新华三数据产品有哪些？

一、新华三数据产品有哪些？

产品有H3C UniStorX10000 G3、HPE 3PAR，以及HPEStoreOnce，

二、数据安全产品有哪些？

数据库安全产品有很多的，例如抓包工具、数据库日志、应用系统自身审计、堡垒机、容灾备份、安全扫描与加固、数据库加密、数据库防火墙和数据库审计系统。

三、大健康产品有哪些？

一、保健产品

大健康产业的保健产品在现代的大健康时代已经满足不了人们的需求，而且保健产品大多都是以药物为主的，所以很多人担心其安全性和副作用，所以在大健康产业中也是需要不断改进的。

二、健康机械

健康机械指的是仪器和其他方面的机械系统，这方面一般在行业中发展是需要专业的手段才能进行，所以这些都是需要专业的技术团队的。

三、健康咨询

健康咨询是解决人们健康的问题，所以在健康产业项目里也是占有一定地位的，但是健康咨询的项目门槛高，是行业内的人士才能发展的。

四、养生行业

养生属于健康产业的一个大项目，因为覆盖面比较广，主要针对人们的身体健康调理，各个不同的养生，不过在众多养生行业里人们还是喜欢最传统的养生方法，所以现在的传统养生店越来越多，而且门槛低，在前景发展中很有潜力。

四、恒大产品有哪些？

八大产业：恒大地产、恒大新能源汽车、恒大物业、房车宝、恒大童世界、恒大健康、恒大冰泉、恒腾网络等。

恒大地产

恒大地产不断研究掌握房地产开发建设的规律，在多年的开发建设中，建立起标准化、科学化、系统化的质量管理体系，形成过程质量控制和创优机制。2004年起，公司全面实施精品战略，大规模整合优势资源，与国内外房地产相关行业龙头企业强强合作。

五、产品数据分析内容有哪些？

一、流量分析

对基本产品的数据进行反馈，可以直观地判断用户来自何处。

一般来说，来源可分为以下三类：

引荐流量：通过其他网站到达目标网站而产生的流量。

直接访问：通过网站域名直接到达网站的流量。

搜索引擎：通过点击搜索结果来访问网站的流量。

通过各种渠道的对比分析，渠道效果是显而易见的，同时也为以后的推广方向和运营策略提供了参考。

二、用户群分析

从收集的数据中，我们很快就能找出在我们的产品中有什么样的用户，并且将他们按不同的维度进行分类，比如新/老用户，活跃用户，流失用户，留存用户，高价值用户，回访用户等等。

因此产生了一系列基本用户指标：

新增用户：DNU,WNU,MNU。

活跃用户：DAU,WAU,MAU,DAU\MAU。

留存率：次日留存，7日留存，14日留存，30日留存。

流失率

回访率

一次性用户

用户生命周期

三、行为分析

利用规划好的数据埋点，可以对用户的访问路径进行分析，了解用户的行为走向，并对其进行定量分析，快速还原用户使用产品的方式。

此外，还可以根据这些数据，对用户访问的内容、访问速度、点击行为等进行直观的分析。

四、路径转化分析

通过对数据的分析，可以梳理产品的关键流程，测量关键环节，找出薄弱环节进行优化，进一步提升产品数据，最终验证目标是否实现。

五、流失分析

最终，通过对用户流失数据的分析，了解到用户对产品的粘性如何，及时优化产品，尽可能地挽回用户，提高留存率。

六、产品销量需要哪些数据？

需要1、开具销售发票和清单并盖章

2、出库命令单

3、收到货款的票据或现金

七、大健康产品有哪些品牌？

大健康产品我推荐纽崔莱，因为纽崔莱有80多年的历史，受中国中医理论启发，秉承自然的精华，科学的精粹理念，严格的质量管理体系，保证了产品的质量，连续5年获中国质量华鼎奖，是中国奥运体育代表团指定营养补充食品。

八、大益有哪些经典产品？

大益生茶的话,最经典的还有易武正山、生肖系列(英雄骏马、龙腾盛世、善美祥羊等)、孔雀系列(银孔雀、勐海孔雀),还有勐海之春、银大益、金大益,低端一点的有甲级沱、红丝带7432等。

