大数据平台 那个快

实时大数据平台是一种大数据基础设施平台，能够提供数据端到端的实时处理能力，支持从多数据源进行实时数据抽取，并为多数据应用场景提供实时数据消费。它在现代数据应用中发挥着关键作用，能够快速处理和分析实时数据，从而支持实时决策。2.功能实时大数据平台通常具备以下核心功能：数据实时化：能够实时同步和流式处理数据，从数据源抽取数据，经过流转、计算处理，最终实时落库并提供给后续消费使用。数据虚拟化：通过统一业务人员能够在同一个平台上发挥各自所长。全链路覆盖：涵盖数据采集、处理、存储、分析和可视化等全流程。3.应用场景实时大数据平台在多个行业和领域都有广泛的应用，包括但不限于：金融行业：监控交易数据、识别异常的交互方式和查询语言（如SQL）访问数据，简化数据访问的复杂性。数据平民化：提供可视化和自助配置能力，使普通用户无需专业大数据技术背景即可使用数据。数据协作化：支持多租户和分工协作，使技术人员和交易、防止欺诈行为，提供实时市场分析和预测。零售行业：实时监控销售数据、库存数据和用户行为数据，优化库存策略和销售策略。物联网行业：实时监控设备状态和数据，及时发现设备故障并进行维修。互联网行业：实时分析用户行为数据，进行智能推荐和个性化服务。

企业。星环科技征服数据库珠穆朗玛，成为全球首个通过TPC-DS基准测试的大数据平台，完成了这个堪称行业难的基准测试，成为这个基准设立10余年来的首位通关者。这一切在孙元浩看来，都源于10年前的那个离职，孙元浩重新捧起《三体》这本小说，反复翻看，终他的创业公司被命名为“星环信息科技（上海）有限公司”（下称星环科技）。作为土生土长的上海本土企业，星环科技在对大数据和人工智能技术的掌握上，比肩甚至超过美国错过。创业的一个重要原因2013年创业之初，孙元浩的团队尚不足10人，但5年之后的今天，星环科技已经在很多行业中建立的广泛的大数据案例，其产品覆盖金融、交通、电信运营商、电力能源等多个领域。在接受21世纪。当然前几年也有浪潮，就比如20年前，是互联网的一种浪潮。十年前，是大数据的一个浪潮，它是计算技术的一个革命。所以，这也是我们创业的一个大的一个背景。”在孙元浩看来，星环科技是一家专门做大数据和人工智能挑战，需要大量计算能力，需要大量样本和数据，甚至需要大量人工来制作样本（即以传递知识给机器），因此孙元浩觉得，他的公司大有可为，并且大数据、云计算和人工智能终三者会走到一个方向，“未来这三种技术的融合

量大、数据类型复杂、数据产生速度快等现代数据特征。简单来说，大数据平台就是为应对"大数据"挑战而设计的一站式解决方案。一个完整的大数据平台通常包含数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据分析层和数据应用层等多个大数据平台是什么？有啥用？大数据平台的定义大数据平台是一套综合性的技术架构和工具集合，专门用于处理、存储、分析和可视化海量、多样、高速产生的数据。它不同于传统的数据处理系统，能够应对数据组成部分。这些组件协同工作，形成一个从数据源头到应用的完整链条，让企业或组织能够从原始数据中提取有价值的信息和洞察。大数据平台的核心功能大数据平台的首要功能是海量数据存储。传统数据库难以应对PB级别甚至更大规模的数据存储需求，而大数据平台采用分布式文件系统和分布式数据库技术，可以将数据分散存储在大量普通服务器上，既减少了成本，又提高了扩展性。数据处理能力是大数据平台的另一核心。平台提供批量处理和实时处理两种模式，能够根据业务需求选择合适的方式。批量处理适合对时效性要求不高的海量数据分析，而实时处理则能满足即时决策的需求，如金融交易监控、在线推荐等。数据分析工具也是大数据平台的重要组成部分。这些

