大数据处理技术大数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。主要环节1.大数据采集：数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型海量数据，是大数据知识服务模型的根本。2.大数据预处理：完成对已接
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2023-06-05 22:52:29
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有时候更多数据处理从语言角度，调用不同api处理数据。但是从业务的角度想就很少了，最近从业务的角度了解了下常见数据处理的方法，总结如下：标准化：标准化是数据预处理的一种，目的的去除量纲或方差对分析结果的影响。作用：1、消除样本量纲的影响；2、消除样本方差的影响。主要用于数据预处理 归一化：将每个独立样本做尺度变换从而使该样本具有单位LP范数。 主成分分析：主成分分析是将原来指标
文章目录2.1 概述2.2 Hadoop项目结构2.3 Hadoop的安装与使用2.4 Hadoop集群 2.1 概述• Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 • Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中 • Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS（Hadoop Di
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2023-08-13 17:57:47
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数据处理的架构是指将原始数据通过一系列的处理步骤，转化为有用的信息。在这个过程中，我们需要考虑数据的采集、清洗、存储和分析等环节。下面我将向你介绍数据处理的流程，并详细说明每一步需要做什么。
## 数据处理的流程
为了更好地理解数据处理的架构，我们可以将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 数据采集 | 从不同的数据源中收集数据，并将其导入到数据处
原创
2023-09-11 13:02:07
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数据（Data）是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或
自动化装置进行处理。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理（data processing）是对数据的采集、
存储、检索、加工、变换和传输。
数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。
数
数据清洗 在数据挖掘中，海量的原始数据中存在着大量不完整、不一致、有异常的数据，严重影响到数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果的偏差，所以进行数据清洗就显得尤为重要，数据清洗完成后接着进行或者同时进行数据集成、变换、规约等一系列的处理，该过程就是数据预处理。 数据预处理一方面是要提高数据的质量，另一方面是要让数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。 数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据
数据处理是从大量的原始数据抽取出有价值的信息，即数据转换成信息的过程。主要对所输入的各种形式的数据进行加工整理，其过程包含对数据的收集、存储、加工、分类、归并、计算、排序、转换、检索和传播的演变与推导全过程。数据管理是指数据的收集整理、组织、存储、维护、检索、传送等操作，是数据处理业务的基本环节，而且是所有数据处理过程中必有得共同部分。数据处理中，通常计算比较简单，且数据处理业务中的加工计算因业务
数据治理方案需要建立一套完整的体系，包括组织架构、政策和规范、资产清单和元数据管理、数据质量管理、数据安全管理、培训和教育以及工具和技术。这些方面相互配合，共同构成一个完整的数据治理方案。数据治理是一个涵盖多个方面的综合性管理活动，它的目标是确保数据的质量、一致性、安全性、可靠性和合规性。一个完整的数据治理方案需要从多个方面综合考虑，确保数据的质量、一致性、安全性、可靠性和合规性，帮助企业更好地管
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2023-10-03 08:08:41
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物联网系统的数据处理包括实时流式处理和批量离线处理，尤其对实时计算的要求很高，因此需要可以满足海量数据处理的架构。 物联网系统的数据处理需求 Lambda架构Lambda架构在互联网领域是一种非常常见的数据处理架构。将实时处理任务和批处理任务分两条线走。 Lambda架构中实时处理和批处理分开进行 数据从底层的数据源开始，经过各种各样的格式进入大数据平台，在大数据平台中经过Ka
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2023-08-30 14:36:21
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作者: Divakar等摘要：大数据解决方案的逻辑层可以帮助定义和分类各个必要的组件，大数据解决方案需要使用这些组件来满足给定业务案例的功能性和非功能性需求。这些逻辑层列出了大数据解决方案的关键组件，包括从各种数据源获取数据的位置，以及向需要洞察的流程、设备和人员提供业务洞察所需的分析。 概述 这个 “大数据架构和模式” 系列的 第 2 部分 介绍了一种评估大数据解决方案可行性的基于维度的方
