睿易路由器项目名称是什么

锐捷睿易是锐捷网络面向中小网络用户推出的解决方案及产品。包括中小企业网络优化网关产品、交换机产品、无线产品以及各行业解决方案。

中文名

锐捷睿易

所属行业

软件和信息技术服务业

创立时间

2007年10月29日

所属公司

北京星网锐捷网络技术有限公司

品牌简介发展历程目标客户品牌解释产品系列解决方案TA说

品牌简介

锐捷网络致力于向中小网络用户提供特色化、有竞争力的产品和解决方案。在传统的观念中，中小企业购买网络产品是不需要解决方案的，只要产品稳定、价格低就可以了。锐捷网络自涉足中小企业领域以来，就持续为用户开发有针对性的解决方案，以支撑客户业务的发展。

发展历程

锐捷网络——中国解决方案领导品牌

锐捷网络（股票代码：002396），中国网络解决方案领导品牌。我们聚焦客户利益，致力于通过持续技术创新，不断提升客户的网络应用体验，为运营商、金融、政府、教育和企业等各行业构建端到端的网络解决方案，为客户网络创造新价值。

锐捷睿易——中小企业网络设备领导品牌

2011年1月，锐捷网络SMB行业部成立，战略进军中小企业市场。

2011年3月，推出面向中小企业用户的独立产品线——“睿易”产品系列

2011年4月，以“睿易”产品系列为基础，推出真万兆网吧解决方案、成功酒店网络解决方案和睿易中小企业网络解决方案，全面覆盖中小网络的各项应用，满足中小网络用户日益丰富的业务需求。

目标客户

中小网络用户包括网吧、酒店、中小企业，也包括中小教育、中小政府、中小医疗等。用户网络规模在50-300信息点之间。

品牌解释

睿：取义于“智能”的意思，睿易的全线产品设计，都充分融合了智能的考虑。

1在交换机产品上，通过VSU技术将多台交换机虚拟成一台，这是如今业界最高“智能”的技术。交换机产品通过广播风暴抑制、ARP防欺骗功能、防非法DHCP服务器等技术，能够时刻主动“智能”地解决网络中出现的问题。

2在出口网关产品方面，锐捷NBR产品系列支持智能选路体系，能够基于应用不同、运营商不同、线路负载情况等多种因素，自动选择最适合的线路；智能DNS功能可以根据来访IP判断所属运行商，智能地做出相对应的DNS解析；ANY IP、ANY DNS功能可以智能分析IP\DNS地址，无论对错都确保网络正常使用；多级通道流控功能，能够实现动态的弹性带宽分配，确保空闲时带宽随意用、紧张时关键业务被保障；内容过滤功能，可以智能分析搜索、邮件、论坛发帖的关键词，并进行管理和审计。

3在无线方面，锐捷睿易无线产品，实现自动智能终端识别，可自动根据接入设备的屏幕大小来自动调节推送页面的大小，使客人使用更方便，体验更好。

4锐捷睿易系列网关产品与交换机产品的联动功能可以实现一键式、立体化解除中小企业中内网因ARP问题导致的上网掉线等问题。

易：取义于“易配置、易管理、易维护”的含义。

1考虑到产品和解决方案都是针对中小网络用户，睿易产品都提供图形化界面进行操作，使用户建设和维护网络常用的功能均可以在图形化界面中进行操作。而且，RG-2600G-S系列和RG-29268G-S产品还创新性地提供SmartWeb功能，让配置企业级网络设备犹如SOHO设备一样简单易用。

2睿易NBR系列产品的设置针对不同行业提供定制方案模板，直接套用即可快速配置向导流程，简单易用。

3NBR版本特征库自动在线检测升级，无需人工维护各种日志报表，流量分析等也通过图形化界面显示，还可直观、方便维护可视化***、看到***联通情况，确保易维护、易管理。

