---->2023/8/18DataArchitectureDesignSchemev2演講人：CarolTEAM數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)方案v2數(shù)據(jù)整合與清洗目錄catalog數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)治理架構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)數(shù)據(jù)架構(gòu)升級(jí)與維護(hù)01數(shù)據(jù)整合與清洗Dataintegrationandcleaning數(shù)據(jù)源分析可靠性數(shù)據(jù)源選擇穩(wěn)定性數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)歷史表現(xiàn)并發(fā)處理能力數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)源性能數(shù)據(jù)源分析與選擇1.數(shù)據(jù)清洗中的缺失值插值填充與異常值處理策略在數(shù)據(jù)清洗流程方面，針對(duì)數(shù)據(jù)中的缺失值，我們可以采用填充策略，根據(jù)相鄰的數(shù)據(jù)進(jìn)行插值填充，保證數(shù)據(jù)的完整性。對(duì)于異常值，我們可以采用剔除或修正的方式進(jìn)行處理，剔除那些明顯超出范圍的異常值，修正那些可能是輸入錯(cuò)誤的異常值。2.數(shù)據(jù)清洗和格式校驗(yàn)此外，在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，我們還可以進(jìn)行重復(fù)值的檢測(cè)和刪除，避免重復(fù)數(shù)據(jù)對(duì)分析結(jié)果產(chǎn)生影響。對(duì)于數(shù)據(jù)格式錯(cuò)誤的情況，可以使用正則表達(dá)式或其他方法進(jìn)行格式校驗(yàn)，并進(jìn)行相應(yīng)的修復(fù)。3.數(shù)據(jù)清洗規(guī)范，提高準(zhǔn)確性和質(zhì)量通過(guò)實(shí)施規(guī)范的數(shù)據(jù)規(guī)范與清洗流程，我們能夠有效地提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和決策提供可靠的數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)規(guī)范與清洗流程1.數(shù)據(jù)源歸納與整合：將來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)按照統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行歸納與整合，確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。例如，將采購(gòu)系統(tǒng)、銷(xiāo)售系統(tǒng)和庫(kù)存系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，使得不同部門(mén)能夠共享并利用這些數(shù)據(jù)，從而提高數(shù)據(jù)的價(jià)值和應(yīng)用效果。2.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與清洗：對(duì)于不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式和結(jié)構(gòu)進(jìn)行轉(zhuǎn)換和清洗，使得數(shù)據(jù)能夠被業(yè)務(wù)系統(tǒng)直接使用，并滿足業(yè)務(wù)需求。例如，對(duì)于來(lái)自不同系統(tǒng)的日期格式進(jìn)行統(tǒng)一轉(zhuǎn)換，對(duì)于存在缺失值或異常值的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可信度。通過(guò)以上兩個(gè)方面的策略，我們能夠構(gòu)建一個(gè)完善的數(shù)據(jù)整合與轉(zhuǎn)換方案，使得不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)能夠彼此關(guān)聯(lián)和相互補(bǔ)充，提高數(shù)據(jù)的價(jià)值和應(yīng)用效果。同時(shí)，清洗和轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)能夠滿足業(yè)務(wù)需求，并為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘提供良好的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)整合與轉(zhuǎn)換策略數(shù)據(jù)質(zhì)量控制與異常處理數(shù)據(jù)一致性數(shù)據(jù)完整性異常數(shù)據(jù)異常數(shù)據(jù)識(shí)別與篩選異常數(shù)據(jù)處理與修復(fù)數(shù)據(jù)分析和決策過(guò)程02數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì)DataWarehouseArchitectureDesign數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)概念模型層物理模型層維度指標(biāo)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層次結(jié)構(gòu)維度表設(shè)計(jì)事實(shí)表設(shè)計(jì)多維分析功能數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)查詢和加載效率數(shù)據(jù)分區(qū)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)粒度設(shè)計(jì)更多的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)方案內(nèi)容多維模型存儲(chǔ)處理查詢性能多維模型組織數(shù)據(jù)，標(biāo)準(zhǔn)化清洗保證數(shù)據(jù)一致性數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)電商平臺(tái)數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)：主要實(shí)體和屬性a.定義主要的實(shí)體和屬性：例如，對(duì)于一個(gè)電商平臺(tái)的數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)，我們需要明確主要實(shí)體包括商品、用戶、訂單等，以及它們的屬性如商品名稱(chēng)、用戶姓名、訂單狀態(tài)等。關(guān)系設(shè)計(jì)：確定實(shí)體間的關(guān)系b.設(shè)計(jì)實(shí)體間的關(guān)系：通過(guò)確定實(shí)體間的關(guān)系，可以建立起數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，例如，一個(gè)訂單會(huì)關(guān)聯(lián)一個(gè)用戶，一個(gè)用戶可以擁有多個(gè)訂單，這樣的關(guān)系需要在數(shù)據(jù)模型中進(jìn)行明確的設(shè)計(jì)和定義。約束數(shù)據(jù)類(lèi)型，確保唯一性c.確定數(shù)據(jù)類(lèi)型和約束：為每個(gè)屬性選擇合適的數(shù)據(jù)類(lèi)型，比如在用戶實(shí)體中，用戶年齡可以選擇整型數(shù)據(jù)類(lèi)型，用戶手機(jī)號(hào)可以選擇字符串類(lèi)型，并且需要進(jìn)行必要的約束，如手機(jī)號(hào)必須是11位數(shù)等。簡(jiǎn)潔小標(biāo)題：數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)需考慮

