大数据顾名思义，就是对规模巨大的数据进行分析，是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。如今数字信息化爆炸发展，大数据时代大数据的来源广泛，手机监听、网络直播等都不再是新鲜事，甚至有人说大数据时代没有“隐私”。那么这么厉害的大数据，它的来源都有哪些呢？bigdata 大数据个人发布数据例如个人的电子邮件、word、照片、视频、音频、q
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2022-03-21 18:08:57
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一、计算机基础知识计算机有硬件+操作系统+软件应用组成cpu:人的大脑内存：人的临时记忆硬盘：人的永久记忆操作系统 控制计算机硬件工作的流程应用程序 安装在操作系统上的软件二、Python简介python的应用领域云计算web开发科学计算、人工智能系统运维爬虫金融图形GUIpython2和python3的区别python2 源码不统一 重复代码python3 源码统一 代码不重复python2中，
# 数据分析来源包括哪些
作为一名刚入行的小白，你可能对数据分析的来源感到困惑。别担心，我会一步步教你如何识别和分析数据来源。首先，我们需要了解数据分析的基本流程，然后学习如何获取和处理数据。
## 数据分析流程
数据分析的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定分析目标 |
| 2 | 识别数据来源 |
| 3 | 收集数据 |
|
1.数据分析的定义：数据分析的目的是把隐藏的在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中提炼出来，总结出所研究出的对象的一大批内在规律。数值也称为观测值，通过实验，测量，观察，调查等方式获取结果，常常以数据的形式展现出来；2.数据分析分为广义数据分析和狭义数据分析，广义数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘，我们常说的数据分析是指狭义数据分析；3.数据分析（狭义）：数据分析是根据分析目的，用适当的分析方法
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2023-09-04 16:01:52
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信息技术的发展，如今数据存储能力上升到了 TB、PB 级别，企业和政府部门都以各种形式存储了大量的数据，如何快速有效地处理规模大、结构复杂的数据？本文主要介绍大数据的三类应用架构MapReduce、Hadoop、Spark，进行数据处理。一、MapReduceMapReduce是大规模数据集的并行运算，是实现关联规则的挖掘算法，MapReduce 设计上具有以下主要的技术特征。（1）M
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2022-12-14 10:52:00
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企业要开展大数据相关业务，首先就需要基于自身的需求，来设计搭建数据系统平台。而大数据系统平台的搭建，需要基于实际需求，来进行系统架构规划。下面来对大数据系统架构模块做一个简单的介绍。 通常来说，一个大数据系统架构通用的模块包括—— 数据收集模块：主要负责收集各种数据源的数据，包括日志文件、网络请求、数据库、消息队列等，并将这些数据转换为文件或者消息向后传递。 数据转存模块：主要负责将数据
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2023-09-11 17:21:29
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大数据架构 目前围绕Hadoop体系的大数据架构包括：传统大数据架构数据分析的业务没有发生任何变化，但是因为数据量、性能等问题导致系统无法正常使用，需要进行升级改造，那么此类架构便是为了解决这个问题。依然保留了ETL的动作，将数据经过ETL动作进入数据存储。数据分析需求依旧以BI场景为主，但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。流式架构在传统大数据架构的基础上，流式架构数据全程以流的
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2023-06-12 21:03:33
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今天这篇文章主要是对大数据开源架构的相关知识的探讨。
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2022-06-28 17:38:43
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大数据架构是用于摄取和处理大量数据(通常称为“大数据”)的总体系统，因此可以针对业务目的进行分析。该架构可视为基于组织业务需求的大数据解决方案的蓝图。大数据架构是用于摄取和处理大量数据(通常称为“大数据”)的总体系统，因此可以针对业务目的进行分析。该架构可视为基于组织业务需求的大数据解决方案的蓝图。大数据架构旨在处理以下类型的工作：•批量处理大数据源。•实时处理大数据。•预测分析和机器学习。精心设
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2023-09-11 17:20:13
