数据平台转换（数据平台如何工作）

本篇文章给大家谈谈数据平台转换，以及数据平台如何工作对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享数据平台转换的知识，其中也会对数据平台如何工作进行解释，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、什么是数据交换平台？
• 2、FME是什么的缩写
• 3、安卓换苹果为什么要转换数据
• 4、什么是基础数据信息平台
• 5、EPS的功能介绍
• 6、数据转换和数据交换有什么区别吗?和数据集成又有什么联系,忘高手指点!!谢谢

什么是数据交换平台？

数据交换平台的应用主要是在异构系统之间的信息交换，但在信息交换过程中交换平台本身要解决的问题只是一小部分，它本质是一个中间件，面向客户时屏蔽了很多系统底层的信息，比如网络的协议、数据的传输安全等，据交换平台本身不具有业务本身的处理功能，比如无法自动从某个业务系统中直接获取数据信息，只能通过编程把数据从业务系统中提取出来，再送到数据交换平台。利用数据交换平台使开发过程中不需要关注数据各式转换、消息的传输、数据路由等，只需要关注与业务本身的数据处理部分。

FME是什么的缩写

FME的英文全拼是Feature Manipulate Engine，是加拿大safe Software公司的产品，简单说FME就是GIS数据转换平台，它能够实现100多种数据格式(模型)的相互转换.如果从技术层面上说，FME 不再将数据转换问题看作是从一种格式到另一种格式的变换，而是完全致力于将GIS 要素同构化并向用户提供组件以使用户能够将数据处理为所需的表达方式。事实上，许多GIS用户为了在同一系统中获得不同的数据表达方式，也使用FME来操纵数据。
FME Suite--世界领先的数据转换平台
FME Suite 是一套完整的访问空间数据的解决方案，可以用于读、写、存储和转换各种空间数据。它能实现各类GIS及CAD格式的数据相互转换。

安卓换苹果为什么要转换数据

安卓换苹果因不是同样的平台系统所以要转换数据。
1、在安卓设备上数据平台转换，确保Wi-Fi已开启。
2、将新iOS设备和安卓设备插入电源。
3、确保iOS设备上有足够的储存空间来储存要转移的内容。
4、拿出旧安卓手机数据平台转换，在手机的应用商店或者是苹果官网中搜索转移到iOS。
5、在新的iPhone开机之后，在应用与数据的界面，轻点从安卓设备转移数据。
6、在安卓设备上打开APP，点击继续。
7、阅读条款与条件，点击右下角的同意。
8、在安卓设备上，轻点查找代码，再次点击屏幕右上角的下一步。接着在iOS设备上，点击从安卓设备转移数据之后，再点击继续。然后等待十位或六位数字的代码出现。
9、之后在安卓设备上，输入iOS上的代码即可，等待传输完成后，数据转移就成功数据平台转换了。

什么是基础数据信息平台

一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。
先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：

整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；

提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；

为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；

为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；

分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；

开发数据产品，直接或间接为公司盈利；

建设开放数据平台，开放公司数据；

。。。。。。

上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；

其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；

建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。

整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：

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逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。

