2015基于大数据的汽车移动应用

2015年科技重大专项（新兴产业）项目重点支持方向一、先进制造产业1.智能制造技术研发与应用示范研究目标：研发智能化数控装备、工业机器人和自动化生产线，实现制造过程智能化，制定相应技术标准，推动我省工业化和信息化深度融合，带动机械、汽车、化工、建材等主导产业转型升级，引领制造业发展方向。

研究内容：（1）开展新型传感、智能识别、嵌入式控制等关键技术攻关，研发工业机器人等高端智能装备并实现产业化；（2）开展智能制造系统集成技术攻关，构建离散制造智能化生产线、流程工业智能化工厂，实现行业应用示范。

2.轨道交通设备技术研发与应用示范研究目标：面向新一代高速列车，加强产业链上下游企业和相关高校院所的协同创新，突破关键共性技术，形成自主知识产权的核心部件，推动轨道交通设备提质升级，带动我省装备制造业发展，加速融入国家“一带一路”战略。

研究内容：开展牵引传动与制动、运行控制技术、关键材料制备技术等关键技术攻关，研发高速列车核心部件并产业化。

3.服务型制造技术研发与应用示范研究目标：在工业领域开展制造服务技术研究，支撑企业产品制造和业务模式的创新，培育智能服务、主动服务、产品即服务和云服务等新型服务模式和业态，促进我省传统制造业向服务型制造转型，推动制造业价值链向高端延伸，培育壮大新型生产性服务业，提升制造业的整体竞争能力。

研究内容：（1）基于云服务的分散化制造技术及平台开发，整合制造资源，至少为500家用户提供专业化服务；（2）研究制造服务发展模式、配件供应链和产品服务链业务协同技术、基于大数据分析的主动服务技术，基于移动互联网的配件配送跟踪技术等，至少为500家用户提供专业化服务；（3）开展复杂成套装备在线监测、远程诊断、维修大修等服务技术及应用，开展产品运行与应用状态报告的自动生成与推送服务，至少为100台套装备提供专业化服务。

二、电子信息产业1.行业软件技术研发与应用示范研究目标：围绕经济社会发展需求，开展大数据行业应用软件整体解决方案和信息安全关键技术研究与应用，实现大数据、云计算和物联网等新兴技术的集成创新，形成软件产业与应用行业融合发展的新模式和“互联网+”新业态，培育新的经济增长点。

基于大数据技术的移动互联网应用分析在当下移动互联网时代，大数据技术的应用正在成为越来越多企业和个人的必备技能。

通过大数据技术的应用，我们可以更好地了解用户行为、体验用户需求、完成个性化需求等一系列操作。

本文将介绍基于大数据技术的移动互联网应用分析，并分析其意义和应用。

一、什么是基于大数据技术的移动互联网应用分析基于大数据技术的移动互联网应用分析是指利用大数据技术对移动互联网应用进行分析和理解的过程。

该过程主要包括数据采集、数据预处理、数据挖掘和数据可视化等步骤。

在这个过程中，我们要从数据中挖掘出有价值的信息，并利用这些信息来进一步提升我们的移动应用用户体验，增强用户忠诚度和有效性。

二、意义移动应用的开发和维护是一个艰巨的任务。

通过基于大数据技术的移动互联网应用分析，我们可以更好地识别用户体验中存在的问题以及其他种种问题，进而高效地解决它们。

因此，在对于一个公司的业务而言，大数据的应用可以起到加强市场竞争优势的作用。

同时，大数据技术的应用也有助于企业的管理过程。

通过该技术，管理者可以了解公司各个部门的运营情况、消费者行为习惯以及市场趋势等信息，从而更有针对性地进行战略规划。

三、应用基于大数据技术的移动应用可以为使用者和开发者分别提供以下帮助：1.使用者对于使用者而言，在使用一个应用之前，我们可以先对该应用进行分析，了解用户到底希望从这个应用程序中获得什么样的体验；通过对用户行为的分析，我们可以更好地了解用户的需求，以便提供更好的服务。

