大数据平台规划核心要点 - 大数据已成为电信运营商数字化转型的核心战略资源，通过构建高效能平台可挖掘数据价值、提升运营效率、优化客户体验[2][7] - 上海联通已完成两期建设，建成内容最丰富的数据仓库，但需对基础架构做长远规划以应对数据量爆发式增长[20] - 数据集中化趋势明显，需建设企业级数据中心满足高性能、动态资源共享、标准化组件等需求[24] 电信运营商大数据挑战 - 联通总部3G系统每日新增10TB数据，每月近万亿条记录，存储需求达2PB，查询速度要求≤1秒[25] - 移动互联网流量井喷导致DPI和信令监测数据实时处理性能不足，河南BSS BI系统日处理数据量达2000G[25] - 传统数据仓库无法满足需求：年话单数据达250TB且年增20%，6.5亿用户场景下总数据量将超10PB[27][30] 平台架构设计 - 分层架构包含数据采集层、Hadoop云平台（存储2.6PB流量话单）、分布式数据库和主数据仓库[3][41] - Hadoop平台具备四大功能：HDFS分布式存储、HBase非结构化处理、Hive类SQL查询、MapReduce并行计算[6][42] - 采用新型MPP数据库支持PB级OLAP应用，基于x86平台实现线性扩展和高可用性[44][46] 数据处理机制 - 数据分级存储基于生命周期、访问频度等维度，历史数据迁移至分布式数据库减轻主库压力[49] - 七层数据处理流程：从数据源→ODS层→明细层→轻度汇总层→高度汇总层→信息子层→应用层[6][50] - 独立组网设计：ETL、分布式数据库和Hadoop集群通过10GE/GE高速网络接口连接汇聚交换机[55] 应用价值实现 - 提升现网分析能力：整合多源数据打破孤岛，支持精准营销、网络优化等业务[5][56] - 手机上网查询系统采用HBase实现1秒响应，MapReduce/Hive完成统计分析[59][60] - 建立统一网管资源池解决多垂直系统数据整合难题，支持海量历史数据查询和OLAP分析[64]