火电厂大数据数仓搭建

。从机组的负荷分配、燃烧调整，到能源采购与调度，都能找到最佳的运行方案，实现能源的高效利用，降低发电成本，提升电厂的经济效益和环保效益。三、应用场景火电领域：在火力发电厂，大数据平台助力优化燃烧过程探秘智慧电厂大数据平台：点亮能源未来新曙光在能源转型与数字化浪潮的双重驱动下，智慧电厂正逐渐成为电力行业发展的新标杆。而其中，智慧电厂大数据平台作为核心枢纽，正以其强大的数据处理与分析能力，为电厂的高效、安全、绿色运行注入源源不断的动力。今天，就让我们一同深入探秘这一引领能源变革的关键力量。一、智慧电厂大数据平台架构剖析智慧电厂大数据平台宛如一座精心构建的数字大厦，其架构涵盖多个关键层级。最底层设备可能出现的故障，帮助电厂制定科学合理的维护计划，实现从传统的“事后维修”向“事前预防”的转变，大大降低设备维修成本和停机时间。优化运行决策：基于大数据分析，平台能够为电厂的运行提供全方位的优化建议，降低风机的故障率。同时，通过对风机群的协同控制，实现风力发电的稳定输出。四、发展趋势展望随着技术的不断进步，智慧电厂大数据平台未来将朝着更加智能化、一体化的方向发展。一方面，人工智能技术将深度融入平台

随着时间的推移和经验的积累，我们认识到电厂会给环境带来一定影响。我国的一些小型火电厂良莠不齐，未达处理标准的排污让附近居民苦不堪言，燃煤电厂产生的粉尘则是雾霾问题的罪魁祸首。在我国经济由高耗能、高排放稳定的电能供给是现代工业的基石。我国工业的快速发展给电力企业的供电能力提出了一次又一次的挑战。应对这些挑战直接的方法是增建发电厂来提高发电能力。改革开放以来，我国的发电厂一度如雨后春笋般出现，但是、低效率的粗放发展方式向低耗能、低排放、高效率的绿色和谐发展方式转变的趋势下，电力企业应当严格地管理发电过程，关闭低效率高污染的电厂，建设规范高效的电厂并利用水力、风能、太阳能等清洁能源。然而，这些发电

随着互联网和信息技术的不断发展，产生了海量数据，这些数据的信息量越来越大，就需要建设大数据数仓来存储和管理这些数据。大数据数仓是一个数据存储和管理系统，包括数据抽取、转换、加载、存储和查询等功能。建设大数据仓库是一个复杂的过程。明确需求：在建设大数据数仓之前，我们需要明确业务需求。在不同的行业、企业和领域中，需要的数据仓库也有所不同。我们需要根据具体的业务需求明确数据仓库的类型、结构和管理方式。运营维护：大数据仓库是一个长期的系统，需要持续的运营和维护。在这一步骤中，我们需要对数据仓库进行定期的检查和维护，包括数据质量和性能方面的优化。建设大数据数仓是一个复杂的过程，并需要按照步骤进行。在建设大数据数仓的过程中，需要严格按照需求和架构进行设计，在选择技术方案的时候需要充分考虑实际应用需求。而在建设之后，我们需要持续进行运营和维护。通过这些步骤的完成和不断的优化提升，可以建立一个高效、稳定、安全的大数据数仓。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。

大数据数仓是面向大数据分析的数据仓库，它从大量的事务型数据库中抽取数据，经过清理、转换后，以新的存储格式聚合起来，专门用于支持管理决策过程的数据集合。以下是大数据数仓的一些关键特性和组成部分：特性：面向主题：大数据数仓的数据组织方式围绕特定的业务领域，如销售、财务等，使数据更加易于理解和分析。集成性：通过数据清洗、转换和加载过程，将来自不同源系统的数据统一存储在一个中央数据库中，解决了数据孤岛问题。非易失性：一旦数据被存储进数据仓库，它就不会被修改或删除，确保了数据的稳定性和可靠性。时变性：大数据数仓能够存储和管理不同时间点的数据，支持时间序列分析，帮助企业了解业务的历史变化和未来趋势。可数据质量管理、元数据管理、备份与恢复等，以便管理员能够有效地管理和维护数据仓库系统。架构组成：大数据数仓的架构通常包括以下几层：数据源：企业的业务系统，是数据仓库的数据源泉。数据集成层：负责数据的清洗、转换和加载过程，确保数据的一致性和准确性。数据存储层：通常采用关系数据库或大数据平台，用于存储经过处理的数据。数据访问层：提供用户访问数据的接口，如BI工具和数据查询语言，支持数据分析和挖掘。

