如何構建高併發的大資料雲平台

您好，應該是景區還是文旅部門，這個問題不是一兩句話就能解釋清楚的，簡單說說現狀：目前全國範圍內還沒有建設規範，各地數量上有幾千萬到幾十萬種， 而金額特別大的專案，很可能是基礎設施、裝修和五金採購。如果是基礎設施完善的機構，基本上是資訊整合，包括票務、攝像、投訴、客流、停車場管理、廣播通訊（一般在應急平台上）、口差洞碑等; 如果基礎設施落後，個人建議沒有必要花太多錢搞基礎設施，你建設的目的就是申請，直接找對應的資料服務公司就行了，不需要培養資料人才，直接使用資料服務非常方便，每年都付錢總比在基礎設施上投入大量資金只是乙個空殼要好， 現在國內科技公司在行業內越陷越深，大量的案例應用服務基本滿足了大部分客戶的需求，不需要在自己的地方複製一套。

據我所知，騰訊阿里有文旅服務部門，也有主打拆橋做虛擬幹文旅資料市場服務的人，好像叫海鰻，在海生有一堆企業，都是針對不同行業的。 作為文旅管委會的從業者，還是建議直接購買服務，我們自己景區中心沒有資料，領導走了，大家都在那裡負責，太浪費了。

1、大資料分析平台的特點。

資料引入、資料管理、ETL 和資料倉儲：提供有效的資料倉儲和管理資料作為寶貴的資源進行管理。

Hadoop系統特點：提供任何型別資料的海量儲存，海量處理能力和處理能力，幾乎可以實現無限的並行工作或任務。

流計算拉取特徵：用於流的資料，對資料進行處理，並將這些流視為單個流。

內容管理功能：整合的生命週期管理和文件內容。

資料治理整合：用於保護資料的安全性、治理和合規性解決方案。

2、如何搭建大資料分析平台。

大資料分析處理平台是整合當前主流的各種大資料處理分析框架和工具，具有不同的側重點來實現資料的挖掘和分析，乙個大資料分析平台涉及很多元件，如何將它們有機地結合在一起，完成海量資料的挖掘是一項複雜的工作。 我們可以利用Etrust的一站式資料分析平台（ABI）快速構建大資料分析平台，將資料來源接入到ETL和資料倉儲，再到資料分析的資料整合，全部在乙個平台上進行。

ABI是Exin的一站式資料分析平台，包含企業所需的所有大資料分析工具。 ABI可以對各類業務進行前瞻性分析，為企業各級使用者提供統一的決策和分析支援，提高資料共享和流通能力。

有專業的資料統計與整合平台——產業經濟資料監測、政策模擬與支援。

說到大資料，不可避免地會提到Hadoop。 雖然大資料和Hadoop不一樣，但Hadoop確實是最熱門的大資料技術。 以下是最常用的混搭架構，我們來看看如何構建大資料平台來支援企業應用

Kafka作為統一採集平台的訊息管理層，靈活對接適配各種資料來源的採集（如整合Flume），提供靈活且可配置的資料採集能力。

利用Spark和Hadoop技術，構建大資料平台的核心基礎資料儲存和處理能力中心，提供強大的資料處理能力，滿足資料互動的需求。 同時，通過SparkStreaming，可以有效滿足企業實時資料的需求，為企業發展構建實時指標體系。

同時，為了更好地滿足資料採集需求，RDBMS提供高度彙總的企業統計資料，以滿足企業定期統計報表的需求，降低使用門檻。 針對大資料的細化查詢，構建HBase集群，為大資料提供快速查詢能力，滿足大資料的查詢和獲取需求。