大数据系统应该包含的功能模块，首先是能够从多种数据源获取数据的功能，数据的预处理(例如，清洗，验证等)，存储数据，数据处理、数据分析等(例如做预测分析，生成在线使用建议等等)，最后呈现和可视化的总结、汇总结果。 大数据系统的这些高层次的组件： 1、各种各样的数据源 当今的IT生态系统，需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源可能是从在线Web应用程序，批量上传或feed，流媒体直播
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2023-08-30 13:18:49
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作为一名优秀的数据分析师，既需要不断了解和掌握数据分析方法，同时还需要学习和熟练使用数据分析软件，毕竟借助工具既可以确保数据分析结果的价值，同时也能提升效率，接下来小编带你了解下目前常见的大数据分析软件有哪些：目前常见的大数据分析软件有哪些？1、Hadoop Hadoop是最流行的软件框架之一，它为大数据集提供了低成本的分布式计算的能力。使Hadoop成为功能强大的大数据工具之一的因素是其分布式文
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2023-09-14 17:02:41
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1． 概念、分类数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中，采集相关的业务数据，集中存储到系统的数据库中。系统内部对所有的原始数据通过一系列处理转换之后，存储到数据仓库的基础库中；然后，通过业务需要进行一系列的数据转换到相应的数据集市，供其他上层数据应用组件进行专题分析或者展示。根据数据的流转流程，一般会有以下几个模块：数据收集（采集）、数据存储、数据计算、数据分析、数据展示等等。当然也会有在这基础
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2023-11-17 22:12:00
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数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、对业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词的曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下：可以看到在BI系统
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2023-07-12 20:56:14
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随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们每天都可以看到大数据的一些新奇的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据的分析影响，但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢？下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据的应用，这些都是大数据在分析应用上的关键领域：1.理解客户、满足客户服务需求大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更
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2023-11-16 13:40:58
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大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。 大数据的四大特点： 一、大量 大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB
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2023-09-26 22:13:50
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大数据，想必大家近几年都有所耳闻或者已经如雷贯耳了，诚然，大数据的的火爆基本上可谓在大城市人尽皆知了，但是大家可能不知道的是，大数据分析得定义或概念到底是什么。且不说新出的人工智能，就大数据而言，我们一直在强调大数据的技术，大数据技术其实是我们的畅想而已，而且人工智能也离不开大数据分析的支撑，但是大数据怎么去分析呢，如何才能做好大数据分析？一般需要对数据进行获取、打通、整合、找到
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2023-10-18 19:34:59
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一、首先介绍几种常见的架构批流一体架构面临的挑战 传统架构 数据仓库的架构随着业务分析实时化的需求也在不断演进，但在数据分析平台的最初起步阶段，为了满足实时分析需求，传统方案的做法一般都会将实时分析和历史批量数据分析拆分成2种不同的独立架构，形成如下图片所示的异构环境：在这样完全不同的独立异构环境下，不管是从部署架构层面，还是从数据存储介质层面都可以说是完全不一致的，这就使得在技术实现上面临比较大
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2023-09-25 19:21:05
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这是《Scalable Big Data Architecture》一书的笔记和读书札记，融入自己的部分观点 ….典型使用场景....大数据生态系统.....
原创
2021-11-22 11:44:18
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在现代企业中，大数据的分析能力已成为核心竞争力之一。针对“大数据分析技术架构”，我们需要深入探讨其背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及案例分析。
在背景描述中，值得注意的是：企业在数据量大且来源多样的情况下，如何有效整合与分析这些数据，以得到更有价值的洞察。这一过程中，合适的架构设计是至关重要的。以下是我们整体流程的图示：
```mermaid
flowchart TD
A
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。那么，大数据的关键技术有哪些呢?今天就来了解下吧! 1、数据收集 大数据时代，数据的来源极其广泛，数据有不同的类型和格式，同时呈现爆发性增长的态势，这些特性对数据收集技术也提出了更高的要求。数据收集需要从不同的数据源实时的或及时的收集不同类型的数据并发送给存储系统
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2023-12-26 22:27:20
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行内人士皆知，大数据分析平台的搭建有利于帮助企业构建统一的数据存储和数据处理资源，围绕企业业务开展大数据应用建设，最终形成面向服务化的数据资产。大数据分析平台的搭建，需要具备哪些功能模块? 1、数据标准子系统 包含检查规则、检查执行、工作流引擎、分析报告、元数据管理、规则配置、日志管理及系统设置等功能。 2、数据门户子系统 包含搜索及查询、移动端APP、接口及服务、数据展现、安全管理、
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2023-08-30 12:51:09
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# 大数据分析应用架构概述
随着信息技术的飞速发展，数据量的不断激增使得大数据分析成为各行业不可或缺的一部分。大数据分析应用架构是为了高效地处理和分析海量数据而设计的系统框架。本文将讨论大数据分析的基本架构，并通过代码示例和图示来阐明其工作原理。
## 大数据分析应用架构的主要组成部分
大数据分析应用架构通常包括以下几个主要组件：
1. **数据源**：原始数据的来源，包括结构化、半结构化
这是《Scalable Big Data Architecture》一书的翻译笔记和读书札记，融入自己的部分观点 ….典型使用场景....大数据生态系统.....
原创
2022-03-21 17:34:32
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# 地铁大数据分析架构
随着城市化进程的加快，地铁作为城市公共交通的重要组成部分，承担了大量的通勤需求。为了更好地提升地铁运营效率、改善乘客体验，地铁大数据分析架构应运而生。本文将介绍地铁大数据分析架构的基本组成部分。
## 1. 数据采集
地铁系统采用许多传感器和终端设备，实时采集数据。这些数据包括乘客流量、列车位置、运行速度及故障信息等。常见的数据采集方式有：
- **车载系统数据采集
原创
2024-08-15 09:03:51
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1.3 什么是大数据分析1.大数据分析的定义数据分析指的是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可以分为三个层次，即描述分析、预测分析和规范分析。描述分析是探索历史数据并描述发生了什么，这一层次包括发现数据规律的聚类、相关规则挖掘、模式发现和描述数据规律的可视化分析。预测分析用于预测未来的概率和趋势，例如基于逻辑回归的预
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2023-08-28 14:42:15
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大数据的重要性日益突出，对于大数据的应用也在逐步加深，对于很多科技公司而言，掌握大数据分析系统开发的前沿，就等于拥有了整个大数据分析市场，过往追求的是大数据分析最终的结果，现如今，分析的快慢，准确性作为了数据分析的重点。什么是大数据分析系统，大数据分析系统又包含哪些功能模块，下面我将展开说明。大数据分析系统大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为四个方面， 数据量大、速度快、类型多
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2023-07-31 19:17:37
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前言这篇文章是我读《成为数据分析师：6步练就数据思维》之后，进行的一篇梳理、回顾的文章。我将对这本书中我认为重要的知识点与大家分享，感兴趣的小伙伴可以找这本书看看。一、这是一本什么样的书？（1）书本概述这是一本科普性质的文章，让我们能更好的理解数据分析的每一个过程与步骤，其中包含的大量例子能够帮助我们很好的理解每一个步骤。书本风格是欧美风，是国外书的译本。书本共分为三个模块：引言（了解）
主
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2024-01-17 08:19:25
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2023-11-15 10:11:44
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大数据分析是指对海量的数据进行分析。大数据有4个显著的特点，海量数据、急速、种类繁多、数据真实。大数据被称为当今最有潜质的IT词汇，接踵而来的的数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 那什么是大数据分析呢? 1、数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预
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2023-07-18 16:52:51
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