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文档简介

...........资料....资料.........资料...大数据平台存计算节点序号序号技术指标要求投标响应提供基于SQL,面向海量数据进行任意维度的存计算交互式分析能力。*支持在分布式列式存储上建立局部索引,提供OLAP能力,为大表创建索引,支持多维数据灵活分析。采用全局索引,快速找到精确查询的记录,精确定位数据。支持物化视图技术,在查询分析时通过MBO进行执行计划优化,提升交互式分析性能与并发度。*提供存计算的数据集市开发工具,支持拖拽方式设计Cube模型,支持维度/度量/层次结构/级别/属性,支持星型模型、雪花型模型。*提供全向量化的执行引擎,通过向量化操作可以降低解析传输等操作的开销,提升系统并行化效率,加速存计算交互式分析业务场景。提供分布式存储框架,避免各个存储引擎在高可用、接口抽象、运维等方面的重复,能够对接各种专用存储引擎。产品具有高性能特性,能对亿级数据进行任意维度、任意过滤条件的聚合分析,秒级响应,同时具有100以上的并发能力。*在大数据存计算的数据管理方面,提供多存储层级支持,能够将应用表建立在不同IO读写速度的不同介质上,包括磁盘、SSD固态硬盘和存,其中建立的非易失存储上的数据表在整个系统重启后能保证数据不丢失。*投标人需承诺,软件功能科研根据大数据研究所进行科研和教学的需求进行定制开发。大数据平台存储节点序号序号技术指标要求投标响应1)多种数据类型接入存储,例如结构化数据、半结构化数据、非结构化数据、常见字符集、常见数据格式、常见压缩类型。2)多种加载方式,例如批量模式、增量模式、准实时接入模式、实时接入模式等。3)多种数据类型输出,例如常见数据类型、常见数据格式、常见导出方式。*具备统一数据存储管理能力,基于统一数据存储管理让多种数据存储引擎的差异透明化。统一数据存储管理能够支持使用一种计算引擎对接多种分布式存储系统/引擎,包括分布式文件系统、基于存或固态硬盘的列式存储、搜索引擎、分布式NoSQL数据库等。*支持半结构化(JSON/BSON形式存储)和非结构化文本数据的高效存储与搜索,支持全文索引功能,实现文本数据等非结构化数据的搜索。支持使用SQL接口进行半结构化数据(JSON/BSON形式存储)的查询、更新与删除。支持海量影像数据或文件数据等大对象数据的存储与检索,提供稳定高效的入库和检索能力,支撑非结构化数据容管理。产品具有高性能:按关键字检索单表记录延时小于500ms,单个节点并发度超过200。按关键字检索多表关联记录延时小于2s,单个节点并发度超过200。系统中不允许存在单点故障,任何一个角色故障后都应有备份机器承担原失效节点工作,并在监控页面上对错误状态进行显示标识。*投标人需承诺,软件功能科研根据大数据研究所进行科研和教学的需求进行定制开发。大数据平台深度机器学习节点序号序号技术指标要求投标响应习算法,方便数据分析人员进行数据分析与挖掘的相关工作。*提供流数据实时分析预测能力,进行流式机器学习。*支持自定义分布式数据挖掘算法,用户可以根据生产需求自定义开发分布式数据挖掘算法。数据分析开发语言与接口支持:1)提供R语言开发接口支持。2)提供Python语言开发接口支持。3)提供API开发接口支持。支持主流深度学习框架,包括Tensorflow、MXNet,通过将深度学习框架与Hadoop体系融合,帮助数据科学家以及分析人员敏捷构建DNN,CNN等模型,使用全量数据样本进行模型训练,提高算法的精准度。支持挖掘标准PMML模型导入导出,方便模型管理与使用。支持模型管理,包括置行业模板、自定义模型模板。支持模型协作,多人协作模型开发模式。*提供3种以上

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