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Trinity 让大数据变得 简单易行 Cloud Zhao 2014/04/17 Trinity Data Corporation 大数据目前的现状 ? 很难架构，管理； ? Map/Reduce好难； ? 快速基于hadoop进行查询、展现 易用的平台 EZ big data 标准接口 完善的管理界面 完整调度 Jdbc标准接口 快速的部署 快速接口 HiveSQL语言 高效的调优 图形化开发 PL/SQL支持 ? Trinity Data Corporation Trinity带来什么 传统功能 + 结构化 混搭数据中心架构 非结构化 半结构化 完整的业务 ETL+调度 数据 混搭企业级 新业务平台 传统数据仓库 数据平台 … 灵活的数据整合方案，应对复杂的企业数据管、控、用环境 ? Trinity Data Corporation 大数据带来的业务扩展 ? 架构扩展性：建成集成、共享的大数据基础平台，着重处理行内外历史交易数据、系统非结 构化、半结构化数据，依托于现有的Hadoop分散式存储计算的弹性快速处理架构对新金融， 新思路形成有力支撑。 ? 数据范围： 结构化半结构化 ? 根据应用需要，圈定历史归档范围（各类账单，交易明细）和加载策略（全量，增量，历史拉链 等）； ? 内部操作型系统非结构化（公文，邮件，Call Center音频等等）、半结构化数据一般通过批量数 据交换收集至大数据平台； ? 外部系统的非结构化（微博，新闻，网商等）、半结构化数据（网络日志）通过批量（文件）收集 至大数据平台； ? 根据大数据应用需要，从数据集成平台为分析挖掘批量补充结构化数据参考； ? 数据服务：以大数据海量查询、批量数据整合计算服务、分析挖掘服务为主 ? 更丰满，及时的客户服务：周期更长，更明细的实时查询服务（比如历史账单，历史交易等） ? 深入的数据服务：为未来的数据分析（舆情分析，客户360度，客户流失等）提供更完善的视角； ? 数据探索及预测：提供深度的，更为准确的针对客户的预测性服务（包括客户价值，客户消费行为， 精准营销等等）； ? Trinity Data Corporation Trinity建议的大数据架构（混搭） 预期目标： 1.降低海量数 据存储和计算