搭建大数据平台在这个数据爆炸的时代，大数据平台已经成为企业数字化转型的核心基础设施。无论是电商网站的推荐系统，还是城市交通的智能调度，背后都离不开大数据平台的支持。那么，一个完整的大数据平台究竟是如何搭建起来的呢？大数据平台的架构通常分为四个主要层次：数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据应用层。这就像建造一栋大楼，需要从地基开始，一层层向上构建。数据采集层负责从各种源头收集数据，包括数据不同烹饪可以满足各类食客的需求。搭建大数据平台并非一蹴而就。首先需要明确业务需求，是侧重实时分析还是历史数据挖掘？然后设计合适的架构方案，考虑数据规模的增长预期。在实施阶段，通常会从一个小型原型开始，逐步验证各项技术的可行性。平台上线后，还需要持续监控性能指标，及时调整资源配置。值得注意的是，大数据平台的维护同样重要。数据质量的管理、计算资源的调度、系统安全的防护，这些都是日常运维的关键环节。就像一座现代化城市需要持续维护，大数据平台也需要专业团队的精心照料。从数据采集到价值呈现，大数据平台的搭建是一项系统工程。它需要兼顾技术的先进性与稳定性，平衡短期需求与长期发展。理解这个平台的构建原理，有助于我们更好地把握数字化转型的脉络，在数据驱动的时代找到正确的方向。

大数据平台是指能够存储、处理和分析海量数据的技术架构。它不同于传统的数据处理系统，主要特点在于能够应对数据量大、种类多、速度快和价值密度低的"四V"特征。一个完整的大数据平台通常包括数据采集、存储构建大数据平台在当今信息爆炸的时代，数据已成为推动社会进步和商业创新的核心动力。构建一个效率高且稳定的大数据平台，对于企业和组织来说尤为重要。本文将介绍大数据平台的基本概念及构建要素。大数据平台概述、计算、分析和可视化等多个环节。随着云计算技术的发展，大数据平台的构建方式也变得更加灵活。既可以选择自建物理集群，也可以采用云服务模式，或者采用混合架构。不同的构建方式各有优劣，需要根据具体需求和资源状况进行选择。核心组件与技术构建大数据平台需要考虑几个关键组件。首先是数据存储层，需要选择适合不同数据类型和访问模式的存储方案。结构化数据、半结构化数据和非结构化数据往往需要不同的存储技术支持。分布式文件系统和各类数据库系统在这一层扮演重要角色。其次是数据处理层，这一层负责数据的清洗、转换和计算。批处理和流处理是两种主要的数据处理模式，分别适用于不同时效性要求的场景。现代大数据平台通常需要同时支持

大数据与数据湖是紧密相关的两个概念。大数据指的是数据量巨大、类型多样、处理速度快的数据集合，而数据湖则是为大数据分析、存储和处理而设计的一种架构。数据湖是一个中央数据存储库，用于存储大量原始数据包括数据存储、元数据存储和复制，支持数据的高可用性，目标层则是处理后的数据提供给目标系统或应用。数据湖的应用场景：数据湖适用于大数据分析、数据科学和机器学习等场景。它可以存储和处理PB级别的数据，包括结构化、非结构化和半结构化数据。它允许用户将原始数据以文件和对象的形式存储，这些数据可以是任何格式、任何大小，且无需预先定义数据模型或数据结构。数据湖与数据仓库的区别：数据仓库存储经过处理和过滤的数据，这些数据事先基于预定义的业务问题或用例进行了处理，而数据湖存储的是原始数据，所有数据保持原始形式。数据仓库适合存储结构化数据，而数据湖可以存储所有类型的数据。数据仓库通常在数据加载之前对数据进行清理与转换，而数据湖则是捕获半结构化和非结构化数据，仅在分析时再进行转换。数据湖的架构：数据湖的架构通常包括三个主要组件或层：数据源、数据处理层和目标层。数据源是向数据湖提供业务数据的提供者，数据处理层