，可能包含敏感信息，因此需要采取一系列安全措施来保护数据的安全性。包括数据加密、访问控制、身份认证等技术手段来确保数据的保密性和完整性。搭建大数据平台还需要建立数据分析和可视化的能力。数据分析是指通过搭建大数据平台是指通过构建一个集成的系统，能够高效地存储、处理和分析大规模数据的技术架构。大数据平台的搭建可以帮助企业或组织实现数据驱动的决策和业务创新提高业务的效和竞争力。搭建大数据平台需要合适的基础设施。基础设施包括硬件、操作系统、网络等，通常使用集群方式搭建，以提供足够的计算和存储资源来满足大规模数据处理的需求。搭建大数据平台需要选择合适的数据存储和处理技术。数据存储技术可以选择分布式文件系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS），可以实现海数据的存储和高可靠性。搭建大数据平台还需要考虑数据采集和数据清洗。数据采集是指从不同的数据源收集数据，可以通过日志收集系统、传感器、API接口等方式采集数据。数据清洗是指对采集到的原始数据进行处理，包括去除重复数据、填充缺失值、纠正错误等，以提高数据的质量和可用性。在搭建大数据平台时，还需要考虑数据安全和隐私保护。大数据平台涉及的数据量庞大

对应的xml文件，进行接口导入，实现调度作业的批量开发。应用价值此前北京银行信用卡中心的数仓历史数据是存储在数据平台数据库中。而基于星环大数据基础平台TDH建设的新一代大数据中心既能支持传统数仓数据的迁移，又能保证后续信用卡中心业务发展的数据应用与分析的需求。为了更好地支持北京银行信用卡中心数仓业务，需要将数仓历史数据迁移至北京银行信用卡中心大数据平台中星环科技大数据基础平台TDH。由于北京银行信用卡中心的数据平台数据库服务器部署在北京，而TDH大数据基础平台服务器部署在西安，如果采用在线迁移的方式，由于迁移数据量过大且网络带宽不足，迁移时间会很长，所以决定采用离线迁移的方式，即先将数仓数据从查询数据类数据与离线分析类数据有不同的业务需求，应根据具体的业务场景，将相应的数据持久化到不同的存储引擎当中。·数据加工：大数据平台将数据存储后，可以继续使用Inceptor做加工处理分析，终供上层等工作。方案特点星环科技为北京银行信用卡中心建设的新一代大数据平台，满足用户实际和未来的发展需求，在以下四个方面取得成功经验：搭建了基础数据平台架构。结合北京银行信用卡中心基础IT设施情况及所采购的

大数据平台搭建包括以下步骤：确定目标需求及架构：在搭建大数据平台之前，需要明确目标需求以及整个系统的架构，包括数据采、数据存储、数据处理、数据分析等多个环节。选择合适的大数据软件：根据目标需求和系统架构，选择适合的大数据软件。搭建基础环境：搭建大数据平台需要一定的硬件资源和网络环境支持，需要在此基础上进行操作，包括购买服务器、配置网络等。安装配置大数据软件：根据选择的大数据软件，按照软件的安装，对数据进行多维度的深入分析。系统监控和维护：在搭建完成之后需要进行系统的监控和维护，包括集群运行状态、节点资源利用率、系统性能等，以保证系统的高可用和稳定性。大数据将成为企业数字化转型的核心驱动力，搭建大数据平台不仅是技术的创新，也是企业增长的重要支撑。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台（TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析产品，能够存储PB级别的海量数据，可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式，提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。目前TDH已经在

解锁保险数仓新姿势：大数据平台如何“神助攻”保险行业数字化转型的浪潮在当今数字经济蓬勃发展的时代，保险行业正处于数字化转型的关键时期。随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的不断涌现和广泛应用背景下，大数据平台构建保险数仓成为保险行业数字化转型的关键举措。通过构建保险数仓，能够整合保险企业内外部的海量数据，打破数据孤岛，实现数据的集中管理和共享。为保险企业的业务决策、产品创新、客户服务等提供全面、准确、及时的数据支持，助力保险企业在数字化浪潮中实现高质量发展。大数据平台为保险数仓带来的变革强大的数据整合能力大数据平台能够整合多源数据，打破数据孤岛，为保险数仓提供全面的数据支持。在保险业务，传统的数据管理方式难以实现有效的整合。大数据平台通过其强大的数据集成工具和技术，能够从各种数据源中抽取数据，并对数据进行清洗、转换和加载（ETL），将其整合到保险数仓中。例如，通过使用ETL工具，可以节点上，并通过并行计算的方式对数据进行处理，大大提高了数据处理的速度。在处理海量的保险理赔数据时，传统的单机处理方式可能需要数小时甚至数天才能完成，而利用大数据平台的分布式计算技术，可以将数据分发给多个