通过各种分析工具，我们可以对用户数据进行处理，并通过可视化数据将数据呈现给用户。

2.开发者对于开发者而言，基于大数据技术的移动应用分析可以为其提供更好的业务决策能力。

通过分析用户行为数据、消费习惯等信息，开发者可以了解用户的需求，从而提供更好的服务。

在开发和维护应用程序的过程中，我们也可以用大数据技术来进行预测，例如预测市场流行趋势等，从而有针对性地增强市场竞争力。

以上，就是基于大数据技术的移动互联网应用分析的基本概念和应用意义。

移动互联网技术在汽车服务中的应用研究一、引言如今，移动互联网技术已经深入到人们的日常生活中，而汽车服务作为一个重要的领域，也必然离不开移动互联网技术的应用。

移动互联网技术在汽车服务中的应用，不仅能够提高服务质量和效率，也能够节约时间和成本，实现资源的优化配置。

本文旨在探讨移动互联网技术在汽车服务中的应用研究。

二、移动互联网技术在汽车服务中的应用现状1.智能驾驶随着技术的不断发展，智能驾驶已经成为了当今汽车行业的热点话题。

通过移动互联网技术的应用，汽车可以变得更加智能化，更加智能的驾驶方式也可以实现更加安全的出行。

现在，许多厂商已经开始研究将移动互联网技术融入到汽车驾驶过程中，以提高效率、优化驾驶策略。

2.预约服务对于车主而言，如果需要进行汽车服务，就需要到汽车维修厂进行预约。

而传统的预约方法存在许多不足，如电话预约效率低、预约难度大等问题。

通过移动互联网技术，可以使用应用程序进行实时在线预约，车主只需要提供相关信息，就可以轻松预定服务。

3.智能保险传统的车险只能在出险时才能进行理赔。

但是随着移动互联网的普及，不少互联网公司提供了“智能保险”服务。

其通过大数据分析，结合车辆的实时数据和参数，对车险档次进行个性化、差异化处理，保险费用也因此有所优惠。

三、移动互联网技术在汽车服务中的应用前景1. 大数据和云计算在提高汽车服务质量和效率的过程中，大数据和云计算将发挥着重要作用。

通过大数据分析和云计算技术，可以有效解决许多问题，如车辆故障、维修保养等问题。

同时，还可以进行个性化服务，通过分析车主的驾驶行为等信息，为车主提供更加精准的服务。

2.人工智能随着人工智能技术的不断发展，其在汽车服务中的应用也越来越广泛。

通过人工智能技术，可以实现车辆内部系统的自我调节及检验，为车主提供更加智能化的服务。

同时，人工智能技术还可以帮助车主解决一些日常生活中的问题，如导航、娱乐等。

3.区块链技术区块链技术的应用将促进汽车行业的跨界合作，建立更加完善的信息交流机制。

基于大数据分析的移动应用用户行为分析研究移动应用用户行为分析是一项通过大数据分析来了解和研究移动应用用户行为的方法。

随着智能手机的普及，移动应用的使用越来越广泛，用户行为分析成为了许多企业和开发者必须重视的课题。

本文将探讨基于大数据分析的移动应用用户行为分析的重要性、方法及应用。

一、基于大数据分析的移动应用用户行为分析的重要性移动应用用户行为分析的重要性在于它可以帮助我们了解用户的使用习惯和需求，为开发者和企业提供有效的数据支持。

通过分析用户行为，我们可以得出用户对移动应用的喜好、使用偏好和消费习惯，从而改善产品和服务。

首先，通过大数据分析移动应用用户行为，能够为开发者提供有关用户行为的关键数据。

通过分析用户在移动应用中的点击、浏览、购买、评论等行为，开发者可以了解用户对产品的使用情况，从而改进产品的功能和界面设计。

例如，通过分析用户在游戏应用中的游戏习惯和购买行为，开发者可以优化游戏难度、增加虚拟道具等，提升用户体验，促进用户留存和付费。

其次，基于大数据分析的用户行为可以帮助企业了解用户需求和市场趋势。

通过分析用户的搜索、购买和评论行为，企业可以了解用户对产品的需求和偏好，发现潜在的市场机会。

例如，电商平台可以通过分析用户购买行为，了解用户对不同产品的需求，并据此优化商品推荐和促销策略，提高销售额。

最后，移动应用用户行为分析还能帮助企业提升用户粘性和留存率。

通过分析用户在应用中的使用时长、使用频率和使用路径，企业可以了解用户的使用习惯和潜在痛点，从而为用户提供更加个性化的产品和服务，增加用户黏性。

例如，在社交应用中，通过分析用户的好友交流频率和兴趣偏好，可以为用户推荐更加符合其兴趣的内容和社交功能，提升用户留存率。

二、基于大数据分析的移动应用用户行为分析方法1. 数据收集：首先，需要收集移动应用中用户行为的相关数据，包括用户点击、浏览、购买、评论等行为数据。

可以通过使用数据收集工具来获取用户行为数据，如用户行为分析工具、数据追踪代码等。

湖北省人民政府办公厅关于加快新能源汽车推广应用的实施意见正文：----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------省人民政府办公厅关于加快新能源汽车推广应用的实施意见鄂政办发〔2015〕24号各市、州、直管市及神农架林区人民政府，省政府各部门：为深入贯彻落实《国务院办公厅关于加快新能源汽车推广应用的指导意见》（国办发〔2014〕35号），加快新能源汽车在我省的推广应用，促进汽车产业转型升级，结合我省实际，现提出如下实施意见（2015-2020年）。

