目前大多数公司使用了许多ERP系统、CRM系统等七八个系统来推动公司的运行，提高公司的效率。不可置疑，这是十分有效的，但是随着各个系统的独立运行，尤其是不同的系统所使用的数据源也不一样，使得数据变得越来越庞大，各个数据间也相互独立，并不相同，这就出现了数据孤岛的现象。所以就需要需要数据对接，在这个时候，人工整理去进行数据打通，容易使数据整理时间翻倍，整理数据出现错误等情况的出现，那么企业要怎么做才
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2023-12-04 19:56:32
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作者 孟小峰，2.2 大数据融合的概念众所周知，大数据价值链是一个阶梯式循环过程：“离散数据→集成化数据→知识理解→普适机理凝练→解释客观现象、回归自然”，每一个链条是对大数据的一次价值提升。为了实现这一价值，我们提出了大数据融合的概念，它是获取高品质知识、最大程度发挥大数据价值的一种手段，它的重要性毋庸置疑。但是，大数据的特征已
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2024-02-01 15:27:47
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前言当下超融合是个热门的词，那么超融合融合了什么？为什么要搞超融合？超融合架构如何搭建？了解超融合对个人和企业分别有何意义？本文将阐述作者自己的理解和看法。IT基础架构演进与超融合从IT基础架构的演进可以帮助我们更好地理解超融合。IT基础架构的演进大体经历了下面三个阶段：传统的基础架构 传统的基础架构是指企业在自有设施内管理所有组件。这种架构需要企业投入资金购买硬件（如数据中心和服务器），维护这些
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2023-08-25 21:08:56
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今天来讲讲银行的数字化建设吧，作为大数据量的典型，它的数据架构搭建是很有意义的。双模IT是由gartner首次提出来的概念，当时他是这么解释的：双模IT就像武士和忍者，一个行为严谨规范，是作战主力，一个擅长盗取暗杀，是高效辅助。其实就跟抗日战争时期的正规军和游击队类似。Gartner认为：双模式IT才是未来很长一段时间的主流。 双模IT在数据分析上的具体形态，就是将固化分析和探索分析结合
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2023-07-13 17:46:05
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我们以智能工厂的设备健康管理实时功能：当设备振动值＞阈值（如0.5m/s²）时，3秒内触发报警；批量功能：每周统计所有设备的“振动值异常次数”，生成“设备健康评分”（0-10分）；查询功能：通过API查询“设备A的实时状态+过去30天的健康趋势”。数据分层处理：根据数据的“实时性”和“价值”，将数据分为“流数据”（速度层）和“批数据”（批量层），分别处理；schema 管理：用Avro或Protobuf统一IoT数据的 schema，避免异构性问题；实时报警优先。
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；
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2023-10-03 08:10:56
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多传感器融合（Multi-sensor Fusion, MSF）是利用计算机技术，将来自多传感器或多源的信息和数据以一定的准则进行自动分析和综合，以完成所需的决策和估计而进行的信息处理过程。一、基本原理多传感器融合基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。在这个过程中要充分利用多源数据进行合理支配与使用，而信息融
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2023-10-01 19:00:47
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一. 数据融合基本涵义 数据融合（data fusion）最早被应用于军事领域。 现在数据融合的主要应用领域有：多源影像复合、机器人和智能仪器系统、战场和无人驾驶飞机、图像分析与理解、目标检测与跟踪、自动目标识别等等。在遥感中，数据融合属于一种属性融合，它是将同一地区的多源遥感影像数据加以智能化合成，产生比单一信息源更精确、更完全、更可靠的估计和判断。相对于单源遥感影象数据，多源遥感影象数据所提供
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2023-10-20 22:08:04
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当前的大数据系统架构主要有两种：一种是MPP数据库架构，另一种就是Hadoop体系的分层架构。这两种架构各有优势和适合的场景。另外随着光纤网络通信技术的发展，大数据系统架构正在向着存储与计算分离的架构和云化架构方向发展。 Hadoop体系的分层架构解读见：大数据系统架构——Hadoop体系本文从并行硬件架构的发展讲起，进一步介绍基于并行硬件架构的数据库一体机系统与基于MPP架构的数据库软件系统。
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2023-08-15 13:19:39
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大数据入门知识总结一、大数据部门及流程二、数据仓库1、数据仓库的基本概念2、数据仓库的主要特征3、数据仓库与数据库区别5、数据仓库——ETL三、Hadoop——HDFS分布式存储系统1、Hadoop简介2、HDFS、Yarn、MapReduce3、Hadoop集群搭建4、HDFS的概述5、HDFS的Shell命令6、HDFS的基准测试四、Hive1、什么是Hive2、Hive的特点3、Hive架
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2023-08-30 12:38:46
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各位好：回首10年多的科研工作历程，也是中国经济高速发展的10多年，中国高铁、核电、航空、互联网、云计算、大数据、人工智能等领域无不铭刻着“中国名片”，这就是科技是第一生产力的实践验证！12年前，获得北邮计算机工学硕士后信心满满的踏上了科研之路，一干就是十多年，有苦有泪有艰辛，但收获的是一种为国防科技发展能奉献和敢担当的责任感。今天，更一次站在了移动互联网这个朝阳产业的跑道上，和诸多大数据和人工智
