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          大數(shù)據(jù)智能分析平臺

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          具體成交價以合同協(xié)議為準(zhǔn)
          • 公司名稱深圳市彩訊科技有限公司
          • 品       牌
          • 型       號
          • 所  在  地深圳市
          • 廠商性質(zhì)
          • 更新時間2016/1/25 15:53:26
          • 訪問次數(shù)1479
          產(chǎn)品標(biāo)簽:

          大數(shù)據(jù)智能分析平臺

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          大數(shù)據(jù)服務(wù)
          上市時間:
          創(chuàng)  新 點:
          2016-01-25
          進步之處;
          分布式存儲底層改造

          Hadoop原生的框架中,數(shù)據(jù)可在HDFS、HBASE、HIVE中進行存儲和計算。如果一個數(shù)據(jù)集同時要進行要進行以上三種存儲和計算的話,需要在三個組件中都存儲數(shù)據(jù)。彩訊大數(shù)據(jù)平臺對分布式存儲進行改造,實現(xiàn)將數(shù)據(jù)存儲在HBASE中,開發(fā)數(shù)據(jù)接口,使得MapReduce、 HIVE可以通過接口訪問HBASE存儲的數(shù)據(jù)進行計算,從而實現(xiàn)一份數(shù)據(jù),三種計算模式。

          彩訊Richdata 大數(shù)據(jù)智能分析平臺整合了各行業(yè)的數(shù)據(jù)分析、決策支持和數(shù)據(jù)洞察需求,是通用的大數(shù)據(jù)BI工具產(chǎn)品,具備高性能實時和離線計算能力、豐富的統(tǒng)計、分析、挖掘模型,為行業(yè)全流程、全周期的生產(chǎn)運營活動提供商業(yè)智能支持。
          大數(shù)據(jù)智能分析平臺 產(chǎn)品信息

          產(chǎn)品特征

          配置化的安裝部署

          系統(tǒng)可實現(xiàn)跨平臺、跨網(wǎng)絡(luò)、跨區(qū)域分布式部署。

          將大數(shù)據(jù)平臺各組成部分封裝成統(tǒng)一的產(chǎn)品安裝工具,實現(xiàn)界面化的向?qū)桨惭b。

          平臺采用向?qū)竭^程安裝,自動檢測資源,自動化安裝。用戶只需機器資源,平臺自動進行資源檢測、資源規(guī)劃、平臺各模塊的安裝。真正做到向?qū)桨惭b,無人值守式安裝。

          元數(shù)據(jù)驅(qū)動的平臺架構(gòu)

          平臺采用分布式架構(gòu),彈性管控集群資源。

          平臺運行以元數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),元數(shù)據(jù)包括數(shù)據(jù)源元數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉庫元數(shù)據(jù),結(jié)果元數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)服務(wù)元數(shù)據(jù),任務(wù)元數(shù)據(jù),平臺信息元數(shù)據(jù)等。

          平臺各功能組件之間通過數(shù)據(jù)進行交互,實現(xiàn)松耦合。平臺各子系統(tǒng)既是一個獨立的功能模塊,又能通過數(shù)據(jù)的交互構(gòu)成一個整體。

          全域的系統(tǒng)監(jiān)控與管理

          管理模塊是大數(shù)據(jù)平臺信息的匯聚點,通過管理子系統(tǒng)獲取的信息可以知道系統(tǒng)的總體運行情況.

          實時查看平臺運行的業(yè)務(wù),對業(yè)務(wù)進行調(diào)度,優(yōu)先級配置,多維度的業(yè)務(wù)報表。

          通過管理平臺的信息呈現(xiàn),用戶可以清晰地知道當(dāng)前系統(tǒng)運行的變化趨勢,從而把握系統(tǒng)的穩(wěn)定性及健康狀況,可動態(tài)管理集群。

          具備集群監(jiān)控、集群管理(節(jié)點管理,異常管理,用戶管理,安全管理等)、元數(shù)據(jù)管理、調(diào)度管理、數(shù)據(jù)服務(wù)管理、系統(tǒng)管理等功能。

          完善的安全管理策略

          多層面的用戶權(quán)限管理機制,設(shè)置嚴(yán)格的數(shù)據(jù)管理機制。

          內(nèi)置了用戶操作記錄機制,全面監(jiān)控用戶對平臺的使用情況。

          豐富的函數(shù)模型庫

          對常用的統(tǒng)計函數(shù),數(shù)值計算函數(shù),字符函數(shù)進行封裝

          對常用的數(shù)據(jù)挖掘模型、算法進行封裝

          插件式的函數(shù)模型庫,可動態(tài)增加新算法模型。

          提供行業(yè)分析模型及類似BI的分析和展示工具。

          開放的數(shù)據(jù)服務(wù)

          對外提供各種數(shù)據(jù)服務(wù),開放多種數(shù)據(jù)接口,外部系統(tǒng)/用戶可通過服務(wù)認(rèn)證、數(shù)據(jù)API等方式按權(quán)限訪問相應(yīng)的數(shù)據(jù)。

          采用可視化的圖形,列表等頁面展現(xiàn)方式。

          統(tǒng)一服務(wù),標(biāo)準(zhǔn)化的接口訪問協(xié)議,為各類數(shù)據(jù)服務(wù)提供統(tǒng)一入口,提供便利,全面的數(shù)據(jù)服務(wù)。

