大数据运维平台部署图制作（大数据平台搭建与运维）

本篇文章给大家谈谈大数据运维平台部署图制作，以及大数据平台搭建与运维对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享大数据运维平台部署图制作的知识，其中也会对大数据平台搭建与运维进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、Linux运维实用--逻辑部署图
• 2、如何搭建大数据分析平台？
• 3、如何创建一个大数据平台
• 4、智慧运维管理平台FThingmap
• 5、大数据运维的主要工作内容是什么？

Linux运维实用--逻辑部署图

前一篇： Linux运维实用--网络部署图

问：在做部署实施之前获取哪些信息可以最快地对产品/项目有个全局的认识？
答：拿到网络部署图和逻辑部署图
问：如果没有这两个图呢？
答：自己画

目的：学会如何画/解读逻辑部署图

如何搭建大数据分析平台？

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：

Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。

数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。

数据建模分析是针对预处理提取的特征或数据建模，得到想要的结果。结果可视化及输出API。可视化一般式对结果或部分原始数据做展示。一般有两种情况，行数据展示，和列查找展示。

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如何创建一个大数据平台

所谓的大数据平台不是独立存在的，比如百度是依赖搜索引擎获得大数据并开展业务的，阿里是通过电子商务交易获得大数据并开展业务的，腾讯是通过社交获得大数据并开始业务的，所以说大数据平台不是独立存在的，重点是如何搜集和沉淀数据，如何分析数据并挖掘数据的价值。
我可能还不够资格回答这个问题，没有经历过一个公司大数据平台从无到有到复杂的过程。不过说说看法吧，也算是梳理一下想法找找喷。
这是个需求驱动的过程。
曾经听过spotify的分享，印象很深的是，他们分享说，他们的hadoop集群第一次故障是因为，机器放在靠窗的地方，太阳晒了当机了（笑）。从简单的没有机房放在自家窗前的集群到一直到现在复杂的数据平台，这是一个不断演进的过程。
对小公司来说，大概自己找一两台机器架个集群算算，也算是大数据平台了。在初创阶段，数据量会很小，不需要多大的规模。这时候组件选择也很随意，Hadoop一套，任务调度用脚本或者轻量的框架比如luigi之类的，数据分析可能hive还不如导入RMDB快。监控和部署也许都没时间整理，用脚本或者轻量的监控，大约是没有ganglia、nagios，puppet什么的。这个阶段也许算是技术积累，用传统手段还是真大数据平台都是两可的事情，但是为了今后的扩展性，这时候上Hadoop也许是不错的选择。
当进入高速发展期，也许扩容会跟不上计划，不少公司可能会迁移平台到云上，比如AWS阿里云什么的。小规模高速发展的平台，这种方式应该是经济实惠的，省了运维和管理的成本，扩容比较省心。要解决的是选择平台本身提供的服务，计算成本，打通数据出入的通道。整个数据平台本身如果走这条路，可能就已经基本成型了。走这条路的比较有名的应该是netflix。
也有一个阶段，你发现云服务的费用太高，虽然省了你很多事，但是花钱嗖嗖的。几个老板一合计，再玩下去下个月工资发布出来了。然后无奈之下公司开始往私有集群迁移。这时候你大概需要一群靠谱的运维，帮你监管机器，之前两三台机器登录上去看看状态换个磁盘什么的也许就不可能了，你面对的是成百上千台主机，有些关键服务必须保证稳定，有些是数据节点，磁盘三天两头损耗，网络可能被压得不堪重负。你需要一个靠谱的人设计网络布局，设计运维规范，架设监控，值班团队走起7*24小时随时准备出台。然后上面再有平台组真的大数据平台走起。
然后是选型，如果有技术实力，可以直接用社区的一整套，自己管起来，监控部署什么的自己走起。这个阶段部署监控和用户管理什么的都不可能像两三个节点那样人肉搞了，配置管理，部署管理都需要专门的平台和组件；定期Review用户的作业和使用情况，决定是否扩容，清理数据等等。否则等机器和业务进一步增加，团队可能会死的很惨，疲于奔命，每天事故不断，进入恶性循环。