大数据运维平台是确保大数据系统稳定、高效运行的关键基础设施，它涵盖了对硬件、软件、数据以及整个系统流程的监控、管理和优化。一、平台架构数据采集层功能：从大数据系统的各个组件（如服务器、存储设备方便地管理大数据系统的各个组件。这包括系统配置管理、任务调度管理、资源分配管理等功能。用户交互：运维人员可以通过Web界面或命令行工具，对系统进行操作，如启动或停止数据处理任务、添加或删除服务器节点及时发现硬件故障隐患，如过热、硬件损坏等情况。软件监控：对大数据系统中的各种软件组件进行监控。监测软件的进程状态、服务可用性、资源占用情况以及软件内部的性能指标（如数据处理速度、查询响应时间等）。数据：根据大数据系统的任务需求和资源使用情况，合理分配计算资源、存储资源和网络资源（如带宽）。资源调度：制定资源调度策略，以提高资源的利用效率。这包括任务排队、优先级设置、资源抢占等机制。例如，在任务繁忙时期，根据任务的优先级和紧急程度，合理安排任务的执行顺序，确保重要任务能够及时得到资源并执行。任务管理任务调度：负责大数据系统中各种任务（如数据采集任务、数据处理任务、数据分析任务等）的计划和安排

决策不科学，农业资源利用率低；生产控制不精准，劳动强度大、先进装备少方面。解决方案平台构架采用“可视化展示平台+数据管理系统”的设计方法，利用星环科技大数据基础平台TDH、大数据开发工具TDS、智能分析工具Sophon和星环云课堂服务，从管理服务结构、终端布局设置、系统互联互通、垂直资源共享与管理功能覆盖五个层面搭建棉花生产全产业链的农业大数据应用云平台。平台分为三个部分，分别为大数据可视化展示平台、大数据实时处理框架、数据标准化管理系统。集成农业资源、棉花生产、农业遥感、农业机械、棉花质量与市场信息等功能，整合大量分散的农业信息，为棉花生产提供全方位的服务。关键技术全生命周期数据治理技术通过增效、农产品竞争力提升和绿色农业的发展具有重要的现实意义。案例创新点针对新疆的棉花生产特色和区位优势，构建了我国首个覆盖从农业资源、农情监测、生产管理、农机调度、市场预测全产业链的棉花单品大数据平台战略物资。中国作为世界上大的棉花生产国，在悠久的植棉历史中积累了丰富的数据资源，形成了具有不同地域特色的棉花生产栽培理论和技术体系。面对棉花生产领域多年来积累的海量数据，如何应用大数据技术进一步提升

一、背景近年来,随着金融科技的快速发展以及互联网机构不断加大数字金融布局,大数据平台建设和数据治理逐渐成为证券公司建设现代化投资银行面临的重要挑战。基于大数据技术，整合现有数据，接入外部数据，构建高性能大数据平台，能够满足证券企业高计算、高存储、高负载的要求；通过数据治理，建设组织级标准体系、健全数据质量控制机制、加强数据内部协同、规范外部数据合作,提升数据管理水平来保障公司数据化战略的落地，利用星环大数据基础平台TranswarpDataHub（TDH）和大数据开发工具TranswarpDataStudio（TDS）进行大数据平台建设和数据治理，并在部署后的运行期间，数据资产规模突破120TB，数据库采集超过50个，采集表规模突破7000+，全年完成的开发需求超过200个，涉及部门数量10+，在大数据平台的支撑下开发了安全微管家、日志数据上链、埋点管理系统等，数据治理体系进一步完善，全年完成数据模型超过20个，大数据内外价值实践获得不断突破。二、解决难点随着数据量、数据结构、应用场景和金融风险发生显著变化，原有的传统数据分析技术运行效率难以满足企业业务需求。一方面基于开源平台的架构