一、总体要求各市、州、直管市、神农架林区人民政府是新能源汽车推广应用的实施主体，推广应用新能源汽车，要坚持以市场主导和政府扶持相结合，创新推广应用模式、落实扶持政策、完善体制机制。

通过推广应用新能源汽车，加大我省节能减排力度；同时，以纯电驱动为新能源汽车发展的主要战略取向，重点发展纯电动汽车、插电式（含增程式）混合动力汽车和燃料电池汽车，加快实现我省汽车产业转型升级。

2013-2015年，新能源汽车推广应用试点城市武汉市、襄阳市新能源汽车推广应用的目标任务分别为10000辆与5000辆。

鼓励武汉市、襄阳市之外的城市推广应用新能源汽车。

健全新能源汽车应用推广组织管理体系，在党政机关、国有企事业单位、公交、出租、环卫、邮政、物流、通勤等公共服务领域，加大新能源汽车推广力度，不断提高新能源汽车运营比重。

具体数量及比例由各市、州、直管市、神农架林区人民政府确定。

二、主要任务（一）加快充电设施建设。

1 制定充电设施发展规划。

以各市、州、直管市、神农架林区为单位，按照“一地一策”、“适度超前、科学布局”的原则，结合本地经济社会发展特点、城市交通发展和居民出行需要，将新能源汽车推广应用纳入城市公共交通规划和城市综合交通运输体系规划，并提出充换电设施总量和布局需求。

大数据技术在汽车行业中的应用研究随着时代进步和科技发展，汽车行业也发生了巨大的变化。

从传统的手工制造到现代化的科技制造，汽车行业已经逐渐从机械制造向智能化制造方向转变，其中大数据技术在汽车行业中的应用研究正成为行业内的热点。

一、大数据技术的应用场景在汽车工业中，大数据技术的应用已经呈现出多样性和广泛性。

它可以在整个生命周期内综合分析数据，从而提高汽车的质量和生产效率。

主要应用场景如下：1. 生产制造环节在汽车的生产制造环节中，大数据技术可以帮助厂商快速解决生产线上的问题。

通过对大数据的监测和分析，可以实现生产制造的自动化和智能化。

如汽车工厂内部的传感器和物联网设备，可以实现对车辆生产过程的实时监控和数据采集。

这些数据是改善生产效率、提高产品质量不可缺少的。

2. 安全保障系统大数据技术还可以用于车辆安全保障系统的优化和升级。

通过对各种不同引擎组件的使用以及从实际驾驶环境中收集的数据进行分析，制造商可以改善汽车的性能，同时设计更加可靠的安全配件。

比如Lidar技术，利用激光识别物体和人，从而实现自动驾驶汽车的操作效果。

3. 汽车服务系统当前还有一个非常重要的领域是汽车服务，大数据技术也将为这个领域提供极大的帮助。

比如，在汽车售后服务阶段，汽车制造商可以利用大数据技术收集车主使用过程中的反馈，从而加速产品质量检查和问题的处理。

同时，大数据技术还可以提供预警和请求服务的自动化功能，在车辆发生紧急情况时及时提醒车主和请求服务中心的支持。

二、大数据技术的应用成果通过对大数据技术的应用，汽车制造商已经获得了许多收益。

首先，大数据技术可以大幅提高车辆工厂的生产效能。

据悉，福特公司就通过大数据技术的应用，将其生产效率提高了15%以上。

其次，大数据技术可以提高汽车的安全性能，降低车辆的损坏率。

比如，当车辆在下坡时出现问题时，制造商可以通过对数据的分析，及时采取措施，从而避免部件受损或更严重的事故发生。

最后，大数据技术可以提升车辆驾乘体验，为驾车提供更加智能化服务。

关键词:大数据技术；新能源汽车；行业应用1大数据技术由于移动网络、社交媒体、电子商务等行业领域的发展，互联网的应用范围得到了极大的拓展，海量数据应运而生。

近年来，随着物联网、车联网的建成，安全监控、医学、金融、电信等行业的信息化建设，数据量更是出现了跨越式的增长。

大数据一词非常贴切地反映了当今时代的海量数据。

随着大数据的产生，相关的应用技术也随之出现，即我们常说的大数据技术[1]。

大数据技术的核心包括数据的采集、分析、存储、挖掘、检索等等。

大数据的来源极为复杂，既有结构化数据，也有非结构化数据，大数据技术是通过相关设备，将海量的数据信息进行采集和整合，经过存储和处理，从中挖掘出高价值的信息数据，为相关行业工作提供重要的信息服务。

