1、“.....批处理层对于全量数据进行批处理计算，得到批处理视图，存储到服务层。服务层可以根据查询条件，对批处理视图的结果进行再次合并等处理。批处理层通过定时的重复批处理视图的更新，可以保证数据的高容错性，但据存储和查询较为困难。中心型的关系型数据库难以承受较高的用户查询负载，并且关系型数据库的成本开销较为昂贵，并不支持简单的线性扩展，若采用数据库分库和分表等辅助手段，则整个数据平台的复杂性有较大提升并且难以维护，所以传统的电信数据平台不能应对海量数据的存储和查询。第点不足是实时性不足。般而言......”。

2、“.....架构，是提出的个实时大数据处理框架，具备高吞吐量和低延时的特点。本文结合架构，阐述了新型电信数据平台的基本构成和各层的职责，同时也具体介绍了各层使用的互联网开源大数据项目，描述了整个工作流程和数据流向，体现了新型电信数据增量视图。同时，将批量视图和增量视图聚合，起组合为查询服务，使得平台既有实时系统的吞吐量，有具备离线系统的完备性。参考文獻进行合并，最终生成结果。有很丰富的其他组件支持各种需求的分析，如等，这些高级工具可以自动将高级原语翻译为任务执行，有更好的使用体验。本文......”。

3、“.....全量数据存储在上，应用是个处理海量数据的分布式系统基础架构。架构由，和构成。是中的分布式文件系统，它将海量数据存储于中，由维护各的元数据信息。是中的资源管理系统，监控实时计算引言电信数据平台承载着电信网中各类用户数据的收集过滤，存储聚合，分析挖掘等功能，为企业对于用户的各种决策提供定数据支撑。同时，电信数据平台也通过收集相关的信令数据，监控电信网的实际运行情况，是企业的核心系统之。速度层负责实时计算增量数据。由于批处理计算比较耗时，随时而来的实时增量数据等不到有效量，有具备离线系统的完备性。参考文獻需求的分析，如等......”。

4、“.....有更好的使用体验。本文，作为架构中批处理层实现，全量数据存储在上，应用计算，生成批处理视图。结束语本文结合提出的，和构成。是中的分布式文件系统，它将海量数据存储于中，由维护各的元数据信息。是中的资源管理系统，监控每个节点，并协调任务的分配。是中分布种基于架构的电信数据平台解决方案论文原稿计算，通过引入速度层解决这问题。速度层只处理最近的数据，采用快速，增量的算法，通过实时计算，维护较小规模的实时视图，是对批处理视图更新是较高延时的种补充。同时，由于全量数据计算的准确性......”。

5、“.....速度层般由消息系统随时拉取新增的数据，并通过实时流式计算框架完成实时视图的生成。处理最近的数据，采用快速，增量的算法，通过实时计算，维护较小规模的实时视图，是对批处理视图更新是较高延时的种补充。同时，由于全量数据计算的准确性，允许批处理视图最终覆盖实时视图。速度层般由消息系统随时拉取新增的数据，并通过实时流式计算框架完成实时视图的生成。关键词电信数据平台架构离线批处理构的电信数据平台解决方案。架构，是提出的个实时大数据处理框架，具备高吞吐量和低延时的特点。本文结合架构，阐述了新型电信数据平台的基本构成和各层的职责......”。

6、“.....描述了整个工作流程和数据流向，体现了新型电信数据平台具备的高作者单位中国移动通信有限公司北京市。速度层负责实时计算增量数据。由于批处理计算比较耗时，随时而来的实时增量数据等不到有效计算，通过引入速度层解决这问题。速度层架构和电信数据的特点，提出了基于架构的电信数据平台解决方案。本方案既可以通过全量数据的定期迭代计算，离线分析电信网收集的相关数据，生成批量视图，同时也可以通过流式计算框架，对增量数据进行实时分析，生成增量视图。同时，将批量视图和增量视图聚合，起组合为查询服务......”。

7、“.....它将数据处理分为两个阶段，即和两个阶段，提供批处理并行计算的框架。对于阶段，对输入数据应用，执行结果为和的元组，相同的元组通过执行进行合并，最终生成结果。有很丰富的其他组件支持各吐量，低延时，高容错性的特点，解决了传统电信数据平台难以应对海量数据存储和查询，以及不能实时分析的不足。为电信网各数据平台在新需求下的转型提供了个良好的尝试。种基于架构的电信数据平台解决方案论文原稿。是个处理海量数据的分布式系统基础架构。架构由种基于架构的电信数据平台解决方案论文原稿有很多冗余的处理......”。

8、“.....随着越来越多数据采集端的部署，数据产生速度越来越快，规模越来越大，实时对数据进行分析，并把结果进行可视化，对于实时监控的需求越来越重要，传统的电信数据平台延时较大，不能够适应数据实时性的要求。针对以上分析的不足，本文提出种基于架计算时间般较长，延时较大，适用于全局规模的分析和预计算。批处理层般由大数据批处理框架来实现。种基于架构的电信数据平台解决方案论文原稿。传统的电信数据平台组织方案有以下两个方面的不足需要改进。首先是对于海量数据存储和查询较为困难。中心型的关系型数据库难以承受较高的用户查询负载......”。

9、“.....由数据仓库经程序归并到各类数据库同样耗时巨大且有很多冗余的处理，同时批处理系统分析数据的延时在小时级别以上，随着越来越多数据采集端的部署，数据产生速度越来越快，规模越来越大，实时对数据进行分析，并把结果进行可视化，对于实时监控的需求越来越重要，传统的电信数据平台延时较大平台具备的高吞吐量，低延时，高容错性的特点，解决了传统电信数据平台难以应对海量数据存储和查询，以及不能实时分析的不足。为电信网各数据平台在新需求下的转型提供了个良好的尝试。种基于架构的电信数据平台解决方案论文原稿......”。