当然有金钱实力的大户可以找Cloudera，Hortonworks，国内可以找华为星环，会省不少事，适合非互联网土豪。当然互联网公司也有用这些东西的，比如Ebay。
接下去你可能需要一些重量的组件帮你做一些事情。
比如你的数据接入，之前可能找个定时脚本或者爬log发包找个服务器接收写入HDFS，现在可能不行了，这些大概没有高性能，没有异常保障，你需要更强壮的解决方案，比如Flume之类的。
你的业务不断壮大，老板需要看的报表越来越多，需要训练的数据也需要清洗，你就需要任务调度，比如oozie或者azkaban之类的，这些系统帮你管理关键任务的调度和监控。
数据分析人员的数据大概可能渐渐从RDBMS搬迁到集群了，因为传统数据库已经完全hold不住了，但他们不会写代码，所以你上马了Hive。然后很多用户用了Hive觉得太慢，你就又上马交互分析系统，比如Presto，Impala或者SparkSQL。
你的数据科学家需要写ML代码，他们跟你说你需要Mahout或者Spark MLLib，于是你也部署了这些。
至此可能数据平台已经是工程师的日常工作场所了，大多数业务都会迁移过来。这时候你可能面临很多不同的问题。
比如各个业务线数据各种数据表多的一塌糊涂，不管是你还是写数据的人大概都不知道数据从哪儿来，接下去到哪儿去。你就自己搞了一套元数据管理的系统。
你分析性能，发现你们的数据都是上百Column，各种复杂的Query，裸存的Text格式即便压缩了也还是慢的要死，于是你主推用户都使用列存，Parquet，ORC之类的。
又或者你发现你们的ETL很长，中间生成好多临时数据，于是你下狠心把pipeline改写成Spark了。
再接下来也许你会想到花时间去维护一个门户，把这些零散的组件都整合到一起，提供统一的用户体验，比如一键就能把数据从数据库chua一下拉到HDFS导入Hive，也能一键就chua一下再搞回去；点几下就能设定一个定时任务，每天跑了给老板自动推送报表；或者点一下就能起一个Storm的topology；或者界面上写几个Query就能查询Hbase的数据。这时候你的数据平台算是成型了。
当然，磕磕碰碰免不了。每天你都有新的问题和挑战，否则你就要失业了不是？
你发现社区不断在解决你遇到过的问题，于是你们架构师每天分出很多时间去看社区的进展，有了什么新工具，有什么公司发布了什么项目解决了什么问题，兴许你就能用上。
上了这些乱七八糟的东西，你以为就安生了？Hadoop平台的一个大特点就是坑多。尤其是新做的功能新起的项目。对于平台组的人，老板如果知道这是天然坑多的平台，那他也许会很高兴，因为跟进社区，帮忙修bug，一起互动其实是很提升公司影响力的实情。当然如果老板不理解，你就自求多福吧，招几个老司机，出了问题能马上带路才是正道。当然团队的技术积累不能不跟上，因为数据平台还是乱世，三天不跟进你就不知道世界是什么样了。任何一个新技术，都是坑啊坑啊修啊修啊才完善的。如果是关键业务换技术，那需要小心再小心，技术主管也要有足够的积累，能够驾驭，知道收益和风险。

智慧运维管理平台FThingmap

平台简介

力控工业云智慧运维平台FThingMap是一个智慧维保管理平台，可以助力公用工程运维单位进行互联网+产业升级，将部署不同城市和位置大数据运维平台部署图制作的公用工程相关设备通过工业云平台来集中统一管理，赋能传统端设备物联网化，从而提升提升运维水平。

平台架构

FThingMap托力控工业云生态体系，基于力控工业云实现数据治理和智慧服务大数据运维平台部署图制作的结合。数据接入层采用力控工业物联采集网关完成工业现场数据采集并通过物联网协议将数据上传到工业物联网平台中大数据运维平台部署图制作；平台层提供Paas、SaaS层服务，可独立部署在云环境，完成从物联数据大数据运维平台部署图制作的采集、处理、存储、分析、应用等多个层面，具备网关云端管理、设备在线监控、报警管理、运维检修、能耗统计分析等多方面的业务及可视化能力，顶层设计采用工业大数据平台处理工业多样化的海量数据并形成可视化分析，通过AI+来完成智能工厂的调度与现场级的智能优化。

