靜安區(qū)特種大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)價(jià)目

來源: 發(fā)布時(shí)間:2025-12-08

大數(shù)據(jù)平臺(tái)是以分布式存儲(chǔ)、實(shí)時(shí)計(jì)算為**技術(shù),通過整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)資源共享與分析的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)平臺(tái)。其架構(gòu)通常包含數(shù)據(jù)采集層、存儲(chǔ)計(jì)算層和應(yīng)用服務(wù)層,支持PB級(jí)數(shù)據(jù)管理與智能分析。在**防控、***監(jiān)管、金融服務(wù)等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用,例如2020年****期間武漢市通過該平臺(tái)實(shí)現(xiàn)**數(shù)據(jù)閉環(huán)管理。典型技術(shù)組件包括Hadoop生態(tài)系統(tǒng)、Spark計(jì)算引擎與Kafka實(shí)時(shí)流處理框架,支持結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的融合處理。大數(shù)據(jù)平臺(tái)采用三層架構(gòu)設(shè)計(jì):基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源層通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、第三方接口等實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)采集;大數(shù)據(jù)處理層融合分布式存儲(chǔ)(HDFS/HBase)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù),構(gòu)建ODS/DW/DM三級(jí)存儲(chǔ)體系;應(yīng)用服務(wù)層提供OLAP分析、預(yù)警預(yù)測(cè)等12種應(yīng)用形式。部分平臺(tái)如CeaInsight通過云原生架構(gòu)實(shí)現(xiàn)萬臺(tái)級(jí)服務(wù)器集群調(diào)度,支持跨源分析與多模數(shù)據(jù)融合 [1]。數(shù)據(jù)處理:選擇數(shù)據(jù)處理框架,如Apache Spark、Apache Flink、Apache Storm等。靜安區(qū)特種大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)價(jià)目

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文檔/JSON 數(shù)據(jù)庫(kù):文檔數(shù)據(jù)庫(kù)專為存儲(chǔ)、檢索和管理面向文檔的信息而設(shè)計(jì),它是一種以 JSON 格式(而不是采用行和列)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的現(xiàn)代方法。自治駕駛數(shù)據(jù)庫(kù):基于云的自治駕駛數(shù)據(jù)庫(kù)(也稱作自治數(shù)據(jù)庫(kù))是一種全新的極具革新性的數(shù)據(jù)庫(kù),它利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)優(yōu)、保護(hù)、備份、更新,以及傳統(tǒng)上由數(shù)據(jù)庫(kù)管理員 (DBA) 執(zhí)行的其他常規(guī)管理任務(wù)。 [25]向量數(shù)據(jù)庫(kù)(Vector Database):向量數(shù)據(jù)庫(kù)是專門用來存儲(chǔ)和查詢向量的數(shù)據(jù)庫(kù)。這些向量通常來自于對(duì)文本、語(yǔ)音、圖像、視頻等的向量化。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)相比,向量數(shù)據(jù)庫(kù)可以處理更多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中,數(shù)據(jù)通常以向量形式表示,因此向量數(shù)據(jù)庫(kù)在這些領(lǐng)域中非常有用。嘉定區(qū)定制大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)推薦廠家Presto:高性能的分布式SQL查詢引擎,適合對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行交互式分析。

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圖形數(shù)據(jù)庫(kù):圖形數(shù)據(jù)庫(kù)根據(jù)實(shí)體和實(shí)體之間的關(guān)系來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。OLTP 數(shù)據(jù)庫(kù):OLTP 數(shù)據(jù)庫(kù)是一種高速分析數(shù)據(jù)庫(kù),專為多個(gè)用戶執(zhí)行大量事務(wù)而設(shè)計(jì)。云數(shù)據(jù)庫(kù):云數(shù)據(jù)庫(kù)指基于私有云、公有云或混合云計(jì)算平臺(tái)的結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)**,可分為傳統(tǒng)云數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)即服務(wù) (DBaaS) 兩種類型。在 DBaaS 中,管理和維護(hù)工作均由服務(wù)提供商負(fù)責(zé)。多模型數(shù)據(jù)庫(kù):多模型數(shù)據(jù)庫(kù)指的是將不同類型的數(shù)據(jù)庫(kù)模型整合到一個(gè)集成的后端中,以此來滿足各種不同的數(shù)據(jù)類型的需求。

