应用数据怎么做，应用数据位置如何恢复传输？-营销圈

应用数据怎么做，应用数据位置如何恢复传输？

用户投稿 • 2022年5月15日 am9:51 • 网络资讯 • 阅读 362

生活在信息爆炸时代的我们越来越清晰的认识到海量信息与数据分析的重要性，如提高数据挖掘能力、为运营决策提供关键数据、通过数据分析助力业务创新、在商业决策中的提供较有价值的信息等成为关键，于是大数据分析平台作为在各大公司迅速崛起。如何为企业个性化打造高效性、准确性、敏捷型等的大数据实时分析平台成为了技术团队的挑战。

大数据和价值

什么是大数据？众说纷纭。大家似乎觉得具备快、多、变化大、种类多四个特征的数据就是大数据，我个人更愿意从另一个角度来定义：只有当你拥有全量的数据，并通过非常多的数据把问题解决得比较完美时，这时候的问题才是叫做大数据问题。

说到数据分析的步骤，最开始是数据收集，然后处理，清洗，建模，分析，最后可视化。这是大概的基本步骤。

从数据分析的类型来看，也可以分为四个层次：最下面是一个比较基础的层次，叫响应型分析，基本上是按照商业需求出商业报表。第二个层次叫诊断型分析，就是说当你有了很多数据以后，从数据里面挖掘出一些问题，或者通过数据去解释这些问题，像一些竞品分析、趋势分析。第三个层次叫战略分析，这个层次相对前面两个层次来说比较难了，即在做很多公司的分析时，你需要建个模型，然后用数据去得出一些结论，很多咨询公司就提供这种战略分析，像麦肯锡、贝恩等公司很多时候就是在这一层次做事情。最后一个层次也难，叫预测型分析。你不光要建好模，还要想到底怎么做，采用什么样的行动，给出真正的建议。

实时分析不是一个新问题，但如果上到亿万级的数据量时，这个问题也显得非常重要。商业的工具中有家比较有名，Petabase大数据平台+睿治数据治理平台的组合来实现，产品平台架构如下图：

应用数据怎么做，应用数据位置如何恢复传输？

方案分为六层：

第一层是数据源层，主要是指的源端数据，这里是powerBI的半结构化日志文件。

第二层是接入层，负责监听并实时采集pwerBI的增量日志内容，通过flume进行PowerBI日志文件的监听和实时摄取，摄取的文本消息下沉至Kafka消息队列中的topic。

第三层是数据存储层，负责整个平台的非结构化数据和结构化数据存储。其中，hdfs负责存储非结构化的日志文件，结构化的数据则使用kudu系统，以库表的形式进行存储。

第四层是计算层，负责对接入层的kafka消息流进行解析、汇总计算、入库和即席查询。使用spark、impala分布式计算框架来支撑。

第五层是数据应用层，入库的结构化数据以关系表的形式，通过jdbc+sql的方式为应用层提供计算访问接口和服务。

第六层是应用支撑层，主要是华宇睿治产品，以友好的可视化方式向终端用户提供基于业务需求的数据访问和操作。除此之外，应用支撑层还能提供http、rest等主流的api接口为第三方应用提供数据访问服务。

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应用数据怎么做，应用数据位置如何恢复传输？

方案分为六层：

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