4NBR集成WEB认证，无需中小企业单独另设认证服务器，就可以实现员工实员上网需求，并保证企业关键信息的数据安全。

产品系列

网关产品系列

RG-NBR系列中小企业网络优化网关

RG-NBR系列网络优化网关是为中小规模网络量身设计的新一代网关产品。该系列采用MIPS多核硬件平台，数据传输性能相比传统路由器提高数倍。同时拥有精准流控、智能选路、联动抗攻击等丰富功能，在满足互联网高速访问的基础上，也保证了网络的安全稳定。无论是企业、网吧、还是酒店，它都将是您网络出口设备的最佳选择。

交换机产品系列

RG-S7800系列万兆骨干路由交换机

RG-S7800系列交换机是锐捷网络推出的以业务为核心、面向下一代网络的万兆骨干路由交换机，提供大容量、高密度、模块化体系架构，完全满足城域以太网、下一代IPv6网络、大型企业园区网的各种需求。RG-S7800系列包括两款型号：RG-S7804和RG-S7806。

RG-S5750-S系列安全智能万兆弱三层接入交换机

RG-S5750-S系列交换机是锐捷网络推出的融合了安全、智能、万兆接口的新一代弱三层接入交换机，特别适合园区网的汇聚或者接入，以及数据中心服务器群的接入使用。通过锐捷网络特有的VSU虚拟化技术，用户可以简化对网络的管理，提升网络架构的稳定性。灵活的千兆端口形态，万兆上行链路，持续的软件升级能力，能够根据网络和应用需求的变化而发展，最大限度地保护用户投资。

RG-S5750-28GT-S系列安全智能全千兆融合交换机

RG-S5750-28GT-S交换机是锐捷网络基于网络安全和易用好管理的理念推出的新一代安全智能交换机，充分融合了网络发展需要的高性能、高安全、多业务、易用性特点，为用户提供全新的技术特性和解决方案。

RG-S2928G-S安全智能千兆交换机

RG-S2928G-S交换机产品，是锐捷网络基于网络安全和易用好管理的理念推出的新一代安全智能交换机，充分融合了网络发展需要的高性能、高安全、多业务等特点，为用户提供全新的技术特性和解决方案。

RG-S2600G-S系列安全智能接入交换机

RG-S2600G-S系列交换机是锐捷网络推出的基于新一代硬件架构的安全智能交换机，为用户提供全新的技术特性和解决方案。

RG-S2300G-P系列百兆POE供电交换机

RG-S2300G-P系列百兆POE供电交换机是锐捷网络专门为中小企业客户推出的安全、智能、高速的POE交换机，在提供合理的端口速率设计的同时，更提供智能POE供电设备识别，防ARP攻击和欺骗，防广播风暴攻击等智能和安全功能，是无线AP的最佳拍档，是您建设无线局域网的最佳选择。

RG-NBS系列智能安全二层交换机

编辑

传视频

TA说

3

目录

在

大多数的网游都需要开放多个端口，建立多条网络连接链路才行,而使用路由器导致一些魔兽世界的端口没有连通。路由器共享上网，是通过路由器的NAT功能来实现的，并且很多时候还要打开路由器的防火墙，而大多数的网游是无法在简单的NAT路由器下运行的。就是说，在路由器共享上网情况下，网络游戏的服务器无法连接到我们内网中的电脑所开放的端口。这时候，我们就需要使用端口映射、转发规则、DMZ主机之类的方法开放内网电脑的端口。有关这些功能的设置，路由器的使用手册中应该都有详细的说明，建议你仔细阅读，以获取操作步骤。

提供一下魔兽世界所使用的网络端口号，它们是登录服务器端口3724，以及玩游戏必备的其它端口8086、8087、9081、9090、9097和9100，都使用TCP协议，你需要在路由器中通过端口映射、转发规则或DMZ主机来打开它们，并且确保在Windows自带的防火墙中也打开了它们，或者添加魔兽世界的运行程序到Windows防火墙的例外中（通过“控制面板”－“Windows防火墙”－“例外”中的“添加程序”功能）。另外，魔兽世界的下载器使用的端口号为TCP3724，6112，以及6881-6999，在需要的情况下也请一并添加。

不错啊!!

