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利用大数据分析软件FineBI怎样部署WildFly服务器

利用大数据分析软件FineBI怎样部署WildFly服务器
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利用大数据分析软件FineBI怎样部署WildFly服务器

1. 问题描述

Jboss服务器从版本7以后,就改名为wildfly,当前wildfly最流行的版本是wildfly9.0;wildfly9.0在部署BI.war时,会出现“重启服务器web工程回退”的现象导致丢失配置数据和新建分析,因此BI部署在wildfly上要使用“非war包”的部署方式,详情如下。

2. 使用版本与环境

版本:wildfly-9.0.2

系统:opensuse 13.1

java版本:java1.7.0_45

3. Wildfly安装与配置

3.1 下载安装包

从wildfly的官网上下载linux版的安装包wildfly-9.0.2.Final.tar.gz。

注:linux的安装包.tgz文件;如果使用的是windows系统则使用zip文件。

将下载下来的文件使用ftp二进制方式上传到linux虚拟机中/home/wind/wildfly中

3.2 安装配置wildfly

使用root权限进入该目录:

1.cd /home/wind/wildfly

执行解压命令:

1.tar -zxvf wildfly-9.0.

2.Final.tar.gz

解压好后,当前wildfly即可使下。进入解压好的文件夹:

1.cd wildfly-9.0.

2.Final

其中bin 文件夹是启动目录,standalone文件夹是配置和部署文件夹

配置外网访问

当前wildfly默认设置是只允许本机访问,因此要进行设置允许所有IP访问该服务器执行命令进入standalone/configuration文件夹

1.cd stardalone/configuration

打开配置文件

1.vi standalone.xml

打开后,按/键进行搜索,关键词“inet-address”;如下图:

将上图中标红的字段改为如下图:

这样就可以允许所有IP访问。

设置管理员用户

管理员用户的设置对web工程的部署没有实际的作用,仅是设置管理员用户。切换目录到bin下

1.cd bin

运行命令

1../adduser.sh

显示如图,默认为a

按enter键,进行添加用户操作如下图,添加用户、密码及用户组

而后,一直yes 即可。

3.3 web工程部署

wildfly布署通常采用的方式的自动部署,将工程包放置于standalone文件夹下的deployments下。wildfly会通过“扫描仪”自动将其部署。BI的部署使用的是非war包部署方式

将BI的工程包WebReport文件改名为WebReport.war,将其上传到linux服务器上,使用移动命令将其移动deployments下

1.mv BI.war /home/wind/wildfly/wildfly-

9.0.2.Final/standalone/deployments

;而后进入该目录下,新建文件WebReport.war.deployed.即可。

进入bin文件夹,启动web服务器

1../standalone.sh

如图:

启动成功,输入地址: localhost:8080/WebReport/ReportServer?op=fs 登录如图

部署成功。

4. Windows环境下部署

除了在linux环境下部署外,我们也可以在windows环境下部署,在WildFly官网下载wildfly的zip文件,这里以wildfly9.0.2.final为例,jdk版本1.7.0_67为例说明。

注:wildfly版本要求IDK至少1.7版本及以上。

4.1 步骤

下载完zip文件之后解压到相应路径,然后将打好的war包放

到%jboss_Home\standalone\deployments路径下,如下图所示。上一节我们已经详

细介绍了打war包步骤,这里不再介绍。

放置完成之后,双击%jboss_Home\bin目录下的standalone.bat文件启动wildfly,等启动完成之后,在浏览器中输入url:

http://localhost:8080/WebReport/ReportServer?op=fs,出现登录界面,输入对应的用户名密码即可登录。如下图所示:

4.2 注意事项

启动wildfly之后,可能会在后台看到如下图所示报错,报错显示地址被占用。

打开cmd,输入netstat -ano,检查端口9990是否被占用,如果被占用,找到对应PID的服务将其关闭即可,然后重启就不会再报错(一般情况下是NVIDIA Network Service将端口占用,将此服务禁用即可)。

