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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据根基于互联网，数据仓库、数据挖掘、云计算等互联网技术的发展为大数据的应用奠定了基础。1.大数据是什么？引用3个比较常用的
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2023-08-07 22:44:37
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Hue Web应用的架构Hue 是一个Web应用，用来简化用户和Hadoop集群的交互。Hue技术架构，如下图所示，从总体上来讲，Hue应用采用的是B/S架构，该web应用的后台采用python编程语言别写的。大体上可以分为三层，分别是前端view层、Web服务层和Backend服务层。Web服务层和Backend服务层之间使用RPC的方式调用。Hue整合大数据技术栈架构由于大数据框架
随着移动网络、云计算、物联网等新兴技术迅猛发展，全球数据呈爆炸式增长，标志着我们迎来又一伟大时代——大数据时代，它的到来在不知不觉中改变着人们的生活方式和思维方式，而它对企业产生的影响也更为深远。而今天我们就一起来了解一下，企业大数据应用都面临哪些安全问题。 企业需要关注哪六种大数据安全问题 1、使数据易受攻击 如今，所有数据都是数字化的，并且数量巨大，黑客始终可以在恶意内部人员的帮助下
12月15日，阿里巴巴宣布首个商家统一数据平台——生意参谋升级亮相。这被视为阿里利用大数据赋能商家的积极探索。 作为最早应用在阿里巴巴B2B市场的数据工具，生意参谋诞生于2011年，2013年10月走进淘系，2014年、2015年在原有规划基础上分别整合量子恒道、数据魔方，最终升级成为阿里巴巴商家端统一数据产品平台。目前，月均有600万淘宝天猫商家在生意参谋体验一站式、个性化、可定制的商务决策
基于Hadoop生态的大多数大数据平台，普遍存在资源弹性不足，无法按需自动扩容、资源利用率低、资源隔离性差、系统管理困难，管理方式不统一等问题。而Kubernetes就能刚刚提到的这些问题。这样看来，大数据平台的容器化演进十分有意义。本篇就将大数据的众多组件拆开来，分析这些常用组件在Kubernetes的部署情况。 文件存储系统HDFS on Kubernetes HDFS主要
本片博客介绍大数据相关的开源系统以及他们对应的一句话简介, 对于各位想大概了解大数据都有哪些开源系统的同学有帮助。各种相关开源系统简介：
如下是Apache基金支持的开源软件hdfs
跟GFS类似, 一个分布式文件系统。
mapreduce
1． Hue是什么HUE=Hadoop User ExperienceHue是一个开源的Apache Hadoop UI系统，由Cloudera Desktop演化而来，最后Cloudera公司将其贡献给Apache基金会的Hadoop社区，它是基于Python Web框架Django实现的。通过使用Hue，可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互，来分析处理数据，例如操
当你已经准备好实施大数据，请仔细的评估云提供商提供的大数据功能，确保找到最合适的。下面我们来看一下四种云服务产品。当谈到在云端实施大数据战略时，好消息是你会有很多选择。但是，这同时也是一个坏消息。来自Forrester Research最近的一份报告强调，尽管大数据云服务很强大，他们也有可能造成混乱，从而需要企业采用比传统的方式更加灵活，琐碎的方法。该报告的结论是：在云计算领域中没有一种服务是适合
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2023-07-30 20:15:25
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一、了解Hadoop关于Hadoop的官方说明是：Apache Hadoop 是一款支持 数据密集型 分布式 应用程序并以 Apache 2.0 许可协议发布的 开源软体框架。拆开来说，其中包含学习 Hadoop 必须要理解的三个知识点：（1）Hadoop是一个框架； （2）可以用来处理大规模数据； （3）Hadoop被部署在集群上。二、Hadoop传统意义上，我们常说的Hadoop是包含了 Co
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2023-07-20 17:52:00
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大数据体系数据平台数据平台是在数以万计的硬件之上建立统一的基础数据存储和计算的服务。数据中台数据中台是抽象了数据能力的共性形成的数据服务能力,是一系列的数据服务,用系统化思路降低数据前台对数据获取的难度,更好的赋能业务。数据平台与数据中台的区别核心区别——是否跟业务强相关数据平台和业务的联系并不密切,其提供基础的存储,计算,调度,数仓工具等基础的技术服务。对于业务数据如何进行存储,数据表如何组织,
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2023-10-18 19:23:40