在智能化成为未来社会发展的主流趋势时，大数据及其相关应用技术在现今社会应用中的价值地位就显得更为重要。

2大数据技术的主要应用大数据技术的应用涉及了多个行业和领域，目前人们最为熟悉的是网络社交和网络购物过程中对大数据技术的应用。

众多互联网公司可以使用大数据技术收集用户的社交数据和浏览数据，从而为用户推送感兴趣的信息。

除此之外，我国正在多个公共领域中大量地使用大数据技术，如电力行业领域、电子政务领域、司法系统领域，以及智能交通领域。

其中，电力行业领域对大数据技术的应用主要集中在智能电网上。

借助大数据技术，智能电网系统可以将电网运营的多个模块进行融合，从而实现电力能源智能化生产、配送和使用的目的。

电子政务领域主要依靠信息化技术将传统的线下政务活动转变为网络线上办公。

在大数据技术的帮助下，政府部门的办公效率被大大提高，政府决策也更加的精准、科学，政府部门的应急响应能力得到大幅提升。

在司法系统领域中，大数据技术可以在短时间内准确处理海量的公共安全数据，从而提高了司法部门对公共安全的管理效率。

在智能交通领域，大数据技术提升了一体化交通综合管理系统的数据处理能力，使该系统在信息收集、数据处理、信息等方面高效地为交通参与者提供相应服务。

基于大数据技术的车辆智能诊断系统研究随着现代化科技的不断进步，车辆智能诊断系统已成为汽车工业的关键研究方向之一。

这种技术结合了人工智能、大数据分析等技术，可以使车辆的故障检测更加迅速准确，提高车辆的可靠性和安全性。

本文将重点讨论基于大数据技术的车辆智能诊断系统研究进展及未来趋势。

一、系统架构基于大数据技术的车辆智能诊断系统，一般由三部分组成：数据采集系统、数据处理系统和决策系统。

在数据采集系统方面，该技术模块可以集成多种传感器和监测设备（如GPS定位设备、行驶记录仪、传感器设备），实时获取车辆的行驶状态、能耗、排放、故障等信息。

而在数据处理系统方面，主要利用机器学习算法和数据挖掘技术对所收集的数据进行分析和建模，识别并分类车辆故障模式，提供预警和诊断结果。

最后，在决策系统方面，系统将根据所诊断的结果及时给出维修建议或调度指令。

二、技术现状在当今的市场上，已经有许多车辆智能诊断系统产品和解决方案。

比较典型的有“爱车之家”，其通过用户提供的大量行车记录和车辆信息，利用大数据算法为用户提供车辆数据分析、状态监测、预警提示、保养提醒等服务。

同时，国内的原厂车企也纷纷加入研究车辆智能诊断系统的行列，以满足消费者对车辆故障快速检测和可靠性要求的不断提高。

比如，我们常听到的“宝马阿里云智能互联服务”项目市场推广已取得较好的效果。

三、研究进展基于大数据技术的车辆智能诊断系统在研发方面也有了许多新进展。

首先，目前基于机器学习算法的故障诊断方法居多，针对这一问题，有学者提出了一种基于深度学习的车辆故障诊断方法。

该方法主要通过深度学习算法对车辆传感器数据进行分析和训练，利用神经网络模型实现对车辆故障的自动分类识别。

其次，基于大数据分析技术的故障诊断方法正在拓展其应用领域，不仅可以应用于汽车维修领域，还可以扩展到新能源汽车和物流运输领域，提高车辆运输的安全性和经济效益。

四、未来趋势在未来，我们相信基于大数据技术的车辆智能诊断系统还有着更为广阔的应用前景。

市场营销中的大数据应用案例市场营销是企业推广产品和服务的重要手段，而随着大数据技术的发展和应用，越来越多的企业开始将大数据融入到市场营销中，以实现精准定位、个性化推荐和效果评估等目标。