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案V1.0

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案 网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上,涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1网络空间态势感知系统系统建设 平台按系统功能可分为两大部分:日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。 日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能,及时感知发生的安全事件,并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。 战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力,统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门,进行协同高效的应急处置和安全保障,同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理,定期组织攻防演练。 1.1.1安全监测子系统 安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况,及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的,全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络,实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别,并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。 安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力: 一类是云监测,发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改(黑链/暗链)、钓鱼、和访问异常等安全事件 第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力,目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子,他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台,加强平台漏洞发现的能力。 第三类是对流量的检测,把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测,发现webshell等攻击利用事件。 第四类把流量日志存在大数据的平台里,与云端IOC威胁情报进行比对,发现APT 等高级威胁告警。 第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地,写成脚本,与流量日志比对,把流量的历史、各种因素都关联起来,发现深度的威胁。 第六类是基于机器学习模型和安全运营专家,把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联,发现更深层次的安全威胁。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略,全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求: ?采用多层体系结构,应用软件系统具有相对的独立性,不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境,便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植,保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B(浏览器)/A(应用服务器)/D(数据库服务器)应用模式。 ?采用平台化和构件化技术,实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括:元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构,实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求,制定统一的技术元数据和业务元数据标准,覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节,建立相应的管理维护机制,梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括: ●根据业务特点,制定元数据标准,要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理,包括:定义、添加、删除、查询和修改等操作,

支持对派生元数据的管理,如派生指标、代码重新组合等,对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据,实现对各类业务数据的统一管理和利用,包括: ?基础数据管理:建立各类业务数据与元数据的映射关系,实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL:通过元数据获取ETL规则的描述信息,包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库:利用元数据实现对数据仓库结构的描述,包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体(CUBE)的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发,构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台,通过数据抽取、清洗和转换等操作,最终加载到数据仓库中,完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括: ●支持多种数据格式的数据交换,如关系型数据库:MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等;文件格式:DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述,包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控,如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式; ●支持元数据的管理,能提供动态的影响分析,能与前端报表系统结合, 分析报表到业务系统的血缘分析关系; ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力,数据处理流程,客户自定义 脚本和函数等具备可重用性; ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

大数据应用案例分析

大数据应用案例分析 1、中信银行信用卡营销 实施背景:中信银行信用卡中心是国内银行业为数不多的几家分行级信用卡专营机构之一,也是国内具有竞争力的股份制商业银行信用卡中心之一。近年来,中信银行信用卡中心的发卡量迅速增长,2008年银行向消费者发卡约500万张,而这个数字在2010年增加了一倍。随着业务的迅猛增长,业务数据规模也急剧膨胀。中信银行信用卡中心无论在数据存储、系统维护等方面,还是在有效地利用客户数据方面,都面临着越来越大的压力。 中信银行信用卡中心迫切需要一个可扩展、高性能的数据仓库解决方案,支持其数据分析战略,提升业务的敏捷性。通过建立以数据仓库为核心的分析平台,实现业务数据集中和整合,以支持多样化和复杂化的数据分析,比如卡、账户、客户、交易等主题的业务统计和OLAP(联机分析处理)多维分析等,提升卡中心的业务效率;通过从数据仓库提取数据,改进和推动有针对性的营销活动。 技术方案:从2010年4月到2011年5月,中信银行信用卡中心实施了EMC Greenplum数据仓库解决方案。实施EMC Greenplum解决方案之后,中信银行信用卡中心实现了近似实时的商业智能(BI)和秒级营销,运营效率得到全面提升。 图表中信银行大数据应用技术架构图

Greenplum解决方案的一个核心的功能是,它采用了“无共享”的开放平台的MPP架构,此架构是为BI和海量数据分析处理而设计。目前,最普遍的关系数据库管理系统(如Oracle 或Microsoft SQL Server),都是利用“共享磁盘”架构来实现数据处理,会牺牲单个查询性能和并行性能。而使用Greenplum 数据库提供的MPP架构,数据在多个服务器区段间会自动分区,而各分区拥有并管理整体数据的不同部分;所有的通信是通过网络互连完成,没有磁盘级共享或连接,使其成为一个“无共享”架构。Greenplum数据库提供的MPP架构为磁盘的每一个环节提供了一个专门的、独立的高带宽通道,段上的服务器可以以一个完全并行的方式处理每个查询,并根据查询计划在段之间有效地移动数据,因此,相比普通的数据库系统,该系统提供了更高的可扩展性。 效益提升:2011年,中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了1286个宣传活动,

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境,以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础,建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展的综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理,人口与地理,法人与地理,实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理,为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同,提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据,还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后,持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据的离线计算能力、高效即

席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加,需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量,满足未来政务各类业务工作的发展需要,确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台的数据,通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系,建立关键数据之间的关联关系,将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能,促进民生的发展。