北京新聚思信息技术有限公司

SYNNEX于1980年在美国成立。作为世界上最大的IT产品供应链集成商，致力于电子产品生产组装、售后服务、分销和电子商务活动。1999年名列全球50强分销商的第三名，拥有员工1500名，年收入385亿美金。

SYNNEX于1999年12月在北京投资成立了独资公司：北京新聚思信息技术有限公司（以下简称SYNNEX-China）。现有员工200名, 坐落于中国国际科技会展中心。SYNNEX-China正在从事且长期致力于：

1SYNNEX软件研发中心；

a．参与SYNNEX网络管理系统的开发和技术服务；

b．参与SYNNEX新产品的软件开发；

c 承接国内外的软件开发项目；

d代理国外先进的软件产品；

2开展SYNNEX全球电子采购和电子结算业务；

3投资并建立国内销售服务系统；

4在国内建立IT产品组装生产线。

SYNNEX-China优越的工作环境，将排除员工后顾之忧，使员工全心全力发挥个人所能，发展个人职业生涯。

大数据的由来

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

1

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

大数据的应用领域

大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、 汽车 、餐饮、电信、能源、体能和 娱乐 等在内的 社会 各行各业都已经融入了大数据的印迹。

制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

汽车 行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶 汽车 ，在不远的未来将走入我们的日常生活。

互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

体育 娱乐 ，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种 题财的 影视作品，以及预测比赛结果。

安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。

个人生活， 大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了 社会 生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。

大数据方面核心技术有哪些？

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。

数据采集与预处理

对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化的海量数据是零散的，也就是所谓的数据孤岛，此时的这些数据并没有什么意义，数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，对这些数据综合起来进行分析。数据采集包括文件日志的采集、数据库日志的采集、关系型数据库的接入和应用程序的接入等。在数据量比较小的时候，可以写个定时的脚本将日志写入存储系统，但随着数据量的增长，这些方法无法提供数据安全保障，并且运维困难，需要更强壮的解决方案。

Flume NG

Flume NG作为实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时，对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG采用的是三层架构：Agent层，Collector层和Store层，每一层均可水平拓展。其中Agent包含Source，Channel和 Sink，source用来消费(收集)数据源到channel组件中，channel作为中间临时存储，保存所有source的组件信息，sink从channel中读取数据，读取成功之后会删除channel中的信息。

NDC

Logstash

Logstash是开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据、转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的 “存储库” 中。一般常用的存储库是Elasticsearch。Logstash 支持各种输入选择，可以在同一时间从众多常用的数据来源捕捉事件，能够以连续的流式传输方式，轻松地从您的日志、指标、Web 应用、数据存储以及各种 AWS 服务采集数据。

Sqoop

Sqoop，用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具，可以将一个关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中的数据导入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以将Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的数据导入到关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop 启用了一个 MapReduce 作业(极其容错的分布式并行计算)来执行任务。Sqoop 的另一大优势是其传输大量结构化或半结构化数据的过程是完全自动化的。

流式计算

流式计算是行业研究的一个热点，流式计算对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析，可以对存在于社交网站、新闻等的数据信息流进行快速的处理并反馈，目前大数据流分析工具有很多，比如开源的strom，spark streaming等。

Strom集群结构是有一个主节点(nimbus)和多个工作节点(supervisor)组成的主从结构，主节点通过配置静态指定或者在运行时动态选举，nimbus与supervisor都是Storm提供的后台守护进程，之间的通信是结合Zookeeper的状态变更通知和监控通知来处理。nimbus进程的主要职责是管理、协调和监控集群上运行的topology(包括topology的发布、任务指派、事件处理时重新指派任务等)。supervisor进程等待nimbus分配任务后生成并监控worker(jvm进程)执行任务。supervisor与worker运行在不同的jvm上，如果由supervisor启动的某个worker因为错误异常退出(或被kill掉)，supervisor会尝试重新生成新的worker进程。

