开源大数据管理平台

          目前两大开源大数据平台CDH和HDP已闭源，国内也涌现出了一些开源的大数据平台，比如：apache bigtop 和 DataSophon。 apache bigtop 项目地址：https://bigtop.apache.org         Apache Bigtop 是一个开源项目，目的是提供一套完整的开源软件栈，用于构建、测试和部署大数据平台 DataSophon 项目地址：https://datasophon.github.io/datasophon-website 新一代云原生大数据管家，致力于帮助用户快速构建起稳定、高效、可弹性伸缩的大数据云原生平台

DataHub元数据管理平台概述

这个可扩展的元数据平台专为开发人员构建，以应对快速发展的数据生态系统的复杂性，并帮助数据从业者充分利用组织内数据的总价值。 以下是 DataHub 当前功能的概述。 搜索和发现 搜索数据堆栈 DataHub 的统一搜索体验可跨数据库、数据湖、BI 平台、ML 特征存储、编排工具等显示结果 追踪端到端血缘 通过跟踪跨平台、数据集、ETL/ELT 管道、图表 创建新策略时，您将能够定义以下内容： ·策略类型- 平台（顶级 DataHub 平台权限，即管理用户、组和策略）或元数据（操作所有权、标签、文档等的能力） ·资源类型- 指定资源类型，例如数据集、仪表板

平台工程：克服数据管理挑战

什么是平台工程？ 平台工程 是设计和构建内部开发平台、工具链和工作流程的学科，这些平台、工具链和工作流程为软件工程组织提供自助服务功能。 Kubernetes 和平台工程 Kubernetes (K8s) 的兴起在推动平台工程采用方面发挥了重要作用。 例如，Crossplane 和 Terraform 等工具有助于自动化 Kubernetes 集群配置，但特定于云的容器存储接口 (CSI) 插件通常会造成存储和数据管理不一致，例如： 存储功能不一致 第 2 天运营：第 2 天运营（如数据保护和灾难恢复）在不同的云平台上有所不同，要求平台团队创建额外的自定义。这与平台工程的目标相矛盾，即减少开发人员和运营团队的认知负荷。 摘要 平台工程通过启用自助服务功能和简化基础设施管理，正在改变应用程序开发。但是，持久数据管理挑战仍然阻碍着创建完全一致、可扩展和安全的平台。

工业大数据：车间物联网数据管理（干货）

专家们将工业大数据分为公共资源数据、工程类数据、管理类数据和物联数据。传统的管理系统将人作为数据采集端，用流程来固化组织的行为，用指标来衡量评价流程和组织的效率。 工业企业的物联网，就是要将人和物联系起来，将系统和物联系起来，将物作为数据采集端，由人或系统进行数据分析和决策。数据的分析与优化是物联网的关键技术之一，也是未来物联网发挥价值的关键点。 物联网在工业中有很多种应用方式，如物流仓储、生产制造、产品运维等，我们这里重点讲讲生产制造和产品运维。 物联数据的组织方式 工业企业的生产制造物联网应用一般称为车间物联网或者叫制造物联，通过使用RFID传感器、无线网络通信、GPS定位、语音视频系统等技术把制造计划与制造资源“人、机、料、法、环”等信息链接起来 物联数据的管理技术 　　车间物联网是一种典型的复杂信息系统，涉及数据管理的各个方面，主要包括：数据质量控制、数据融合与集成、复杂事件处理、数据存储与处理，以及安全访问控制等。

NineData，领先的多云数据管理平台

02 数据管理的挑战与机遇在这个百花齐放的数据时代，我们先看一下在数据管理场景下，有一些什么样的挑战。在信息技术持续演进的过去几十年里，已经有一些传统的、成熟的数据管理软件和产品。 03 NineData 全球领先的多云管理这就是NineData产生的背景和原因，NineData要做的就是在这个多云时代，在这个数据库百花齐放的时代，构建全球领先的多云数据管理平台。 另外，数据有时候还需要在多个业务系统之间流动，例如，因为在线数据需要向搜索平台流动，帮助企业构建实时搜索等；在线的数据还需要向数据仓库、大数据平台流动，帮助企业构建实时数据分析等。 这就是我们今天发布的NineData平台向企业所提供的能力，以及通过上面的大图展现了他在企业数据架构中的位置。 这是一个百花齐放的时代，在这之中，NineData致力于构建于全球领先的多云数据管理平台。

