公司现状：CDN公司（可以百度一下），边缘节点服务器会产生很多用户请求日志，要对日志进行各种分析和原始日志打包，最终分析结果进行收费、让客户可以获取请求日志各种分析结果、为客户进行原始日志按域名按天按小时分割打包。 先说满足这样的大数据实时计算需要的几个基本组件（一定要注意版本问题，java大数据机器间
在讲新一代大数据技术架构前，先讲下大数据特征与大数据技术要解决的问题。1.大数据特征：“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是“大数据”显著的4V特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。2.大数据技术要解决的问题：大数据技术被设计用于在成本可承受的条件下，通过非常快速（velocity）地采集、发现和分析，从大量（vo
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2023-08-15 15:06:21
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大数据技术结构层次包含哪些部分大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，大数据技术可以挖掘出大规模数据中隐藏的信息和知识，为人类社会经济活动提供依据，提高各领域的运行效率，甚至提高整个社会经济的集约化程度，那么大数据技术结构层次包含哪些部分呢?下面就一起来了解一下。一、统一数据基础层：我们通过各种方式采集到的丰富数据，在清洗、结构化后进入统一的ODS数据基础层。其主要功能包括：1、同步：结构化数据增量
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2023-05-26 15:07:39
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1、流式架构传统大数据架构优点：简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件。缺点：对于大数据来说，没有BI下如此完备的Cube架构，虽然目前有kylin，但是kylin的局限性非常明显，远远没有BI下的Cube的灵活度和稳定度，因此对业务支撑的灵活度不够，所以对于存在大量报表，或者复杂的钻取的场景，需要太多的手工定制化，同时该架构依旧以批
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2023-06-14 14:31:17
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大数据框架-Hadoop1.什么是大数据大数据是指由传统数据处理工具难以处理的规模极大、结构复杂或速度极快的数据集合。这些数据集合通常需要使用先进的计算和分析技术才能够处理和分析，因此大数据技术包括了大数据存储、大数据处理和大数据分析等方面的技术和工具。大数据的特点包括以下几个方面：规模大：数据集合通常包含数千亿、数万亿甚至更多的数据，远远超过传统数据处理工具的处理能力。结构复杂：数据集合通常包含
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2023-10-23 21:00:01
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# 简述大数据技术架构
大数据技术架构是支持大规模数据的存储、处理和分析的体系结构，它结合了多种技术与工具，以便更好地满足数据量大、数据类型多样以及数据处理速度快等需求。本文将简要介绍大数据技术架构的组成部分，并提供一些代码示例以帮助读者理解。
## 大数据技术架构的组成部分
大数据技术架构一般可以分为以下几个层次：
1. **数据源层**
包括各种数据产生的来源，如传感器数据、
考纲1、大数据安全概念及目标（1）如何在满足可用性的前提下实现大数据机密性和完整性 （2）如何实现大数据的安全共享 （3）如何实现大数据真实性验证与可信溯源大数据全生命周期：大数据的生命周期包括数据产生、采集、传输、存储、使用、分享、销毁等诸多环节安全问题较为突出的是数据采集、数据传输、数据存储、数据分析与使用2、传统访问控制技术和基于密码的访问控制技术。访问控制(Access
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2023-08-09 10:13:53
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对象存储服务（Object Storage Service，简称 OSS）为您提供基于网络的数据存取服务。使用 OSS，您可以通过网络随时存储和调用包括文本、图片、音频和视频等在内的各种非结构化数据文件。对象存储可以简单理解为用来存储图片、音频、视频等非结构化数据的数据池。相对于主机服务器，具有读写速度快，利于分享的特点阿里云OSS:海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务，提供99.9999999
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2023-08-10 15:59:02
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Python大数据开发的思维导图如下：编程语言比较适合大数据编程语言的有以下几种：C/C++、Java、Scala和Python等，如果本身有技术栈，那么按照自己熟悉的语言走。假如没有那么我建议从Python这门语言入手，其学习反馈周期短，很容易上手。深度学习深度学习是近年来热门的概念之一，源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层
1 数据质量维度国际国内机构都发布了一系列数据质量要求 ，总括来看，常用的数据质量维度主要有：准确性：accuracy 数据值的正确性、可靠性、和可鉴别程度，度量： 真实值数量/所有值数量完整性：completeness 具有实体描述所有必需的部分，度量：非空值数量/所有值数量一致性 ：consistency 关联数据之间逻辑关系正确和完
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2023-08-09 23:50:36