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第7期 24 2014年4月10日 计算机教育 ComputerEducation ◆新视点 文章编号:1672.5913(2014)07—0024-06 中图分类号:G642 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 (中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083) 摘要:互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利,使得互联网上 的数据量急剧增长,由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题,尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景,阐述大数据的基本特征及其应用,结合医疗领域,论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词:大数据;物联网;医疗;大数据挖掘 1 大数据早已存在,为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹,计算需要数据,数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达,来自于客观世界并早已存在。例 如,半个世纪前,全球的人口数量就有数十亿,与之相关的数据就是大数据;但是在那个时代,由于技术的局限性,大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前,采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。20世纪80年代兴起的互联网技术在近30 年里发生了翻天覆地的变化,彻底地改变了人们的工作和生活方式【l】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据,而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据,这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计,现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到1 000 PB,即10亿 GBt21。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用RFID等技术实现了

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具,数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求,需要考虑的问题主要包括下面几个方面: (1)业务边界:有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 (2)数据边界:有哪些业务数据需要接入大数据分析平台,具体的包括哪些表,表结构如何,表间关系如何(区别于传统模式)。 (3)功能边界:提供哪些功能,不提供哪些功能,必须明确界定,该部分详见需求分析; 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式,决定了大数据平台的架构和设计,因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面: 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点,决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境,否则在后续的项目实施过程中,必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境,因此前期需求分析阶段,必须根据数据规模和性能需求,构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

数据分析系统—用户操作手册

数据分析系统 操作手册 目录 一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)

3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的 本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档,用户可以熟练的操作本系统,包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集,熟练使用日志查询、日志搜索功能,并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象 系统管理员:最终用户

项目负责人:即所有负责项目的管理人员 测试人员:测试相关人员 二、系统综述 2.1、系统架构 系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块,分别为 1):仪表盘 2):应用中心 3):策略配置 4):系统管理 2.1.1系统浏览器兼容 支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌 浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火 狐浏览器)

工程大数据分析平台

工程大数据分析平台 随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展,汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。 在此背景下,整车厂研发部门关心的是:如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据,社会用户的用车数据,互联网第三方数据等结合起来,将异构数据和同构数据整合到一起,并在此基础上,实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化;怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互,通过大数据与机器学习技术,建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析;最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。 针对这一需求,恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台,企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据,可实现对原始数据的高效利用,并将原始数据转化成产品所需的智能,从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。 产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理(ETL)与分析挖掘两大产品功能体系,共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统,超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处

理串联应用,建立科学的数据模型,得出预测结果并配以互动的可视化智能,快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。 平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构,建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上,可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构,用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。

系统和数据分析显示管理系统

第二课显示管理系统 一、显示管理系统窗口 1.显示管理系统(Display Manager)三个主要窗口: ●PROGRAM EDITOR窗口:提供一个编写SAS程序的文本 编缉器 ●LOG窗口:显示有关程序运行的信息 ●OUTPUT窗口:显示程序运算结果的输出 2.显示管理系统的常用窗口 ●KEYS 查看及改变功能键的设置 ●LIBNAME 查看已经存在的SAS数据库 ●DIR 查看某个SAS数据库的内容 ●VAR 查看SAS数据集的有关信息 ●OPTIONS 查看及改变SAS的系统设置 假设我们准备自定义F12功能键为OPTIONS命令,打开KEYS窗口后在F12的右边的空白区键入OPTIONS,完毕之后在命令框中键入END命令退出KEYS窗口。 二、显示管理系统命令 1.显示管理系统命令的发布 有四种命令的发布方式都可达到相同结果。 ●在命令框中直接键入命令 ●按功能键 ●使用下拉式菜单 ●使用工具栏 例如,我们要增加一个OUTPUT窗口,相应地四种操作如下: ●命令框中直接键入OUTPUT和Enter ●功能键F7 ●Window/Output ●Options / Edit tools ①Add按钮选择Tool,新增了一个空白按钮 ②Command命令框中输入:OUTPUT;Help Text命令框中输入:Add new button create by DZX;Tip Text命令框中输入:Output。