2、熟茶的话当然是金针白莲、勐海之星、龙柱圆茶、宫廷普洱、老茶头、7752熟茶,7752我之前喝过一款,是我最喜欢的。

九、七大蜂产品有哪些？

1. 汪氏牌 (于1985年,中国驰名商标,江西省著名商标,江西名牌,蜂蜜十大品牌,蜂产业领导品牌,江西汪氏蜜蜂园有限公司）

2. 花康牌（创建于1997年，中国名牌产品，中国著名品牌，蜂产品行业龙头企业之一，华联蜂业综合开发有限责任公司）

3. 百花牌 (创建于1919年,中国驰名商标,中华老字号,北京市著名商标,北京名牌产品,北京百花蜂产品科技发展有限公司)

4. 冠生园 (始创于1915年,中国名牌产品,国家原产地标记,中国驰名商标,上海市名牌产品,冠生园(集团)有限公司)

5. 老山牌 (中国名牌农产品,蜂蜜国家强制性标准起草单位之一,国家重点高新技术企业,南京老山药业股份有限公司)

6. 颐园牌 (集蜂产品研发/生产/销售于一体的科技型企业,北京市著名商标,蜂蜜十大品牌,颐寿园(北京)蜂产品有限公司)

7. 明园蜂业 (始创于1998年，中国驰名商标,湖南名牌产品,高新技术企业,湖南省明园蜂业有限公司)

十、国内真正的大数据采集产品有哪些？

　1、Apache Flume

　　官网：https://flume.apache.org/

　　Flume 是Apache旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统。 Flume使用JRuby来构建，所以依赖Java运行环境。

　　Flume最初是由Cloudera的工程师设计用于合并日志数据的系统，后来逐渐发展用于处理流数据事件。

　　Flume设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络，支持数据路由。

　　每一个agent都由Source，Channel和Sink组成。

　　Source

　　Source负责接收输入数据，并将数据写入管道。Flume的Source支持HTTP，JMS，RPC，NetCat，Exec，Spooling Directory。其中Spooling支持监视一个目录或者文件，解析其中新生成的事件。

　　Channel

　　Channel 存储，缓存从source到Sink的中间数据。可使用不同的配置来做Channel，例如内存，文件，JDBC等。使用内存性能高但不持久，有可能丢数据。使用文件更可靠，但性能不如内存。

　　Sink

　　Sink负责从管道中读出数据并发给下一个Agent或者最终的目的地。Sink支持的不同目的地种类包括：HDFS，HBASE，Solr，ElasticSearch，File，Logger或者其它的Flume Agent。

　　Flume在source和sink端都使用了transaction机制保证在数据传输中没有数据丢失。

　　Source上的数据可以复制到不同的通道上。每一个Channel也可以连接不同数量的Sink。这样连接不同配置的Agent就可以组成一个复杂的数据收集网络。通过对agent的配置，可以组成一个路由复杂的数据传输网络。

　　配置如上图所示的agent结构，Flume支持设置sink的Failover和Load Balance，这样就可以保证即使有一个agent失效的情况下，整个系统仍能正常收集数据。

　　Flume中传输的内容定义为事件(Event)，事件由Headers(包含元数据，Meta Data)和Payload组成。

　　Flume提供SDK，可以支持用户定制开发：

　　Flume客户端负责在事件产生的源头把事件发送给Flume的Agent。客户端通常和产生数据源的应用在同一个进程空间。常见的Flume客户端有Avro，log4J，syslog和HTTP Post。另外ExecSource支持指定一个本地进程的输出作为Flume的输入。当然很有可能，以上的这些客户端都不能满足需求，用户可以定制的客户端，和已有的FLume的Source进行通信，或者定制实现一种新的Source类型。

　　同时，用户可以使用Flume的SDK定制Source和Sink。似乎不支持定制的Channel。

　　2、Fluentd

　　官网：http://docs.fluentd.org/articles/quickstart

　　Fluentd是另一个开源的数据收集框架。Fluentd使用C/Ruby开发，使用JSON文件来统一日志数据。它的可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。最后它也同时提供了高可靠和很好的扩展性。Treasure Data, Inc 对该产品提供支持和维护。

