大数据平台产品设计，如何设计一个实时大数据用户行为分析系统
1，如何设计一个实时大数据用户行为分析系统2，如何设计数据库 实现大数据分析3，如何搭建大数据分析平台4，如何设计企业级大数据分析平台5，大型erp数据库系统常见的几种设计有什么1，如何设计一个实时大数据用户行为分析系统
数云的crm系统，就是大数据用户分析的结果，可以进行用户洞察。
2，如何设计数据库 实现大数据分析 可以借助大数据分析工具，未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。数据库开发工程师的日常工作是设计、开发数据库系统和数据库应用软件，因此与软件研发的过程一样，会覆盖需求、设计、编程和测试四个阶段：需求：深入调研用户市场需求，认清项目的应用场景，解决的问题，性能指标等，需要与数据库系统使用方反复沟通，确定具体的需求。设计：根据收集整理的需求文档设计数据库系统软件的模型和架构，划分模块分别进行概要和详细设计。编程：按照模块分工和设计文档，进行编码和调试。测试：将开发完成的数据库系统交给测试人员进行测试，主要使用的测试方法有黑盒测试、白盒测试、压力测试、性能测试等，测试全部通过后即可等待发布。
3，如何搭建大数据分析平台 本人为大数据技术员，可以分享一些心得体验给题主：其实题主需要搞清楚以下几个问题，搞清楚了，其实问题的答案也就有了：1、是从个人学习成长的角度想搭建平台自学？还是现在的公司需要大数据技术进行分析？——如果是从个人学习成长的角度，建议直接按照hadoop或者spark的官网教程安装即可，建议看官网（英文），在大数据技术领域，英语的掌握是非常重要的，因为涉及到组件选型、日后的安装、部署、运维，所有的任务运行信息、报错信息都是英文的，包括遇到问题的解答，所以还是非常重要的。如果是公司需要进行大数据分析，那么还要研究以下几个问题：为什么需要搭建大数据分析平台？要解决什么业务问题？需要什么样的分析？数据量有多少？是否有实时分析的需求？是否有bi报表的需求？——这里举一个典型的场景：公司之前采用oracle或mysql搭建的业务数据库，而且有简单的数据分析，或者可能采购了bi系统，就是直接用业务系统数据库进行支持的，现在随着数据量越来越大，那么就需要采用大数据技术进行扩容。搞清楚需求之后，按照以下的步骤进行：1、整体方案设计；整体方案设计时需要考虑的因素：数据量有多少：几百gb？几十tb？数据存储在哪里：存储在mysql中？oracle中？或其他数据库中？数据如何从现在的存储系统进入到大数据平台中？如何将结果数据写出到其他存储系统中？分析主题是什么：只有几个简单指标？还是说有很多统计指标，需要专门的人员去梳理，分组，并进行产品设计；是否需要搭建整体数仓？是否需要bi报表：业务人员有无操作bi的能力，或团队组成比较简单，不需要前后端人员投入，使用bi比较方便；是否需要实时计算？2、组件选型；架构设计完成后就需要组件选型了，这时候最好是比较资深的架构师参与设计，选型包括：离线计算引擎：hadoop、spark、tez……实时计算引擎：storm、flink、samza、spark streaming……bi软件：tableau、qlikview、帆软……3、安装部署；选型完成后，就可以进行安装部署了，这部分其实是最简单的，直接按照每个组件的部署要求安装即可。4、另一种选择：采用商用软件如果是企业需要搭建大数据平台，那么还有一种选择是直接采用商用的数据平台。市面上有很多成熟的商用大数据平台，cloudera、星环、华为、亚信等等，都有对应的产品线，业内数据大咖袋鼠云就有一款非常优秀的大数据平台产品：数栈。主要有以下几个特点：1.一站式。一站式数据开发产品体系，满足企业建设数据中台过程中的多样复杂需求。2.兼容性强。支持对接多种计算引擎，使更多企业“半路上车”。3.开箱即用。基于web的图形化操作界面，开箱即用，快速上手。4.性价比高。满足中小企业数据中台建设需求，降低企业投入成本。
4，如何设计企业级大数据分析平台 统企业的olap几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据olap平台的设计要点，意在抛砖引玉。突破设计原则建设企业的大数据管理平台(big data management platform)，第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、acid在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在bdmp之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——one size dosent fit all，新的原则——one size fits a bunch.以下是我列出的一些nosql数据库在设计上的模式：文档数据库：数据结构是类json，可以使用嵌入(embed)或文档引用(reference)的方式来为两个不同的文档对象建立关系;列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行(wild rows)和窄行(skinny rows)的设计决策;索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理(analysis)。搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。