③再单击Browse命令挑选一个合适的按钮。 ④单击Move Dn按钮将OUTPUT按钮移动到最后Help按钮之后。 ⑤单击Add按钮选择Separator,使Help按钮和新增OUTPUT命令按钮 之间有一个空白的分组间隙。 ⑥单击Save按钮。 2.文本编辑行命令 文本编辑行命令的主要作用是为在PROGRAM EDITOR窗口方便和高效地输入和修改SAS程序提供一组编辑命令。文本编辑行命令可归为两个子类: ●命令行命令——在命令框中输入NUMS命令 ●行命令——在行号上键入执行指定功能的字母来完成编辑功能 例如,我们在PROGRAM EDITOR窗口中的第一行到第三行输入假设的数据和程序:“Data and program line one ”,“Data and program line two”,“Data and program line three”。 若想在第1行与第2行之间插入空行: ●在第1行的行号前键入i(或I,或i1、I1) ●若想保存和调入程序: ●在命令框中键入:FILE "D:\SAS\ABC02.SAS" ●先把光标定位到指定某行,再在命令框中键入:INCLUDE "D:\SAS\ABC02.SAS" 三、SAS系统的几组重要命令 1.向SAS系统寻求帮助命令 ●F1键和F2键提供信息相当于简明的SAS使用手册 2.显示管理系统命令框常用命令 类型命令描述 显示管理命令BYE 退出SAS CLEAR [window-name] 清除指定的窗口中的内容 END 退出当前窗口 FILE "filename" 存储到指定文件 HELP 帮助 INCLUDE "filename" 引入指定文件 KEYS 进入KEYS窗口 LIBNAME 确认SAS数据库的内容 LOG 进入LOG窗口 NUMS 打开和关闭文本编辑器的数字区OPTIONS 进入OPTIONS窗口 OUTPUT 进入OUTPUT窗口

大数据成功案例

1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日,是由加拿大汤姆森 公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专 业智能信息提供商,总部位于纽约,全球拥有6万多名员工,分布在超过100 个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商,其将行业专门知识与创新技术相结合,在全世界最可靠的新闻机构支持下,为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务,以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中,投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪,并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展,人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯,通过社交媒体表达自己的观点和感受,并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析,已不能涵盖市场情绪的构成因素,时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案,使用Big Data Appliance 大 数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯 和社交媒体大数据分析平台,实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资 讯,汇总路透社新闻和其他专业新闻,进行自然语义处理,通过基于行为金融学模型多维度的度量标准,全面评估分析市场情绪,形成可操作的分析结论,支持其专业金融机

2017年质量管理体系数据分析报告

2017年质量管理体系数据分析报告 一、综合概述 2017年集团发展稳中求胜,在建项目管理体系均正常运行,过程均在受控状态。项目的管理、收益、声誉得到改善,提高了公司的市场竞争力。通过对施工过程控制,体现了质量、环境、职业健康安全管理的有效性,使一些管理瑕疵和产品瑕疵得到改进和改正。对体系运行的适宜性和有效性提供了支撑,使企业赢得了良好地信誉和效益。 二、数据分析范围本年度数据分析范围包括所有在建项目和集团体系覆盖范围的管理控制、运行过程有关的信息范围,对数据的收取采取了调查、交谈、现场采集记录等方式。对体系覆盖的绩效、监视结果、资源配置情况等相关数据进行了评价。 三、数据分析过程数据采集监控点放在施工组织设计、工期进度、施工过程、产品质量抽样等关键点上。得出了施工组织的策划率、进度偏差、工序检查合格率、分部分项合格率、强度合格率、不合格纠正预防控制率等数据。分析得出了企业项目管理的实用信息,产品的符合性及其趋势。 1、施工组织设计 施工的组织设计采取项目经理组织项目编制,分公司技术负责人审核批准后报集团总工程师审批的控制流程。检查项目的施工组织设计编制率100%,审批率100%。建筑产品从管理源头上得到了有效