数据湖是一个集中存储海量原始数据的存储库，旨在存储企业所有类型和来源的数据，为企业提供全面的数据资产视图，并支持灵活的数据处理和分析。数据湖是一种存储企业各种原始数据的大型仓库，这些数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据湖允许企业以原始格式存储数据，而无需在存储时进行预定义的模式或结构设计，用户可以根据不同的业务需求随时对数据进行各种分析和处理。核心特点海量存储：具备强大的存储能力，可轻松应对PB级甚至EB级数据的存储需求，能够存储企业从各个业务系统、设备以及外部数据源收集而来的大量数据。数据多样性：支持各种类型和格式的数据，打破了传统数据存储系统对数据格式的限制，使得企业能够将不同来源、不同结构的数据统一存储在一个地方。灵活性与敏捷性：数据以原始形态存储，不依赖于特定的模式或模型，用户可以根据具体的业务问题和分析需求，灵活选择不同的分析工具和技术对数据进行处理和探索，无需受限于预先设定的结构。支持多用户并发访问：可以同时支持多个用户和应用程序对数据的并发访问，不同的用户和团队可以根据自己的需求对数据进行探索和分析，提高了数据的共享和协作效率。关键技术分布式存储技术：通常...

数据湖是一种以原始格式存储大量数据的存储库，它具有灵活、可扩展等特点，可支持多种类型数据的存储和分析。数据湖是一个集中存储大量原始数据的系统，这些数据可以是结构化数据（如关系型数据库中的表）、半结构化数据和非结构化数据（如文本文件、图像、视频等），数据湖允许企业以原始格式存储数据，直到需要使用时再进行处理和分析。特点存储容量大：能够存储海量数据，满足企业不断增长的数据存储需求。可以轻松扩展存储容量，支持PB级甚至EB级数据的存储。数据多样性：支持各种类型的数据，包括传统的关系型数据、日志文件、传感器数据、社交媒体数据等，打破了传统数据仓库只能处理结构化数据的限制。灵活性高：数据以原始格式存储，不需要在存储时进行预定义的模式或结构设计，企业可以根据不同的业务需求随时对数据进行各种分析和处理，具有很强的灵活性。支持多用户并发访问：可以同时支持多个用户和应用程序对数据的并发访问，不同的用户和团队可以根据自己的需求对数据进行探索和分析，提高了数据的共享和协作效率。架构数据采集层：负责从各种数据源收集数据，并将其传输到数据湖中。数据源可以包括数据库、文件系统、云存储、物联网设备等。存储层：是数据...

隐私计算在金融行业具有极其重要的地位和广泛的应用前景。应用场景信贷风控联合建模：金融机构之间可以通过联邦学习等隐私计算技术，在不共享敏感数据的情况下，联合建立信贷风险评估模型。数据查询与验证：在信贷审批过程中，金融机构需要查询外部数据源来获取客户的更多信息，如征信报告、税务记录等。隐私计算技术可确保在查询和验证这些数据时，客户的隐私信息不被泄露，同时保证数据的真实性和完整性。精准营销客户画像构建：金融机构通过多方安全计算等技术，与其他企业合作构建更全面的客户画像。营销效果评估：在营销活动中，隐私计算可用于评估不同营销渠道和策略的效果。通过对客户反馈数据的加密分析，金融机构可以了解客户对不同营销活动的响应情况，而不会泄露客户的隐私信息，从而优化营销方案。金融监管数据报送与共享：金融机构需要向监管部门报送大量的业务数据，隐私计算技术可确保数据在报送过程中的安全和隐私保护。同时，监管部门之间也可以通过隐私计算实现数据共享，提高监管效率和协同监管能力。风险监测与预警：利用隐私计算技术，监管部门可以在不直接获取金融机构敏感数据的情况下，对金融市场的风险进行实时监测和预警。例如，通过多方安全计算对...

数据要素与隐私计算存在紧密的联系，隐私计算为数据要素的安全流通和价值释放提供了关键技术支撑，二者相互促进、共同发展。隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，涉及信息搜集者、发布者和使用者在信息产生、感知、发布、传播、存储、处理、使用、销毁等全生命周期过程的所有计算操作。它包括支持海量用户、高并发、高效能隐私保护的系统设计理论与架构，旨在实现数据的“可用不可见”。数据要素市场化：数据作为一种新型生产要素参与分配，隐私计算在数据要素市场化进程中扮演核心基础技术的角色。它帮助建立有序可控的共享机制，促进数据要素市场的蓬勃发展。数据要素只有在安全、高效的流通中才能充分发挥价值，隐私计算可以在保障数据流通过程计算安全性、赋能不同行业场景释放数据价值、适配数据要素流通多种应用模式上发挥价值。技术应用：隐私计算技术可以应用于数据的收集、脱敏、存储、使用、交换、删除、存证与取证等环节，涵盖隐私信息全生命周期的操作过程。它通过融合密码学、人工智能、安全硬件等跨学科技术体系形成一套可以保障数据流通安全合规的基础设施。数据安全与隐私保护：隐私计算实现了在数据流通过程中对国家安全、商业机密、个人...