在數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)中還需要考慮以下方面：a.數(shù)據(jù)一致性和完整性保障a.考慮數(shù)據(jù)的一致性和完整性：通過(guò)合理的數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)，可以確保數(shù)據(jù)的一致性，例如在商品實(shí)體中，不同商品之間的屬性要保持一致，如商品名稱(chēng)、商品價(jià)格等；同時(shí)也需要保證數(shù)據(jù)的完整性，比如訂單實(shí)體中必須包含用戶ID、商品ID等關(guān)鍵信息。數(shù)據(jù)抽取和轉(zhuǎn)換1.數(shù)據(jù)源選擇：根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)量大小，我們選擇使用多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行抽取，包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、日志文件、API接口等。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)源的全面分析，我們可以準(zhǔn)確抽取所需的數(shù)據(jù)并構(gòu)建數(shù)據(jù)抽取流程。2.抽取規(guī)則設(shè)計(jì)：針對(duì)不同數(shù)據(jù)源，我們?cè)O(shè)計(jì)了相應(yīng)的抽取規(guī)則，確保從數(shù)據(jù)源中提取的數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確、完整且符合業(yè)務(wù)需求的。例如，在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，我們使用SQL語(yǔ)句進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取，通過(guò)選擇特定的表、列和篩選條件，能夠精確地獲取需要的數(shù)據(jù)。3.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換處理：在數(shù)據(jù)抽取后，我們進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換處理，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用的格式，以滿足后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用需求。這包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)合并等過(guò)程。例如，我們可以對(duì)日期字段進(jìn)行格式統(tǒng)一，將不同格式的日期轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的格式，方便后續(xù)統(tǒng)計(jì)和分析。同時(shí)，我們也可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合、計(jì)算或關(guān)聯(lián)操作，以生成更有價(jià)值的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理1.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案：將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分為兩層，以滿足不同的需求。第一層為高性能的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存儲(chǔ)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，如實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)。第二層為大規(guī)模的分布式文件系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)長(zhǎng)期存儲(chǔ)的歷史數(shù)據(jù)，如用戶行為日志和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)管理方案：采用分布式數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，通過(guò)數(shù)據(jù)分片和副本機(jī)制實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高可用性和容錯(cuò)能力。同時(shí)，引入數(shù)據(jù)湖概念，將不同種類(lèi)和格式的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在統(tǒng)一的數(shù)據(jù)湖中，以提供更靈活的數(shù)據(jù)訪問(wèn)和分析能力。針對(duì)數(shù)據(jù)安全性和隱私保護(hù)，引入數(shù)據(jù)加密和訪問(wèn)控制機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性。03數(shù)據(jù)治理架構(gòu)設(shè)計(jì)Designofdatagovernancearchitecturev2.設(shè)計(jì)目標(biāo)"v2.設(shè)計(jì)目標(biāo)旨在提供更高效、更智能的解決方案，以幫助用戶更好地完成任務(wù)。"高可用性數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理大規(guī)模數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理快速查詢

10秒數(shù)據(jù)架構(gòu)概述1.數(shù)據(jù)架構(gòu)的層次結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)：數(shù)據(jù)架構(gòu)的層次結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)是保證數(shù)據(jù)管理和存儲(chǔ)的關(guān)鍵要素之一。我們通過(guò)設(shè)計(jì)合理的層次結(jié)構(gòu)，能夠有效地組織和管理大量的數(shù)據(jù)。具體來(lái)說(shuō)，我們可以設(shè)計(jì)出包括數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)管理層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層和數(shù)據(jù)消費(fèi)層等不同的層次。