本文将介绍几个市场营销中的大数据应用案例，展示了大数据在市场营销中的重要作用和实际效果。

案例一：电商平台的个性化推荐随着电商行业的快速发展，用户面临着海量的商品选择，如何提供个性化的商品推荐成为了挑战。

通过运用大数据技术，电商平台可以分析用户的浏览、点击、购买等行为数据，建立用户画像，从而实现个性化推荐。

例如，根据用户的浏览历史和购买记录，平台可以推荐感兴趣的商品，提高用户购买的满意度和转化率。

案例二：餐饮连锁企业的区域拓展对于餐饮连锁企业而言，选择合适的开店地点是关键的决策之一。

借助大数据分析，餐饮连锁企业可以收集并分析消费者的人口统计学、消费行为等数据，结合地理信息系统，找到潜在的消费市场。

通过大数据分析，企业可以确定新店的开店地址、产品定价和市场宣传策略，从而实现市场的快速拓展和效益的提升。

案例三：汽车制造商的市场定位在汽车市场竞争激烈的情况下，汽车制造商需要准确把握市场需求和消费者偏好，以满足不同细分市场的需求。

通过大数据分析，汽车制造商可以收集并分析消费者的购车偏好、行驶习惯、社交媒体评论等数据，了解消费者的需求和心理。

然后，汽车制造商可以根据这些数据做出产品设计优化、定价策略调整和市场宣传策略制定等决策，提高产品的市场接受度和销售业绩。

案例四：移动应用的用户留存移动应用的用户留存率是衡量应用质量和用户忠诚度的重要指标。

通过大数据分析，开发者可以分析用户的使用行为、流失原因等数据，了解用户的需求和痛点。

然后，开发者可以根据这些数据进行产品功能优化、推出个性化推送和活动等措施，提高用户的留存率和活跃度，实现移动应用的持续发展。

综上所述，市场营销中的大数据应用案例丰富多样，无论是电商个性化推荐、餐饮连锁企业的区域拓展、汽车制造商的市场定位还是移动应用的用户留存，都展示了大数据在市场营销中的不可替代的作用。

基于大数据技术的应用分析摘要：现如今，我们生活在信息爆炸的信息时代，信息的数量非常庞大，这需要人们能够快速全面的获取有效信息，因此，数据信息与人们生活的联系越来越密切。

随着大量数据的引入，人们已经进入大数据时代，此时，大数据技术渐渐应用于各行各业。

大数据技术的应用为各类行业的发展和对企业业务的分析带来了新的思维角度，并且将会充分发挥数据对社会发展的巨大影响和推动作用。

各类行业若想借助大数据背景快速发展，就必须进行了解和分析大数据技术。

因此，我们需要了解什么是大数据技术，它如何在我们日常生活中进行应用。

关键词：大数据；大数据技术；应用0 引言大数据技术快速发展的今天，人们可以快速、精确地从海量数据中查找到有用的信息，因此利用大数据分析事物已成为必然趋势。

大数据技术已经渗透于人们生活的方方面面，比如，在互联网行业，人们可以使用大数据技术分析客户需求，并根据需求量推荐爆款商品和热门广告。

在金融行业，人们采用大数据进行交易、社交情绪、信贷风险等方面进行分析，从而能够把控行业发展趋势；在汽车行业，人们可以利用大数据及物联网技术的来实现无人驾驶汽车；在餐饮行业，利用大数据技术可以实现餐饮O2O模式，从而使得餐饮经营方式由传统向电信行业转型；在用户用电模式方面，利用大数据技术可以改进电网的运行，更加合理的设计电力需求响应系统，从而能够提高电网运行的安全系数。

在疫情防控方面，大数据技术在疫情防控方面起着至关重要的作用，可以通过大数据技术对监控、扫描二维码、住宿信息、位置定位等大数据进行追踪新冠病疫情密切接触者。

因此，我们需要了解什么是大数据技术，它在我们日常生活中具体有什么用途。

首先，我们了解什么是大数据技术，然后再分析它在人们日常生活中的应用。

1.大数据技术大数据技术，即是从视频、音频、图片、文本等多种类型的数据中获得有价值信息的技术。

目前，大数据领域已经产生很多新的技术，它们的出现为数据采集、存储、处理和呈现提供了有力的保障。

基于宽带移动互联网的智能汽车与智慧交通应用示范区比较封闭测试场封闭测试场面积开放道路开放道路公里数整体建设目标发展路径测试牌照浙江浙江合众新能源汽车有限公司自动驾驶测试场小于400亩（0.26平方千米）桐乡乌镇子夜路延伸段2.5公里杭州市西湖区：“3+3+3”目标：建设3大核心基础设施、3类示范场景，探索3种模式。

桐乡市：“一网一路一场两终端一平台”为核心，重点建设乌镇子夜路延伸段2.5公里示范路、杭州市西湖区：第一阶段（2016）：三大核心基础设施（YunOS系统、4.5G通信网、大数据云平台）和3类示范场景（基于汽车互联网化的应用场景、基于4G通信网络物联网应用的停车场精确定位与智能导航场景、基于阿里巴巴2500平方米智能停车场、580平方米成果展示厅等设施，初步建成智能路网基础设施、新一代宽带通信网络设施及实验验证环境，展示智能停车应用、辅助驾驶/自动驾驶应用，开展新能源汽车技术与产品示范，最终形成1+X的应用示范体系。

