大數據平臺產品設計，如何設計一個實時大數據用戶行為分析系統
1，如何設計一個實時大數據用戶行為分析系統2，如何設計數據庫 實現大數據分析3，如何搭建大數據分析平臺4，如何設計企業級大數據分析平臺5，大型erp數據庫系統常見的幾種設計有什么1，如何設計一個實時大數據用戶行為分析系統
數云的crm系統，就是大數據用戶分析的結果，可以進行用戶洞察。
2，如何設計數據庫 實現大數據分析 可以借助大數據分析工具，未至科技魔方是一款大數據模型平臺，是一款基于服務總線與分布式云計算兩大技術架構的一款數據分析、挖掘的工具平臺，其采用分布式文件系統對數據進行存儲，支持海量數據的處理。采用多種的數據采集技術，支持結構化數據及非結構化數據的采集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平臺中去。數據分析研判平臺就是海量信息的采集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最后形成知識服務于實戰、服務于決策的過程，平臺主要包括數據采集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。數據庫開發工程師的日常工作是設計、開發數據庫系統和數據庫應用軟件，因此與軟件研發的過程一樣，會覆蓋需求、設計、編程和測試四個階段：需求：深入調研用戶市場需求，認清項目的應用場景，解決的問題，性能指標等，需要與數據庫系統使用方反復溝通，確定具體的需求。設計：根據收集整理的需求文檔設計數據庫系統軟件的模型和架構，劃分模塊分別進行概要和詳細設計。編程：按照模塊分工和設計文檔，進行編碼和調試。測試：將開發完成的數據庫系統交給測試人員進行測試，主要使用的測試方法有黑盒測試、白盒測試、壓力測試、性能測試等，測試全部通過后即可等待發布。
3，如何搭建大數據分析平臺 本人為大數據技術員，可以分享一些心得體驗給題主：其實題主需要搞清楚以下幾個問題，搞清楚了，其實問題的答案也就有了：1、是從個人學習成長的角度想搭建平臺自學？還是現在的公司需要大數據技術進行分析？——如果是從個人學習成長的角度，建議直接按照hadoop或者spark的官網教程安裝即可，建議看官網（英文），在大數據技術領域，英語的掌握是非常重要的，因為涉及到組件選型、日后的安裝、部署、運維，所有的任務運行信息、報錯信息都是英文的，包括遇到問題的解答，所以還是非常重要的。如果是公司需要進行大數據分析，那么還要研究以下幾個問題：為什么需要搭建大數據分析平臺？要解決什么業務問題？需要什么樣的分析？數據量有多少？是否有實時分析的需求？是否有bi報表的需求？——這里舉一個典型的場景：公司之前采用oracle或mysql搭建的業務數據庫，而且有簡單的數據分析，或者可能采購了bi系統，就是直接用業務系統數據庫進行支持的，現在隨著數據量越來越大，那么就需要采用大數據技術進行擴容。搞清楚需求之后，按照以下的步驟進行：1、整體方案設計；整體方案設計時需要考慮的因素：數據量有多少：幾百gb？幾十tb？數據存儲在哪里：存儲在mysql中？oracle中？或其他數據庫中？數據如何從現在的存儲系統進入到大數據平臺中？如何將結果數據寫出到其他存儲系統中？分析主題是什么：只有幾個簡單指標？還是說有很多統計指標，需要專門的人員去梳理，分組，并進行產品設計；是否需要搭建整體數倉？是否需要bi報表：業務人員有無操作bi的能力，或團隊組成比較簡單，不需要前后端人員投入，使用bi比較方便；是否需要實時計算？2、組件選型；架構設計完成后就需要組件選型了，這時候最好是比較資深的架構師參與設計，選型包括：離線計算引擎：hadoop、spark、tez……實時計算引擎：storm、flink、samza、spark streaming……bi軟件：tableau、qlikview、帆軟……3、安裝部署；選型完成后，就可以進行安裝部署了，這部分其實是最簡單的，直接按照每個組件的部署要求安裝即可。