數(shù)據(jù)源層包括各類(lèi)數(shù)據(jù)源，如傳感器數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)等；數(shù)據(jù)管理層負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、清洗、集成和管理；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，可以包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)等；數(shù)據(jù)消費(fèi)層用于數(shù)據(jù)的查詢、分析和展示，可以包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI工具等。通過(guò)這樣的層次結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，我們能夠更好地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可管理、可存儲(chǔ)、可查詢和可分析。2.數(shù)據(jù)架構(gòu)的數(shù)據(jù)流設(shè)計(jì)：數(shù)據(jù)流設(shè)計(jì)是數(shù)據(jù)架構(gòu)中的另一個(gè)重要方面。通過(guò)設(shè)計(jì)合理的數(shù)據(jù)流，我們能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的高效傳輸和流動(dòng)。具體來(lái)說(shuō)，我們可以設(shè)計(jì)出包括批量數(shù)據(jù)流、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流和流式數(shù)據(jù)流等不同的數(shù)據(jù)流模式。批量數(shù)據(jù)流適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的批處理，可以通過(guò)定時(shí)任務(wù)或離線計(jì)算進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸和處理；實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流適用于對(duì)數(shù)據(jù)要求實(shí)時(shí)性較高的場(chǎng)景，如交易系統(tǒng)等，可以通過(guò)消息隊(duì)列或流處理框架進(jìn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和傳輸；流式數(shù)據(jù)流適用于數(shù)據(jù)量較大或需連續(xù)傳輸?shù)膱?chǎng)景，如物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)等，可以通過(guò)流式計(jì)算引擎進(jìn)行數(shù)據(jù)的持續(xù)流動(dòng)和處理。通過(guò)這樣的數(shù)據(jù)流設(shè)計(jì)，我們能夠更好地滿足不同場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)傳輸和處理需求。1.數(shù)據(jù)血緣分析：通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)源頭、數(shù)據(jù)流向和數(shù)據(jù)變換的追蹤分析，建立數(shù)據(jù)血緣關(guān)系圖，確保數(shù)據(jù)的可追溯性和準(zhǔn)確性。例如，分析銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系，包括從訂單系統(tǒng)獲取原始銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換后存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，再經(jīng)過(guò)多個(gè)數(shù)據(jù)處理程序進(jìn)行分析和報(bào)告生成。2.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估：通過(guò)定義數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)和評(píng)估方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的質(zhì)量評(píng)估，包括數(shù)據(jù)完整性、準(zhǔn)確性、一致性和時(shí)效性等。例如，對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，包括檢查客戶信息是否完整、是否存在重復(fù)記錄，以及是否及時(shí)更新等。3.數(shù)據(jù)安全與權(quán)限管理：設(shè)計(jì)和實(shí)施數(shù)據(jù)安全策略，包括數(shù)據(jù)加密、訪問(wèn)權(quán)限控制、數(shù)據(jù)審計(jì)和身份驗(yàn)證等，確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)。例如，對(duì)敏感數(shù)據(jù)（如個(gè)人身份信息）進(jìn)行加密存儲(chǔ)，并通過(guò)訪問(wèn)控制列表限制用戶對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)限。數(shù)據(jù)治理流程04數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)DataSecurityandPrivacyProtection重要性與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估主要內(nèi)容】具體數(shù)據(jù)】可靠性穩(wěn)定性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估重要性評(píng)估數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)合規(guī)性評(píng)估數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)價(jià)值評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)與重要性匹配數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)重要性評(píng)估數(shù)據(jù)分類(lèi)和敏感信息識(shí)別1.根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特征，將數(shù)據(jù)分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)兩類(lèi)。2.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括訂單信息、客戶信息、產(chǎn)品信息等，通過(guò)各種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理。1.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括郵件、文檔、圖片、音頻等，通過(guò)對(duì)象存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理。4.

利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行敏感信息識(shí)別，如身份證號(hào)碼、電話號(hào)碼、銀行賬號(hào)等。5.

利用圖像處理技術(shù)，對(duì)圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行敏感信息識(shí)別，如人臉、車(chē)牌等。6.

