本文目錄
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1.
大數據解決方案技術架構
2.
大數據解決方案適用場景
2.1.
日志分析
2.2.
實時計算
2.3.
數據倉庫
2.4.
機器學習
2.5.
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1用戶通過flume/datax/logstash等工具把日志數據、業務數據收集到ukafka中，ukafka中的數據可以給實時計算使用，或轉存到hdfs、ues、hbase、udw等存儲系統中做離線分析和數據挖掘使用；2實時計算可以通過uflink、uhadoop中的spark streaming在ukafka實時讀取數據，進行實時etl、實時分析、實時訓練；3離線計算可以通過hive、spark 、mapreduce進行數據清洗分析；4計算結果數據可以存儲在udw、hbase、ues、mysql等存儲系統中，以支撐個性化推薦、報表、風控、監控等業務使用。大數據解決方案適用場景
日志分析
ues 基于開源分布式搜索和分析引擎 elasticsearch 構建，提供開箱即用的分析能力。客戶可以基于 ues 快速構建起 elk 日志分析架構，即使用 beats 作為日志采集器，采集各個服務器節點上的日志數據，經過 logstash 解析、過濾后，匯集至 ues 集群存儲，然后借助 kibana 的可視化分析能力構建分析看板，高效的進行可視化日志分析工作。如果日志日志規模龐大，可以在上述架構中引入消息隊列 ukafka，確保持續穩定的數據傳輸和處理。
實時計算
uflink 基于開源流式計算引擎 flink 構建，提供了完全托管的流式計算平臺。客戶可以將數據源不斷產生的流式數據接入各類流式數據存儲，如消息隊列 ukafka，然后創建 uflink 集群從 ukafka 中訂閱流式數據。開發者將編寫的業務處理代碼提交至 uflink 集群，即可借助其強大的流式計算能力對這些數據進行實時處理，計算結果可以推送到各類數據存儲中，如數據倉庫 udw，以供業務應用或者進行進一步的處理。
數據倉庫
可以利用uhadoop/udw快速的構建離線數倉，對海量數據進行分析和展示；利用lafka uflink udw構建實時數倉，可以輕松的應對上百億數據的實時分析平臺；對當前的業務數據進行實時\\準實時分析、挖掘，加快需求響應速度，能夠讓企業快速的感知市場的變化，加快決策與實施。
機器學習
madlib提供了豐富的分析模型，包括回歸分析，決策樹，隨機森林，貝葉斯分類，向量機，風險模型，kmean聚集，文本挖掘，數據校驗等。通過udw的madlib擴展，用戶可以在udw數據庫中方便的使用madlib功能；利用uhadoop中spark mllib中的機器學習庫，實現業務的預測分析、個性化推薦、異常檢測等。


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