隐私计算是一种在保护数据隐私的前提下实现数据价值挖掘和流通的技术体系，涵盖多方安全计算、联邦学习、同态加密、零知识证明等多种技术手段。定义与背景定义：隐私计算是指在不泄露数据隐私的情况下，对数据进行分析、计算和共享的一系列技术和方法的统称。它允许不同的参与方在数据不出本地的情况下，通过加密、分布式等技术手段进行协同计算，实现数据的互联互通和价值最大化，同时确保数据的隐私和安全得到有效保护。背景：随着数字化进程的加速，数据已成为企业和社会发展的重要资产，但数据的隐私泄露风险也日益增加。在数据共享和协同处理过程中，如何既充分发挥数据的价值，又保护数据所有者的隐私，成为亟待解决的问题，隐私计算应运而生。关键技术多方安全计算：多个参与方在不泄露各自数据隐私的情况下，通过特定的加密协议和算法进行协同计算。例如，在多方数据求和、数据比较等场景中，各方数据在加密状态下进行交互和计算，最终得到正确的结果，而任何一方都无法获取其他方的原始数据。联邦学习：一种机器学习技术，多个参与方在本地训练机器学习模型，然后将模型参数进行加密聚合，得到全局模型。在这个过程中，数据始终留在本地，不会被传输到其他方，从而保...

多方安全计算（SecureMulti-PartyComputation，简称MPC）是隐私计算的一个重要分支。多方安全计算允许多个参与方在不泄露各自隐私数据的情况下，共同完成对数据的计算和分析任务。其目标是在保护数据隐私的前提下，实现数据的共享和协同处理，以挖掘数据的价值。主要基于密码学技术，如同态加密、不经意传输、秘密共享等。通过这些技术，将数据进行加密或转换，使得在计算过程中，参与方只能看到加密后的结果或与自己相关的部分信息，而无法获取其他方的隐私数据。技术特点隐私保护性：多方安全计算能够确保参与方的隐私数据在整个计算过程中不被泄露，即使在存在恶意参与者的情况下，也能保证数据的安全性。去中心化：不需要依赖可信的第三方来处理数据，各参与方之间通过密码学协议进行交互和协作，实现数据的分布式计算。可验证性：计算结果可以被参与方进行验证，确保计算的正确性和完整性。灵活性：可以支持各种类型的计算任务，如算术运算、比较运算、逻辑运算等，适用于不同的应用场景。应用场景金融领域联合风控：多家金融机构可以在不共享客户敏感信息的情况下，联合进行风险评估和信用评分，提高风控的准确性和效率。隐私保护的投资...

数据安全与隐私计算紧密相关、相互促进，共同为数据的安全利用与隐私保护提供保障。数据安全是隐私计算的基础和目标数据安全涵盖了数据的保密性、完整性和可用性等多方面要求，旨在防止数据被未经授权的访问、泄露、篡改或破坏。隐私计算的出现正是为了在数据处理和共享过程中更好地满足这些数据安全需求，尤其是在涉及多源数据融合、跨域数据协作等复杂场景下，确保数据的保密性和完整性不受损害。隐私计算是数据安全的技术支撑和创新手段隐私计算为数据安全提供了一系列先进的技术手段，包括多方安全计算、联邦学习、同态加密、零知识证明等。这些技术在不同程度上解决了数据在流通和使用过程中的隐私保护问题，使得数据能够在安全的环境中被充分挖掘和利用。二者协同发展推动数据价值释放与合规应用随着数字化进程的加速，数据已成为企业和社会发展的重要资产，但数据安全问题一直是制约数据流通和共享的关键因素。隐私计算技术的不断发展和应用，为数据安全提供了更有效的解决方案，使得数据能够在安全的前提下实现跨机构、跨领域的流通和共享，从而充分释放数据的价值。