4、另一種選擇：采用商用軟件如果是企業需要搭建大數據平臺，那么還有一種選擇是直接采用商用的數據平臺。市面上有很多成熟的商用大數據平臺，cloudera、星環、華為、亞信等等，都有對應的產品線，業內數據大咖袋鼠云就有一款非常優秀的大數據平臺產品：數棧。主要有以下幾個特點：1.一站式。一站式數據開發產品體系，滿足企業建設數據中臺過程中的多樣復雜需求。2.兼容性強。支持對接多種計算引擎，使更多企業“半路上車”。3.開箱即用。基于web的圖形化操作界面，開箱即用，快速上手。4.性價比高。滿足中小企業數據中臺建設需求，降低企業投入成本。
4，如何設計企業級大數據分析平臺 統企業的olap幾乎都是基于關系型數據庫，在面臨“大數據”分析瓶頸，甚至實時數據分析的挑戰時，在架構上如何應對?本文試擬出幾個大數據olap平臺的設計要點，意在拋磚引玉。突破設計原則建設企業的大數據管理平臺(big data management platform)，第一個面臨的挑戰來自歷史數據結構，以及企業現有的數據庫設計人員的觀念、原則。數據關系、acid在關系數據庫幾十年的統治時期是久得人心，不少開發人員都有過為文檔、圖片設計數據表，或將文檔、圖片序列化為二進制文件存入關系數據庫的經歷。在bdmp之上，我們需要對多種不同的格式的數據進行混合存儲，這就必須意識到曾經的原則已經不再適用——one size dosent fit all，新的原則——one size fits a bunch.以下是我列出的一些nosql數據庫在設計上的模式：文檔數據庫：數據結構是類json，可以使用嵌入(embed)或文檔引用(reference)的方式來為兩個不同的文檔對象建立關系;列簇數據庫：基于查詢進行設計，有寬行(wild rows)和窄行(skinny rows)的設計決策;索引數據庫：基于搜索進行設計，在設計時需要考慮對對每個字段內容的處理(analysis)。搜索和查詢的區別在于，對返回內容的排序，搜索引擎側重于文本分析和關鍵字權重的處理上，而查詢通常只是對數據進行單列或多列排序返回即可。數據存儲的二八原則不少企業在解決海量數據存儲的問題上，要么是把關系數據庫全部往hadoop上一導入，要么是把以前的非結構化數據如日志、點擊流往nosql數據庫中寫入，但最后往往發現前者還是無法解決大數據分析的性能瓶頸，后者也無法回答數據如何發揮業務價值的問題。在數據的價值和使用上，其實也存在著二八原則：20%的數據發揮著80%的業務價值;80%的數據請求只針對20%的數據。目前來看，不管是數據存儲處理、分析還是挖掘，最完整和成熟的生態圈還是基于關系型數據庫，比如報表、聯機分析等工具;另外就是數據分析人員更偏重于查詢分析語言如sql、r、python數據分析包而不是編程語言。企業大數據平臺建設的二八原則是，將20%最有價值的數據——以結構化的形式存儲在關系型數據庫中供業務人員進行查詢和分析;而將80%的數據——以非結構化、原始形式存儲在相對廉價的hadoop等平臺上，供有一定數據挖掘技術的數據分析師或數據工程師進行下一步數據處理。經過加工的數據可以以數據集市或數據模型的形式存儲在nosql數據庫中，這也是后面要講到的“離線”與“在線”數據。理解企業的數據處理需求數據庫到數據倉庫，是事務型數據到分析型數據的轉變，分析型數據需要包括的是：分析的主題、數據的維度和層次，以及數據的歷史變化等等。而對大數據平臺來說，對分析的需求會更細，包括：查詢：快速響應組合條件查詢、模糊查詢、標簽搜索：包括對非結構化文檔的搜索、返回結果的排序統計：實時反映變化，如電商平臺的在線銷售訂單與發貨計算出的庫存顯示挖掘：支持挖掘算法、機器學習的訓練集針對不同的數據處理需求，可能需要設計不同的數據存儲，還需要考慮如何快速地將數據復制到對應的存儲點并進行合適的結構轉換，以供分析人員快速響應業務的需求。