互联网+租约车的智慧出行场景）的建设；第二阶段（2017）：在2016年试点基础上，探索新技术融合发展、大数据商业运营、城市交通治理3种模式；桐乡市：第一阶段：投入资金4000万元，乌镇镇子夜路延伸段2.5公里示范路已完成全部的设备布局，并设计了10个展示场景。

智能停车场物流空间建设和智能化建设都已完成，智能停车机器人已处于实测阶段；第二阶段：打造智能网联汽车测试验证平台；北京国家智能汽车与智慧交通（京冀）示范区海淀基地T1-T3：200亩（0.13平方千米）T1-T5:650亩（0.43平方千米）经济技术开发区荣华中路、顺义区和海淀区的105公里国际一流乃至国际领先的自动驾驶与车联网等方向技术与设备等研发测试、实验验证、检测评估平台，成为国家级智能汽车与智慧交通核心关键技术突破与产业创新公共服务平台。

一期（场）2016.1-2017.12：车辆规模300辆、道路里程42km、道路类型：城市+城郊、应用场景50种，封闭测试车+部分开放场；二期（路）2017.12-2019.1：车辆规模900辆、道路里程217km、道路类型：高速+城市+城郊、应用场景：180种，封闭测试车+部分开放场；百度、蔚来、北京新能源、戴姆勒、小马33条道路三期（城）2019.1-2020.12：车辆规模10000辆、道路里程800km、道路类型：高速+城市+城郊、应用场景300种，综合交通试验；智行、腾讯、滴滴、奥迪河北长城汽车综合整车试验场110万200余亩（0.13平方千米）未明确未明确依托保定长城汽车，以徐水试验场为核心区域开展示范应用建设，重点在智慧交通模拟应用环境、智慧交通应用设计、智能一期：以长城汽车徐水试验场、哈弗分公司厂区道路为主，着重开展封闭及半封闭测试、应用及示范；二期：以示范区一期为核心向外辐未发放平米（1.1平方千米）汽车研发、大王店新城示范区建设等方面开展实施。