Zookeeper

Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。它的作用主要有配置管理、名字服务、分布式锁和集群管理。配置管理指的是在一个地方修改了配置，那么对这个地方的配置感兴趣的所有的都可以获得变更，省去了手动拷贝配置的繁琐，还很好的保证了数据的可靠和一致性，同时它可以通过名字来获取资源或者服务的地址等信息，可以监控集群中机器的变化，实现了类似于心跳机制的功能。

数据存储

Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。

HBase

HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。HBase是一种Key/Value系统，部署在hdfs上，克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点，与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。

Phoenix

Phoenix，相当于一个Java中间件，帮助开发工程师能够像使用JDBC访问关系型数据库一样访问NoSQL数据库HBase。

Yarn

Yarn是一种Hadoop资源管理器，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。Yarn由下面的几大组件构成：一个全局的资源管理器ResourceManager、ResourceManager的每个节点代理NodeManager、表示每个应用的Application以及每一个ApplicationMaster拥有多个Container在NodeManager上运行。

Mesos

Mesos是一款开源的集群管理软件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等应用架构。

Redis

Redis是一种速度非常快的非关系数据库，可以存储键与5种不同类型的值之间的映射，可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘中，使用复制特性来扩展性能，还可以使用客户端分片来扩展写性能。

Atlas

Atlas是一个位于应用程序与MySQL之间的中间件。在后端DB看来，Atlas相当于连接它的客户端，在前端应用看来，Atlas相当于一个DB。Atlas作为服务端与应用程序通讯，它实现了MySQL的客户端和服务端协议，同时作为客户端与MySQL通讯。它对应用程序屏蔽了DB的细节，同时为了降低MySQL负担，它还维护了连接池。Atlas启动后会创建多个线程，其中一个为主线程，其余为工作线程。主线程负责监听所有的客户端连接请求，工作线程只监听主线程的命令请求。

Kudu

Kudu是围绕Hadoop生态圈建立的存储引擎，Kudu拥有和Hadoop生态圈共同的设计理念，它运行在普通的服务器上、可分布式规模化部署、并且满足工业界的高可用要求。其设计理念为fast analytics on fast data。作为一个开源的存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。Kudu不但提供了行级的插入、更新、删除API，同时也提供了接近Parquet性能的批量扫描操作。使用同一份存储，既可以进行随机读写，也可以满足数据分析的要求。Kudu的应用场景很广泛，比如可以进行实时的数据分析，用于数据可能会存在变化的时序数据应用等。

在数据存储过程中，涉及到的数据表都是成千上百列，包含各种复杂的Query，推荐使用列式存储方法，比如parquent,ORC等对数据进行压缩。Parquet 可以支持灵活的压缩选项，显著减少磁盘上的存储。

数据清洗

MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算，”Map(映射)”和”Reduce(归约)”，是它的主要思想。它极大的方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统中。

随着业务数据量的增多，需要进行训练和清洗的数据会变得越来越复杂，这个时候就需要任务调度系统，比如oozie或者azkaban，对关键任务进行调度和监控。

Oozie

Oozie是用于Hadoop平台的一种工作流调度引擎，提供了RESTful API接口来接受用户的提交请求(提交工作流作业)，当提交了workflow后，由工作流引擎负责workflow的执行以及状态的转换。用户在HDFS上部署好作业(MR作业)，然后向Oozie提交Workflow，Oozie以异步方式将作业(MR作业)提交给Hadoop。这也是为什么当调用Oozie 的RESTful接口提交作业之后能立即返回一个JobId的原因，用户程序不必等待作业执行完成(因为有些大作业可能会执行很久(几个小时甚至几天))。Oozie在后台以异步方式，再将workflow对应的Action提交给hadoop执行。

