大数据,作为一个近年来备受瞩目的词汇,其含义广泛且深远。简而言之,大数据指的是在传统数据处理应用软件难以处理的庞大            
                
         
            
            
            
            Apache Spark为Python开发人员提供的编程API接口,以便开发人员用Python语言对大数据进行分布式处理,可降低大数据处理的门槛。Python语言是大数据、人工智能的通用编程语言,通过这个工具,只要会Python语言就能操作Spark了,不需要另外学习别的语言,这个工具很有价值。 PySpark优势有哪些?首先PySpark是基于Python语言的,简单易学。其次,PyS            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-12-19 09:39:30
                            
                                97阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            大数据理念从被炒火至今一直持续着热度,很多企业也开始抱着理性的态度去看待大数据分析,在笔者            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-07-23 00:14:05
                            
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            在数据治理中,数据探索服务的价值在初期往往是被忽视的,但是随着业务的增加,分析人员的增加,数据探索服务的价值            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-06-02 09:32:04
                            
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            大数据治理平台在Java技术领域的应用越来越广泛。在整个项目的开发与维护过程中,我们可能会遇到版本更迭、迁移问题、兼容性处理等种种挑战。在这篇博文中,我将详细描述如何有效地应对“大数据治理平台 Java”问题。内容将分为几个部分,围绕版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化以及生态扩展展开讨论。
### 版本对比与兼容性分析
在版本对比中,我们首先要关注各版本的特性。这可以帮助我们更            
                
         
            
            
            
            专题导读随着大数据应用的广泛开展,数据作为一种资产,越来越得到企业机构的重视。为了有效利用数据资产,数据治理也越发引起政府和企业机构的关注。关于数据治理的科学定义,目前人们还没有形成一个共识。笔者认为,数据治理是指以保护和发挥数据作为资产的价值为目的,围绕数据获取、整理、使用、共享等活动展开的,从政策制定、标准规范到技术体系、工具研制等多层次、多方面的行为。大数据自身的4V特性给数据治理带来了很多            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-04-08 20:29:24
                            
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            1.写python脚本,把yarn任务上执行的记录导入到本地jsonimport requestsimport xmltodictimport jsonfrom datetime import datetime  # 新增日期处理模块 # 获取当前日期并格式化为YYYYMMDDcurrent_date = datetime.no            
                
         
            
            
            
            一、大数据时代还需要数据治理吗?数据平台发展过程中随处可见的数据问题大数据不是凭空而来,1981年第一个数据仓库诞生,到现在已经有了近40年的历史,相对数据仓库来说我还是个年轻人。而国内企业数据平台的建设大概从90年代末就开始了,从第一代架构出现到现在已经经历了近20年的时间。在这20年的时间里,国内数据平台实施者可以说是受尽折磨,数据项目一直不受待见,是出了名的脏活累活。可以说,忽视数据治理给数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            第1章 概述1.1 Flume定义 Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构,灵活简单。 1.2 Flume的优点可以和任意存储进程集成。输入的的数据速率大于写入目的存储的速率,flume会进行缓冲,减小hdfs的压力。flume中的事务基于channel,使用了两个事务模型(sender + receiver),确保            
                
         
            
            
            
            数据采集介绍ETL基本上就是数据采集的代表,包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。数据源是整个大数据平台的上游,数据采集是数据源与数仓之间的管道。在采集过程中针对业务场景对数据进行治理,完成数据清洗工作。在大数据场景下,数据源复杂、多样,包括业务数据库、日志数据、图片、视频等多媒体数据等。数据采集形式也需要更加复杂,多样,包括定时、实时、增量、全量等。常见            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                            精选
                                                        
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            大数据治理标准体系研究代红,张群,尹卓中国电子技术标准化研究院,北京100007摘要:大数据逐步从概念导入期转入深化务实应用的新阶段,大数据治理成为大数据产业生态系统的新热点,其发展亟需标准体系建设基础以及标准化的支撑。梳理了当前我国大数据治理标准化面临的问题,明确了与大数据治理相关的概念和定义,提出了大数据治理标准体系框架,并给出了下一步标准化工作建议,从而帮助业界构建涵盖大数据治理的新大数据标            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            大数据治理是指对组织内的数据资产进行管理和控制的过程,包括制定政策、流程、程序和规则,以确保数据的质量、安全性和            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            大数据治理 第2章大数据治理的框架 大数据治理框架由三部分组成 大数据类型、信息治理准则、产业和 功能场景 大数据类型: 大数据治理需要高度聚焦于数据本省。我们将大数据分为五种:Web和社交媒体数据、机器对机器的数据、大体量交易数据、生物计量学数据和人工生成的数据。 信息治理原则: 传统的信息治理原 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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