数据仓库（数仓）搭建中的数据规范是确保数据质量、一致性和可用性的关键。以下是主要的数据规范方面：一、数据格式规范日期格式统一日期格式可以避免在数据处理和分析过程中的混乱。在整个数仓中应该选定一种日期存储和处理文本数据，需要统一字符编码。二、数据字典规范表和字段定义对于数仓中的每个表，都应该有详细的表定义文档。包括表名、表的用途、数据来源、数据更新频率等信息。每个字段也需要有明确的定义，如字段名错误日志并进行相应的处理，如补全数据或标记为无效数据。准确性规范数据要真实反映业务实际情况。例如，产品的库存数量应该和实际仓库中的库存盘点数量相符。可以通过数据核对的方式来保证准确性，如将数仓中的数据和源业务系统的数据进行定期比对，或者与外部权威数据进行比对（如将产品价格数据和市场价格指数进行比对）。一致性规范在数仓的不同层次和不同表之间，数据应该保持一致。建立数据一致性检查机制，如使用数据血缘格式作为标准，并且所有涉及日期的数据都按照这个格式存储和处理。数值格式确定数值的数据类型（如整数、浮点数）以及精度。对于货币金额，可能需要精确到小数点后两位，并且要明确货币单位。字符编码格式为了正确

为了方便您接下来的安装使用，社区版团队为您准备了视频教程，可以搭配手册内容一起查看：https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88StellarDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程在安装启动StellarDB社区开发版容器之前，请务必执行dockerps确保环境当前无其他正在运行的开发版容器，如果有，请及时停止以防止后续端口冲突。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件，否则hostname和IP地址将无法映射，最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称：TDH-Stellardb-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解...

2.1关于社区版您可能想要知道的2.2怎么联系到我们？遇到问题怎么办2.3产品资源汇总

表9.Hyperbase在HDFS中的目录结构简介目录作用有无清理机制or如何清理/hyperbase1根目录/hyperbase1/.tmp临时目录，用于存储临时文件和写入过程中的临时数据。这些临时文件可能包括数据块的临时副本、临时索引文件或其他中间结果文件。写入过程中的临时数据：在hyperbase1中，数据的写入是通过WAL（Write-AheadLog）进行的，WAL用于记录数据变更操作。在写入过程中，hyperbase1会将数据写入到WAL中，同时也会将数据写入到对应的数据文件中。/hyperbase1/.tmp目录用于存储在写入过程中尚未完全写入数据文件的临时数据。这样做是为了确保数据写入的原子性和可靠性。hyperbase1会定期清理/hyperbase1/.tmp目录中的过期临时文件和数据，以避免该目录占用过多的磁盘空间。清理策略可以通过hyperbase1的配置进行调整和设置。/hyperbase1/archive归档目录，用于存储已归档的hyperbase1数据。表数据经过一段时间的存储后，可能会变得不再频繁访问或需要长期保存。为了节省存储空间和提高性能，hyper...

通过Manager管理平台，可一键部署Hyperbase。可以在第一次安装TranswarpDataHub集群时安装，也可以向安装好的集群另外安装Hyperbase服务。详细安装步骤及配置项，请参考《TDH安装手册》。安装Hyperbase可以分为以下步骤：软硬件环境检查：检查服务器配置、操作系统、浏览器是否满足要求。安装前配置：配置系统运行过程中所需的文件目录，确保系统运行正常。确认网络配置、Java环境、NTP服务器配置、安全配置、节点访问配置。安装Manager：安装Manager并实现集群管理。安装Hyperbase：您可以通过Manager管理平台安装Hyperbase，并在安装过程中选择所需的HDFS、YARN和Zookeeper等依赖服务以完成部署。产品包上传：在【应用市场】>【产品包】页面上传Hyperbase及相关服务的产品包。服务添加：通过【集群管理】>【添加服务】添加TranswarpHyperbase服务及TranswarpBasic组件（包括HDFS、YARN、Zookeeper、KunDB等）。配置安全：选择安全认证方式，可选简单认证或Kerbe...

HyperbaseWeb管理页面主要用于Hyperbase服务的各种数据和信息的查看，下面我们将介绍管理页面的一些简单操作。HMaster管理页面打开HyperbaseActiveMaster管理页面的方法有两种：根据集群的ActiveMaster的IP地址打开:http://master_node_ip:60010。如下图：图25.ActiveMasterWeb页面通过TDH管理页面中Hyperbase服务的HMaster的ServiceLink打开，详细流程如下：TranswarpDataHubWEB管理页面也要根据集群的ActiveMaster的IP地址打开，地址一般是http://master_node_ip:8180。打开对应的Hyperbase服务的Roles页面。如下图：图26.Hyperbase角色页面左上角服务名后的圆点颜色表示集群中的Hyperbase服务的状态，比如当前是绿色的Green（HEALTHY），健康状态。另两种状态是Yellow（WARNING）和Red（DOWN）。通过每个HMaster对应的ServiceLink可以打开HMaster管理页面。如下...

