大数据中心平台一般是三个部分：大数据、超算、云计算，三个部分进行混搭以满足不同数据处理场景。本人目前接触的为大数据，大数据正常分为三个模块： 1）大数据平台建设目前是Hadoop平台（java技能，接触最多的是HW的FI大数据业务平台）； 2）大数据计算(数字敏感性，常用计算语言HQL、CQL、Scala) 3）大数据挖掘（算法技能,常用实现语言python） 目前因为岗位需要，目前在
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2023-07-18 15:05:32
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我们先来看看这张图，这是某公司使用的大数据平台架构图，大部分公司应该都差不多：从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。所以我下面就按这张架构图上的线索，慢慢来剖析一下，大数据的核心技术都包括什么。一、数据采集数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简
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2023-07-10 14:08:34
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随着多年的大数据的技术发展和积累，越来越多的人发现各个公司所使用的大数据技术大致可以分为两大类，分别是离线处理技术和实时处理技术，要么个别公司只有离线处理技术，要么个别公司只有实时处理技术，但是绝大部分公司基本上都是两种技术架构都带着一起在做，以为我们的业务一、lamda架构基本介绍 1、业务系统基本流程介绍 2、lamda架构基本介绍 lamda架构最早是由storm的创始人，Nat
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2023-08-12 15:49:35
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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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2023-07-07 17:46:38
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随着科技的发展和社会的进步，大数据、人工智能等新兴技术开始进入了我们的生活。我们已经从信息时代跨入了大数据时代，而大数据是一个十分火热的技术，现如今大数据已经涉及到了各行各业的方方面面。但是目前而言，很多人对于大数据不是十分清楚，下面我们就给大家讲一讲大数据的架构知识。1.大数据架构的特点一般来说，大数据的架构是比较复杂的，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
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2023-07-11 20:48:06
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目录（一）通用框架概述（二）数据收集层（三）数据存储层（四）资源管理与服务协调层（五）计算引擎层（六）数据分析层（七）数据可视化层 （一）通用框架概述自底向上，与OSI类似，通用框架下的大数据体系有七层：数据源、数据收集层、数据存储层、资源管理与服务协调层、计算引擎层、数据分析层及数据可视化层。图示如下： （二）数据收集层 数据收集层直接与数据源对接，负责采集产品使用
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2023-08-15 22:30:12
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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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# 大数据审计通用模型架构
随着信息技术的发展，大数据审计日益成为各行业提高数据质量，确保合规性和完整性的重要手段。本文将介绍大数据审计通用模型架构，阐述其基本构成和实现方法，并提供代码示例以帮助更好地理解这一概念。
## 一、大数据审计的定义
大数据审计是指通过对海量数据的分析和处理，确保数据的真实性、完整性和合规性的一种审计行为。它通常包括数据源的审查、数据处理过程的监控、结果的验证等环
目录1. Hadoop生态体系2. Hadoop集群硬件架构3. Hadoop体系分层功能架构参考资料 导读： 从资源管理角度来看，当前的大数据系统架构主要有两种：一种是 MPP数据库架构 ，另一种是 Hadoop体系的分层架构。这两种架构各有优势和相应的适用场景。 传统的系统已无法处理结构多变的大数据，而高性能硬件和专用服务器价格昂贵且不灵活，Hadoop因此应运而生。Hadoop使用互连的廉
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2023-07-10 16:44:56
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关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。如果做一个更形象的解释，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用;大数据则相当于海量数据的“数据库”。整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询
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2023-09-26 23:43:22
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云计算与大数据密切相关，大数据是计算密集型操作的对象，需要消耗巨大的存储空间，云计算的主要目标是在集中管理下使用巨大的计算和存储资源，用微粒度计算能力提供大数据应用，云计算的发展为大数据的存储和处理提供了解决方案，大数据的出现也加速了云计算的发展，基于云计算的分布式存储技术可以有效地管理大数据，借助云计算的并行计算能力可以提高大数据采集和分析的效率。研究机构Gartner定义∶大数据是需要新的处理