控制,重难点专项施工方案项目组织专家进行评审。施工组织设计得到业主、监理审批并备案。 2、施工进度 项目的施工进度与合同工期比较都有拖延,拖延率达100%。其中原因各不相同。有业主征地滞后拖延工期、有气候(雨、雪)原因拖延工期、有业主设计优化更改设计造成工期拖延、有工程款支付不到位停工(待工)造成工期拖延、有甲供材料不及时停工待料造成工期滞后。这些原因都普遍存在各个项目上,工期的拖延采取的措施包括:协商业主让步延后工期、按照合同条款索赔工期、缩短关键线路工序的施工持续时间满足工期要求。 针对工期滞后的普遍性,检查组对工期的处置进行了审查跟踪,发现一些不利项目的趋势: (1)、提出的索赔事实与索赔证据衔接不紧,有代沟,容易遭到业主的反索赔。 (2)、协商的手段和方式粗暴,一度追求目标得到赔偿,忽略协商的知识、技巧、逻辑思维、时机动机,索赔的赔偿率不高。 (3)、管理上存在超前意识不强,对一些可以预测估计的气象、地质、技术的应急、物质、机械、资金储备不足。 3、施工过程针对公司的经营范围,公司的技术性密集、劳动力密集的特点。一些特殊的施工过程控制存在瑕疵,对管理提出了较大要求。我们跟踪检查发现回访工程中对于填充墙体裂缝、卫生间,

数据分析系统_APP建设方案

决策分析系统APP端建设方案

目录 1. 概述 (3) 1.1. 项目背景 (3) 1.2. 建设目标 (3) 2. 设计方案 (4) 2.1. 系统建设的思路如下: (4) 2.2. 系统架构 (4) 2.3. 运行环境 (5) 2.4. 系统组成 (5) 3. 建设原则 (5) 3.1. 实用性 (5) 3.2. 先进性 (6) 3.3. 前瞻性和整体性 (6) 3.4. 集成性 (6) 3.5. 扩展性 (6) 3.6. 经济性 (6) 3.7. 可管理性和可维护性 (7) 3.8. 安全性 (7) 3.9. 稳定性和可靠性 (7) 3.10. 可重构性 (7) 3.11. 设计规范 (7) 4. 架构设计 (8) 5. 功能设计概述 (12) 6. 表样设计 (13)

1.概述 1.1.项目背景 移动互联,是基于“个人移动数字信息终端”(如:手机、平板电脑、PDA 等)接入互联网,用户在移动的状态下同时能使用的互联网的业务。移动设备能力不断加强,操作界面不断优化,外观时尚轻薄,能满足8小时以上的连续户外操作的需求,价格也不断下降,智能手机的用户不断增加;同时,随着中国联通、中国电信、中国移动等运营上的3G网络不断发展,覆盖面至少到乡镇一级,理论速度都提升少2M以上;根据摩根(Morgan)的报告,移动互联时代的设备将超过100亿台,一个“人人有手机、时时在移动、处处在互联”的时代,将势不可挡的来临,企业将移动互联网技术应到工作业务中,为工作人员的工作带来方便快捷。 XXXX在建的数据分析系统,为营销工作带来方便快捷的数据查询服务器,为了使用人员能在脱离办公场所在外的地方进行数据查询分析服务,应用移动互联网技术对数据分析系统进行模块升级扩展,建设数据分析系统APP移动客户端,方便使用人员在移动的环境下快速进行获数据查询分析工作,更有效率的开展工作。 1.2.建设目标 将先进的便携终端/移动通讯技术与现代卷烟营销模式紧密结合,不断提升卷烟营销运作、管理和决策支持水平。 (1)在管理决策层面,及时掌握卷烟营销情况,为决策、调度提供信息依据。充分利用营销业务数据库、经营分析数据库等为领导层搭建宏观层面的监控

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略,全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求: 采用多层体系结构,应用软件系统具有相对的独立性,不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境,便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植,保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B(浏览器)/A(应用服务器)/D(数据库服务器)应用模式。 采用平台化和构件化技术,实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括:元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构,实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求,制定统一的技术元数据和业务元数据标准,覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节,建立相应的管理维护机制,梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括: ●根据业务特点,制定元数据标准,要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理,包括:定义、添加、删除、查询和修改等操作,

支持对派生元数据的管理,如派生指标、代码重新组合等,对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据,实现对各类业务数据的统一管理和利用,包括: ?基础数据管理:建立各类业务数据与元数据的映射关系,实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL:通过元数据获取ETL规则的描述信息,包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库:利用元数据实现对数据仓库结构的描述,包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体(CUBE) 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发,构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台,通过数据抽取、清洗和转换等操作,最终加载到数据仓库中,完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括: ●支持多种数据格式的数据交换,如关系型数据库:MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等;文件格式:DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述,包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控,如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式; ●支持元数据的管理,能提供动态的影响分析,能与前端报表系统结合, 分析报表到业务系统的血缘分析关系; ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力,数据处理流程,客户自定义 脚本和函数等具备可重用性; ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

