hadoop大数据平台制造业

，旨在将传统制造业中的数据和应用信息进行整合、管理和交互，实现通畅的大数据应用服务，以满足制造业的实时分析需求。制造业数据中台的作用制造业数据中台的作用包括以下方面：提升数据效率和准确率：制造业数据中台能够分析市场环境，并根据企业数据呈现佳的营销策略，从而提高企业品牌知名度和市场份额。制造业数据中台是一种能够为制造业企业提供数据管理、数据分析和数据决策服务的完整性数据平台，能够帮助企业建立全面数字化管理模式，从而实现高效、准确、可靠和可持续的制造业业务流程。制造业数据中台是指一个基于所有制造业数据的中央数据仓库，能够将整个企业范围内的数据连接到一起，为企业制造业生态系统中的所有参与者提供数据视图和服务。制造业数据中台是一个完整性高、效率高的数据管理系统：制造业数据中台能够整合企业内部和外部的数据资源，为企业管理层提供全面的数据分析支持，从而优化产业链等方面的业务流程。提高企业核心竞争力：制造业数据中台能够帮助企业实现全面数字化管理，为企业建立数据驱动决策的新型管理模式，从而提高企业的核心竞争力和市场占有率。制造业数据中台的应用场景制造业数据中台的应用场景主要包括以下方面：为生产和服务提供支持。制造业数据中台能够分析生产和服务的多环节，为生产过程提供

、服务化转型，促进制造业的可持续发展。制造业智能化转型主要体现在以下三个方面：1、智能化制造技术的创新：包括人工智能（AI）、物联网（IoT）、大数据、云计算等方向的技术创新，致力于实现对智能工厂的转型之路。星环科技使用物联网、大数据、人工智能、云计算以及边缘计算等技术，结合制造业人、机、料、法、环等要素，融合研发、生产、供应、销售、服务、管控等业务领域，向企业提供智慧数字化转型解决方案，驱动业务流程和管理模式的重塑与重构，帮助企业降本增效，提升核心竞争力。。制造业将通过数字技术和网络的应，实现数据知识化方向转变，从而提升企业核心竞争力和制造水平。星环智能制造解决方案在企业数字化转型与工业互联网整体发展的大趋势下，各制造企业根据自身特点正在探寻高速稳定的数字化制造业智能化转型是指不断利用先进的信息技术、制造技术和管理技术，提升制造业的数字化、网络化、智能化水平，推动制造业向高端化、绿色化、服务化转型。具体来说，制造业智能化转型包括产业智能化、产品智能化、机器人技术等，提高生产效率和生产质量，降低生产成本。制造业智能化转型的意义在于可以提高制造业的竞争力，促进经济发展方式的转变，提升综合实力。同时，也可以提高制造业的质量和效率，推动制造业向高端化、绿色化

制造业大数据分析平台在制造业数字化转型的进程中，数据作为重要的生产要素，其价值的挖掘与利用至关重要。大数据分析平台在这一过程中扮演着核心角色，它是连接海量数据与企业决策的桥梁，为制造业的智能化发展提供了强大的动力支持。一、平台架构数据接入层：作为平台的入口，负责从制造业企业的各类数据源获取数据。这些数据源涵盖生产设备传感器、企业资源计划（ERP）系统、制造执行系统（MES）、供应链管理系统以及市场需求变化，及时调整产品策略，开发满足市场需求的新产品，提升客户满意度和市场竞争力。三、技术应用机器学习与人工智能：机器学习算法在制造业大数据分析中得到广泛应用。通过训练大量的生产数据，建立预测模型外部市场数据等。数据存储层：鉴于制造业数据的海量性和多样性，采用分布式存储技术是常见的选择。同时，结合关系型数据库（和非关系型数据库，满足不同类型数据的存储需求，确保数据的安全可靠存储。数据处理与分析层：这是平台的核心部分，集成了多种大数据分析和处理技术。借助机器学习算法库，实现对生产数据的深度挖掘，例如预测性维护、质量控制分析等。此外，还运用数据挖掘技术（如关联规则挖掘、聚类分析），从数据中发