二、技術(shù)架構(gòu)大數(shù)據(jù)平臺(tái)通常采用三層架構(gòu)設(shè)計(jì),包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源層、大數(shù)據(jù)處理層和應(yīng)用服務(wù)層?;A(chǔ)數(shù)據(jù)源層:通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、第三方接口等實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)采集。大數(shù)據(jù)處理層:融合分布式存儲(chǔ)(如HDFS/HBase)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù),構(gòu)建ODS/DW/DM三級(jí)存儲(chǔ)體系。同時(shí),整合Spark內(nèi)存計(jì)算與Flink流處理框架,支持機(jī)器學(xué)習(xí)建模與實(shí)時(shí)分析。應(yīng)用服務(wù)層:提供OLAP分析、預(yù)警預(yù)測(cè)等多種應(yīng)用形式。**功能數(shù)據(jù)采集與整合:從多個(gè)數(shù)據(jù)源(如傳感器、日志文件、社交媒體等)自動(dòng)獲取數(shù)據(jù),并對(duì)不同格式的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,整合成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。主要組件包括HDFS(分布式文件系統(tǒng))和MapReduce(分布式計(jì)算模型)。

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數(shù)據(jù)分析:數(shù)據(jù)分析是指根據(jù)分析目的,用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法及工具,對(duì)收集來的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析,提取有價(jià)值的信息,發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。因此,狹義上的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的本質(zhì)一樣,都是從數(shù)據(jù)里面發(fā)現(xiàn)關(guān)于業(yè)務(wù)的知識(shí)(有價(jià)值的信息),從而幫助業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、改進(jìn)產(chǎn)品以及幫助企業(yè)做更好的決策,所以俠義的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘構(gòu)成廣義的數(shù)據(jù)分析。(2)常見應(yīng)用場(chǎng)景金融行業(yè):在金融服務(wù)中利用數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用程序來解決復(fù)雜的**、合規(guī)、風(fēng)險(xiǎn)管理和客戶流失問題,同時(shí),大數(shù)據(jù)分析可以幫助金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行市場(chǎng)趨勢(shì)分析、投資組合優(yōu)化和個(gè)性化推薦提供豐富的API,支持多種編程語(yǔ)言(如Java、Scala、Python、R)。嘉定區(qū)質(zhì)量大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)聯(lián)系人

如Tableau、Power BI、Looker等,幫助用戶將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化的圖表和儀表盤,便于理解和分析。靜安區(qū)特種大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)價(jià)目

常識(shí)類信息查詢接口:如星座查詢、垃圾分類識(shí)別查詢、節(jié)假日信息查詢和郵編查詢等數(shù)據(jù)查詢接口。企業(yè)信息查詢接口:包括企業(yè)簡(jiǎn)介信息查詢、企業(yè)工商信息變更查詢、企業(yè)LOGO、企業(yè)專利信息等數(shù)據(jù)查詢接口。4.數(shù)據(jù)模型結(jié)果(1)概念/定義數(shù)據(jù)模型結(jié)果是指數(shù)據(jù)建模過程的輸出結(jié)果,它是對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象及其之間關(guān)系的結(jié)構(gòu)化表示。在數(shù)據(jù)產(chǎn)品中,數(shù)據(jù)模型結(jié)果可以包括表格、圖表、圖形等可視化形式,幫助用戶理解數(shù)據(jù)及其關(guān)聯(lián)關(guān)系。(2)常見的數(shù)據(jù)模型結(jié)果應(yīng)用在金融業(yè)中,數(shù)據(jù)模型結(jié)果可以用于分析市場(chǎng)趨勢(shì)和客戶需求,從而實(shí)現(xiàn)精細(xì)營(yíng)銷和風(fēng)險(xiǎn)管理。靜安區(qū)特種大數(shù)據(jù)平臺(tái)開發(fā)價(jià)目

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