计算机第三次革命：云计算、物联网、大数据大数据大数据时代依赖于三方面：1、带宽 2、存储 3、cpu。概念数据量大，数据类型繁多，1秒定律，价值密度低、商业价值高大数据相关技术1、大数据技术层次1）数据采集 2）数据存储与管理 3）数据处理与分析 4）数据隐私与安全 技术核心（分布式处理、分布式存储eg:hdfs）2、大数据计算模式1）批处理计算 MapReduce、Spark等 2）流计算 St
1.首先，在我看来，基本上根据数据的流向自底向上划分五层，跟传统的数据仓库其实很类似，数据类的系统，概念上还是相通的，分别为五个：数据采集层、数据处理层、数据分析层、数据访问层及应用层。2.数据采集层：由于数据源的多样性，很多时候我们采集的工具可能不止一个。大数据平台架构跟传统数据仓库有一个不同，就是同一层次，为了满足不同的场景，会采用更多的技术组件，体现百花齐放的特点。既包括传统的ETL离线采集
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2023-08-16 14:03:16
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中台分为业务中台和数据中台。业务中台承载公司所有的通用业务，将一切业务数据化。数据中台则基于业务产生的数据反哺业务，将一切数据业务化。1 业务中台业务中台简单来讲，就是企业级功能复用平台。2 数据中台数据中台是一种将企业沉睡的数据变成数据资产，持续使用数据、产生智能、为业务服务，从而实现数据价值变现的系统和机制。通过数据中台提供的方法和运行机制，形成汇聚整合、提纯加工、建模处理、算法学习，并以共享
大数据篇：一文读懂@数据仓库1 网络词汇总结人工智能层的：智慧地球、智慧城市、智慧社会企业层面的：数字互联网，数字经济、数字平台、数字城市、数字政府；平台层面的：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：数据仓库、数据集市、大数据平台、数据湖、数据中台、业务中台、技术中台等等挑重点简介1.1 数据中台数据中台是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前
数据结构算法 - 目录 数据结构算法 - 1 算法简介一、数据结构算法 - 算法简介1. 算法的基本概念1.1 什么是算法1.2 为什么要学习算法1.3 怎样学习算法2. 算法的特征3. 算法复杂度3.1 时间复杂度（Time Complexity）3.2 空间复杂度3.3 时间复杂度的计算3.4 复杂度的大O表示法4. 算法的分类5. 经典算法 一、数据结构算法 - 算法简介1. 算法的基本概念
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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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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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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三菱公司PLC网络继承了传统使用的MELSEC网络，并使其在性能、功能、使用简便等方面更胜一筹。Q系列PLC提供层次清晰的三层网络，针对各种用途提供最合适的网络产品。 1、信息层/Ethernet（以太网） 信息层为网络系统中最高层，主要是在PLC、设备控制器以及生产管理用PC之间传输生产管理信息、质量管理信息及设备的运转情况等数据，信息层使用最普遍的E
大数据系统大体可以分成以下四个部分： 1，数据采集层 2，数据计算层 3，数据服务层 4，数据应用层下图是阿里巴巴大数据系统架构图：一、数据采集层数据采集主要分成以下三块数据： 1，Web 端日志 2，App 端日志 3，第三方数据（比如 mysql 增量数据同步）Web 端和 App 端的日志数据都需要制定各个场景下的埋点规范，用来满足各种通用业务场景下（比如浏览、点击等）的数据分析。Web 端
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2023-08-29 20:52:47
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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
原创
2022-08-08 16:03:12
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大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。一、大数据采集技术数据采集是指通过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
导读：大数据平台可以分为操作数据存储（ODS）、数据仓库（DW）和数据集市（DM）三层，分别对应着数据清洗、数据管理和数据应用这三个核心功能。作者：蔡主希▲数据架构示意图01 原始数据清洗操作数据存储（Operational Data Store，ODS），又被称为贴源层，是原始数据经过ETL（Extract-Transform-Load）清洗后存储的位置。ODS通常有如下几个作用。在业务系统和数
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2023-06-02 13:01:39
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参考文章：网络分层架构（七/四层协议）1. 网络分层架构业内普遍的分层方式有两种。OSI七层模型 和TCP/IP四层模型。OSI七层模型：物、数、网、传、会、表、应TCP/IP四层模型：链、网、传、应物理层：主要定义物理设备标准，如网线的接口类型、光纤的接口类型、各种传输介质的传输速率等。它的主要作用是传输比特流（就是由1、0转化为电流强弱来进行传输，到达目的地后再转化为1、0，也就是我们常说的数
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2023-08-25 17:52:08
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目录说在前面一、数据的概念二、数据类型三、数据组织形式说在前面 大数据时代悄然来临，带来了整个信息技术发展的巨大变革，并深刻影响着社会生产和人们生活的方方面面。全球范围内，世界各国政府也非常重视整个大数据的研究和产业的发展，纷纷把大数据上升为国家战略来加以重点推进，企业和学术机构也纷纷加大技术资金和人员的
目录1 大数据体系架构图2 数据采集层3 数据计算层4 数据服务层5 数据应用层 1 大数据体系架构图2 数据采集层阿里的的日志采集包括两大体系： Aplus.JS是Web端的日志采集技术方案，UserTrack是APP端的日志采集技术方案；在采集技术基础上，阿里用面向各个场景的埋点规范，来满足通用浏览、点击、特殊交互、APP事件、H5及APP里的H5和Native日志数据打通等多种业务场景；同
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2023-09-26 12:11:26
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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
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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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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