大数据平台的元数据管理

概念解释 1，大数据平台——是指服务于大数据计算或存储的平台，包括大数据的计算集群(hive、spark、flink、storm等等)和存储集群(如hadoop、hbase等等)。 2，大数据平台涉及的元数据——由大数据作业的业务逻辑直接读写处理的业务数据，都不是元数据，除此之外的数据都是元数据。 为什么要做元数据管理 1，管理元数据的好处——有助于用户更高效地分析数据，有助于系统和业务的优化，有助于数据的安全管控，有助于数据生命周期的管理，有助于任务问题的排查，有助于数据质量的保证。 哪些数据纳入元数据管理 这个问题也就是元数据管理到底是管理什么。 对大数据开发平台来说，常见的元数据包括以下6点： 1，数据表的结构schema信息 （1） SQL或者NoSQL中的表视图信息，例如MySQL中可以通过SHOW CREATE TABLE table_name

主数据管理平台产品功能组成架构

主数据管理平台概述针对上述问题，亿信华辰凭借多年在行业领域内积累的丰富经验并结合相关大数据技术成功打造了一款主数据管理产品，覆盖主数据标准、主数据质量、主数据采集、申请、新增、变更、审核、生效、失效、分发等全生命周期管理 主数据管理平台功能组成亿信华辰主数据管理平台在功能设计时就充分考虑了设计人员、业务人员、管理人员多个角色的应用场景：对于后台设计人员，协助其完成主数据管理的准备工作，如：标准创建、模型的搭建与维护，用户权限等 7、规范化的主数据治理对于已经抽取到主数据管理平台的数据，用户通过平台封装完整的规则库，自定义质检方案，实施质检，生成质检报告；并根据质检结果进行整改，提高系统主数据质量，节约技术成本，形成数据治理管理闭环 应用价值企业主数据管理平台的建设目标就是把企业的主数据进行整合，集中进行数据的清洗和标准化，并以集成服务的方式把统一的、完整的、准确的主数据分发给需要使用的系统；最终实现集中的主数据管理、可靠的主数据质量 亿信华辰主数据管理平台通过其高可用性，已帮助南山集团、新疆有色金属集团、顶誉食品集团、楚昌投资集团、首钢基金等多个集团企业快速搭建主数据管理平台，保障各业务系统主数据的一致性，提高企业运营效率。

Salesforce“冷门”产品，数据管理平台Krux介绍

Salesforce去年十月份收购了DMP（数据管理平台）初创公司Krux，Salesforce为什么收购Krux，它到底能给Salesforce带来什么样的价值？今天我们就来扒一扒。 但是Salesforce本身的数据管理能力比较薄弱，此前该公司是通过与第三方合作的方式为客户提供数据管理支持。 2015年12月，Krux被咨询机构Forrester评为数据管理平台领域的领导者，已有超过200家企业客户。 现在我们通过Krux拓展了这些能力，一个数据管理平台（DMP）的领导者。 Krux通过你的客户的设备，在不同的网络帮助你捕捉和管理包括行为，兴趣等数据。 一般来讲，越大的市场受众企业会通过像Krux这样的数据管理平台收获越多。 你可以利用Krux平台去提升数字营销的方方面面： 1.定位目标受众以及去哪里找到他们。

大数据管理平台（一）概述「建议收藏」

前言 一、功能概述 二、使用步骤 2.1 安装 2.2 监控 2.3 管理 2.4 用户管理 2.5 应用市场 2.6 操作系统 三、总结 ---- 前言 做大数据有几年了，这些年耳濡目染了一些大数据管理平台的使用 ，但是或多或少使用起来，都不怎么方便，所以决定自己来实现一个简单的大数据平台 ---- 一、功能概述 大数据应用组件往往很多，可能几百台服务器组成一个Hadoop集群，当部署这些节点时，需要一个节点一个节点的操作 为解决此类问题，大数据管理平台就出现了。 一个比较完善的大数据平台，应该包含有如下功能： 具体包括： 能一键安装大数据产品 能管理/监控多台服务器 能监控到各个大数据产品的运行状况 能在主页面上管理各个产品，并对其操作 有个shell，可以远程操作服务器 ，通过此概述，我们大概可以了解到一个比较完善的大数据平台，会在工作、学习中大大提高效率 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/132787.html原文链接