统一数据管理与分析平台

智慧校园:统一数据管理与分析平台 中国高校信息化背景 希嘉教育讯:目前中国高校信息化发展基本已经完成了校园网主干设备等硬件环境的建设,并且根据校园特色,建设了一批平台和应用系统,解决了校园基础业务的信息化问题。随着移动互联、云计算、大数据等新兴技术的普及,社会信息化环境发生了巨大变化,社会服务意识崛起,学校信息化部门的理念也从管理转向人本化服务,提供统一、便捷、智慧的信息化服务,成为当前学校信息部门的重要发展方向。 希嘉教育讯:教育大数据之痛

高校各个业务系统满足不了现在高校需求 1、高校信息化设备:信息孤岛数据分散 2、高校信息化设备:数据缺乏统一标准 3、高校信息化设备:无法满足学校领导决策支撑的需求 4、高校信息化:缺乏对学生状态全面感知的有效手段高校信息化解决之道 统一数据管理与分析平台数据采集层:

灵活对接学校内部业务系统数据、机器数据和外部互联网数据。可分布式部署,具备灵活的扩展能力,是大数据平台的基础。 统一数据管理与分析平台运营数据层: 实现海量业务数据的集中清洗、存储、管理,统一数据规范,支撑决策层集中掌握校园整体运行情况。 统一数据管理与分析平台核心能力层: 具有丰富的原子能力和组装能力,供场景应用层灵活调用,是大数据基础平台的核心业务数据处理模块。 统一数据管理与分析平台场景应用层: 具有直接与用户交互的所有功能,系统的使用界面和视图,可快速灵活定制,满足各种校园使用场景和人员的需要,并具备统一门户功能。 统一数据管理与分析平台产品功能 统一数据管理与分析平台具有丰富的数据应用: 通过统一数据管理与分析平台释放校园数据价值,为学校搭建学生安全管理、校外媒体监测、网络日志分析等丰富的数据校园应用,打造大数据时代的智慧校园。 统一数据管理与分析平台具有开放的数据集市: 统一数据管理与分析平台基于统一的数据模型,在确保数据安全的前提下为学校提供开放的数据服务接口,帮助高校的开发人员和所有授权的数据应用开发商进行基于高校大数据的应用开发。

课程名称大数据分析与应用

课程名称:大数据分析与应用 一、课程编码: 课内学时:32学分:2 二、适用学科专业:计算机专业硕士 三、先修课程:无 四、教学目标 通过本课程的课堂学习与应用案例,建立科学的大数据观,掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术,熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具,提升大数据的综合应用能力。 五、教学方式 课堂学习、研讨班与应用实践 六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义,科学发展渊源; 1.2.如何科学看待大数据? 1.3.如何把握大数据,分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大 数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法:Bayes,SVM,最大熵、深度神经网络等; 3.2常用数据挖掘技术:关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾; 4.2.大数据精准搜索的基本技术:快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数 据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制; 4.3.大数据精准搜索语法:邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索; 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例:国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜 索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索; 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础:ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成; 5.3.大数据聚类; 5.4.大数据分类与信息过滤; 5.5.大数据去重、自动摘要; 5.6.情感分析与情绪计算;

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如:淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一是事务处理型操作都是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二是计算相对简单,一般只有少数几步操作组成,比如修改某行的某列; 三是事务型处理操作涉及数据的增、删、改、查,对事务完整性和数据一致性要求非常高。 四是事务性操作都是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成; 五是基于以上特点,索引是支撑事务型处理一个非常重要的技术。 在数据量和并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER,再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL 数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量和并发交易量增加情况下,一般可以采用ORALCE RAC集群方式或者是通过硬件升级(采用小型机、大型机等,如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑。 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高,必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题,而分布式事务处理很难做到高效,因此一般采用根据业务应用特点来开发专用的系统来解决本问题。

2 数据统计分析 数据统计主要是被各类企业通过分析自己的销售记录等企业日常的运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型的使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导的各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应的营销策略等。 数据统计分析特点包括以下几点: 一是数据统计一般涉及大量数据的聚合运算,每次统计涉及数据量会比较大。二是数据统计分析计算相对复杂,例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等;有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现。 三是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多的用户希望能做做到交互式实时统计; 传统的数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库的数据仓库技术。主要采用维度模型,通过预计算等方法,把数据整理成适合统计分析的结构来实现高性能的数据统计分析,以支持可以通过下钻和上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度的统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求,基于内存计算的数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP的HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要是根据商业目标,采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中的规律和知识。