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大数据框架：批处理框架流处理框架混合框架批处理框架批处理框架数据特征：有界、持久、大量 优势：处理大量数据任务 缺点：处理时间要求高 紧急的任务 例如：Apache Hadoop流处理框架流处理模式框架特征:数据无边界 适合用来处理必须对变动或者峰值做出响应 优势：处理几乎无限量的数据 缺点：同一时间只能处理一条或很少量的数据 例如：Apache Storm 和 Apache Samza混合处理框
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2023-08-10 01:13:23
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一：为什么要预处理数据？
（1）现实世界的数据是肮脏的（不完整，含噪声，不一致）
（2）没有高质量的数据，就没有高质量的挖掘结果（高质量的决策必须依赖于高质量的数据；数据仓库须要对高质量的数据进行一致地集成）
（3）原始数据中存在的问题：
不一致 —— 数据内含出现不一致情况
反复
不完整 —— 感兴趣的属性没有
含噪
我的毕设选择了大数据方向的题目。大数据的第一步就是要拿到足够的数据源。现实情况中我们需要的数据源分布在不同的业务系统中，而这些系统往往是异构的，而且我们的分析过程不能影响原有业务系统的运行。为了把不同的数据归集起来，我开始了解和接触ETL。本篇介绍阿里的开源ETL工具dataX。<!-- more -->ETL&&常用工具 ETL，是英
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2023-07-24 15:04:43
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maven骨架说白了就是一个模板，一个项目组基本开发风格都是确定的，完全可以使用模板替代，骨架和模板唯一不同之处是，骨架创建的项目可以自动替换一堆和项目名相关的东西，包括模块目录之类的。1.创建一个普通的多模块项目不管使用什么方式创建一个多模块的项目是第一步，但是这个多模块项目需要注意的是，如果想要模块目录名和项目名存在联动关系，这个时候就要确定了，比如项目名加dome，模块1名称叫dome1，模
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2023-09-26 12:16:39
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数据处理分为三大类： 第一类是从业务的角度，细分为查询检索、数据挖掘、统计分析、深度分析，其中深度分析分为机器学习和神经网络。第二类是从技术的角度，细分为Batch、SQL、流式处理、machine learning、Deep learning。第三类是编程模型，细分为离线编程模型、内存编程模型、实时编程模型。结合前文讲述的数据源特点、分类、采集方式、存储选型、数据分析、数据处理，我在这
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2023-09-14 16:22:07
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大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。现在需要一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。大数据在工作中的应用有三种：与业务相关，比如用户画像、风险控制等；与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴；与工程相关，如何实施、如何实现、解决
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2023-08-11 10:42:49
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相信大家点外卖的时候都会注意到“预估到达时间”这一栏，那你是否好奇过这个时间是怎么得出来的呢？简单用距离除以速度？还是结合送餐距离、出餐时间和天气情况等更多动态因素？今天美团官方给了我们正确答案：首次公开外卖配送中“预估到达时间”的算法规则。 （图片来自美团官方）
据美团官方介绍，其算法模型得出的“预估到达时间”并不只有一个，而是四个：即“模型预估时间”和包括【城市特性保护时间】、【分段保
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2023-08-14 16:15:10
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摘要 本文以阿里金融为引子简要地介绍了大数据的商业价值、大数据分析的目的和大数据技术手段和工具；再介绍了海量数据的分类和3类大数据分析平台及各类平台对比；接着介绍了如何利用大数据处理技术处理金融行业中客户管理、营销管理和风险管理方面的海量数据；最后提出了大数据处理的核心和金融行业在大数据背景下的发展要求。 关键词：金融，大数据分析Abstract Taking Alibaba Economy as
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2023-09-05 18:33:10
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大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高
原创
2019-06-22 12:32:45
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CDP究竟是什么？David Raab 2013 年首次提出了 （Customer Data Platform）CDP 的概念，其定义为：CDP 的目标是汇集所有客户数据并将数据存储在统一的、可多部门访问的数据平台中，让企业各个部门都可以轻松使用。CDP是企业存储的用户数据的汇总中心，企业可以通过CDP，拥有一个针对所有用户数据的“处理中心”，通过建立用户个人档案把各个渠道中的相关数据
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2023-07-07 23:35:19
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