从数据孤岛到战略资产：工业数据管理的转型之路

手把手教你释放工业数据价值：从采集到智能决策在工业4.0浪潮中，企业纷纷投入巨资部署传感器、建设数据平台，但一个普遍的困惑依然存在：数据采集了那么多，价值却难以量化。 一、工业数据的业务挑战：从采集到洞察的鸿沟工业企业的数据管理普遍面临三大业务挑战。1.1数据孤岛与上下文缺失某汽车零部件制造企业部署了5000多个传感器，采集温度、振动、压力等20多种测点数据。 四、ROI分析：数据资产化的投资回报数据资产化需要投入资源——软件平台、硬件设施、实施服务、培训运维。但这些投入的回报周期通常很短。 4.1成本投入以中型制造企业为例，数据资产化的成本主要包括：软件平台（3年）：包括时序数据库、数据建模工具、分析平台等硬件设施：服务器、存储、网络设备实施服务：数据接入、模型设计、系统集成培训运维：员工培训 、日常运维、持续优化这些投入中，database平台是核心基础设施，它需要能够处理海量的工业数据，支持高效的查询和分析，并提供足够的扩展性以支撑业务增长。

广州接点智能工业大数据：车间物联网数据管理

工业企业的物联网，就是将人和物联系起来，将物作为数据采集端，由人或系统进行数据分析和决策，数据的分析和优化是物联网的关键技术之一，也是未来物联网发挥价值的关键点，物联网在工业中要很多种应用方式，如物流仓储 摄图网_500748889_banner.jpg 1.物联数据的组织方式 工业企业的生产制造物联网应用一般称为车间物联网或者制造物联，通过使用RFID传感器、无线网络通信、GPS定位、语音视频系统等技术把制造计划与制造资源 ”等信息链接起来，从而对五大制造资源智能化识别、定位、跟踪、监控和管理，从而满足企业智慧调度、环境监测等方面的管理要求 2.物联数据的管理技术 车间物联网是一种典型的复杂信息系统，涉及数据管理的各个方面

大数据管理服务平台，助力智慧法院建设

面向基层的助推、减负功能不足，面对管理层智能分析、风险预警、决策支持等功能不强，不能适应实战应用需要 智慧法院大数据管理服务平台 数据的价值在于应用，在于用大数据和大数据技术支持决策、服务管理。 Banber智慧法院大数据管理和服务平台提供信息纵览、审判动态、司法统计、审判质效、专项分析、司法人事和综合搜索等各类司法服务，实现法院一组数，对案件收结存态势的实时监控，平台基于个案信息的案件数据实时自动汇聚服务 Banber智慧法院大数据管理和服务平台为法院领导研判各级法院审判执行态势提供信息化支持，为法官提高办案质效提供智能辅助，为社会综合治理提供决策服务。 审判态势分析报告所使用的数据，均源于大数据管理和服务平台，大幅提升了审判态势分析的及时性、全面性和丰富性。 大数据管理和服务平台从根本上改变传统方式耗时费力且难以检验的弊端。目前，大数据管理和服务平台打通报表、统计数字、案件信息项等数据源，让日报/周报/月报/年报等各项工作报告得心应手。

“工业互联网平台“将成为工业制造企业的标配

概述    “‘工业互联网平台’将成为工业制造企业的标配”的命题既是基于工业生产企业现实情况的判断，又是对工业企业未来发展的需求判断。前途是光明的，但是道路是曲折的。 前途的光明是基于工业企业现实情况的洼地比较多，证明有很大发展空间；道路的曲折是基于需求方（国企和私企）是自己赚钱自己花和整体行业的思维相对保守而形成了壁垒。 2. 评述   中国工业企业的改造升级、智能制造、数字化及智能化、工业互联网等面临的到底是技术问题、还是非技术问题？作为一名从业者，以什么样的开放心态、心胸面对甲方和市场竞争呢！ 中央提到“既不走封闭僵化的老路、也不走改旗易帜的邪路”，对应现在工业行业来讲，既不能使用所谓的技术“坑”用户，任何一项技术都会被发展无情的抛弃，一个公司不可能靠这些混的长远；又不能掌握所谓的一项技术到处忽悠 “工业互联网平台”面对工业领域，也将以一种形态在工业领域占有一席之地。 ----

工业物联网平台到了危险边缘

从双跨平台企业看行业—— 2023年下半年，两家都曾荣膺“双跨平台”的工业互联网明星企业双双折戟IPO，给本就不算景气的产业前景蒙上了一层暗淡的色彩。 自工业互联网的概念开始爆火起，平台商就是自带光环的角色，产业曾幻想其能够破解工业领域“隔行各如隔山”的难题，摆脱一个一个做项目的“脏活累活”困境，实现如同消费端平台一样的商业奇迹——然而，冰冷的事实摆在眼前 某种意义上，2023是工业互联网泡沫破裂的一年，工业互联网平台光环不再，“双跨平台”光环不再，甚至IIoT本身也光环不再。当潮水褪去，方知谁在裸泳。 工业互联网厂商在业务发展过程中都面临以下两个问题。 一、在工业领域，还没有哪家平台型工业互联网厂商形成了规模化复制的方法论。 规模化复制意味着可以快速推广平台的技术、解决方案和服务，降低平台建设和运营成本，提高平台的可持续性和盈利能力，还可以加速工业互联网的普及和推广，促进数字化转型和产业升级，为企业创造更大的价值和收益，可惜的是现在的工业互联网厂商仍任重道远