離線數據與在線數據根據不同的企業業務，對“離線”的定義其實不一樣，在這里離線數據特指在業務場景中適用于“歷史數據”的部分。常見的歷史數據查詢分析一般來自于特定時間段，設計上需要考慮的是將數據存入歷史庫中時，建立時間索引。另一種情況是某種業務問題的定位或分析，在數據量巨大的情況下，基于hadoop或spark等框架編寫分析算法并直接在平臺上運行，可以大大節約數據導出導入、格式轉換與各種分析工具對接的時間。在線數據處理按照存儲和分析的先后順序，可分為批處理(先存儲后分析)和流處理(先分析后存儲)兩類。cassandra數據庫的設計采用上數據追加寫入模式，可以支持實時批處理;流式計算平臺則有apache storm、yahoo s4等開源框架，商業平臺有amazon kenisis(部署在云端)。企業的實時分析需求往往有特定的應用場景，需要對業務和現行系統有深入的理解才能設計出一個合理的架構。感覺呢 ， 如果想讀北 大 青鳥中關村軟件學院， 還是去北京的好些， 反正學費都一樣， 如果是因為消費，我給你介紹一個消費低的， 中關村的北大青鳥， 如果是因為 教學質量， 那就更不用說了， 中關村的北大 青 鳥教員的教學經驗豐富， 講課生動有趣 5，大型erp數據庫系統常見的幾種設計有什么 采用自增長 主要是性能。早期的數據庫系統，經常采用某種編號，比如身份證號碼，公司編號等等作為數據庫表的 。然而，很快，大家就發現其中的不利之處。比如早期的醫院管理系統，用身份證號碼作為病人表的 。然而，第一，不是每個人都有身份證；第二，對于國外來的病人，不同國家的病人的證件號碼并不見得沒有重復。因此，用身份證號碼作為病人表的 是一個非常糟糕的設計。考慮到沒有醫生或者護士會刻意去記這些號碼，使用自增長 是更好的設計。公司編
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2，如何設計數據庫 實現大數據分析 可以借助大數據分析工具，未至科技魔方是一款大數據模型平臺，是一款基于服務總線與分布式云計算兩大技術架構的一款數據分析、挖掘的工具平臺，其采用分布式文件系統對數據進行存儲，支持海量數據的處理。采用多種的數據采集技術，支持結構化數據及非結構化數據的采集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平臺中去。數據分析研判平臺就是海量信息的采集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最后形成知識服務于實戰、服務于決策的過程，平臺主要包括數據采集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。數據庫開發工程師的日常工作是設計、開發數據庫系統和數據庫應用軟件，因此與軟件研發的過程一樣，會覆蓋需求、設計、編程和測試四個階段：需求：深入調研用戶市場需求，認清項目的應用場景，解決的問題，性能指標等，需要與數據庫系統使用方反復溝通，確定具體的需求。設計：根據收集整理的需求文檔設計數據庫系統軟件的模型和架構，劃分模塊分別進行概要和詳細設計。編程：按照模塊分工和設計文檔，進行編碼和調試。測試：將開發完成的數據庫系統交給測試人員進行測試，主要使用的測試方法有黑盒測試、白盒測試、壓力測試、性能測試等，測試全部通過后即可等待發布。