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2023-12-12 13:51:16
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本篇从大数据架构的角度全面解析大数据技术及算法，探讨大数据的发展和趋势，全面介绍大数据的相关技术、算法和一些应用场景，帮助读者培养大数据的技术选型和系统架构能力。不仅对大数据相关技术及算法做了系统性的分析和描述，梳理了大数据的技术分类，如基础架构支持、大数据采集、大数据存储、大数据处理、大数据展示及交互，还融合了大数据行业的最新技术进展和大型互联网公司的大数据架构实践，努力为读者提供一个大数据的全
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2023-12-06 20:33:17
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说起大数据，很多人都能聊上一会，但要是问大数据核心技术有哪些，估计很多人就说不上一二来了。从机器学习到数据可视化，大数据发展至今已经拥有了一套相当成熟的技术树，不同的技术层面有着不同的技术架构，而且每年还会涌现出新的技术名词。面对如此庞杂的技术架构，很多第一次接触大数据的小白几乎都是望而生畏的。其实想要知道大数据有哪些核心技术很简单，无非三个过程：取数据、算数据、用数据。这么说可能还是有人觉得太空
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2024-01-01 06:15:19
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2023-07-10 13:34:01
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一、整体架构 从下至上依次分为数据采集层、数据计算层、数据服务层、数据应用层 数据采集层：以DataX为代表的数据同步工具和同步中心 数据计算层：以MaxComputer为代表的离线数据存储和计算平台 数据服务层：以RDS为代表的数据库服务（接口或者视图形式的数据服务） 数据应用层：包含流量分析平台等数据应用工具二、数据采集（离线数据同步） 数据采集主要分为日志采集
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2023-12-13 16:07:07
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现在，数据的新名词层出不穷，顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑…企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台… 平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习，知识图谱…技术层面的有数据仓库、数据集市、大数据平台、数据湖、数据中台、业务中台、技术中台等等，总之是你方唱罢他登场，各种概念满天飞…今天结合“数据中台”，以作者从事数仓行业多年的实战经验来看，
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2023-07-10 14:18:13
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互联网时代，我们每天都在生产着大量的数据，并且这些数据被记录存储下来，不断地累积，数据规模越来越大，想要实现对数据的处理，就需要成熟的大数据技术框架来提供支持。今天的大数据前沿技术培训分享，我们就来对大数据核心技术做一个简单的入门介绍。在大数据当中，相当一部分的数据是半结构化、非结构化的，并且伴随着数据的快速新增，这些数据很快就形成了超大的规模，想要高效地完成对这些数据的处理，就需要一系列的数据处
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2023-11-03 15:19:03
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大数据分析通过对安全告警、系统日志以及网络流量等海量多源异构数据进行采集、存储与分析，打破原有网络安全烟囱式防护模式，将所有安全防护措施与安全数据打通，解决网络安全防护孤岛和数据孤岛问题。大数据分析利用大数据技术对海量数据的高效计算能力，结合关联分析、深度学习、机器学习算法等手段，对各种已知与未知威胁进行快速发现与预警，实现网络防御从被动到主动的转变。大数据分析技术架构大数据安全分析总体架构由数据
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2023-07-16 21:03:27
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# 中国IT界通用的大数据架构实现指南
在当今社会，大数据技术的迅猛发展使得各行各业都开始借助大数据来优化决策和提升效率。今天，我们将一起探讨如何构建一个可扩展的大数据架构，适用于中国IT界的通用需求。下面是整个过程的步骤概览和详细说明。
## 整体流程
首先，我们来看看实现大数据架构的步骤：
| 步骤 | 描述
企业面临的挑战之一是：传递大数据。传递大数据受限制于IT基础设施，需要解决大数据的规模和动态性问题。与大数据有关的不同架构思想大数据技术和它的组件设计原则大数据的功能需求： 1. 采集数据 2. 组织数据 3. 集成数据 4. 分析数据 5. 按照分析结果执行操作其他需求： 1. 架构支持，强大的运算能力和速度也非常重要 2.支持海量数据的存储 3.也需要有适当的冗余，以防产生意外
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2023-10-19 19:39:56
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