制造带来新的机遇。制造业企业应积极抓住数字化转型的机遇，加快型步伐，推动企业的可持续发展。星环科技为企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括大数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具和个性化定制能力。制造业数字化型可以实现生产过程的高效化。通过引入大数据分析、人工智能、物联网等技术，可以对企业生产过程进行全面监测和优化。比如，利用大数据和物联网技术，可以实时监测设备运行状态和生产数据，预测设备故障和生产异常，及时采取措施进行维修和调整，避免生产中断和质量问题。同时，利用人工智能技术，可以对生产数据进行分析和挖掘，找到生产过程中的瓶颈和优化点，提高生产效率和生产质量。制造业利用数字技术和绿色制造技术，可以实现资源的高效利用和环境的友好保护。例如，利用大数据和物联网技术，可以实现对能源、水资源等的监控和管理，达到能源节约和资源回收的目标。同时，利用绿色制造和循环经济的理念，可以优化产品的生命周期，减少对环境的影响。制造业数字化转型虽面临一些挑战，如技术投入、人员培训、数据安全等问题但是对于制造业企业而言，数字化转型已经成为当前发展的必然趋势。只有通过数字化转型，企业能在

制造业数据治理指制造业企业在收集、析和管理数据的过程中，运用数据治理的原则和方法，对数据进行规范化、清洗、整合、存储和保护，确保数据的质量和可用性，并提高数据在企业决策中的价值和效益。在制造业中分析和挖掘，提高数据在企业决策和业务流程中的价值和效益。制造业数据治理是一个涉及多个方面的综性系统工程，可以帮助企业有效管理数据，提高数据的质量和效益，进而提升企业的竞争力。星环数据治理解决方案https://www.transwarp.cn/solution/product/34星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四块，我们的愿景和目标，是为企业开展体系化数据治理、打造企业核心数据资产和持续赋能企业的业务价值创造。在机制层，可以为客户提供，数据治理的实践可以包括以下方面：数据清洗和整合：通过清洗和整数据，消除数据中的冗余、重复和不一致性，确保数据的一致性和准确性。数据结构标准化：制定标准化的数据结构和格式，以确保数据的一致性和可读性。数据

。对这些数据进行有效管理和分析是一项巨大的挑战。数据可访问性：在许多情况下，数据分布在不同的地理位置和系统中，如何快速、准确地获取需要的数据是一个挑战。为了应对这些挑战，制造业需要采用先进的数据管理策略和技术，例如数据仓库、数据挖掘、云计算和大数据分析等，以实现数据的有效管理和利用。随着全球化的发展和科技的飞速进步，制造业已经进入了数字化时代。数据管理成为制造业成功运营的重要因素。制造业数据管理的重要性提升生产效率：通过对生产数据进行实时分析，企业可以精确地掌握生产线的运行预测设备维护需求，减少故障停机时间，从而降低维修和运营成本。制造业数据管理的挑战数据集成：在制造业，存在着大量的数据来自于不同的系统和设备。将这些数据集成并转化为有用的信息是一个重要的挑战。数据安全性：制造业的数据往往涉及敏感信息，如工艺流程、配方等。如何确保这些数据的安全，防止信息泄露和被恶意利用，是一项重要的挑战。数据复杂性：制造业的数据往往具有极大的复杂性，包括各种格式、不同来源、时间序列等情况，预测未来的生产需求，从而优化资源配置，提高生产效率。增强产品质量：数据管理可以帮助企业记录和分析产品生产过程中的各种数据，从而发现潜在的问题和改进空间，提高产品质量。降低运营成本：有效的数据管理可以