数据存储的二八原则不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往nosql数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则：20%的数据发挥着80%的业务价值;80%的数据请求只针对20%的数据。目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具;另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如sql、r、python数据分析包而不是编程语言。企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析;而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工程师进行下一步数据处理。经过加工的数据可以以数据集市或数据模型的形式存储在nosql数据库中，这也是后面要讲到的“离线”与“在线”数据。理解企业的数据处理需求数据库到数据仓库，是事务型数据到分析型数据的转变，分析型数据需要包括的是：分析的主题、数据的维度和层次，以及数据的历史变化等等。而对大数据平台来说，对分析的需求会更细，包括：查询：快速响应组合条件查询、模糊查询、标签搜索：包括对非结构化文档的搜索、返回结果的排序统计：实时反映变化，如电商平台的在线销售订单与发货计算出的库存显示挖掘：支持挖掘算法、机器学习的训练集针对不同的数据处理需求，可能需要设计不同的数据存储，还需要考虑如何快速地将数据复制到对应的存储点并进行合适的结构转换，以供分析人员快速响应业务的需求。离线数据与在线数据根据不同的企业业务，对“离线”的定义其实不一样，在这里离线数据特指在业务场景中适用于“历史数据”的部分。常见的历史数据查询分析一般来自于特定时间段，设计上需要考虑的是将数据存入历史库中时，建立时间索引。另一种情况是某种业务问题的定位或分析，在数据量巨大的情况下，基于hadoop或spark等框架编写分析算法并直接在平台上运行，可以大大节约数据导出导入、格式转换与各种分析工具对接的时间。在线数据处理按照存储和分析的先后顺序，可分为批处理(先存储后分析)和流处理(先分析后存储)两类。cassandra数据库的设计采用上数据追加写入模式，可以支持实时批处理;流式计算平台则有apache storm、yahoo s4等开源框架，商业平台有amazon kenisis(部署在云端)。企业的实时分析需求往往有特定的应用场景，需要对业务和现行系统有深入的理解才能设计出一个合理的架构。感觉呢 ， 如果想读北 大 青鸟中关村软件学院， 还是去北京的好些， 反正学费都一样， 如果是因为消费，我给你介绍一个消费低的， 中关村的北大青鸟， 如果是因为 教学质量， 那就更不用说了， 中关村的北大 青 鸟教员的教学经验丰富， 讲课生动有趣 5，大型erp数据库系统常见的几种设计有什么 采用自增长 主要是性能。早期的数据库系统，经常采用某种编号，比如身份证号码，公司编号等等作为数据库表的 。然而，很快，大家就发现其中的不利之处。比如早期的医院管理系统，用身份证号码作为病人表的 。然而，第一，不是每个人都有身份证；第二，对于国外来的病人，不同国家的病人的证件号码并不见得没有重复。因此，用身份证号码作为病人表的 是一个非常糟糕的设计。考虑到没有医生或者护士会刻意去记这些号码，使用自增长 是更好的设计。公司编
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3，如何搭建大数据分析平台 本人为大数据技术员，可以分享一些心得体验给题主：其实题主需要搞清楚以下几个问题，搞清楚了，其实问题的答案也就有了：1、是从个人学习成长的角度想搭建平台自学？还是现在的公司需要大数据技术进行分析？——如果是从个人学习成长的角度，建议直接按照hadoop或者spark的官网教程安装即可，建议看官网（英文），在大数据技术领域，英语的掌握是非常重要的，因为涉及到组件选型、日后的安装、部署、运维，所有的任务运行信息、报错信息都是英文的，包括遇到问题的解答，所以还是非常重要的。如果是公司需要进行大数据分析，那么还要研究以下几个问题：为什么需要搭建大数据分析平台？要解决什么业务问题？需要什么样的分析？数据量有多少？是否有实时分析的需求？是否有bi报表的需求？——这里举一个典型的场景：公司之前采用oracle或mysql搭建的业务数据库，而且有简单的数据分析，或者可能采购了bi系统，就是直接用业务系统数据库进行支持的，现在随着数据量越来越大，那么就需要采用大数据技术进行扩容。搞清楚需求之后，按照以下的步骤进行：1、整体方案设计；整体方案设计时需要考虑的因素：数据量有多少：几百gb？几十tb？数据存储在哪里：存储在mysql中？oracle中？或其他数据库中？数据如何从现在的存储系统进入到大数据平台中？如何将结果数据写出到其他存储系统中？分析主题是什么：只有几个简单指标？还是说有很多统计指标，需要专门的人员去梳理，分组，并进行产品设计；是否需要搭建整体数仓？是否需要bi报表：业务人员有无操作bi的能力，或团队组成比较简单，不需要前后端人员投入，使用bi比较方便；是否需要实时计算？2、组件选型；架构设计完成后就需要组件选型了，这时候最好是比较资深的架构师参与设计，选型包括：离线计算引擎：hadoop、spark、tez……实时计算引擎：storm、flink、samza、spark streaming……bi软件：tableau、qlikview、帆软……3、安装部署；选型完成后，就可以进行安装部署了，这部分其实是最简单的，直接按照每个组件的部署要求安装即可。4、另一种选择：采用商用软件如果是企业需要搭建大数据平台，那么还有一种选择是直接采用商用的数据平台。市面上有很多成熟的商用大数据平台，cloudera、星环、华为、亚信等等，都有对应的产品线，业内数据大咖袋鼠云就有一款非常优秀的大数据平台产品：数栈。主要有以下几个特点：1.一站式。一站式数据开发产品体系，满足企业建设数据中台过程中的多样复杂需求。2.兼容性强。支持对接多种计算引擎，使更多企业“半路上车”。3.开箱即用。基于web的图形化操作界面，开箱即用，快速上手。4.性价比高。满足中小企业数据中台建设需求，降低企业投入成本。