Azkaban

Azkaban也是一种工作流的控制引擎，可以用来解决有多个hadoop或者spark等离线计算任务之间的依赖关系问题。azkaban主要是由三部分构成：Relational Database，Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban将大多数的状态信息都保存在MySQL中，Azkaban Web Server提供了Web UI，是azkaban主要的管理者，包括project的管理、认证、调度以及对工作流执行过程中的监控等;Azkaban Executor Server用来调度工作流和任务，记录工作流或者任务的日志。

流计算任务的处理平台Sloth，是网易首个自研流计算平台，旨在解决公司内各产品日益增长的流计算需求。作为一个计算服务平台，其特点是易用、实时、可靠，为用户节省技术方面(开发、运维)的投入，帮助用户专注于解决产品本身的流计算需求

数据查询分析

Hive

Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce。可以将Hive理解为一个客户端工具，将SQL操作转换为相应的MapReduce jobs，然后在hadoop上面运行。Hive支持标准的SQL语法，免去了用户编写MapReduce程序的过程，它的出现可以让那些精通SQL技能、但是不熟悉MapReduce 、编程能力较弱与不擅长Java语言的用户能够在HDFS大规模数据集上很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。

Hive是为大数据批量处理而生的，Hive的出现解决了传统的关系型数据库(MySql、Oracle)在大数据处理上的瓶颈 。Hive 将执行计划分成map->shuffle->reduce->map->shuffle->reduce…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapReduce，则会有更多的写中间结果。由于MapReduce执行框架本身的特点，过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。在Hive的运行过程中，用户只需要创建表，导入数据，编写SQL分析语句即可。剩下的过程由Hive框架自动的完成。

Impala

Impala是对Hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询。使用Impala来实现SQL on Hadoop，用来进行大数据实时查询分析。通过熟悉的传统关系型数据库的SQL风格来操作大数据，同时数据也是可以存储到HDFS和HBase中的。Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成)，可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。Impala将整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapReduce任务，相比Hive没了MapReduce启动时间。

Hive 适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询，Impala给数据人员提供了快速实验，验证想法的大数据分析工具，可以先使用Hive进行数据转换处理，之后使用Impala在Hive处理好后的数据集上进行快速的数据分析。总的来说：Impala把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询，而不用像Hive那样把它组合成管道型的map->reduce模式，以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。但是Impala不支持UDF，能处理的问题有一定的限制。

Spark

Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的特点，它将Job中间输出结果保存在内存中，从而不需要读取HDFS。Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

Nutch

Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬虫。

Solr

Solr用Java编写、运行在Servlet容器(如Apache Tomcat或Jetty)的一个独立的企业级搜索应用的全文搜索服务器。它对外提供类似于Web-service的API接口，用户可以通过http请求，向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件，生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求，并得到XML格式的返回结果。

Elasticsearch

Elasticsearch是一个开源的全文搜索引擎，基于Lucene的搜索服务器，可以快速的储存、搜索和分析海量的数据。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

还涉及到一些机器学习语言，比如，Mahout主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法，供开发人员在Apache的许可下免费使用;深度学习框架Caffe以及使用数据流图进行数值计算的开源软件库TensorFlow等，常用的机器学习算法比如，贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、协同过滤等。

数据可视化

对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。主流的BI平台比如，国外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，国内的SmallBI和新兴的网易有数等。

在上面的每一个阶段，保障数据的安全是不可忽视的问题。

基于网络身份认证的协议Kerberos，用来在非安全网络中，对个人通信以安全的手段进行身份认证，它允许某实体在非安全网络环境下通信，向另一个实体以一种安全的方式证明自己的身份。

控制权限的ranger是一个Hadoop集群权限框架，提供操作、监控、管理复杂的数据权限，它提供一个集中的管理机制，管理基于yarn的Hadoop生态圈的所有数据权限。可以对Hadoop生态的组件如Hive，Hbase进行细粒度的数据访问控制。通过操作Ranger控制台，管理员可以轻松的通过配置策略来控制用户访问HDFS文件夹、HDFS文件、数据库、表、字段权限。这些策略可以为不同的用户和组来设置，同时权限可与hadoop无缝对接。

简单说有三大核心技术：拿数据，算数据，卖数据。