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大数据应用解决方案
目 录
1. 大数据概述 6
1.1. 概述 6
1.2. 大数据定义 6
1.3. 大数据技术发展 8
2. 大数据应用 11
2.1. 大数据应用阐述 11
2.2. 大数据应用架构 13
2.3. 大数据行业应用 13
2.3.1. 医疗行业 13
2.3.2. 能源行业 14
2.3.3. 通信行业 14
2.3.4. 零售业 15
3. 大数据解决方案 16
3.1. 大数据技术组成 16
3.1.1. 分析技术 16
3.1.1.1. 可视化分析 16
3.1.1.2. 数据挖掘算法 16
3.1.1.3. 预测分析能力 16
3.1.1.4. 语义引擎 16
3.1.1.5. 数据质量和数据管理 17
3.1.2. 存储数据库 17
3.1.3. 分布式计算技术 18
3.2. 大数据处理过程 20
3.2.1. 采集 20
3.2.2. 导入/预处理 21
3.2.3. 统计/分析 21
3.2.4. 挖掘 21
3.3. 大数据处理的核心技术-Hadoop 21
3.3.1. Hadoop的组成 22
3.3.2. Hadoop的优点： 25
3.3.2.1. 高可靠性。 25
3.3.2.2. 高扩展性。 25
3.3.2.3. 高效性。 25
3.3.2.4. 高容错性。 25
3.3.3. Hadoop的不足 25
3.3.4. 主要商业性“大数据”处理方案 26
3.3.2.5. IBM InfoSphere大数据分析平台 26
3.3.2.6. OracleBigDataApplianc 27
3.3.2.7. MicrosoftSQLServer 27
3.3.2.8. Sybase IQ 28
3.3.5. 其他“大数据”解决方案 28
3.3.2.9. EMC 28
3.3.2.10. BigQuery 29
3.3.6. 大数据”与科技文献信息处理 29
3.4. 大数据处理技术发展前景 29
3.4.1. 大数据复杂度降低 29
3.4.2. 大数据细分市场 30
3.4.3. 大数据开源 30
3.4.4. Hadoop将加速发展 30
3.4.5. 打包的大数据行业分析应用 30
3.4.6. 大数据分析的革命性方法出现 31
3.4.7. 大数据与云计算:深度融合 31
3.4.8. 大数据一体机陆续发布 31
4. 基于基站大数据应用及案例 32
4.1. 气象灾害应急短信发布平台 32
4.1.1. 概述 32
4.1.1.1. 项目背景 32
4.1.1.2. 平台概述 32
4.1.2. 平台建设特点与原则 32
4.1.2.1. 建设特点 32
4.1.2.2. 建设原则 32
4.1.2.3. 大数据管理平台特点 33
4.1.3. 平台整体架构 33
4.1.3.1. 建设原理 33
4.1.3.2.平台总体设计 35
1. 平台总体结构 35
2. 平台技术架构 36
4.1.3.3. 平台技术思路 37
4.1.3.4.平台技术路线 38
1. 内存数据库 38
2. 短信发送多链路配置 38
3. 队列缓存 38
4. 参数可配置 38
4.1.3.5. 平台性能要求 38
4.1.4. 平台网络拓扑 38
4.1.5. 平台关键流程 39
4.1.5.1. 平台数据流程 39
4.1.5.2. 平台业务主流程 40
4.1.5.3. 短信下发审批流程 41
4.1.5.4. 信令分析处理流程 42
4.1.5.5. 短信发送流程 43
4.1.6. 平台功能模块 43
4.1.6.1. 信令分析子系统 43
4.1.6.2. 短信发送子系统 44
1. 短信发送功能 44
2. 短信回执接收功能 44
3. 短信批量发送管理功能 45
4. 统计报表 45
4.1.6.3. 管理子系统 45
1. 用户管理 45
2. 权限管理 46
3. 实时监控 46
4. 日志管理 46
5. 基站位置信息管理 46
6. 系统参数配置管理 46
4.1.6.4. 内容数据库子系统 46
4.1.7. 平台外部接口 47
4.1.7.1. 信令采集接口 47
1. 接口说明 47
2. 数据采集模式 47
4.1.7.2. 短信发送接口 47
1. 短信发送通知接口 47
2. 短信发送状态查询接口 47
3. 短信发送接口 47
4.1.7.3. 基站位置信息接口 48
1. 数据同步模式 48
2. 基站位置信息全量同步接口 48
3. 基站位置信息增量同步接口 48
4.2. 旅游客源分析 48
4.2.1. 建设目标 48
4.2.2. 整体方案 49
4.2.2.1. 方案思路 49
4.2.2.2. 分析范围 49
4.2.2.3. 方
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