4，如何设计企业级大数据分析平台 统企业的olap几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据olap平台的设计要点，意在抛砖引玉。突破设计原则建设企业的大数据管理平台(big data management platform)，第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、acid在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在bdmp之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——one size dosent fit all，新的原则——one size fits a bunch.以下是我列出的一些nosql数据库在设计上的模式：文档数据库：数据结构是类json，可以使用嵌入(embed)或文档引用(reference)的方式来为两个不同的文档对象建立关系;列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行(wild rows)和窄行(skinny rows)的设计决策;索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理(analysis)。搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。数据存储的二八原则不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往nosql数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则：20%的数据发挥着80%的业务价值;80%的数据请求只针对20%的数据。目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具;另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如sql、r、python数据分析包而不是编程语言。企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析;而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工程师进行下一步数据处理。经过加工的数据可以以数据集市或数据模型的形式存储在nosql数据库中，这也是后面要讲到的“离线”与“在线”数据。理解企业的数据处理需求数据库到数据仓库，是事务型数据到分析型数据的转变，分析型数据需要包括的是：分析的主题、数据的维度和层次，以及数据的历史变化等等。而对大数据平台来说，对分析的需求会更细，包括：查询：快速响应组合条件查询、模糊查询、标签搜索：包括对非结构化文档的搜索、返回结果的排序统计：实时反映变化，如电商平台的在线销售订单与发货计算出的库存显示挖掘：支持挖掘算法、机器学习的训练集针对不同的数据处理需求，可能需要设计不同的数据存储，还需要考虑如何快速地将数据复制到对应的存储点并进行合适的结构转换，以供分析人员快速响应业务的需求。离线数据与在线数据根据不同的企业业务，对“离线”的定义其实不一样，在这里离线数据特指在业务场景中适用于“历史数据”的部分。常见的历史数据查询分析一般来自于特定时间段，设计上需要考虑的是将数据存入历史库中时，建立时间索引。另一种情况是某种业务问题的定位或分析，在数据量巨大的情况下，基于hadoop或spark等框架编写分析算法并直接在平台上运行，可以大大节约数据导出导入、格式转换与各种分析工具对接的时间。在线数据处理按照存储和分析的先后顺序，可分为批处理(先存储后分析)和流处理(先分析后存储)两类。cassandra数据库的设计采用上数据追加写入模式，可以支持实时批处理;流式计算平台则有apache storm、yahoo s4等开源框架，商业平台有amazon kenisis(部署在云端)。企业的实时分析需求往往有特定的应用场景，需要对业务和现行系统有深入的理解才能设计出一个合理的架构。感觉呢 ， 如果想读北 大 青鸟中关村软件学院， 还是去北京的好些， 反正学费都一样， 如果是因为消费，我给你介绍一个消费低的， 中关村的北大青鸟， 如果是因为 教学质量， 那就更不用说了， 中关村的北大 青 鸟教员的教学经验丰富， 讲课生动有趣 5，大型erp数据库系统常见的几种设计有什么 采用自增长 主要是性能。早期的数据库系统，经常采用某种编号，比如身份证号码，公司编号等等作为数据库表的 。然而，很快，大家就发现其中的不利之处。比如早期的医院管理系统，用身份证号码作为病人表的 。然而，第一，不是每个人都有身份证；第二，对于国外来的病人，不同国家的病人的证件号码并不见得没有重复。因此，用身份证号码作为病人表的 是一个非常糟糕的设计。考虑到没有医生或者护士会刻意去记这些号码，使用自增长 是更好的设计。公司编
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