海尔实时计算平台技术选型与实践

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/baiyutang

摘要

文档介绍了海尔实时计算平台的技术选型与实践，涵盖了背景、开源技术选型与实践、大数据总体规划以及数据可视化目标。文档详细说明了实时计算平台的技术架构，包括存储、服务、实时数据采集、实时计算、离线计算和数据可视化框架。数据可视化部分提供了多种功能，如图表预警、多层钻取、高级计算（同比、环比）等。文档还提到了实时计算平台的监控与报警工具，如Ganglia和Nagios，并展示了海尔大数据总体规划的框架。

AI总结

### 《海尔实时计算平台技术选型与实践》总结

- **概述**:
海尔实时计算平台旨在提升实时数据处理能力，支持业务决策。通过开源技术实现高效的实时数据处理和可视化，助力公司大数据战略的实施。

- **背景**:
随着海尔业务数字化转型的需求，实时计算平台成为连接数据源头与决策端的重要桥梁，涉及电器、物流、电商、健康等多个业务领域。

- **开源技术选型与实践**:
采用流行开源工具：
- **实时数据处理**: Apache Flink，便于分布式处理和高效计算。
- **实时数据采集**: Apache Kafka，保证数据高效稳定流输送。
- **时序数据库**: OpenTSDB，处理海量实时时序数据。
- **数据可视化**: ECharts和Canvas，提升数据洞察和展示效果。
平台架构分为实时数据采集、实时计算、离线计算和数据可视化四大模块，构建统一数据处理和分析平台。

- **技术架构与关键点**:
- **核心组件**: 包括数据采集框架、计算框架、存储服务和可视化工具。
- **实时监控与报警**: 使用Ganglia和Nagios实现系统监控，配置多层阈值预警。
- **数据可视化**: 支持多维度分析、钻取视图、同比环比计算、图表自定义等功能，提升数据洞察效率。

- **成果与展望**:
通过平台搭建，海尔实现了对实时数据的高效分析和业务支持。未来将持续优化平台功能，拓展AI和大数据应用场景，赋能更多业务创新。

该总结遵循了逻辑清晰、重点突出的原则，涵盖了文档的主要内容，确保读者能迅速掌握平台的核心要素和关键成果。