可以采用XC产品， 但设备需要进行适配性测试。

大数据系统分为硬件系统和大数据组件。硬件系统一般为X86服务器，供应商的可选范围很广，参考配置如下。用途型号处理器内存硬盘RAID操作系统Hadoop Name NodeX3650 M5Intel Xeon E5-2600 v3 18C144G14*TRAID 5Red Hat Enterprise Linux 6.5Hadoop Data NodeX3650 M5Intel Xe...

成本大体如下表：6vahxezudbe

1.项目背景在互联网和科技金融时代，证券行业企业制定并落地大数据项目恰逢其时。一方面发展大数据已是国家重点战略，在政府的资金与政策扶持下，大数据技术体系已经发展成熟；另一方面，在互联网行业的探索和推动下，大数据人才体系逐渐建立，形成了大数据发展的良好土壤。同时，证券行...

数据集市的建模是终端用户驱动的，终端用户必须参与数据集市的建模过程，因为他们显然是要使用该数据集市的人。所以建设目标要紧贴业务需求，解决用户最关注的的数据获取问题，数据集市的建立就是要建立一套面向业务的数据服务；建设标准一般根据自己公司的特点定制，没有行业唯一的...

数据集市的项目跟建立大数据平台一样，是个大工程，都面临着数据ETL、存储、计算、数据管理等技术方面的挑战，而比大数据平台更复杂的是数据集市是个面向业务人员的OLAP型系统，如何满足业务各种各样的建模需求也是建立数据集市面临的一个大问题。所以，项目人员既要懂底层技术，又...

在数据集市项目中，重点关注数据集市的系统技术方案，好的数据存储和计算引擎是数据集市项目成功与否的关键，存储格式、计算性能、扩展性、稳定性、安全性、数据ETL等方面都是要考察的技术点，就像大家选择oracle做OLTP系统一样，选择一个好的底层引擎，才有可能将数据集市做大做强...

可能主要在三方面：1、技术管理：专门的开发运维团队，和数仓（大仓）间的职责分工，集市技术人员与业务人员间的职责分工明确2、技术架构：集市数据架构设计，从数仓（大仓）数据加载，数据集市运维监控，集市高性能、高可用机制，业务人员灵活定制数据服务与集市日常数据服务、集市数据加载间的资...

一般分为数据采集、数据传输、数据处理、数据存储、平台服务等方面，具体每个部分技术方案需要看企业的需求，关键点包括：数据治理、数据加载、数据存储等方面。

主要分为业务需求和技术需求两部分。业务需求主要是技术服务部门或系统的业务场景，建模即业务建模，需要对业务关系、实体充分了解，目前各厂商针对各个行业，如证券都有成熟业务模型。技术需求主要包括可维护性、性能、安全、监控运维等。...