　　Fluentd的部署和Flume非常相似：

　　Fluentd的架构设计和Flume如出一辙：

　　Fluentd的Input/Buffer/Output非常类似于Flume的Source/Channel/Sink。

　　Input

　　Input负责接收数据或者主动抓取数据。支持syslog，http，file tail等。

　　Buffer

　　Buffer负责数据获取的性能和可靠性，也有文件或内存等不同类型的Buffer可以配置。

　　Output

　　Output负责输出数据到目的地例如文件，AWS S3或者其它的Fluentd。

　　Fluentd的配置非常方便，如下图：

　　Fluentd的技术栈如下图：

　　FLuentd和其插件都是由Ruby开发，MessgaePack提供了JSON的序列化和异步的并行通信RPC机制。

　　Cool.io是基于libev的事件驱动框架。

　　FLuentd的扩展性非常好，客户可以自己定制(Ruby)Input/Buffer/Output。

　　Fluentd从各方面看都很像Flume，区别是使用Ruby开发，Footprint会小一些，但是也带来了跨平台的问题，并不能支持Windows平台。另外采用JSON统一数据/日志格式是它的另一个特点。相对去Flumed，配置也相对简单一些。

　　3、Logstash

　　https://github.com/elastic/logstash

　　Logstash是著名的开源数据栈ELK (ElasticSearch, Logstash, Kibana)中的那个L。

　　Logstash用JRuby开发，所有运行时依赖JVM。

　　Logstash的部署架构如下图，当然这只是一种部署的选项。

　　一个典型的Logstash的配置如下，包括了Input，filter的Output的设置。

　　几乎在大部分的情况下ELK作为一个栈是被同时使用的。所有当你的数据系统使用ElasticSearch的情况下，logstash是首选。

　　4、Chukwa

　　官网：https://chukwa.apache.org/

　　Apache Chukwa是apache旗下另一个开源的数据收集平台，它远没有其他几个有名。Chukwa基于Hadoop的HDFS和Map Reduce来构建(显而易见，它用Java来实现)，提供扩展性和可靠性。Chukwa同时提供对数据的展示，分析和监视。很奇怪的是它的上一次github的更新事7年前。可见该项目应该已经不活跃了。

　　Chukwa的部署架构如下：

　　Chukwa的主要单元有：Agent，Collector，DataSink，ArchiveBuilder，Demux等等，看上去相当复杂。由于该项目已经不活跃，我们就不细看了。

　　5、Scribe

　　代码托管：https://github.com/facebookarchive/scribe

　　Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。已经多年不维护，同样的，就不多说了。

　　6、Splunk Forwarder

　　官网：http://www.splunk.com/

　　以上的所有系统都是开源的。在商业化的大数据平台产品中，Splunk提供完整的数据采金，数据存储，数据分析和处理，以及数据展现的能力。

　　Splunk是一个分布式的机器数据平台，主要有三个角色：

　　Search Head负责数据的搜索和处理，提供搜索时的信息抽取。

　　Indexer负责数据的存储和索引

　　Forwarder，负责数据的收集，清洗，变形，并发送给Indexer

　　Splunk内置了对Syslog，TCP/UDP，Spooling的支持，同时，用户可以通过开发Script Input和Modular Input的方式来获取特定的数据。在Splunk提供的软件仓库里有很多成熟的数据采集应用，例如AWS，数据库(DBConnect)等等，可以方便的从云或者是数据库中获取数据进入Splunk的数据平台做分析。

　　这里要注意的是，Search Head和Indexer都支持Cluster的配置，也就是高可用，高扩展的，但是Splunk现在还没有针对Farwarder的Cluster的功能。也就是说如果有一台Farwarder的机器出了故障，数据收集也会随之中断，并不能把正在运行的数据采集任务Failover到其它的Farwarder上。

　　总结

　　我们简单讨论了几种流行的数据收集平台，它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入，输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接，大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。

　　其中Flume，Fluentd是两个被使用较多的产品。如果你用ElasticSearch，Logstash也许是首选，因为ELK栈提供了很好的集成。Chukwa和Scribe由于项目的不活跃，不推荐使用。

　　Splunk作为一个优秀的商业产品，它的数据采集还存在一定的限制，相信Splunk很快会开发出更好的数据收集的解决方案。

　　End.