级大数据平台需要具备可扩展性和稳定性，能够随着业务的发展进行扩展，同时保证系统的稳定运行。安全性：数据安全是企业级大数据平台必须考虑的问题，需要保证数据的安全性和隐私性。成本效益：在选择企业级大数据平台时，需要考虑成本效益，选择性价比高的产品。在行业内的实践经验和成功案例。一个有良好实践经验和成功案例的厂商，通常具备解决实际问题和可落地性的能力。开放性和灵活性：对于平台，需要重点考察其开放性和灵活性。一个优秀的平台应该能够支持持续迭代，以适应

及时修复的保障。经过慎重分析和实际测试，江苏银行将选择范围集中在符合银行应用需求的成熟的具有高效技术支持的Hadoop发布产品。三、大数据平台选型要点在对产品化的发布版Hadoop平台选型的过程中技术平台选型思路，以期与同业共同交流、分享、探讨大数据技术在银行业的应用实践。一、为什么要建设大数据技术平台截至2015年6月，江苏银行资产规模达到1.2万亿元，一方面，成立8年来，江苏银行积累了大量)。传统观点认为，MPP的适用范围为1TB~100TB数据量，数据量超过100TB，Hadoop更具优势。当前，大中型城商行的数据量普遍在10TB级别，因此一些城商行选择MPP作为大数据处理平台。然而，传统的交易系统运用关系型数据库处理OLTP事务操作，产生的交易数据通过异构数据的批量复制方式或消息队列的准实时方式更新至Hadoop平台，Hadoop平台进行大体量数据的分析和挖掘，并提供基于大数据的更新快，开放程度高，应用服务集成商多。国内很多知名互联网企业在开源版本的Hadoop基础上优化形成了自己的大数据产品。为此，江苏银行考虑基于Hadoop开源框架自建大数据平台，但测试后发现此方法可行性

大数据平台搭建是一个复杂的系统工程，涉及到硬件选型、软件配置、数据处理流程设计等多个方面。以下是大数据平台搭建的基本步骤和要点：需求分析与规划明确业务需求：与各业务部门深入沟通，了解他们对数据的需求，如数据量、数据类型、分析需求、实时性要求等，确定大数据平台的功能和性能目标。规划数据架构：根据业务需求，设计大数据平台的整体架构，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节，确定各环节的技术选型的网络设备，如交换机、路由器等，确保网络带宽能够满足数据传输的需求。集群部署：将服务器、存储设备和网络设备进行连接和配置，搭建大数据集群。根据平台设计，合理分配资源，配置节点角色，如主节点、从节点决问题。安全与监控安全配置：配置大数据平台的安全机制，如身份认证、授权访问、数据加密等，防止数据泄露和非法访问。对网络、系统、应用等进行安全漏洞扫描和修复，确保平台的安全性。监控与告警：建立监控系统，对大数据平台的硬件、软件、数据等进行实时监控，监控指标如CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O等，设置告警阈值，及时发现异常情况并发出告警。测试与优化功能测试：对大数据平台的各项功能进行测试，如数据采集、存储

Cloudera四家公司的代表先后上台发表讲话。内容从Hadoop技术与发展概览到新Power平台的发布，几乎涵盖了当今中国业内Hadoop大数据技术的所有热点。其中，本次技术峰会主办方星环科技的代表——星的看法。IBM副总裁侯淼以“开放”为主题，对IBM新品Power平台进行了介绍与推介，也展示了IBM公司在大数据时代发展Hadoop技术的决心与战略。Cloudera中国区CTO苗凯翔则在后以致辞，表达了对此次峰会的期待与对中国Hadoop大数据技术发展趋势的肯定,特别是科委大数据三年行动计划。2013年开始，到现在引导出许多相关产业的大数据应用。此后，来自ebay，星环科技，IBM与Hadoop为讲话主题，对Cloudera公司在Hadoop技术发展历程作了回顾，也对今后中国大数据时代Hadoop的不断提升表示了期待。中国Hadoop技术峰会上海站的首日，与会人员已经突破往届记录，截至发稿前，仍有嘉宾不断入场。相信在后续报道中，将有更加振奋人心的技术发展与新品发布。2015年7月23日,上海浦东嘉里中心召开了第七届中国Hadoop技术峰会。早上八点，嘉宾陆续入场，至九点第一次全体会议在浦东大宴会厅召开时，宴会厅千余座位座无虚席，与会嘉宾与从业人士突破千人

，提高社会治理的精准性和有效性。建设大数据平台的关键步骤构建大数据平台需要综合考虑业务需求、技术选型、数据治理和应用开发等多个方面。以下是建设大数据平台的关键步骤：（1）需求分析与目标设定明确业务需求：与从0到1：解锁大数据平台建设密码建设大数据平台，为什么刻不容缓？在数字化转型的浪潮中，建设大数据平台已然成为企业和社会发展刻不容缓的任务，其意义深远且重大。打破数据孤岛，实现数据互联互通随着企业业务的不断拓展和信息化建设的推进，各个部门往往会独立建设自己的信息系统，这些系统如同一个个“数据孤岛”，数据分散且难以共享。大数据平台的出现，就像一座桥梁，能够将这些分散的数据连接起来，实现数据的互联互通。为决策提供精准依据，提升决策效率和科学性数据是决策的基础，而大数据平台能够对海量的数据进行收集、存储、分析和挖掘，为企业和政府的决策提供精准依据。沉淀数据资产，创造长期价值数据已成为企业和社会的重要资产，而大数据平台是沉淀数据资产的关键工具。通过对数据的收集、整理、存储和管理，企业可以将分散的数据转化为有价值的数据资产，并进行长期的积累和利用。这些数据资产不仅可以为企业的决策提供支持，还可以通过数据

搭建大数据平台产品是个复杂工程，涉及多方面技术与架构，以下为你介绍搭建步骤：明确需求与目标业务需求调研：与各业务部门深入交流，了解他们的数据处理、分析和应用需求。确定平台目标：依据需求调研结果，确定大数据平台的核心目标，如提高数据处理效率、支持实时数据分析、提升决策准确性等。架构设计数据采集层：确定从不同数据源获取数据的方式，如数据库、文件系统、日志文件、传感器等。数据存储层：根据数据类型和应用：选择合适的服务器硬件、操作系统和虚拟化技术。大数据框架：基于架构设计，选择主流的大数据框架和工具。评估各框架的性能、稳定性、社区活跃度和技术支持情况。平台开发模块开发：按照架构设计，分模块进行开发、压力测试和安全测试，发现并修复潜在的问题。数据迁移与加载数据迁移规划：制定数据迁移策略，确定从现有数据源迁移到大数据平台的顺序和方法。对于大规模数据迁移，需要考虑数据的一致性和完整性，以及对业务的影响。数据加载：利用数据迁移工具将数据加载到大数据平台的存储层。在加载过程中，进行数据清洗和转换，确保数据符合平台的格式和质量要求。平台部署与优化部署：将开发和测试完成的大数据平台部署到生产环境，可以

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...