工业互联网平台 GE predix

1998年麻省理工学院首次提出物联网概念，这正是今天工业互联网的起点。最初，物联网几乎只包括射频识别技术——也就是俗称的“电子标签”，随后慢慢延伸至传感器、网络、应用平台。 随后 ，在二十一世纪的第一个十年里，在金融危机时期，随着经济增长的不确定性增加，工业客户开始将注意力从提高生产力转向提高利润率。 大数据的概念也越来越火爆，利用大数据/IOT等新技术提升和革命传统制造业是工业客户的一致选择。 GE推出的Predix是全球第一个专为工业数据与分析而开发的操作系统，实现了人、机、数据之间的互联。 如上图，Predeix 提供一个统一的平台（软件套件，方法，安全能力），帮助工业客户开发，部署和运维工业应用到边缘侧和云端。帮助客户可靠、安全的连接设备，获取数据用于分析提高生产效率。 ?

大数据平台：统一元数据管理

背景介绍 元数据管理包括元数据采集、存储、管理及应用等关键环节，是数据治理的基础与核心。但元数据管理实践过程中通常会面临元数据来源众多且分散在不同系统中、元数据类型多样以及元数据频繁变更等问题。 重复的数据 计算：根据业务规则或算法进行计算处理，包括运算、聚合、排序、合并、分割等操作 标准化：确保采集的元数据符合一致的格式和度量标准 统一数据ID加工：元数据系统内部应生成唯一的数据ID，与原始平台的数据 ID形成一对一的映射关系，便于元数据进行全流程追溯和适配不同平台。 ，为避免数据孤岛，企业内部通常会搭建统一元数据平台，将元数据汇总进行统一管理，对外提供统一服务，对内进行统一治理优化。 本文通过背景介绍、元数据类型、元数据标准、元数据管理流程从理论上介绍统一元数据管理，后续将针对各个流程子项进行详细说明。

工业物联网IoT平台建设方案

工业互联网是啥？工业互联网平台又是啥？

在网络信息技术与工业深度融合的孕育下和数字化、网络化、智能化新型工业形态的驱动下，工业互联网蓬勃兴起。 工业互联网的持续发展，也让很多企业搭建自动工业工业互联网平台为各大制造业做服务。 工业互联网平台作为工业云平台，旨在推进制造业的数字化、网络化、智能化，涵盖集海量数据采集和分析于一体的服务体系，支撑制造业资源弹性供给、广泛链接、高效配置。 我国工业互联网的发展尚处于起步阶段，工业互联网的整体推进存在阶段性挑战，不同行业、企业的各自状态不同，在需要进行工业互联网转型升级的时候都必须回答一个问题：如何根据企业的自身情况规划工业互联网的发展路径 现在工业互联网平台众多，技术产品广泛，客户也不知道怎么选择了！做得好的工业互联网平台都有哪些呢？

品牌营销数据管理平台（DMP）搭建风险

正是这种对流量掌控的渴望，加之对自有数据管理的需求，DMP(data management platform) 逐渐成为品牌主们争相尝试和加大投入新宠。 传统意义中的IT项目仅仅涉及到技术层面的交付，而DT则偏向于把数字的东西策略化，利用算法和技术叠加实现营销动作的智能分析及科学指导，所以DMP建设并不仅仅是单纯的IT项目，而是协助品牌建立数据管理架构， 单纯的把注意力放在IT平台的选型和搭建上——比如说是用Hadoop还是用Spark等大数据开源系统，这样的注意力可能从一开始就决定了搭建后的平台，往往也无法在业务中发挥实质性的作用。 更重要的是，很多企业忽略了对自身数据的采集与经营，例如CRM中通过付费推广引入的用户流量，以及用户在自有电商平台中的行为数据。 在这笔者提出三条来自于实践的建议： 一、分别建立PC，移动与社交的三类数据管理平台，而不要希望一蹴而就建立一个大一统的DMP。

主数据管理平台解决方案和建设重点

作者：人月聊IT，B站，头条和知乎同名 今天准备下主数据管理的整体解决方案，对于主数据这块我准备分享两次文章，这次的内容分享来源于比较早期的一个PPT解决方案材料，重点是业务解决方案+技术解决方案。 下一篇的分享我重点谈主数据管理系统的建设和核心功能设计。