          統(tǒng)一控制,對用戶訪問和數(shù)據(jù)訪問的統(tǒng)一管控,訪問日志記錄,保證數(shù)據(jù)安全。

          統(tǒng)一數(shù)據(jù)緩存機制,接口訪問穩(wěn)定性和速度的提升??蓴U展,可定制,滿足未來的數(shù)據(jù)訪問需求。

          多來源多格式適配的數(shù)據(jù)采集

          以元數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式提供強大的抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL) 能力。適配多種數(shù)據(jù)源,支持從文件,DB、數(shù)據(jù)流中導(dǎo)入數(shù)據(jù)。

          靈活的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換配置和任務(wù)配置,提供了直觀的圖形界面設(shè)計器,大大縮短數(shù)據(jù)抽取的開發(fā)周期,并且容易維護。設(shè)計界面友好,提供了工作流設(shè)計模式,滿足各種場景的實現(xiàn)。

          服務(wù)以集群方式部署,支持多任務(wù)并發(fā),自動負載均衡,支持大數(shù)據(jù)量的抽取轉(zhuǎn)換處理,執(zhí)行效率高,提供了豐富的異常處理功能,能滿足各種異常處理需求。

          統(tǒng)一的分布式存儲

          以Hbase做為數(shù)據(jù)存儲的統(tǒng)一格式,MapReduce、Hive通過接口使用Hbase數(shù)據(jù)。

          做到一份存儲,多處使用。

          配置式的服務(wù)配置工具

          通過配置完成計算任務(wù)的配置,降低平臺實施和使用的技術(shù)門檻。

          通過統(tǒng)一的配置模板實現(xiàn)對數(shù)據(jù)計算的定義、腳本實現(xiàn)并通過定義規(guī)則驅(qū)動數(shù)據(jù)計算。

          可視化的自助分析工具

          自定義報表工具,實現(xiàn)了基于 XML 的定義文件來可編程性地生成報表的能力.

          圍繞著報表引擎,開發(fā)用戶圖形界面,用戶可以使用向?qū)?,無需編程,通過工具配置一步接一步完成創(chuàng)建一個報表。

          數(shù)據(jù)展示格式靈活,能更大程度上滿足用戶的數(shù)據(jù)需求。

          多維分析工具,提供豐富的圖形化展現(xiàn)界面和接口。

          用java語言開發(fā)支持 MDX(多維表達式)的查詢語言、分析型XML 和 olap4j 的接口技術(shù)規(guī)范。實現(xiàn)了從 SQL 和其它數(shù)據(jù)源讀取數(shù)據(jù),在內(nèi)存緩沖區(qū)中生成集合數(shù)據(jù)。

          產(chǎn)品優(yōu)勢

          分布式存儲底層改造

          Hadoop原生的框架中,數(shù)據(jù)可在HDFS、HBASE、HIVE中進行存儲和計算。如果一個數(shù)據(jù)集同時要進行要進行以上三種存儲和計算的話,需要在三個組件中都存儲數(shù)據(jù)。彩訊大數(shù)據(jù)平臺對分布式存儲進行改造,實現(xiàn)將數(shù)據(jù)存儲在HBASE中,開發(fā)數(shù)據(jù)接口,使得MapReduce、 HIVE可以通過接口訪問HBASE存儲的數(shù)據(jù)進行計算,從而實現(xiàn)一份數(shù)據(jù),三種計算模式。

          函數(shù)模型封裝

          將常用統(tǒng)計、分析、挖掘的模型進行插件式封裝,用戶實現(xiàn)統(tǒng)計實例無需再進行底層的編程,只需要按照計算模式的參數(shù)輸入約定,即可完成實例的開發(fā)定義;不常用的計算模型,按需實現(xiàn)插件式開發(fā),開發(fā)后部署到計算模型庫中,逐步豐富計算模型庫。

          配置式個性化開發(fā)

          通過可配置式個性化開發(fā),大大降低了平臺實施和使用的技術(shù)門檻,對平臺的80%以上的二次開發(fā)不再需要專業(yè)的開發(fā)人員,業(yè)務(wù)人員就可以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)計算的定義、腳本實現(xiàn)并通過定義規(guī)則驅(qū)動數(shù)據(jù)計算。

          在交互界面上,選取的計算模式,在數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)中選取需要進行計算的屬性,將計算模式、計算屬性和元數(shù)據(jù)傳遞給語義層;在語義服務(wù)層,形成對數(shù)據(jù)的計算的算法語義,并將這個算法語義轉(zhuǎn)換成既定的計算語義(如:SQL語句)。在分布式計算層面:先將計算語義轉(zhuǎn)換成計算腳本和計算任務(wù)JOB,然后按照J(rèn)OB的定義選取的計算模板執(zhí)行計算腳本,并將結(jié)果按計算語義中定義的結(jié)果模式輸出到的結(jié)果表中,同時實現(xiàn)在前方數(shù)據(jù)服務(wù)中可檢索。

          配置式安裝部署

          將大數(shù)據(jù)平臺各組成部分封裝成統(tǒng)一的產(chǎn)品安裝工具,實現(xiàn)界面化的向?qū)桨惭b實施,使得平臺的部署實施自動化簡易化。

          關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)采集
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