3，如何搭建大數據分析平臺 本人為大數據技術員，可以分享一些心得體驗給題主：其實題主需要搞清楚以下幾個問題，搞清楚了，其實問題的答案也就有了：1、是從個人學習成長的角度想搭建平臺自學？還是現在的公司需要大數據技術進行分析？——如果是從個人學習成長的角度，建議直接按照hadoop或者spark的官網教程安裝即可，建議看官網（英文），在大數據技術領域，英語的掌握是非常重要的，因為涉及到組件選型、日后的安裝、部署、運維，所有的任務運行信息、報錯信息都是英文的，包括遇到問題的解答，所以還是非常重要的。如果是公司需要進行大數據分析，那么還要研究以下幾個問題：為什么需要搭建大數據分析平臺？要解決什么業務問題？需要什么樣的分析？數據量有多少？是否有實時分析的需求？是否有bi報表的需求？——這里舉一個典型的場景：公司之前采用oracle或mysql搭建的業務數據庫，而且有簡單的數據分析，或者可能采購了bi系統，就是直接用業務系統數據庫進行支持的，現在隨著數據量越來越大，那么就需要采用大數據技術進行擴容。搞清楚需求之后，按照以下的步驟進行：1、整體方案設計；整體方案設計時需要考慮的因素：數據量有多少：幾百gb？幾十tb？數據存儲在哪里：存儲在mysql中？oracle中？或其他數據庫中？數據如何從現在的存儲系統進入到大數據平臺中？如何將結果數據寫出到其他存儲系統中？分析主題是什么：只有幾個簡單指標？還是說有很多統計指標，需要專門的人員去梳理，分組，并進行產品設計；是否需要搭建整體數倉？是否需要bi報表：業務人員有無操作bi的能力，或團隊組成比較簡單，不需要前后端人員投入，使用bi比較方便；是否需要實時計算？2、組件選型；架構設計完成后就需要組件選型了，這時候最好是比較資深的架構師參與設計，選型包括：離線計算引擎：hadoop、spark、tez……實時計算引擎：storm、flink、samza、spark streaming……bi軟件：tableau、qlikview、帆軟……3、安裝部署；選型完成后，就可以進行安裝部署了，這部分其實是最簡單的，直接按照每個組件的部署要求安裝即可。4、另一種選擇：采用商用軟件如果是企業需要搭建大數據平臺，那么還有一種選擇是直接采用商用的數據平臺。市面上有很多成熟的商用大數據平臺，cloudera、星環、華為、亞信等等，都有對應的產品線，業內數據大咖袋鼠云就有一款非常優秀的大數據平臺產品：數棧。主要有以下幾個特點：1.一站式。一站式數據開發產品體系，滿足企業建設數據中臺過程中的多樣復雜需求。2.兼容性強。支持對接多種計算引擎，使更多企業“半路上車”。3.開箱即用。基于web的圖形化操作界面，開箱即用，快速上手。4.性價比高。滿足中小企業數據中臺建設需求，降低企業投入成本。
4，如何設計企業級大數據分析平臺 統企業的olap幾乎都是基于關系型數據庫，在面臨“大數據”分析瓶頸，甚至實時數據分析的挑戰時，在架構上如何應對?本文試擬出幾個大數據olap平臺的設計要點，意在拋磚引玉。突破設計原則建設企業的大數據管理平臺(big data management platform)，第一個面臨的挑戰來自歷史數據結構，以及企業現有的數據庫設計人員的觀念、原則。數據關系、acid在關系數據庫幾十年的統治時期是久得人心，不少開發人員都有過為文檔、圖片設計數據表，或將文檔、圖片序列化為二進制文件存入關系數據庫的經歷。在bdmp之上，我們需要對多種不同的格式的數據進行混合存儲，這就必須意識到曾經的原則已經不再適用——one size dosent fit all，新的原則——one size fits a bunch.以下是我列出的一些nosql數據庫在設計上的模式：文檔數據庫：數據結構是類json，可以使用嵌入(embed)或文檔引用(reference)的方式來為兩個不同的文檔對象建立關系;列簇數據庫：基于查詢進行設計，有寬行(wild rows)和窄行(skinny rows)的設計決策;索引數據庫：基于搜索進行設計，在設計時需要考慮對對每個字段內容的處理(analysis)。