大数据平台 hadoop
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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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

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Hadoop数据仓库
Hadoop数据仓库是基于Hadoop生态系统构建的大数据存储和处理平台,它的核心组件主要包括Hadoop分布式文件系统、MapReduce编程模型、YARN资源管理器以及一系列上层应用工具。以下是业务人员自助分析,向下对接数据科学平台供数据科学家进行复杂建模。数据湖构建:结合Hadoop生态中的其他组件,构建统一的数据湖,实现跨源数据整合、实时数据摄取与处理。日志处理:Hadoop能够处理和分析大规模的日志数据,包括网络日志、服务器日志、应用程序日志等,对于理解用户行为、监控系统性能和安全审计至关重要。数据仓库:Hadoop可以作为数据仓库的基础,支持企业级的数据存储和分析需求。文本挖掘Hadoop数据仓库的一些关键特点和应用场景:关键特点高度可扩展性:Hadoop能够在计算机集群间分配数据并完成计算任务,这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中,处理PB级甚至更大的数据集。高容错性:Hadoop通过数据的多副本存储和分布式计算的任务容错机制,保证数据的可靠性和可用性。低成本高效益:Hadoop通过普通廉价的机器组成服务器集群来分发以及处理数据,降低了企业的硬件成本。同时

未来企业数据的"操作系统"或"DataHub"的条件。而同时企业原有的众多基于SQL开发的应用和复杂的数据集也对Hadoop及其周围软件提出了更大的挑战"大数据平台软件需要同时支持海量数据存储和高速,帮助国内大数据客户实现从传统架构迁移至TranswarpDataHub的Hadoop大数据平台,提供从GB到PB级的数据存储和处理能力。"AMPLab的李浩源博士提到了星环科技和AMPLab在研发,包括ApacheHadoop2.0,并超越Hadoop,提供高于开源Hadoop版本10x~100x倍性能提升的基于ApacheSpark的大数据分析平台,可处理GB到PB级别的数据。星环科技同时提供存储、分析和挖掘大数据的高效数据平台和服务,立志成为国内外领先的大数据基础技术厂商,目前处于快速成长期。星环公司已经在国内建立多个大数据应用案例,也是hadoop创新应用的开拓者。星环科技的初创技术支持之后,本地大数据平台软件公司星环信息科技(上海)有限公司(以下简称"星环科技")率先在国内推出一款大数据平台产品TranswarpDataHub,融合ApacheSpark和

Hadoop的大数据信息化平台,能不能从合作伙伴的角度来和我们简单的谈一谈Hadoop的生态圈?孙总坦言,希望能够促进Hadoop真个生态系统的发展,目前有三类合作伙伴,一类是行业应用方案解决方案的提供商,比如的三种典型应用场景,其用武之地小到个人、家庭,大到国家,大数据可谓是无所不能。今天Hadoop主要应用场景集中在技术处理上,但是已经有一部分的应用开始偏向机器学习。星环科技与合作伙伴也开始尝鲜,利用Hadoop技术来处理数据的高级分析,从大数据中挖掘出有价值的数据。第一个典型的应用场景是利用大数据来满足实时营销,比如实时采集用户手机的位置信息,推送WI-FI的热点,根据用户的购物历史,刷卡记录来做,这种方法与手术相比,更加准确,也无风险的,这种新的技术随着大数据应用越来越广泛。皮皮:60%的Hadoop应用是用在SQL统计领域,早的Hadoop是用于ETL,包括从数据的萃取到转制到后的加载,而现在hadoop会是各个行业的企业数据仓库。皮皮:谈到大数据,有3V,Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样),尤其是在物联网时代,像气象、交通等实时数据量大,并发度高,那么物联网大数据
都转向其他项目了,整个社区的创新速度减缓了,对于大数据用户来说,可能Hadoop社区的创新速度已经无法满足需求了。”上图是星环科技大数据技术架构的演变历程,其完成了从Hadoop平台初期的“纯蓝”软件,推出Hadoop发行版,就失去了创新性和独特性。”Cloudera、Hortonworks和MapR面临窘境,星环科技从Hadoop发行版公司转型成为了大数据与人工智能基础软件的公司,这是否意味着决定。”Hadoop不代表全部的大数据技术,那下一代大数据技术该如何发展?其实,媒体很早就在接受这样一个观念,那就是“Hadoop不代表大数据”。时至今日,Hadoop在大数据领域到底扮演着什么样的角色呢?刘汪根认为:“Hadoop不代表大数据,它是大数据技术实现的一个分支,且这个分支中有部分技术变成了通用的技术,成为大数据技术的标配。但是,大数据技术还有很多其它分支,它们终会演化成为新的大数据Hadoop在到达“生产成熟期”之前即被淘汰。当然,其它唱衰Hadoop的声音也不在少数,但是刘汪根认为Hadoop技术是有长久生命力的,很多技术已经成为了大数据领域教科书般的存在,例如2003年