我们从下往上看：

数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。

数据源的种类比较多：

网站日志：

作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，

一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；

业务数据库：

业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。

当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS。

来自于Ftp/Http的数据源：

有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求；

其他数据源：

比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成；

数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。

离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；

当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》

实时计算部分，后面单独说。

数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；

前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。

另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。

数据应用

业务产品

业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；

报表

同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；

即席查询

即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；

这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。

即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。

当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。

OLAP

目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；

这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；

比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。

其它数据接口

这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。

实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。

我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。

做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。

任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；

这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。

前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。

总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。

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EPS的功能介绍

1.系统操作功能：
供用户进行EPS数据平台的数据打开、保存、查询导出等功能。
1.1数据查询功能：
EPS数据平台可以实现对数据库指标的实时多维查询，指标模糊查询，指标维度转换以及对指标的各种选择功能，包括全选，全不选，选择层等。
用户查询时可以通过鼠标拖拽数据库的维来完成对数据库的多维检索，将需要查询的维度信息拖拽到行或列，可以任意组成需要的报表格式。
1.2结果保存功能：
用户每次查询的条件可以根据需要保存到系统中，以方便下次用户登录时进行查询。用户还可以在已有查询条件的基础上进行查询并保存结果。
1.3数据导出功能：
用户通过点击数据导出按钮，可以将查询到的数据、图表或地图导出到Excel，PDF格式文件。
2.数据模式功能：
供用户切换数据显示模式，可以将查询结果显示为表格、图表和数字地图三种数据显示模式。
2.1图表功能：
可以根据选取数据的类型按照需求选择不同的图形按钮，如饼图，柱图，折线图，面积图，雷达图等。还可以通过功能按钮设置添加标注，添加图例，显示图形坐标。
2.2数字地图功能：
数字地图以直观的形式展示分地区数据。用户点击工具栏地图按钮，可按地图模式查看数据。地图类型因所选择数据源而异，即数据为世界各国数据显示世界地图，数据为中国数据则显示中国地图。
3.数据分析预测功能：
EPS数据平台的预测分析系统是将各种分析和预测工具整合在一起的一个开放的平台，功能强大，而且操作简单，容易掌握。作为开放的数据平台，不仅能为用户提供系统内嵌的强大的数据资源，而且能够为用户所需的预测分析提供高级经济预测。
3.1表格转置功能：
可以将数据表格中的行与列进行转置以满足不同用户对数据的需求。在表格视图中，用户可以点击按钮转换数据表的行列。
3.2数据筛选功能：
数据筛选功能主要用于对查询出来的数据按照一定条件进行过滤筛选，用户可以根据需要设定各种筛选条件包括等于、不等于、大于、小于、大于等于、小于等于、A和B之间、小于A或大于B，数据筛选的范围可由用户定义。用户既可以对整个数据表格进行筛选，也可以对表格中的一部分数据进行筛选。
3.3数据高亮显示：
系统可以根据用户设定高亮显示条件，将满足条件的数据高亮显示为红色。
3.4描述统计：
对于查询出来的表格数据可以对行列进行合并计算。计算方法包括求和、平均值、最大值、最小值、众数、中位数、方差、标准差、偏度、峰度、变异系数、平方和、一阶自相关、上十分位数、下十分位数、上四分位数、下四分位数等方法。
3.5数据80/20分析：
根据著名经济学家帕雷托（80/20）法则进行数据分析，用户通过选择一列的数据，系统则返回基于此列数据进行80-20分析的结果，即依降序排列此列数据，表格正常显示前80%结果，而后20%结果则以总和形式显示。
3.6数据预测功能：
用户点击按钮，系统进入高级预测分析页面，用户可以根据需要选择不同的统计方法展开分析预测。
预测模块主要是利用计量经济学的各种预测分析方法对数据库中的计算统计量进行单变量的预测分析。方法包括：线性回归、指数平滑、趋势分析、ARIMA、自相关分析、邹氏（Chow）检验、怀特（自异方差）检验、残差自相关GODFREY准则等高级数据分析方法。
l 对原始序列数据进行季节性处理，包括加法方程，乘法方程，设定季节处理多项式迭代次数。
l 对原始序列数据进行缺失值处理，包括删除该点，均值插补，N次均值插补，取上一时点值，线性插补，线性趋势插补等方法。
l 对预测结果设定置信度范围。
l 可以进行图形检验，图形检验中包括原始序列图形，模型模拟序列图形，预测期模型预测图形和置信范围，以及残差图形。
l 预测结果显示表格中，包括原始序列数据，模型拟和数据，模型预测数据，置信区间上下限数据。
l 预测结果可以保存为用户命名的文件，或者导出为EXCEL、MHT文件格式。

数据转换和数据交换有什么区别吗?和数据集成又有什么联系,忘高手指点!!谢谢

从字面上看也能猜得出。
数据转换（conversion）数据平台转换：由于现实中数据格式多样，不同的系统、不同平台、不同标准之间数据格式不同，在进行数据共享和通讯时必须转换成统一的格式,方可相互识别；
数据交换(exchange)数据平台转换：字面意思即可理解。数据共享的重要手段之一。
数据集成一般包括数据转换和数据交换。 关于数据平台转换和数据平台如何工作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。 数据平台转换的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据平台如何工作、数据平台转换的信息别忘了在本站进行查找喔。

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