常用的数据中台

数据中台、业务中台和技术中台是企业数字化转型中重要的架构概念，它们在功能、特点、应用场景等方面存在一定差异，以下是对它们的详细介绍：数据中台定义与功能：数据中台是一个数据汇聚、整合、加工、共享和服务数据服务，支持业务创新。应用场景：适用于需要大量数据支持的业务场景，为企业提供数据驱动的决策支持和业务创新能力。业务中台定义与功能：业务中台是将企业中具有通用性、可复用的业务功能进行沉淀和封装，形成一系列和创新场景，如软件开发、系统集成、技术运维等，为企业提供稳定、高效的技术支持和保障。三者的关系相互协作：数据中台为业务中台和技术中台提供数据支持，业务中台和技术中台为数据中台提供业务需求和技术保障。应用场景：广泛应用于企业的各种业务领域，为企业提供快速响应市场变化和客户需求的能力，支持业务的多元化发展。技术中台定义与功能：技术中台是为企业提供统一的技术支撑和服务的平台，包括技术架构、技术组件、技术工具、开发流程等，旨在提高技术的复用性、降低技术的复杂度，为企业的数字化转型提供技术保障。特点技术沉淀：对企业中常用的技术架构、技术组件和技术工具进行沉淀和封装，形成统一的技术体系，提高技术的复用性

数据中台的技术方案通常包括以下几个关键组成部分：数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据，包括日志实时采集工具和数据库实时同步工具。数据存储层：支持大规模数据存储和处理，常用的技术包括分布式要求的数据。数据中台架构：数据中台架构包括数据资源层、计算存储层、数据汇聚层、数据资产层、数据服务层。数据治理：数据中台通过数据治理框架，包括数据质量、数据安全、数据标准、数据集成与共享等方面，来管理和优化数据资产。数据服务：数据中台将数据资产转化为数据服务能力，服务于企业业务，包括数据目录、数据/模型展示（可视化、数据视图等）。运营监控：对数据中台的总体运营情况进行监控管理，包括硬件环境、软件环境，并确定监控指标，提供运营日报，处理告警信息。文件系统、消息队列、海量数据查询、搜索引擎和联机分析的列式数据库管理系统。计算引擎层：包括离线计算引擎和实时计算引擎。即席查询层：分析型查询。在线查询层：用于数据检索、满足高响应要求的数据、常规响应

分布式文件系统等。数据处理层：对采集到的原始数据进行清洗、转换、聚合等处理，使其成为高质量、可用性高的数据。这一层是数据中台的核心模块。数据分析层：对数据进行深入分析和挖掘，发现数据中的模式和规律。常用的数据中台技术栈涉及多个层面，包括数据采集、存储、处理、分析和应用等。以下是构建数据中台所需的关键技术组件：数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据。常见的数据源包括业务系统数据库、日志文件：包括元数据管理、数据质量管理、数据安全等，确保数据的准确性、一致性和可追溯性。数据安全框架：保障数据在传输、存储和处理过程中的安全，防止数据泄露和滥用。数据运营框架：对数据中台的总体运营情况进行监控管理，包括硬件环境、软件环境，并确定监控指标，按需求提供运营日报，处理告警信息。技术平台层：作为数据中台的载体，包含大数据处理的基础能力技术，如数据采集、数据存储、数据计算、数据安全等于一体的大数据平台。数据资产层：依托于工具平台层，划分为主题域模型区、标签模型区和算法模型区，实现数据资产化。、第三方API、传感器数据等。数据采集可以通过ETL工具、实时数据流工具、API接口或数据爬虫进行。数据存储层：负责对采集到的数据进行存储和管理。可以选择关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库以及

数据中台的分层架构是其设计和实施中的一个重要方面，它有助于组织和优化数据流，确保数据的一致性和可管理性。根据搜索结果，数据中台的分层可以概括为以下几个主要层次：数据采集层：负责从各种内部和外部数据。数据服务层：提供数据服务和API接口，以满足各业务模块的数据需求。这一层将数据加工成服务，提供给上层的数据应用使用。数据应用层：数据中台与业务系统的接口，根据企业的特点和需求，划分为不同类别的应用。例如，针对运营商的应用可能包括精准营销、客服投诉、基站分析等。数据管理层：负责实现数据的统一管理和运维，横跨整个数据中台架构，确保各层之间的协同工作，并负责制定和维护数据的标准和质量，以确保数据的可靠性。源中获取数据，包括业务系统数据库、日志文件、第三方API、传感器数据等。数据采集可以通过ETL工具、数据爬虫、API接口、实时数据流等方式进行。数据存储层：数据经过采集后需要被存储在合适的存储系统中处理等。批处理通常用于对大量数据进行离线处理，而流处理则能实时处理数据。数据分析层：包含各种分析引擎，如数据挖掘、机器学习、深度学习等。通过这些分析引擎，企业可以对数据进行深入分析，挖掘出有价值的信息

业务中台和数据中台是企业数字化转型中两个重要的概念，它们各自承担着不同的职责和功能，以下是业务中台和数据中台的主要区别：定义和定位：业务中台：业务中台是指将企业的业务逻辑进行拆分和重组，形成一个可基于微前端的页面级服务能力。数据中台：数据中台则是通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，并进行统一标准和口径，以达到对企业的数据资产进行管理及应用为目的的平台。它更多聚焦于为前台一线交易类业务提供智能化的数据服务，支持企业流程智能化、运营智能化和商业模式创新，实现“业务数据化和数据业务化”。功能和作用：业务中台：业务中台的目的是“提供企业能够快速，低成本创新的能力”。它的核心是“构建企业共享服务中心”。业务中台通过业务板块之间的链接和协同，持续提升业务创新效率，确保关键业务链路的稳定高效和经济性兼顾。数据中台：数据中台把数据统一后，形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。数据中台建设的基础还是数据仓库和数据中心。关系和互动：业务中台和数据中台相辅相成，共同支持前台一线业务。业务中台源源不断地从业务造数据，把业务实时在线的交易数据进行统一记录和沉淀