表10.Hyperbase在Zookeeper上的znode节点及作用说明节点分类作用/hyperbase1(zookeeper.znode.parent)Operation节点根节点，包含所有被Hyperbase创建或使用的节点/hyperbase1/hbaseid(zookeeper.znode.clusterId)Operation节点HBaseMaster用UUID标示一个集群。这个clusterId也保存在HDFS上：hdfs:/<namenode>:<port>/hyperbase1/hbase./hyperbase1/rs(zookeeper.znode.rs)Operation节点RegionServer在启动的时候，会创建一个子节点(例如：/hbase/rs/m1.host)，以标示RegionServer的在线状态。HbaseMaster监控这个节点，以获取所有OnlineRegionServer，用于Assignment/Balancing。/hyperbase1/master(zookeeper.znode.master)Operatio...

技术支持感谢你使用星环信息科技（上海）股份有限公司的产品和服务。如您在产品使用或服务中有任何技术问题，可以通过以下途径找到我们的技术人员给予解答。email：support@transwarp.io技术支持热线电话：4007-676-098官方网址：http://www.transwarp.cn/论坛支持：http://support.transwarp.cn/意见反馈如果你在系统安装，配置和使用中发现任何产品问题，可以通过以下方式反馈：email：support@transwarp.io感谢你的支持和反馈，我们一直在努力！

hbaseSQL的IndexDDL支持创建和删除表的全局索引，包括：创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX删除全局索引：DROPGLOBALINDEX但是，目前Hyperbase不支持使用SQL生成索引，您可以从HyperbaseShell中执行rebuild指令来生成索引，具体请参考《Hyperbase使用手册》。（创建索引前插入的数据没有索引，但是创建索引之后的数据有索引。）下面将具体介绍创建和删除索引的语法。创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX语法：为Hyperbase表建全局索引CREATEGLOBALINDEX<index_name>ON<tableName>(<column1><SEGMENTLENGTHlength1>|<<(length1)>①[,<column2><SEGMENTLENGTHlength2>|<(length2)>,...]②);①column1：指根据哪个列建全局索引，可以有多个列，但不可包含首列（因该列映射为RowKey）。②...

QuarkGateway是连接客户端与QuarkServer服务器的一个中间件，是客户请求QuarkServer服务的总入口，它严格按照用户预定义的配置文件，根据用户的不同需求来提供负载均衡、SQL规则路由、高可用（包括超时转发和宕机转发）、Web运维、Inceptor安全（LDAP,KERBEROS）等各项功能。QuarkGateway可以在多个QuarkServer间平衡业务流量，能够有效地为客户端屏蔽掉集群细节，能将不同的SQL类型路由到不同的QuarkServer，并且解决了QuarkServer超时或宕机后无法执行任务的问题，提高了产品的可用性。QuarkGateway的主要功能包括：负载均衡在这种情景下QuarkGateway可以将特定的业务分担给多个QuarkServer，从而实现多个InceptorServer平衡业务流量的功能，完成此项功能的前提是QuarkServer的TAG属性一致。SQL规则路由QuarkGateway基于特定规则，可将不同类型的SQL路由到不同的QuarkServer。高可用性包括超时转发和宕机转发等，QuarkGateway可将超时或者宕机的...

JSON配置操作简介表数据VS表的扩展数据索引是Hyperbase的核心功能之一，我们在使用Hyperbase时，常常会为表建各类索引，包括全局索引、局部索引和LOB索引，利用索引中的数据提高查询效率。索引中的数据不属于表数据，但是从表数据而来，和表密不可分，所以我们将表数据和它所有索引中的数据合称为表的扩展数据，也就是说，我们做如下定义：表的扩展数据=表数据＋全局索引数据＋局部索引数据＋LOB索引数据表的元数据VS表的扩展元数据Hyperbase表的元数据包括表名、列族名、DATA_BLOCK_ENCODING、TTL、BLOCKSIZE等等。一张Hyperbase表的各个索引也有自己的元数据，和索引数据一样，索引的元数据和表的关系也十分紧密，所以我们将表的元数据和它所有索引的元数据合称为表的扩展元数据：表的扩展元数据=表的元数据＋全局索引元数据＋局部索引元数据＋LOB索引元数据我们有时也会将表的元数据称为基础元数据或者Base元数据。JSON配置的命令行指令为操作表的扩展数据和扩展元数据服务，Hyperbase提供了扩展的命令行指令：describeInJson、alterUseJ...