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2024-06-25 10:08:17
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1、传统大数据架构优点缺点使用场景简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件1、没有BI下如此完备的Cube架构，虽然目前有kylin，但是kylin的局限性非常明显，远远没有BI下的Cube的灵活度和稳定度，因此对业务支撑的灵活度不够， 2、存在大量报表，或者复杂的钻取的场景，需要太多的手工定制化 3、同时该架构依旧
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2023-08-16 19:14:45
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一.业务分析此次案例中，我们面临的业务需求时，有一张mysql表里存储了千万级别的数据，每次业务流程结束，这张表中就会增加至少8万条数据，而我们的系统要做的就是把这些数据按不同的需求统计展示，在代码中有大量的复杂计算和复杂sql语句，，并且该系统的业务会经常发生变化，这让整个系统变得缓慢和难以维护，即使在使用redis作为我们的缓冲层，也无法很好的解决查询效率问题，毕竟第一次加载真的太慢了，在面临
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2024-06-06 11:25:35
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随着云计算、大数据产业的不断发展，传统使用单机数据库进行数据存储的模式已经不能满足业界日益增长需求，海量数据处理成为一个关键问题。目前主流的海量数据处理架构分为两种:1基于传统数据库及数据仓库所衍生出的MPP(Massively Parallel Processing)架构;2 基于Hadoop 并
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2023-07-14 16:15:02
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大数据技术体系来一起认识下大数据的技术框架有哪些，它们分别用于解决哪些问题？它们的内在逻辑和适用场景有哪些？OK，一起去探索下。生态架构首先，看一下大数据技术体系的整体架构图。根据数据流转的方向，从下而上进行介绍。在前面，我们了解到，大数据的数据存储是分布式的，而且能够接受任务调度，与传统的数据存储存在差异。所以离线方式处理的数据，需要通过ETL模块，导入到大数据的数据存储系统进行存储；其中Sqo
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2023-07-29 22:01:15
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此文为个人平时学习对大数据的个人理解笔记分享，有不对的地方还请大佬多指正，谢谢。一.什么是大数据技术？大量的数据，等级在TB=1024GB,PB,EB级别主要用于解决大量数据的 处理&分析，两大难题就是 如何存&如何算二. 一般人找大数据工作可以做什么岗位？难度级别（灾难到平民）：平台—》数据挖掘/报表开发—〉实时指标分析性能调优—》数据仓库三。大数据思想和的来源。1.GFS(Go
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2023-09-11 17:21:28
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目录1. Hadoop生态体系2. Hadoop集群硬件架构3. Hadoop体系分层功能架构参考资料 导读： 从资源管理角度来看，当前的大数据系统架构主要有两种：一种是 MPP数据库架构 ，另一种是 Hadoop体系的分层架构。这两种架构各有优势和相应的适用场景。 传统的系统已无法处理结构多变的大数据，而高性能硬件和专用服务器价格昂贵且不灵活，Hadoop因此应运而生。Hadoop使用互连的廉
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2023-07-10 16:44:56
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随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台：Apache FlumeFluentdLogstashChukwaScribeSplunk Forwarder大数据平台与数据采集任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：数据采集数据存储数据处理数据展现（可视化，报表和监控）其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤
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2023-09-25 19:19:49
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传统的大数据架构: 原始数据经过ETL之后进行数据处理然后直接落地提供服务.本质上只是用大数据架构替换了之前的传统数据库,基本的思想没有发生变化,流式架构: 原始数据进过数据拉取然后通过流式处理进行ETL和数据处理然后落地到本地或直接提供服务在传统大数据架构的基础上流式架构非常的激进直接拔掉了批处理虽然有存储部分但是该存储更多的是以窗口的形式进行存储的,并非是发生在
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2023-07-13 10:44:13
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数据融合技术定义数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需决策和评估任务而进行的信息处理技术多传感器数据融合常用算法 多传感器数据融合常用方法基本上可以概括为随机和人工智能两大类 随机类常用方法：平均加权法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯法、Dempster-Shafer(D-S)证据推理、昌盛式规则等； 人工智能类常用方法：模糊逻辑理论、神经网络、粗
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2024-02-03 21:50:08
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