大數據分析平臺系統開發思路及步驟是什么

這篇文章給大家介紹大數據分析平臺系統開發思路及步驟是什么，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

1、搭建大數據平臺離不開BI。在大數據之前，BI就已經存在很久了，簡單把大數據等同于BI，明顯是不恰當的。但兩者又是緊密關聯的，相輔相成的。BI是達成業務管理的應用工具，沒有BI，大數據就沒有了價值轉化的工具，就無法把數據的價值呈現給用戶，也就無法有效地支撐企業經營管理決策；大數據則是基礎，沒有大數據，BI就失去了存在的基礎，沒有辦法快速、實時、高效地處理數據，支撐應用。 所以，數據的價值發揮，大數據平臺的建設，必然是囊括了大數據處理與BI應用分析建設的。

2、大數據擁有價值。來看看數據使用金字塔模型，從數據的使用角度來看，數據基本有以下使用方式：

自上而下，可以看到，對數據的要求是不一樣的：

• 數據量越來越大，維度越來越多。

• 交互難度越來越大。

• 技術難度越來越大。

• 以人為主，逐步向機器為主。

• 用戶專業程度逐步提升，門檻越來越高。

  
  

  
  

企業對數據、效率要求的逐步提高，也給大數據提供了展現能力的平臺。企業構建大數據平臺，歸根到底是構建企業的數據資產運營中心，發揮數據的價值，支撐企業的發展。

整體方案思路如下：

建設企業的基礎數據中心，構建企業統一的數據存儲體系，統一進行數據建模，為數據的價值呈現奠定基礎。同時數據處理能力下沉，建設集中的數據處理中心，提供強大的數據處理能力；通過統一的數據管理監控體系，保障系統的穩定運行。有了數據基礎，構建統一的BI應用中心，滿足業務需求，體現數據價值。

提到大數據就會提到hadoop。大數據并不等同于hadoop，但hadoop的確是最熱門的大數據技術。下面以最常用的混搭架構，來看一下大數據平臺可以怎么通過Kafka作為統一采集平臺的消息管理層，靈活的對接、適配各種數據源采集（如集成flume），提供靈活、可配置的數據采集能力。利用spark和hadoop技術，構建大數據平臺最為核心的基礎數據的存儲、處理能力中心，提供強大的數據處理能力，滿足數據的交互需求。同時通過spark streaming，可以有效滿足企業實時數據的要求，構建企業發展的實時指標體系。

同時為了更好的滿足的數據獲取需求，通過RDBMS，提供企業高度匯總的統計數據，滿足企業常規的統計報表需求，降低使用門檻。對大數據明細查詢需求，則通過構建HBase集群，提供大數據快速查詢能力，滿足對大數據的查詢獲取需求。

一般的大數據平臺從平臺搭建到數據分析大概包括以下幾個步驟：

1、Linux系統安裝

一般使用開源版的Redhat系統--CentOS作為底層平臺。為了提供穩定的硬件基礎，在給硬盤做RAID和掛載數據存儲節點的時，需要按情況配置。比如，可以選擇給HDFS的namenode做RAID2以提高其穩定性，將數據存儲與操作系統分別放置在不同硬盤上，以確保操作系統的正常運行。

2、分布式計算平臺/組件安裝

當前分布式系統的大多使用的是Hadoop系列開源系統。Hadoop的核心是HDFS，一個分布式的文件系統。在其基礎上常用的組件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。

使用開源組件的優點：1）使用者眾多，很多bug可以在網上找的答案（這往往是開發中最耗時的地方）；2）開源組件一般免費，學習和維護相對方便；3）開源組件一般會持續更新；4）因為代碼開源，如果出現bug可自由對源碼作修改維護。

常用的分布式數據數據倉庫有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查詢，Hbase可以快速讀取行。外部數據庫導入導出需要用到Sqoop。Sqoop將數據從Oracle、MySQL等傳統數據庫導入Hive或Hbase。Zookeeper是提供數據同步服務， Impala是對hive的一個補充，可以實現高效的SQL查詢

3、數據導入

前面提到，數據導入的工具是Sqoop。它可以將數據從文件或者傳統數據庫導入到分布式平臺。

4、數據分析

數據分析一般包括兩個階段：數據預處理和數據建模分析。

數據預處理是為后面的建模分析做準備，主要工作時從海量數據中提取可用特征，建立大寬表。這個過程可能會用到Hive SQL，Spark QL和Impala。

數據建模分析是針對預處理提取的特征/數據建模，得到想要的結果。如前面所提到的，這一塊最好用的是Spark。常用的機器學習算法，如樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網絡、TFIDF、協同過濾等，都已經在ML lib里面，調用比較方便。

5、結果可視化及輸出API

可視化一般式對結果或部分原始數據做展示。一般有兩種情況，行數據展示，和列查找展示。

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