利用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，對(duì)音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行敏感信息識(shí)別，如聲紋、關(guān)鍵詞等。NEXT訪問(wèn)控制和權(quán)限管理1.數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制：設(shè)計(jì)方案v2.將采用多層次的數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制策略，包括基于角色的訪問(wèn)控制和基于訪問(wèn)權(quán)限的控制。通過(guò)定義不同的角色以及各角色對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)限，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的精細(xì)化控制。同時(shí)，方案還將引入審計(jì)功能，記錄每個(gè)用戶對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)行為，以便監(jiān)控和追溯數(shù)據(jù)的使用情況。2.權(quán)限管理：方案v2.將引入動(dòng)態(tài)權(quán)限管理機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)權(quán)限管理。通過(guò)將權(quán)限授予和收回的過(guò)程自動(dòng)化，確保用戶在訪問(wèn)數(shù)據(jù)時(shí)始終具備合適的權(quán)限。此外，方案還將采用靈活的權(quán)限控制策略，支持對(duì)用戶、用戶組或組織單位進(jìn)行權(quán)限管理，以滿足不同層次和需求的授權(quán)需求。數(shù)據(jù)備份與災(zāi)難恢復(fù)1.數(shù)據(jù)備份策略的關(guān)鍵要素?cái)?shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)中的一個(gè)關(guān)鍵方面。在數(shù)據(jù)備份方面，需要確定備份的頻率、備份的存儲(chǔ)位置、備份的方式等。2.災(zāi)難恢復(fù)：快速恢復(fù)數(shù)據(jù)與測(cè)試機(jī)制在災(zāi)難恢復(fù)方面，需要考慮如何快速恢復(fù)數(shù)據(jù)并保證數(shù)據(jù)的完整性。同時(shí)，還需建立災(zāi)難恢復(fù)的測(cè)試機(jī)制，定期檢驗(yàn)備份和恢復(fù)系統(tǒng)的可靠性。05數(shù)據(jù)架構(gòu)升級(jí)與維護(hù)DataarchitectureupgradeandmaintenanceDataarchitecturemodulesplitting數(shù)據(jù)架構(gòu)模塊拆分設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)同步和復(fù)制機(jī)制，確保數(shù)據(jù)在不同模塊之間的實(shí)時(shí)同步，避免數(shù)據(jù)冗余和不一致的問(wèn)題?？紤]數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)策略，以保證數(shù)據(jù)的安全性和可恢復(fù)性。將數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行分離，如將用戶信息、訂單數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中，以提高查詢效率和數(shù)據(jù)管理的靈活性。將數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的不同步驟拆分為獨(dú)立的模塊，如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)計(jì)算等，以實(shí)現(xiàn)并行處理，提高數(shù)據(jù)處理效率。設(shè)計(jì)合適的數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制策略，確保不同角色的用戶只能訪問(wèn)其具備權(quán)限的數(shù)據(jù)，保護(hù)數(shù)據(jù)的機(jī)密性和完整性。數(shù)據(jù)同步和復(fù)制數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊的拆分?jǐn)?shù)據(jù)處理模塊的拆分?jǐn)?shù)據(jù)訪問(wèn)控制和權(quán)限管理數(shù)據(jù)完整性監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)準(zhǔn)確性監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)可靠性監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)備份成功率數(shù)據(jù)恢復(fù)時(shí)間數(shù)據(jù)丟失率數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性指標(biāo)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性率數(shù)據(jù)更新頻率每日數(shù)據(jù)上傳量平均每日上傳數(shù)據(jù)量最大上傳數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)缺失率數(shù)據(jù)異常率平均每天約1%的數(shù)據(jù)缺失數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)架構(gòu)升級(jí)需求方面：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理能力提升1.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面：提供更大的存儲(chǔ)容量，當(dāng)前存儲(chǔ)容量增加至200TB，預(yù)計(jì)每年數(shù)據(jù)增長(zhǎng)率為10%；采用分布式存儲(chǔ)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的水平分割和分布式存儲(chǔ)，以支持海量數(shù)據(jù)的高效訪問(wèn)；引入多種緩存技術(shù)，包括Redis、Memcached等，提高數(shù)據(jù)訪問(wèn)速度和響應(yīng)性能；數(shù)據(jù)備份和容災(zāi)方面，采用分布式備份策略，確保數(shù)據(jù)的高可用性和容災(zāi)能力。2.數(shù)據(jù)處理方面：采用分布式計(jì)算框架，如H