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2023-07-08 15:59:04
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## 批处理数据处理架构
在现代数据处理领域，批处理数据处理架构是一种常见的方式，用于处理大规模数据集。批处理是指将一批数据集一次性输入到系统中，然后进行处理和分析。通过批处理数据处理架构，我们可以有效地处理大规模数据，提取有用的信息，并进行相应的分析和处理。
### 架构介绍
批处理数据处理架构通常由以下几个组成部分构成：
1. 数据源：数据源是指批处理系统要处理和分析的数据来源。数据源
1.1 数据库系统概论 数据库系统概念 数据库系统的基本概念 基本概念：数据（Data） 数据是数据库中存储的基本对象 数据的形式：数字，文字，图形，视频，语音 数据的4个特征： 1)有“型”和“值”之分。 2)受数据类型和取值范围的约束。 3)有定性表示和定量表示之分。 4)应具有载体和多种表现形式。
Lambda架构
Lambda架构由Twitter的首席科学家Nathan Marz提出。这种架构试图平衡延迟、吞吐量、容错性和系统复杂性四个方面，以满足大数据和实时数据处理的需求。Lambda架构主要由三个层次组成：
批处理层（Batch Layer）：负责处理大量的历史数据，生成批处理视图。
速度层（Speed Layer）：负责处理最新的数据，生成实时视图。
服务层（Serving Laye
# 流数据处理架构入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对流数据处理架构感到陌生。不用担心，本文将为你提供一份详细的入门指南，帮助你快速掌握流数据处理的基础知识。
## 流数据处理架构流程
流数据处理架构通常包括以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据源接入 |
| 2 | 数据采集 |
| 3 | 数据传输 |
| 4 | 数据处理 |
| 5
1. 什么是流处理一种被设计来处理无穷数据集的数据处理系统引擎2. 流处理的几个概念1. 无穷数据（Unbounded data）：一种持续生成，本质上是无穷尽的数据集。它经常会被称为“流数据”。然而，用流和批次来定义数据集的时候就有问题了，因为如前所述，这就意味着用处理数据的引擎的类型来定义数据的类型。现
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2023-08-15 14:52:47
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为了从大数据中挖掘出有价值的信息，需要有针对大数据的数据处理系统。目前，一些大型的互联网企业，例如谷歌、Facebook 等企业都研发了针对大数据的数据处理系统。1)批量数据处理系统：这种系统是对互联网中产生的海量的静态的数据进行处理。例如对客户在网站中的点击量和网页的浏览量等数据进行处理，从而或者客户对哪些商品比较偏爱。谷歌公司研发的 GFS(Google File System，即大规模分散文
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2023-10-15 21:14:05
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1.画出文件系统HDFS架构的图，并写出各部件的功能。①NameNode：维护文件元数据FsImage和操作日志EditLog。②SecondaryNameNode：NameNode的备份的进程。③DataNode：存储数据块，为客户端提供文件数据的进程。2.画出批处理系统MapReduce架构图，并写出各部件的功能。①JobTracker：管理Job和Resource的进程。管理Job，将Job
序言基于官网教程整理的一个教程。基于Flink1.12.0版本。目前该版本的Flink支持的source与sink如下所示参考资料：
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/zh/try-flink/index.html
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2023-09-27 17:35:38
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大数据处理的关键架构层： 大数据处理的关键架构层 摘自：http://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309403960679466973487
原创
2023-05-31 11:43:42
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目录一、概述1）Spark特点2）Spark适用场景二、Spark核心组件三、Spark专业术语详解1）Application：Spark应用程序2）Driver：驱动程序3）Cluster Manager：资源管理器4）Executor：执行器5）Worker：计算节点6）RDD：弹性分布式数据集7）窄依赖8）宽依赖9）DAG：有向无环图10）DAGScheduler：有向无环图调度器11）Ta
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2023-07-18 22:26:12
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