一、Hadoop
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。
二、HPCC
HPCC,High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年,由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目:高性能计算与 通信”的报告,也就是被称为HPCC计划的报告,即美国总统科学战略项目,其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划,该计划的实施将耗资百亿美元,其主要目标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件,以支持太位级网络传输性能,开发千兆 比特网络技术,扩展研究和教育机构及网络连接能力。
三、Storm
Storm是自由的开源软件,一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流,用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单,支持许多种编程语言,使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来,其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。
Storm有许多应用领域:实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议,一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写,即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人:经测 试,每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错,很容易设置和 *** 作。
四、Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法,Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google’s Dremel
据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍,“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作,将面向全球软件工程师持续推广。
五、RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。
六、Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品,它是一个以流程为中心的,面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来,方便商务智能应用的开发。它的出现,使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等,能够集成在一起,构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。大数据分析处理解决方案
方案阐述
每天,中国网民通过人和人的互动,人和平台的互动,平台与平台的互动,实时生产海量数据。这些数据汇聚在一起,就能够获取到网民当下的情绪、行为、关注点和兴趣点、归属地、移动路径、社会关系链等一系列有价值的信息。
数亿网民实时留下的痕迹,可以真实反映当下的世界。微观层面,我们可以看到个体们在想什么,在干什么,及时发现舆情的弱信号。宏观层面,我们可以看到当下的中国正在发生什么,将要发生什么,以及为什么?借此可以观察舆情的整体态势,洞若观火。
原本分散、孤立的信息通过分析、挖掘具有了关联性,激发了智慧感知,感知用户真实的态度和需求,辅助政府在智慧城市,企业在品牌传播、产品口碑、营销分析等方面的工作。
所谓未雨绸缪,防患于未然,最好的舆情应对处置莫过于让舆情事件不发生。除了及时发现问题,大数据还可以帮我们预测未来。具体到舆情服务,舆情工作人员除了对舆情个案进行数据采集、数据分析之外,还可以通过大数据不断增强关联舆情信息的分析和预测,把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展,通过对同类型舆情事件历史数据,及影响舆情演进变化的其他因素进行大数据分析,提炼出相关舆情的规律和特点。
大数据时代的舆情管理不再局限于危机解决,而是梳理出危机可能产生的各种条件和因素,以及从负面信息转化成舆情事件的关键节点和衡量指标,增强我们对同类型舆情事件的认知和理解,帮助我们更加精准的预测未来。
用大数据引领创新管理。无论是政府的公共事务管理还是企业的管理决策都要用数据说话。政府部门在出台社会规范和政策时,采用大数据进行分析,可以避免个人意志带来的主观性、片面性和局限性,可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差,降低决策风险。通过大数据挖掘和分析技术,可以有针对性地解决社会治理难题;针对不同社会细分人群,提供精细化的服务和管理。政府和企业应建立数据库资源的共享和开放利用机制,打破部门间的“信息孤岛”,加强互动反馈。通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等,充分整合外部互联网数据和用户自身的业务数据,通过数据的融合,进行多维数据的关联分析,进而完善决策流程,使数据驱动的社会决策与科学治理常态化,这是大数据时代舆情管理在服务上的延伸。
解决关键
如何能够快速的找到所需信息,采集是大数据价值挖掘最重要的一环,其后的集成、分析、管理都构建于采集的基础,多瑞科舆情数据分析站的采集子系统和分析子系统可以归类热点话题列表、发贴数量、评论数量、作者个数、敏感话题列表自动摘要、自动关键词抽取、各类别趋势图表;在新闻类报表识别分析归类: 标题、出处、发布时间、内容、点击次数、评论人、评论内容、评论数量等;在论坛类报表识别分析归类: 帖子的标题、发言人、发布时间、内容、回帖内容、回帖数量等。
解决方案
多瑞科舆情数据分析站系统拥有自建独立的大数据中心,服务器集中采集对新闻、论坛、微博等多种类型互联网数据进行724小时不间断实时采集,具备上千亿数据量的数据索引、挖掘分析和存储能力,支撑政府、企业、媒体、金融、公安等多行业用户的舆情分析云服务。因此多瑞科舆情数据分析站系统在这方面有着天然优势,也是解决信息数量和信息(有价值的)获取效率之间矛盾的唯一途径,系统利用各种数据挖掘技术将产生人工无法替代的效果,为市场调研工作节省巨大的人力经费开支。
实施收益
多瑞科舆情数据分析站系统可通过对大数据实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据,进行挖掘分析,揭示出规律性的东西,提出研究结论和对策。
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