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大数据 1、概念 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。 大数据主要解决海量数据的采集、存储和分析计算的问题。2、特点 &
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2023-07-13 16:21:29
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智慧警务系统开发解决方案，大数据可视化平台建设以警务视频大数据为核心，人工智能能效提升为驱动，基于公安机关实战业务需求，将人车识别、视频结构化结合智能研判进行多场景技战法整合应用，构建的精准灵活、智能高效、贴近实战的整体解决方案。 在架构上，拥有“感、传、管”的三大特点：感：多为感知前端，实现立体式多维度数据采集传：高效视频专网，实现数据无阻塞、低时延传输、完成视频高效调看和解析管：先进
本次视频直播的整理文章整理完毕，如下内容。数据分析和机器学习大数据基本都是建立在Hadoop系统的生态上的，其实一个Java的环境。很多人喜欢用Python和R来进行数据分析，但是这往往对应一些小数据的问题，或者本地数据处理的问题。如何将二者进行结合使其具有更大的价值？Hadoop现有的生态系统和现有的Python环境如上图所示。MaxComputeMaxCompute是面向离线计算的大数据平台，
大数据分析平台的建设是十分必要了，一方面它可以汇通企业的各个业务系统，从源头打通数据资源，另一方面也可以实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、可视化的一站式分析，帮助企业真正从数据中提取价值，提高企业的经营能力。 在搭建数据分析平台之前，要先明确业务需求场景以及用户的需求，通过大数据分析平台，想要得到哪些有价值的信息，需要接入的数据有哪些，明确基于场景业务需求的数据平台要具备的基
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2023-07-14 15:37:23
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Orange 是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。其由C++ 和 Python开发，它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。
Rapid
一、概述简单来说，就是下面四个特性：多维度数据模型方便的部署和维护灵活的数据采集强大的查询语言实际上，多维度数据模型和强大的查询语言这两个特性，正是时序数据库所要求的，所以 Prometheus 不仅仅是一个监控系统，同时也是一个时序数据库。那为什么 Prometheus 不直接使用现有的时序数据库作为后端存储呢？这是因为 SoundCloud 不仅希望他们的监控系统有着时序数据库的特点，而且还需
2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来，大快以黑马之姿闯入50强，并摘得多项桂冠。Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖。对这份榜单感兴趣的可以找一下看看。本篇承接上一篇《DKM平台监控参数说明》，继续就大快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明。DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过，详细的内容可以找一下看看。在上一篇中已经
OLTP与OLAP数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。OL
大数据平台的整体架构可以由以下几个部分组成：一、业务应用：其实指的是数据采集，你通过什么样的方式收集到数据。互联网收集数据相对简单，通过网页、App就可以收集到数据，比如很多银行现在都有自己的App。更深层次的还能收集到用户的行为数据，可以切分出来很多维度，做很细的分析。但是对于涉及到线下的行业，数据采集就需要借助各类的业务系统去完成。二、数据集成：指的其实是ETL，指的是用户从数据源抽取出所需的
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2023-09-08 10:48:38
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讨论一：先来谈谈企业搭建大数据分析平台的背景。1、搭建大数据平台离不开BI。在大数据之前，BI就已经存在很久了，简单把大数据等同于BI，明显是不恰当的。但两者又是紧密关联的，相辅相成的。BI是达成业务管理的应用工具，没有BI，大数据就没有了价值转化的工具，就无法把数据的价值呈现给用户，也就无法有效地支撑企业经营管理决策；大数据则是基础，没有大数据，BI就失去了存在的基础，没有办法快速、实时、高效地
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2023-10-20 07:41:18
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