大数据可视化项目的难点都有哪些？

Posted 2023-04-21

大数据可视化的难点有很多，无论是跨平台兼容性，还是触屏手势交互都很棘手。对于这些棘手的问题，图扑组态有了很好的解决方案。图扑组态提供完整的基于 html5 图形界面组件库。使用 HT for Web 您可以轻松构建现代化的，跨桌面和移动终端的企业应用，无需担忧跨平台兼容性，及触屏手势交互等棘手问题。可用于快速创建和部署，高度可定制化，并具有强大交互功能的拓扑图形及表盘图表等应用。

HT for Web 非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。

HT for Web 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 HT for Web 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。

项目示例

平台官网：图扑组态软件

                  HT for Web示例

参考技术A 最主要是选择正确的视觉通道来映射数据

其实这个就涉及到前、后的问题，前面需要准确的进行数据预处理； 后面可视化也需要熟练的使用画图手段。
而这两个步骤是完全不一样的思路， 要切换好很费力， 这就是难点 参考技术B

不说大而全的，就说我们做的数据可视化大屏应用项目，就算是极简化的开发流程，也需要建模师+开发师两两搭配，项目开发的过程会分成三个部分：数据前置动作、三维建模环节、3D开发环节，数据前置动作，是一大难点。因为项目需求需要提前调研分析，并结合3D开发流程进行梳理。

ThingJS在线平台提供了3D场景库，可以获取一些模型，避免过高的模型制作成本，而开发可以利用api和3D源码示例，提高开发效率，但是项目需求分析是非标准化的。

以3D建筑可视化为例，模拟的3D场景模型是以场景数据库的方式进行管理和操作的。在建立场景模型之前，项目管理人员要对场内各实体要素的几何空间位置、模型结构关系进行梳理和确认，并以此确定建筑空间环境的层次结构，常见采用分层结构与面向对象相结合的数据结构。

我们将建筑物及其空间环境 (构筑物、环境景观、道路等) 按照功能特点抽象为类，再将大类细分为子类或者实体对象（房间、设备等），搭建合理的三维数据结构，作为场景搭建的前置动作。只要数据切割的逻辑清晰，三维建模和3D开发会顺利进行。

大数据分析工具都有哪些

在大数据处理分析过程中常用的六大工具：

Hadoop
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

Storm
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.
据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。 参考技术A 1. 开源大数据生态圈Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。开源生态圈活跃，并免费，但Hadoop对技术要求高，实时性稍差。2. 商用大数据分析工具一体机数据库/数据仓库（费用很高）IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。数据仓库（费用较高）Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。数据集市（费用一般）QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Mart 等等。前端展现用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。 参考技术B NLPIR是目前最广泛使用的大数据分析工具