业务中台,数据中台和AI中台是什么？业务中台：是公司业务的集中化管理平台，通过集成各个业务系统和提供标准化的业务模块服务，帮助公司提高业务协同能力和效率。数据中台：是企业数据的集中化管理平台，通过统一数据的存储、管理、分析和应用，提升数据的价值和利用率，支持业务决策和创新。AI中台：是企业人工智能技术和应用的集中化管理平台，通过整合各类人工智能算法、工具和平台，提供一站式的开发、测试、应用和维护服务，促进业的数字化转型和升级。业务中台是以集成和协调不同的部门、业务系统为核心，侧重于业务处理流程的统一、框架的分层和业务模型的标准化。数据中台则是以数据治理、数据仓库、数据标准化、数据服务为键点，侧重于数据资产的管理、共享，信息化系统的高度整合和数据分析服务的快速响应。AI中台是在数据中台的基础上，采用人工智能算法和技术来提供智能决策、预测、优化等服务，包括AI开发平台、算法模型库、数据服务和智能应用等。业务中台,数据中台,AI中台的区别业务中台解决的是业务系统复杂性和运营效率低下的问题，数据中台解决的是数据孤立、分散、标准化和共享等数据管理问题，AI中台则是为满足企业的数据智能化应用

中台数据是指在企业数据中台架构中经过整合、加工和治理后的数据集合。它不是原始的业务数据，而是对分散在各个业务系统中的数据进行抽取、清洗、转换、关联等操作后形成的具有更高价值的数据资产。这些数据资产，SCM（供应链管理）系统中的库存数据、物流数据等。同时，也会包括外部数据，像市场调研报告、社交媒体数据（在合法合规获取的前提下）、合作伙伴提供的数据等。中台数据的特点综合性：中台数据整合了来自不同业务系统和数据源的数据，将原本孤立的数据关联起来，形成了一个全面的、跨业务领域的数据视图。标准化：经过数据治理过程，中台数据遵循统一的数据标准。这包括数据格式的统一（如日期格式统一为“YYYY-MM-DD台数据被视为企业的重要资产。它经过加工处理后，具有更高的价值，可以用于数据驱动的决策、业务创新和市场竞争。中台数据的处理与存储数据处理：中台数据的处理过程包括数据清洗（去除错误、重复、不完整的数据数据仓库或关系型数据库存储。半结构化数据可存储在NoSQL数据库。非结构化数据则采用分布式文件系统或对象存储。同时，会设计合理的存储架构，如分层存储来优化存储成本和数据访问效率。中台数据的应用场景业务决策

数据中台开发是将企业数据整合、处理、服务化的过程，涉及架构设计、技术选型、数据集成、代码研发等多个阶段，以实现数据的集中管理和服务，涉及多个阶段和步骤的复杂过程。以下是一些关键点和步骤：开发实施阶段：数据中台的开发实施阶段是将前期的规划和设计转化为实际运行的系统。主要任务包括搭建数据中台的平台环境，如硬件、网络、操作系统等基础设施的部署和配置。数据采集是核心任务之一，需要设计并实现ETL过程，整合分散在各个业务系统中的数据。代码研发工作，根据设计方案编写和测试数据模型、数据处理算法、数据应用等相关代码。架构设计：数据中台的架构设计核心在于用全局统一的标准和规范实现数据赋能。需要考虑如何灵活步骤，包括业务口径梳理、技术口径梳理、原型设计和评审、模型设计、数据开发、后端开发、前端开发、联调、测试、上线、迭代。数据治理：在数据中台实施过程中，加入数据治理的过程，包括基于业务大图设计公共层的数据架构、组织客户对维度和指标的确认等。运营策略：系统上线后，跟进系统的运行情况，综合分析以提炼新的需求点。运营策略可从产品、应用、数据三方面进行。案例参考：数据中台支撑基础库建设，如人口库、法人库、空间地理应用等，赋能数字政府转型。

数据中台和数据仓库是两个在数据处理和分析领域中常见的概念，各自有不同的特点和用途。以下是它们之间的主要区别：数据中台：数据中台是一种企业级的数据服务平台，旨在为企业提供稳定、高效、安全的数据支持和服务。它的核心思想是将所有的数据资源和服务整合到一个统一的平台上，实现数据的集中管理和服务。数据中台强调的是数据的服务化和业务价值转化，它通过提供统一的数据服务API，促进数据的快速流通和复用，支持快速分析操作，通常用于报表和数据挖掘。数据内容和结构：数据中台：数据中台不仅仅包含结构化数据，它还能够处理和分析非结构化数据，如文本、图片、视频等。它提供了数据集成、数据存储、数据处理和数据服务等多个层面的能力。数据仓库：数据仓库主要处理结构化数据，这些数据通常来自于事务型系统，经过ETL（提取、转换、加载）过程后存储在数据仓库中，用于后续的分析和报告。服务和应用：数据中台：数据中台提供的是数据服务和：数据中台：数据中台的建设涉及到数据治理、数据共享、数据应用服务等多个方面，它需要跨部门的合作和统一的数据管理策略。数据仓库：数据仓库的建设和运营更侧重于数据的集成、存储和分析，它通常由IT部门管理和

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...

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...

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...

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

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...

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...

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。

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`:...

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...

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...