数据入湖是指将企业内外部的各种数据汇聚到数据湖中进行统一存储和管理的过程。数据来源涵盖企业内部的业务系统数据，如客户关系管理系统（CRM）、企业资源计划系统（ERP）、办公自动化系统等产生的结构化数据；也包括来自网络的日志数据、社交媒体数据，以及物联网设备产生的传感器数据等半结构化和非结构化数据。入湖方式批量导入：对于一些已经存在的历史数据或定期产生的批量数据，通常采用批量导入的方式将数据加载到数据湖中。可以使用ETL工具、数据迁移工具等，按照一定的时间周期或数据量进行批量抽取、转换和加载。实时接入：对于实时性要求较高的数据，如物联网数据、实时日志数据等，需要通过实时数据接入技术将数据实时地传输到数据湖中。常见的实时接入方式包括使用消息队列（如Kafka）进行数据缓存和传输，然后由数据湖的实时处理组件进行消费和存储。数据同步：对于一些需要与源数据保持实时或准实时同步的数据，采用数据同步技术实现数据入湖。可以通过数据库的复制技术、数据同步中间件等，将源数据的变化及时同步到数据湖中。关键技术数据抽取与转换：在数据入湖过程中，需要对不同来源、不同格式的数据进行抽取和转换，使其符合数据湖的存储...

大数据湖是在数据湖概念基础上，结合大数据技术特点和需求而发展起来的一种更加强大、灵活的数据存储和分析架构。海量数据存储：能够轻松应对海量数据的存储需求，可存储PB级甚至EB级的数据，涵盖各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。高可扩展性：基于分布式架构，能够方便地进行水平扩展，随着数据量的增加，可以通过添加节点的方式快速扩展存储和计算能力。数据多样性支持：不仅支持传统的关系型数据，还能存储各种非传统数据类型，如文本、图像、视频、音频、日志文件、社交媒体数据等，为企业提供全面的数据视角。灵活性与敏捷性：数据以原始格式存储，不需要预先定义严格的数据模型，用户可以根据不同的业务需求随时对数据进行各种分析和处理，快速响应业务变化。架构与组件存储层：通常采用分布式文件系统或对象存储系统作为底层存储，具有高可靠性、高吞吐量和容错性，确保数据的安全存储和高效访问。数据管理层：包括元数据管理、数据目录、数据血缘等功能。元数据管理记录数据的来源、格式、含义等信息，方便用户查找和理解数据；数据目录提供数据的分类和索引，便于数据的搜索和发现；数据血缘则跟踪数据的流转和处理过程，确保数据的...

联邦学习与隐私计算是紧密相关且相互促进的两个概念，以下是它们之间的详细关系及相关情况：联系目标一致：都旨在解决在数据隐私保护前提下的数据处理与分析问题。在大数据时代，数据分散在不同的机构或个人手中，而这些数据往往包含敏感信息。联邦学习和隐私计算都致力于在不泄露隐私数据的情况下，实现数据的价值挖掘和共享，打破数据孤岛，促进数据的流通和协同使用。技术融合：联邦学习是隐私计算的重要技术分支和应用场景之一。在联邦学习的过程中，会运用到多种隐私计算技术来确保数据的安全性和隐私性，如加密技术、差分隐私技术等。相互促进：隐私计算技术的发展为联邦学习提供了更强大的隐私保护手段，使其能够在更广泛的场景中应用。而联邦学习的实践也推动了隐私计算技术的不断创新和完善，为隐私计算技术提供了更多实际应用需求和挑战，促使其在性能、安全性等方面不断优化。区别概念侧重：联邦学习侧重于机器学习模型的训练和优化，强调在多个数据拥有方之间进行协同学习，通过交换模型参数而不是原始数据来实现模型的训练和更新。隐私计算则是一个更广泛的概念，涵盖了多种技术和方法，旨在对隐私数据进行全生命周期的保护，包括数据的存储、传输、处理和共享等...