教你如何快速搭建一个大数据分析平台

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: 1、Linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础,在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时,需要按情况配置。比如,可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性,将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上,以确保操作系统的正常运行。 2、分布式计算平台/组件安装 当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS,一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。 使用开源组件的优点:1)使用者众多,很多bug可以在网上找的答案(这往往是开发中最耗时的地方);2)开源组件一般免费,学习和维护相对方便;3)开源组件一般会持续更新;4)因为代码开源,如果出现bug可自由对源码作修改维护。

常用的分布式数据数据仓库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询,Hbase 可以快速读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务,Impala是对hive的一个补充,可以实现高效的SQL查询 3、数据导入 前面提到,数据导入的工具是Sqoop。它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台。

4、数据分析 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。这个过程可能会用到Hive SQL,Spark QL和Impala。 数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模,得到想要的结果。如前面所提到的,这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法,如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等,都已经在ML lib里面,调用比较方便。

大数据分析系统项目方案

大数据分析系统 方案

目录 第1章项目概述 (5) 1.1项目背景 (5) 1.2项目必要性 (5) 1.3建设目标 (6) 第2章需求分析 (8) 2.1功能及性能需求 (8) 2.2系统集成需求 (9) 2.3运行环境 (10) 2.4安全需求 (10) 第3章总体设计 (12) 3.1总体设计原则 (12) 3.2总体目标 (13) 3.3系统总体结构 (13) 3.4系统逻辑结构 (15) 第4章详细设计方案 (16) 4.1信息资源规划和数据库设计 (16) 4.1.1数据模型概述 (16) 4.1.2数据建模方法论 (17) 4.1.3数据建模基本原则 (18) 4.1.4数据库架构设计 (19) 4.2数据应用支撑系统设计 (21) 4.2.1大数据平台关键技术 (21) 4.2.2云平台数据共享功能 (26) 4.3数据服务层计 (33) 4.3.1模型的应用 (33) 4.3.2平台基础应用 (33) 4.4数据处理和存储系统设计 (34) 4.4.1大数据处理核心技术 (35) 4.4.2数据存储采用MPP与hadoop融合架构 (35) 4.5网络系统设计 (35) 4.6安全系统设计 (36) 4.6.1系统安全满足情况 (36) 4.6.2系统安全配置管理功能 (37) 4.6.3系统无安全漏洞保障 (40) 4.6.4软件自身安全 (43) 4.6.5性能和可靠性 (44) 4.7运行维护系统设计 (46)

4.7.2网络设备管理 (46) 4.7.3进程管理 (46) 4.7.4服务管理 (46) 4.7.5数据库管理 (46) 4.7.6中间管理 (46) 4.7.7集群管理 (47) 4.7.8故障管理 (47) 4.7.9性能管理 (47) 4.7.10配置文件管理 (47) 4.7.11SYSLOG管理 (47) 4.8其他系统设计 (47) 4.9系统配置及软硬件选型原则 (48) 4.9.1软硬件部署 (48) 4.9.2数据要求 (48) 4.9.3技术要求 (49) 4.10系统软硬件物理部署方案 (49) 第5章项目建设与运行管理 (51) 5.1项目领导机构 (51) 5.2项目管理机构 (51) 5.3项目承建机构 (53) 5.4运行维护机构 (53) 5.5相关管理制度 (54) 5.6项目测试 (55) 5.6.1单元测试 (55) 5.6.2集成测试 (55) 5.6.3系统测试 (56) 5.6.4性能测试 (56) 5.6.5验收测试 (57) 5.6.6安装测试 (57) 5.7安全性测试 (58) 5.7.1功能验证 (58) 5.7.2漏洞扫描 (58) 5.7.3模拟攻击实验 (58) 5.8项目验收 (60) 5.8.1项目验收要求 (60) 5.8.2项目验收的目的和原则 (61) 5.8.3项目验收的组织和实施 (61) 5.8.4项目验收的步骤和程序 (61) 5.8.5项目验收的测试方案 (61) 5.8.6项目验收的文档清单 (61) 第6章项目培训计划 (62) 6.1培训对象和培训目标 (62)

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