大数据管理平台有哪些功能？如何搭建大数据管理平台？

面对海量的各种来源的数据，如何对这些零散的数据进行有效的分析，得到有价值的信息一直是大数据领域研究的热点问题。大数据分析处理平台就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具，实现对数据的挖掘和分析，一个大数据分析平台涉及到的组件众多，如何将其有机地结合起来，完成海量数据的挖掘是一项复杂的工作。

面对海量的各种来源的数据，如何对这些零散的数据进行有效的分析，得到有价值的信息一直是大数据领域研究的热点问题。大数据分析处理平台就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具，实现对数据的挖掘和分析，一个大数据分析平台涉及到的组件众多，如何将其有机地结合起来，完成海量数据的挖掘是一项复杂的工作。

在搭建大数据分析平台之前，要先明确业务需求场景以及用户的需求，通过大数据分析平台，想要得到哪些有价值的信息，需要接入的数据有哪些，明确基于场景业务需求的大数据平台要具备的基本的功能，来决定平台搭建过程中使用的大数据处理工具和框架。

一、什么是大数据

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

二、什么是大数据管理平台

大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。是允许开发者们或是将写好的程序放在“云”里运行，或是使用“云”里提供的服务，或二者皆是。类似目前很多舆情监测软件大数据分析系统，大数据平台是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的平台。

三、大数据管理平台功能

1、能一键安装大数据产品；

2、能管理/监控多台服务器；

3、能监控到各个大数据产品的运行状况；

4、能在主页面上管理各个产品，并对其操作；

5、有个shell，可以远程操作服务器；

6、能安全管理各个用户/用户组/权限/角色等。

四、搭建大数据平台具体的流程和步骤

1、操作系统的选择

操作系统一般使用开源版的RedHat、Centos或者Debian作为底层的构建平台，要根据大数据平台所要搭建的数据分析工具可以支持的系统，正确的选择操作系统的版本。

2、搭建Hadoop集群

Hadoop作为一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，实现了在大量的廉价计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心的设计是HDFS和MapReduce，HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，能够提供高吞吐量的数据访问，适用于那些有着超大数据集的应用程序；MapReduce是一套可以从海量的数据中提取数据最后返回结果集的编程模型。在生产实践应用中，Hadoop非常适合应用于大数据存储和大数据的分析应用，适合服务于几千台到几万台大的服务器的集群运行，支持PB级别的存储容量。

3、数据接入

面对各种来源的数据，数据接入就是将这些零散的数据整合在一起，综合起来进行分析。数据接入主要包括文件日志的接入、数据库日志的接入、关系型数据库的接入和应用程序等的接入。

4、数据存储

除了Hadoop中已广泛应用于数据存储的HDFS，常用的还有分布式、面向列的开源数据库Hbase，HBase是一种key/value系统，部署在HDFS上，与Hadoop一样，HBase的目标主要是依赖横向扩展，通过不断的增加廉价的商用服务器，增加计算和存储能力。同时hadoop的资源管理器Yarn，可以为上层应用提供统一的资源管理和调度，为集群在利用率、资源统一等方面带来巨大的好处。

5、选择数据挖掘工具

Hive可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL的查询功能，它是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构，是为了减少MapReduce编写工作的批处理系统，它的出现可以让那些精通SQL技能、但是不熟悉MapReduce、编程能力较弱和不擅长Java的用户能够在HDFS大规模数据集上很好的利用SQL语言查询、汇总、分析数据。

6、数据的可视化以及输出API

对于处理得到的数据可以对接主流的BI系统，将结果进行可视化，用于决策分析；或者回流到线上，支持线上业务的发展。成熟的搭建一套大数据分析平台不是一件简单的事情，本身就是一项复杂的工作，在这过程中需要考虑的因素有很多，比如：

1)可扩展性：大数据平台部署在多台机器上，如何在其基础上扩充新的机器是实际应用中经常会遇到的问题；

2)安全性：保障数据安全是大数据平台不可忽视的问题，在海量数据的处理过程中，如何防止数据的丢失和泄漏一直是大数据安全领域的研究热点；

3)稳定性：可以通过多台机器做数据和程序运行的备份，但服务器的质量和预算成本相应的会限制平台的稳定性。

五、关于亿信华辰

目前，集团企业在以数字化为基础向信息化和智能化发展的过程中，仍然面临数据源分散不一致、数据质量难把控、数据可视化难度大、数据挖掘浅等困难。针对此问题，亿信华辰可提供一站式大数据解决方案，其实就相当于一个大数据采集、汇总、分析、管理平台，将一堆毫无交集的数据进行一番交融荟萃，从而催生出新的商业模式。

我们看到，基于亿信华辰数据采集工具i@Report、数据工厂EsDataFactory、数据分析工具亿信BI，可快速实现从数据采集、数据整合、构建数据中心到数据可视化展现的全过程，帮助企业有序的管理，持续挖掘企业的数据价值。

据了解，早已实现盈利的亿信华辰，目前更关注对B2B领域大中型客户的开发。在超过20个垂直行业中，亿信华辰已经具备完善的产品及服务能力，是国内唯一能提供全生命周期结构化大数据存储、处理、管理、可视化分析和应用的厂商，这主要得益于亿信华辰在技术上的长期高投入。

一切以客户需求为导向，执着于技术创新，最大限度满足客户的需求，一直是亿信华辰秉承的企业精神。在未来，面对机遇与挑战，亿信华辰将更加注重客户感受，以做好客户服务为主，做客户最信赖的BI产品，必将推动中国大数据、人工智能相关领域的发展和壮大。