搜索和查詢的區別在于，對返回內容的排序，搜索引擎側重于文本分析和關鍵字權重的處理上，而查詢通常只是對數據進行單列或多列排序返回即可。數據存儲的二八原則不少企業在解決海量數據存儲的問題上，要么是把關系數據庫全部往hadoop上一導入，要么是把以前的非結構化數據如日志、點擊流往nosql數據庫中寫入，但最后往往發現前者還是無法解決大數據分析的性能瓶頸，后者也無法回答數據如何發揮業務價值的問題。在數據的價值和使用上，其實也存在著二八原則：20%的數據發揮著80%的業務價值;80%的數據請求只針對20%的數據。目前來看，不管是數據存儲處理、分析還是挖掘，最完整和成熟的生態圈還是基于關系型數據庫，比如報表、聯機分析等工具;另外就是數據分析人員更偏重于查詢分析語言如sql、r、python數據分析包而不是編程語言。企業大數據平臺建設的二八原則是，將20%最有價值的數據——以結構化的形式存儲在關系型數據庫中供業務人員進行查詢和分析;而將80%的數據——以非結構化、原始形式存儲在相對廉價的hadoop等平臺上，供有一定數據挖掘技術的數據分析師或數據工程師進行下一步數據處理。經過加工的數據可以以數據集市或數據模型的形式存儲在nosql數據庫中，這也是后面要講到的“離線”與“在線”數據。理解企業的數據處理需求數據庫到數據倉庫，是事務型數據到分析型數據的轉變，分析型數據需要包括的是：分析的主題、數據的維度和層次，以及數據的歷史變化等等。而對大數據平臺來說，對分析的需求會更細，包括：查詢：快速響應組合條件查詢、模糊查詢、標簽搜索：包括對非結構化文檔的搜索、返回結果的排序統計：實時反映變化，如電商平臺的在線銷售訂單與發貨計算出的庫存顯示挖掘：支持挖掘算法、機器學習的訓練集針對不同的數據處理需求，可能需要設計不同的數據存儲，還需要考慮如何快速地將數據復制到對應的存儲點并進行合適的結構轉換，以供分析人員快速響應業務的需求。離線數據與在線數據根據不同的企業業務，對“離線”的定義其實不一樣，在這里離線數據特指在業務場景中適用于“歷史數據”的部分。常見的歷史數據查詢分析一般來自于特定時間段，設計上需要考慮的是將數據存入歷史庫中時，建立時間索引。另一種情況是某種業務問題的定位或分析，在數據量巨大的情況下，基于hadoop或spark等框架編寫分析算法并直接在平臺上運行，可以大大節約數據導出導入、格式轉換與各種分析工具對接的時間。在線數據處理按照存儲和分析的先后順序，可分為批處理(先存儲后分析)和流處理(先分析后存儲)兩類。cassandra數據庫的設計采用上數據追加寫入模式，可以支持實時批處理;流式計算平臺則有apache storm、yahoo s4等開源框架，商業平臺有amazon kenisis(部署在云端)。企業的實時分析需求往往有特定的應用場景，需要對業務和現行系統有深入的理解才能設計出一個合理的架構。感覺呢 ， 如果想讀北 大 青鳥中關村軟件學院， 還是去北京的好些， 反正學費都一樣， 如果是因為消費，我給你介紹一個消費低的， 中關村的北大青鳥， 如果是因為 教學質量， 那就更不用說了， 中關村的北大 青 鳥教員的教學經驗豐富， 講課生動有趣 5，大型erp數據庫系統常見的幾種設計有什么 采用自增長 主要是性能。早期的數據庫系統，經常采用某種編號，比如身份證號碼，公司編號等等作為數據庫表的 。然而，很快，大家就發現其中的不利之處。比如早期的醫院管理系統，用身份證號碼作為病人表的 。然而，第一，不是每個人都有身份證；第二，對于國外來的病人，不同國家的病人的證件號碼并不見得沒有重復。因此，用身份證號碼作為病人表的 是一個非常糟糕的設計。考慮到沒有醫生或者護士會刻意去記這些號碼，使用自增長 是更好的設計。公司編
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