大数据技术与原理--大数据概述一、大数据时代：历史上的三次信息化浪潮：信息化浪潮发生时间标志解决问题代表企业第一次信息化浪潮1980年前后个人计算机信息处理Inte
在贴近用户的终端中，会产生最原始的数据；原始的数据会被存储在业务的源系统中；将海量的原始数据，进行数据的筛选，进行有效数据的单独存储；需要有一个数据库，单独的进行业务流程和需求的数据计算结果的保存；最终这个数据需要进行报表页面的可视化展示。 数据在不同的层次中进行抽取、筛选、存储的过程，就叫做数据的ETL。 为什么工作中，项目组的数据要进行数据的分层？使用不同的数据库分层，每一
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2024-08-03 13:59:12
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层级全拼职责划分ODS(源数据层)Operational DataStoreODS层存储最原始的数据， 对数据不做任何加工处理；源数据主要来自业务数据库和日志，这些数据是用户操作业务系统产生，所以叫操作型数据(Operational Data) 。DWD(明细层)Data Warehouse DetailDWD层的数据表是对ODS层数据表的关联、字段重命名、清洗、类型转换；一
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2023-10-20 15:14:46
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# 大数据处理分层技术架构实现指南
在当今数据驱动的时代，大数据的处理和分析成为了企业决策中的重要组成部分。大数据处理分层技术架构能够帮助开发者构建灵活、高效、可扩展的数据处理系统。本文将为您介绍如何实现这一架构的基本流程与每一步的具体代码实现。
## 1. 大数据处理分层技术架构流程
以下是大数据处理分层技术架构的简要流程：
| 步骤 | 描述
大数据分层架构是指在处理大数据时，根据数据处理的不同层次和要求，将数据存储和处理在不同的层次中进行，以提高数据处理效率和灵活性。在Kubernetes（K8S）中实现大数据分层架构可以极大地简化资源管理和扩展性。
### 大数据分层架构实现流程
首先，让我们看看在K8S中实现大数据分层架构的具体步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建K8S集群 |
| 2
原创
2024-04-24 12:06:36
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为什么要对数据仓库分层： a)用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据；b)如果不分层的话，如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程，工作量巨大c）通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程，因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成，相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作，把一个大的黑盒变成了一个白盒，每一层的处理逻辑都相对简
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2023-09-06 16:27:06
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云计算：是对实现云计算模式所需要的所有技术的总称（基于互联网的计算方式，资源管理模式）技术
分布式计算技术虚拟化技术网络技术服务器技术数据中心技术云计算平台技术分布式存储技术Hadoop、HPCC、Storm、Spark等3种基本角色
资源的整合运营者资源的使用者终端用户技术分类
资源整合型云计算
体现为集群架构通过将大量节点的计算机资源和存储资源整合输出核心技术为分布
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2024-09-18 20:01:42
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# 大数据架构分层与数据挖掘
随着信息技术的迅速发展，数据生成的速度与日俱增，大数据的处理与分析成为了各个行业关注的重点。如何合理规划大数据的架构，进行有效的数据挖掘（Data Mining, DM），是当今数据科学领域亟待解决的问题。本文将介绍大数据架构的分层模型，并结合代码示例进行详细讲解。
## 一、大数据架构的分层模型
大数据架构一般分为四个层次：
1. **数据源层**：数据的生
原创
2024-08-24 05:07:43
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MapReduce精通(二)MapReduce框架原理MapReduce工作流程流程示意图流程详解上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下：MapTask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件多个溢出文件会被合并成大的溢出文件在溢出过程及
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2024-10-23 14:59:22
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全球范围内，研究发展大数据技术、运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势。下面将从应用、治理和技术三个方面来讲讲当前的大数据的现状与趋势。一、大数据应用的三个层次按照数据开发应用深入程度的不同，可将众多的大数据应用分为三个层次。第一层，描述性分析应用，是指从大数据中总结、抽取相关的信息和知识，帮助人们分析发生了什么，并呈现事物的发展历程。如美国的DOMO公司从其企业客
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2023-08-06 12:04:02
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数据分层 在流式数据模型中,数据模型整体上分为五层。ODS层 跟离线系统的定义一样, ODS层属于操作数据层,是直接从业务系统采集过来的最原始数据（进行了数据清洗）,包含了所有业务的变更过程,数据粒度也是最细的。在这一层,实时和离线在源头上是统一的,这样的好处是用同一份数据加工出来的指标,口径基本是统一的,可以更方便进行实时和离线问数据比对。例如:原始的订单变更记录数据、服务器引擎的访同日志。（原
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2023-12-15 13:26:35
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# 构建大数据平台技术实现架构
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现“大数据平台技术实现架构”。在这个过程中，我将指导你完成每一个步骤，为你提供必要的代码示例和解释。
## 流程图
```mermaid
gantt
title 大数据平台技术实现架构流程图
section 定义需求
定义需求 :done, 2022-01-01, 3d
原创
2024-05-23 03:58:56
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数据仓库架构分层 1. 数据仓库架构 数据仓库标准上可以分为四层：ODS（临时存储层）、PDW（数据仓库层）、DM（数据集市层）、APP（应用层）。 1）ODS层： 为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。一般来说ODS层的数据和源系统的数据是同构的，主要目的是简化后续数据 ...
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2021-08-20 09:43:00
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一.大数据概述 1.大数据概念 大数据(big data)是一个抽象的概念，至今尚无确切、统一的定义，不同的研究机构与学者对其有着不同的定义。全球最具权威的IT研究与顾问研究机构高德纳(TheGartner Group)咨询公司给出了这样的定义：“大数据”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。麦肯锡全球研究所对大数据的定义是：一种规模大到
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2024-02-04 03:50:20
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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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# 大数据分层架构图实现指南
## 概述
大数据分层架构图是一种用来描述大数据系统中各个组件之间关系的图形化表示方法。它通过将系统划分为不同的层次，从而帮助开发者更好地理解和设计大数据系统。本文将介绍实现大数据分层架构图的流程，并给出每一步需要做的具体操作和相关代码示例。
## 实现流程
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 确定系统的层次结构 |
| 2 | 绘制
原创
2023-09-01 05:20:50
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1. 数据仓库1.1. 基本概念英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。数据仓库是存数据的，企业的各种数据往里面存，主要目的是为了分析有效数据，后续会基于它产出供分析挖掘的数据，或者数据应用需要的数据，如企业的分析性报告和各类报表等。可以理解为：面向分析的存储系统。1.2.
第9章 阿里巴巴数据整合及管理体系 数据模型：如何构建优良的模型，如何优化模型出现的问题 体系：包含数据模型、分层、主题划分、数据治理、元数据管理、可视化等等9.1，概述 阿里大数据建设方法论核心：从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理 、可追溯、可规避重复建设9.1.1，定位及价值 建设统一的、规范化的数据接入层（ ODS ）和数据中间层（ DWD 和DWS ）
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2024-07-15 07:51:53
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大数据之数据采集大数据体系一般分为：数据采集、数据计算、数据服务、以及数据应用 几大层次。在数据采集层，主要分为 日志采集 和 数据源数据同步。日志采集根据产品的类型 又有可以分为： - 浏览器页面 的日志采集 - 客户端 的日志采集 浏览器页面采集： 主要是收集页面的 浏览日志（PV/UV等） 和 交互操作日志（操作事件）。这些日志的采集，一般是在页面上植
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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