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接下来，我们以阿里巴巴大数据架构图来介绍。 大数据系统体系分为数据采集层、数据计算层、数据服务层和数据应用层。简单介绍一下这四层的具体作用和使用到的技术（讲述的内容包含但不限于阿里巴巴的知识）： 1 数据采集层 &nb
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2023-09-14 16:59:12
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大数据系统架构包含内容涉及哪些?【导语】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。大数据架构是大数据技术应用的一个非常常见的形式，那么大数据系统架构包含内容涉及哪些?下面我们就来具体了解一下。1、数据源所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据，及其从应用程序(如Windows日志)生成的静态文件。2、
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2023-05-26 15:07:52
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从大数据的出现开始，对大数据的争议似乎就一直未断过，似乎每家软件厂商、每家咨询公司，以及每个思想领袖都在尝试着对“大数据”做出准确的定义。尽管目前还没有出现这样的定义，但是打破关于大数据的神话将有助于我们认识大数据。你能够获得所有的数据我们从来都没有像现在这样能够获得如此多
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2023-04-19 14:17:56
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"大数据"之"大"实际上指的是它的种类丰富、存储量大，因此管理起来是一个具有挑战性的工作。然而，无论从企业存储策略与环境来看，还是从数据与存储操作的角度来看，"管理风险"不可避免地成为了"大数据就是大风险"的潜在推力。大数据让人欢喜让人忧，围绕它的问题主要体现在五个方面。 1、云数据：目前来看，企业快速采用和实施诸如云服务等新技术还是存在不小的压力，因为它们可能带来无法预料的风险和造成意想不
世界上所有关注开发技术的人都意识到“大数据”对企业商务所蕴含的潜在价值，其目的都在于解决在企业发展过程中各种业务数据增长所带来的痛苦，现实是，许多问题阻碍了大数据技术的发展和实际应用。因为一种成功的技术，需要一些衡量的标准。现在我们可以通过几个基本要素来衡量一下大数据技术，这就是——流处理、并行性、摘要索引和可视化。 大数据技术主要涵盖哪些内容，具体如下： 一、流处理
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2023-04-19 10:17:32
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大数据经过多年的发展，目前在概念上已经有了更多的含义，从不同的角度来看待大数据也会有不同的定义，但是总的来说，大数据可以用三个方面来进行概括，其一是“新的价值领域”;其二是“数据价值化”;其三是“产业互联网的基础”。大数据之所以受到了广泛的关注，一个重要的原因就是大数据开辟了新的价值领域，这一点是非常关键的。新的价值领域就会打造一系列生态体系，而生态体系又会孕育出大量不同的商业模式，而这个过程也会
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2019-08-09 11:26:34
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文章目录一、前言二、开发环境三、系统界面展示四、代码参考五、论文参考六、系统视频结语 一、前言随着工业化和城市化的快速发展，我国的水资源污染问题日益严重。为了有效保护水资源，维护水生态环境，我国提出了“河长制”这一政策。河长制是指由地方各级党政主要负责人担任“河长”，负责组织领导相应河湖的管理和保护的一项制度。然而，如何有效实施河长制，及时发现和解决水污染问题，成为了一个重要的研究课题。尤其是在
大数据处理流程作为当今信息时代的关键技术之一，已经成为各个行业的必备工具。这个流程涵盖了从数据收集、存储、处理、分析到应用的各个环节，确保了数据的有效利用和价值的最大化。一、数据收集随着物联网、移动互联网、社交媒体等领域的快速发展，数据来源呈现多元化、动态化的特点。数据收集的关键在于制定合理的策略，确保所需的数据能够被全面、准确地捕获。同时，数据收集还需要考虑数据的质量、格式和安全性等问题。二、数
1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学
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2023-08-14 08:09:04
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大数据面试题：Kafka的Message包括哪些信息
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2023-07-10 06:44:54
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高性能大数据分析的网络基础设施 IT基础设施缩小这一差距的关键要求之一是横向或纵向扩展现有基础设施的规模。横向扩展(scale-up)：通过使用更高性性能和更大容量的组件来扩展基础设施。例如对于服务器使用更多的CPU、内核和内存的服务器。对于存储设备，可能意味着使用具有更高性能和存储容量设备。纵向扩展（scale-out）：基础设施的纵向扩展是增加更多的组件，从而可以并行执行更多的处理，进而加速处