重要作用。据统计，到2024年，全球25%的制造业企业将引入边缘计算，提升决策速度、降低数据管理成本。以钢铁行业为例，星环Sophon平台助力钢铁制造企业实现转炉炼钢的终点温度以及碳含量的预测并降低当前制造业是国民经济的基础性产业，为社会稳定和经济增长提供基础性保障。制造业智能化发展已开展许久，边缘智能的应用将通过数据在边缘的计算和存储，实现降低延时、数据保护等效用，为助力AI在制造业的应用发挥星环科技边缘计算平台Sophon对钢铁生产线相关设备参数与过程数据进行采集，边缘节点EdgeNode主要负责基础设备管理及网关服务。对接完成后的设备消息走线通过星环自研实时流引擎Slipstream将数据接入到工业互联网平台，在云端EdgeHub中进行生产模型训练并下发至边缘平台进行实时应用,并对边缘端的模型进行灰度升级、自动升级等操作从而进行持续应用。应用成效1、基于边缘计算和实时流引擎技术生产成本。客户痛点钢铁制造企业在炼钢过程中需有一次温度和碳含量的测定来作为控制终点的参考。现阶段为有经验的老师傅进行人工控制，容易导致终钢水质量参差不齐，炼钢过程急需从经验化转换为标准化。解决方案通过

迹象并及时进行维修，企业可以避免设备停机造成的生产损失，并延长设备的使用寿命。客户分析与精准营销通过大数据分析平台，制造业企业可以收集和分析客户数据，包括购买行为、反馈评价、需求偏好等。通过对这些数据的分析，企业可以更好地了解客户需求，精准定位目标客户，制定个性化的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。制造业数据分析是现代制造业中不可或缺的重要工具，通过收集、整理和分析大量的生产数据，制造企业可以获得宝贵的洞察力，提高生产效率、优化流程，并做出更明智的决策。以下是制造业数据分析的应用、工具和未来趋势的详细介绍：制造业数据分析的应用生产过程优化数据分析可以帮助制造企业实时监测和分析生产线上的各项指标，以实现生产过程的优化。通过收集和分析设备运行数据、传感器数据以及生产工艺参数等信息，企业可以发现质量问题，提前采取措施进行调整和改进，以避免质量缺陷的发生。供应链管理制造业中的供应链管理涉及到多个环节和多个合作伙伴之间的协同配合。数据分析可以帮助企业实现供应链的精细化管理。通过分析供应链上的物流数据、库存数据以及市场需求数据等信息，企业可以更加准确地预测市场需求，优化物流配送计划，合理安排生产计划，并与供应商进行紧密的协调和沟通，以实现供需平衡和成本最优化。设备维护与预测性维修制造业中的设备

，提高生产的智能化水平。云计算技术：为制造业企业提供灵活的计算资源和存储服务，企业无需大量投资建设自有数据中心，可根据业务需求随时扩展或收缩资源。同时，云计算还支持企业实现多地点、多部门之间的数据共享制造业数字化转型是指制造业企业利用数字化技术，对业务流程、生产方式、商业模式等进行全方位、系统性的变革，以提高生产效率、降低成本、提升产品质量和创新能力，增强企业竞争力。以下是关于制造业数字化转型的产决策和优化提供依据。大数据与人工智能技术：大数据技术能对海量生产数据、市场数据、用户数据等进行存储、管理和分析，挖掘数据背后的规律。人工智能技术可基于数据分析实现预测性维护、质量检测、智能排产等应用和协同工作。工业互联网技术：将人、机、物全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型工业生产制造和服务体系，实现工业资源的优化配置和高效利用，促进制造业的数字化、网络化、智能化发展。转型的同工作，实时掌握供应商的生产进度、原材料库存等信息，提高供应链的响应速度和稳定性。物流配送：利用物联网、大数据等技术对物流配送过程进行实时跟踪和监控，优化物流路径，提高物流配送效率，降低物流成本。产品

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...