平台特点

大数据运维的主要工作内容是什么？

大数据相关工作岗位很多，有大数据分析师、大数据挖掘算法工程师、大数据研发工程师、数据产品经理、大数据可视化工程师、大数据爬虫工程师、大数据运营专员、大数据架构师、大数据专家、大数据总监、大数据研究员、大数据科学家等等
数据分析师：
工作内容：
a.临时取数分析，比如双11大促活动分析；产品的流量转化情况、产品流程优化分析，等等；
b.报表需求分析--比如企业常见的日报、周报、月报、季报、年报、产品报表、流量转化报表、经营分析报表、KPI报表等等；
c.业务专题分析：
精准营销分析（用户画像分析、营销对象分析、营销策略分析、营销效果分析）；
风控分析（策略分析，反欺诈分析，信用状况分析）；
市场研究分析（行业分析、竞品分析、市场分析、价格分析、渠道分析、决策分析等等）；
工具和技能：
工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、X-Mind、Excel、PPT
技能：需掌握SQL数据库、概率统计、常用的算法模型（分类、聚类、关联、预测等，每一类模型的一两种最典型的算法）、分析报告的撰写、商业的敏感性等等；
数据挖掘工程师：
工作内容：
a.用户基础研究：用户生命周期刻画（进入、成长、成熟、衰退、流失）、用户细分模型、用户价值模型、用户活跃度模型、用户意愿度识别模型、用户偏好识别模型、用户流失预警模型、用户激活模型等
b.个性化推荐算法：基于协同过滤（USERBASE/ITEMBASE）的推荐，基于内容推荐，基于关联规则Apriot算法推荐，基于热门地区、季节、商品、人群的推荐等
c.风控模型：恶意注册模型、异地识别模型、欺诈识别模型、高危会员模型、
电商领域（炒信模型、刷单模型、职业差评师模型、虚假发货模型、反欺诈模型）
金融领域（欺诈评分模型、征信评分模型、催收模型、虚假账单识别模型等）
d.产品知识库：产品聚类分类模型、产品质量评分模型、违禁品识别模型、假货识别模型等
e.文本挖掘、语义识别、图像识别，等等
工具和技能：
工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、Mlib等等
技能：需掌握SQL数据库、概率统计、机器学习算法原理（分类、聚类、关联、预测、神经网络等）、模型评估、模型部署、模型监控；
数据产品经理：
工作内容：
a.大数据平台建设，让获取数据、用数据变得轻而易举；构建完善的指标体系，实现对业务的全流程监控、提高决策效率、降低运营成本、提升营收水平；
b.数据需求分析，形成数据产品，对内提升效率、控制成本，对外增加创收，最终实现数据价值变现；
c.典型的大数据产品：大数据分析平台、个性化推荐系统、精准营销系统、广告系统、征信评分系统（如芝麻评分）、会员数据服务系统（如数据纵横），等等；
工具和技能：
工具： 除了掌握数据分析工具，还需要掌握 像 原型设计工具Auxe、画结构流程的X-Mind、visio、Excel、PPT等
技能：需掌握SQL数据库、产品设计，同时，熟悉常用的数据产品框架
数据研发工程师：
工作内容：
a.大数据采集、日志爬虫、数据上报等数据获取工作
b.大数据清洗、转换、计算、存储、展现等工作
c.大数据应用开发、可视化开发、报表开发等
工具和技能：
工具：hadoop、hbase、hive、kafaka、sqoop、java、python等
技能：需掌握数据库、日志采集方法、分布式计算、实时计算等技术 关于大数据运维平台部署图制作和大数据平台搭建与运维的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 大数据运维平台部署图制作的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于大数据平台搭建与运维、大数据运维平台部署图制作的信息别忘了在本站进行查找喔。