公安部交通管理科学研究所的方艾芬主任在大数据应用分论坛上发表了题为《大数据在交通管理中的应用》的讲演,从技术革新到落地案例,多方面多角度地阐释了Hadoop大数据平台对交通管理方面的帮助与改革。方主任2015年7月23日,中国Hadoop技术峰会在上海浦东嘉里中心如火如荼地召开。下午的大数据应用分论坛,基于新的大数据技术,结合落地应用案例进行讲解与讨论,也受到了业内外的广泛关注。当日下午,来自及云计算技术、智能交通管理技术等技术领域的研究工作。方主任的讲演从公安交通管理信息化的现状,机动车缉查布控大数据平台建设及应用实践和未来交通管理信息化展望三方面来召开。首先是公安交通管理信息化的现状。然而现有数据量仍然在不断地增长,这一问题对数据库的革新提出了要求,传统关系型数据库向分布式数据库的转型势在必行。方主任借此背景,引出了机动车缉查布控大数据平台建设与应用实践的成功经验。大数据平台的建设需求在于应用大数据、云计算等技术,建设省级、部级机动车缉查布控大数据平台,汇聚全省、全国机动车轨迹信息,实现海量数据的接入、存贮,实现过车查询、全库搜索、轨迹分析、套牌分析、伴随分析、碰撞分析、区间测速

大数据基础技术领域中Hadoop的地位已获得广泛认同,但目前国内外市场上的Hadoop版本也是林林总总,到底该参照什么标准来考评Hadoop,尤其是给企业应用的Hadoop发行版平台呢?大家可能都倾斜的,与真实数据一致。可以说TPC-DS是与真实场景非常接近的一个测试集,也是难度较大的一个测试集。TPC-DS的这个特点跟大数据的分析挖掘应用非常类似。Hadoop等大数据分析技术也是对海量数据进行大规模的数据分析和深度挖掘,也包含交互式联机查询和统计报表类应用,同时大数据的数据质量也较低,数据分布是真实而不均匀的。因此TPC-DS成为客观衡量多个不同Hadoop版本以及SQLonHadoop支持SQL2003以及PL/SQL,因此能够有效满足大部分客户的应用需求,避免大量的应用重写工作。随着在大数据领域国内外开始处于同一起跑线,我们相信像星环科技这样国内具有代表性的Hadoop发行版厂商将在DecisionSupport(DS)子集,即TPC-DS,是用于评测决策支持系统(或数据仓库)的标准SQL测试集。这个测试集包含对大数据集的统计/报表生成/联机查询/数据挖掘等复杂应用,测试用的数据和值是有

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大数据平台搭建
,以此为基础来进行后续的工作。基础设施建设:大数据平台的基础设施包括硬件和软件,硬件设施需要考虑的因素包括服务器、网络、存储等,软件层面则包括操作系统、虚拟化技术、Hadoop集群、数据库、数据仓库、数据清洗能够为后续的数据分析和处理提供更全面和准确的支持。大数据存储和分析:大数据平台中核心的任务是存储和分析数据,因此需要选择合适的数据存储和分析技术,以应对数据量迅速增长和带来的挑战。Hadoop是大数据平台大数据平台是为存储、管理和处理大规模数据而设计的大数据系统。大数据平台能把来自不同渠道的海量数据整合在一个平台上,并提供多种数据处理工具和技术,以帮助企业分析和挖掘大数据。大数据平台的主要功能包括数据采集、清洗、存储、加工、分析和可视化。企业可以利用大数据平台进行更深入的数据分析,发现和解决问题,并更好地理解他们的业务表现和客户需求,进一步优化业务决策。为了应对企业海量数据存储、分析和处理的需求,大数据平台的建设越来越受到企业的关注。如何搭建大数据平台?需求分析:在搭建大数据平台之前,企业需要对自身的需求全面剖析,比如数据量、类型、来源、处理方式、应用场景、用户数量、性能要求等方面

一说大数据,人们往往想到Hadoop。这固然不错,但随着大数据技术的深入应用,多种类数据应用要求的不断提出,一些Hadoop不甚专注的领域开始被人们注意,相关技术也迅速获得专业技术领域的应用。近半年年以后,Spark开源生态系统得到了大幅增长,已成为大数据领域活跃的开源项目之一。Spark之所以吸引如此多的关注,究其原因主要是因为Spark具有的高性能、高灵活性、与Hadoop生态系统完美融合等严重影响Spark的普及和发展。在本土大数据平台软件公司星环信息科技(上海)有限公司(以下简称"星环科技")推出一系列关于Spark的大数据平台产品之后,这些难题已能够迎刃而解。星环科技推出的交互式分析用户提供更加全面优质的服务,从而更能打动用户的芳心。星环科技作为一家高科技大数据创业公司,致力于大数据基础软件的研发。星环科技目前掌握的企业级Hadoop和Spark核心技术在国内独树一帜,其产品YARN上,它还可以读取已有的存放在Hadoop上的数据,这是个非常大的优势。虽然Spark具有以上三大优点,但从目前Spark的发展和应用现状来看,Spark自身也存在很多缺陷,主要包括以下几个方面
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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...

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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...

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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...

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银行图数据库应用场景有哪些?
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...

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常见的图数据库应用场景有哪些?
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...

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什么是时空数据库?
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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。...