大数据查询APP1. 简介大数据查询APP是一款基于大数据技术的移动应用程序，旨在满足用户对大数据查询的需求。

该应用程序通过整合多种数据源和强大的数据查询引擎，用户可以轻松、快速地获取所需的数据信息。

无论是个人用户还是企业用户，都能通过该应用程序方便地进行数据查询和分析，以支持决策和问题解决。

2. 功能特点2.1 多数据源支持大数据查询APP集成了多个数据源，包括数据库、文件系统、API接口等。

用户可以根据自己的需求选择合适的数据源进行查询。

支持的数据源包括但不限于以下几种：•关系型数据库支持主流的关系型数据库，如MySQL、Oracle、SQL Server等。

用户可以根据连接信息访问并查询这些数据库中的数据。

•非关系型数据库支持流行的非关系型数据库，如MongoDB、Redis、Elasticsearch等。

用户可以方便地进行数据查询和统计。

•文件系统支持本地文件系统和云存储服务，如HDFS、Amazon S3、Google Cloud Storage等。

用户可以通过APP连接到文件系统，查询和分析文件中的数据。

•API接口支持通过API接口获取数据。

用户可以输入API地址和参数，查询和分析API返回的数据。

2.2 强大的查询引擎大数据查询APP配备了一个强大的数据查询引擎，可以快速处理大规模数据。

用户可以通过APP提供的查询语言，进行数据查询、过滤、排序、聚合等操作。

查询引擎支持复杂的查询逻辑和高效的查询算法，确保查询结果的准确性和效率。

2.3 数据可视化大数据查询APP提供了丰富的数据可视化功能，帮助用户更直观地理解和分析数据。

用户可以通过选择合适的图表类型（如柱状图、折线图、饼图等），展示查询结果。

同时，用户可以自定义图表样式和设置图表的交互行为，以满足不同的需求。

2.4 数据共享与协作大数据查询APP支持数据共享和协作功能，用户可以将查询结果导出为Excel、CSV等格式的文件，方便与他人分享。

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企业核心业务Cloud Mobile Social Big Data开发新产品(产品/品牌差异化) 节省开发时间增加用户互动吸纳新产品开发建议产品线细分获取新用户(渠道/促销差异化) 加速进入市场的时间扩大覆盖的用户范围扩大正面积极影响市场细分与交叉销售降低成本(价格差异化) 降低硬件与管理成本降低远程沟通与服务成本降低营销成本降低决策成本提高客户忠诚度(服务差异化) 多渠道客户体验基于LBS的个性化服务实时发现用户不满意度点用户个性化分析与服务Pivotal的使命独立于EMC，VMWare和GE的公司, 但是受到各股东大力支持•使命:为一个崭新的技术时代构建支撑平台•把服务于海量消费者的互联网架构与能力带给企业-首先提出并实现集成: 新的数据支撑架构, 现代化的开发框架与多种支撑云平台-传承自强有力的研发团队，数据科学家群体与开源精神PaaS 云支撑台 数据支撑平台 应用支撑平台 大数据与分析应用开发云计算自动化专业研发PIVOTAL ONE第三平台Pivotal Data Science Labs 敏捷开发数据科学家移动应用……Pivotal 整体方案-全线产品线涵盖-引领下一代平台Pivotal对于大数据的理解Pivotal对于大数据的理解只有Hadoop,DB等等远远不能满足企业对于大数据的要求Pivotal Data Labs Pivotal Big Data Suite 没有任何一个单独的大数据产品能够胜任企业的大数据处理挑战市场动态发展到数据湖阶段•传统的数据消费模式不能扩展到“大数据”•因为数据存储和处理成本高昂和复杂，在生成的有效数据中，只有非常少的一部分被实际利用•访问“原子”水平的原始数据非常困难•现有的关系型数据库管理系统在存储非结构化数据方面效果不佳新型的数据源不适用传统的存储范例数据湖将交易数据同结构化/半结构化/非结构化数据融入共存的环境之中Analyze & Report Client/Portal DeviceData Security, BackupStructured, Semi-Structured & Unstructured DataTransactional DataDataTransformationClient/Portal DevicesAnalyze & ReportEnterprise DWHETL/ELTCRMERPOLTP DBHadoop Based DataLakeWorld’s Leading ExpertsPivotal Labs – Pivotal Data LabsOn Demand ServicesPivotal Data DispatchBATCHProcess（Hadoop）BATCHProcess（Hadoop）Agile AnalyticAgile Analytic（Hadoop）HAWQGreenplum DBPivotal HDREAL TIMEAnalyticREAL TIMEAnalytic（Hadoop）GemFire XDGemFire我们推出BigData SuiteMachine latency Interactive reports Batch processing Human interactions MillisecondsSecondsSeconds, Minutes Minutes, Hours分布式流计算，MPP DBReal-time analytic/目前Hadoop 中只有Hbase 可以做简单实时查询 复杂类实时查询无法实现MPP/SQL on Hadoop Near-real-time analytic涵盖大数据处理各个细分领域MapReduceoffline analytic/ 目前Hadoop MR, Hive 可实现 GAP,目前单纯和开源的 Hadoop 平台无法满足 *Fire**GP*,HAWQ*GP*,HAWQHAWQ,PHDPivotal 大数据套件对企业用户的价值Pivotal 大数据套件–全新商务模式保证客户投资保护–灵活配置模式从容应对未来的数据处理的不确定性挑战–统一集成平台完成各种大数据数据分析处理要求•大量国内各行业客户–同行业大数据建设经验借鉴Pivotal BigDataSuiteGemfire大数据BDS套件介绍Lambda 大数据架构12345………………ftpJDBChdfsAPI…httpRESTSocketTCP/UDPMQJDBCAPIJDBChdfsAPIJDBChdfsAPIJDBChdfsRESThttp…fileJMSsockethttpmq…Pivotal 整体数据架构的实现全分布式，涵盖数据处理的各个领域，BDS 内部产品无缝集成，数据自由交换Pivotal HDPivotal HD - HAWQ MPP DB SQL on HadoopPivotal SpringPivotal TC Sever /Pivotal CFHTML5, JavascriptPivotal Spring XDMap Reduce Hive/PigPivotal GemFire XD AjaxD3.js …RESTTCP AMQPEtc.JDBCHDFSGemFireJDBCJDBCGemFireRESTOrch.Oozie Flume SqoopnoSQLPivotal GemFireSpringXDAnalytic/时时Greenplum 数据库：极速分析平台•并行处理架构–MPP shared-nothing 架构，基于通用X86平台 –PB 级以上海量存储，最大支持10000节点以上 –所有节点并发IO ，实现超大IO 吞吐，并行运行SQL•自动化并行且简单–自动化并行计算,实现超大计算能力 –使用同传统DB 一样，加载和运行SQL –数据多节点分布及高可用性都由DB 自身实现•极佳的横向扩展性–在线横向扩展–容量、加载和SQL 查询性能随节点线性增加专为BI 及数据分析优化–深度整合统计数学模块（SAS,SOLR,MADLIB,R ） –高性能并行SQL 执行器MPP shared-nothing 架构构建在X86开放平台上的并行处理架构Greenplum 数据处理架构SUN HP IBM ORACLE DB2 EMCHitachi 支持各种 数据源抽取、转换、加载 (ETL)Informatica DataStage GoldenGate ……分析型应用•JavaEE •.Net •SAP BO •Tableau •QlikView •Cognos •SAS•MicrostrategyCisco支持众多硬件平台 支持ODBC/JDBC 等多种接口支持各种ETL 工具支持SQL 直接并行访问外部数据文件支持外部编程直接使用SQL 并行访问数据库MySQL PostgresSQL Server IBM DB2 Oracle 数据文件Load BalancerWeb and App ServersApplication TierMiddleware TierDatabase TierOSAppOSApp在新一代数据库NoSQL技术领域，利用弹性的内存数据网格计算架构，为业务系统提供高并发、低延迟的数据处理能力，同时保障数据的最终一致性和完整性OSAppOSAppOSAppOSAppOSAppOSApp Memory Tier Data Grid in MemoryGemFire：产品竞争优势•工业标准的X86平台•服务器资源按需分配，按需搭建集群，按需缩放集群规模•兼容SQL-92标准，支持SQL直接操作内存数据库数据•支持应用程序通过JDBC、ODBC、等编程接口访问内存数据库开放弹性集群在线线性扩展持续安全可用标准SQL访问极速内存处理•面向高并发、高时效的OLTP、OLAP应用•多级缓存机制•在内存中完成所有数据处理，获得最的性能•增加节点可线性增加存储、查询和加载性能•扩容后数据自动在所有节点上重新分布•多个数据备份•数据自动同步•数据可以写入磁盘，并支持数据库和文件多种介质，写入操作可以同步进行，也可以滞后进行跨广域网分布•GemFire数据库集群支持跨广域网部署，实现双活体系或灾备体系•自动实现数据同步•自动实现冲突检测和冲突解决.全新的实时计算和深度高性能分析 on HADOOP HAWQ & GemFire XD on Pivotal HadoopHDFSHBas ePig, Hive, Mahout Map ReduceSqoop FlumeResource Management & WorkflowYarn ZookeeperApachePivotalCommand CenterConfigure, Deploy, Monitor, ManageData LoaderPivotal HD EnterpriseSpring Unified StorageServiceXtension FrameworkCatalog ServicesQuery OptimizerDynamic PipeliningANSI SQL + Analytics HAWQ – Advanced Database Services Hadoop VirtualizationExtensionDistrubuted In-memory StoreQuery TransactionsIngestion ProcessingHadoop Driver – Parallel with CompactionANSI SQL + In-MemoryGemFire XD – Real-Time Database Services MADlib AlgorithmsHAWQ: SQL on Hadoop方案之中的明珠•高性能SQL查询处理–PB级别的横向扩展能力–标准ANSI SQL的真正支持–可编程的分析能力企业级别的数据库服务–列式存储与压缩–工作负载管理•全套的数据管理方案–无共享全分布式并发加载能力–多层次与级别的数据分区功能–3rd方的各种工具和报表集成互操作能力SQL 支持能力比较 – HAWQ 与其他对比TPCDS 总共111条Query, 下面是不做任何更改的优化和执行能力111"31"12"19"111"20"0"19"0"111"HAWQ"Impala"Presto"S7nger"#"o f "q u e r i e s "op7miza7on"execu7on"Performance – HAWQ vs. Impala1"10"100"3"4"7"11"15"19"21"22a "25"26"27a "29"37"42"43"46"50"52"54"55"59"68"74"75"76"79"82"85"93"96"97"H A W Q s p e e d -u p r a t i oQuery ID(*)"Query"runs"out"of"memory"in"Impala"客户案例参考资料汇总Web & App Servers N > 100Web 服务器集群应用 服务器集群数据库(x86)SQL 语句抽取 Rabbit MQ (x86)集群数据同步 Gemfire 服务器 (x86) 集群 > 5. . .实时 数据流数据分流 云应用系统设计结构实时数据 复制实时数据 复制中央数据库 小型机 数据库小型机N > 5 数据库小型机M > 5012306网上订票系统架构改造原有系统只做热备• 单次查询耗时15秒左右• 无法支持高流量并发查询，只能通过分库来实现， 在极端高流量并发情况，系统无法支撑•高峰期间无法访问，也无法动态增加机器来应当• 运行在 UNIX 小型机• 单次订票查询最长耗时150-200毫秒， 单次查询最短耗时1-2毫秒。