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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**实现大数据底层架构**
大数据底层架构是指用于支撑大数据处理和分析的基础设施，通常包括存储系统、计算框架、数据处理引擎等组件。在Kubernetes（K8S）平台上实现大数据底层架构，可以提高集群的可伸缩性、稳定性和灵活性。
**操作流程**
以下是在Kubernetes平台上实现大数据底层架构的操作流程：
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-04-24 12:06:49
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随着公司业务的增长，大量和业务、流程、规则相关的半结构化数据也爆发式增长。但数据分散在公司的各个系统中，如何将它们汇总并形成统一的企业级数据仓库，使企业灵活，高效的运用成了难题。如需将分散的各个底层数据汇总则需建立完整的体系，支撑风控的大数据框架则是重中之重。拥有5000万+注册用户；13亿+设备标签；100亿+行为数据；1500万+行业关注名单等海量多维数据的拍拍信则是从这几个方面落实：1. 数
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2023-07-10 22:07:48
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随着公司业务的增长，大量和业务、流程、规则相关的半结构化数据也爆发式增长。但数据分散在公司的各个系统中，如何将它们汇总并形成统一的企业级数据仓库，使企业灵活，高效的运用成了难题。如需将分散的各个底层数据汇总则需建立完整的体系，支撑风控的大数据框架则是重中之重。拥有5000万+注册用户；13亿+设备标签；100亿+行为数据；1500万+行业关注名单等海量多维数据的拍拍信则是从这几个方面落实：1. 数
# 大数据底层存储架构科普
在今天的数字世界中，数据以爆炸性的速度增长。为了有效地存储、处理和分析这些海量数据，企业和组织需要构建强大的底层存储架构。本文将介绍大数据底层存储架构的基本概念，并通过简单的代码示例帮助理解其背后的技术原理。
## 什么是大数据存储架构？
大数据存储架构是指用于存储和管理大规模数据集的系统和技术框架。随着数据源的多样化，传统的关系型数据库已经无法满足要求。因此，现
Python大数据开发的思维导图如下：编程语言比较适合大数据编程语言的有以下几种：C/C++、Java、Scala和Python等，如果本身有技术栈，那么按照自己熟悉的语言走。假如没有那么我建议从Python这门语言入手，其学习反馈周期短，很容易上手。深度学习深度学习是近年来热门的概念之一，源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层
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2024-03-13 15:35:47
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# 阿里大数据存储底层架构
随着大数据时代的到来，如何高效地存储和处理海量数据成为了一个重要的课题。阿里巴巴作为全球最大的电商平台之一，其大数据存储底层架构在技术上具有极高的参考价值。本文将为您解析这一架构，并提供一些代码示例以便更好地理解。
## 阿里大数据存储架构概述
阿里大数据存储底层架构主要分为以下几个核心组件：
1. **数据采集**
2. **数据传输**
3. **数据存储*
1. 场景描述客户打包买了很多阿里云的产品，但是阿里云不负责实施，基于阿里云产品与客户需求，拟采用的数据中台架构，有类似需求的，可以参考下，拿走不谢！2. 解决方案阿里产品大数据架构图： 从下到上，简要介绍下各个阿里产品作用及承担的任务：2.1 云数据库 RDS阿里云关系型数据库RDS（Relational Database Service）是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在
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2023-10-11 09:19:04
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随着公司业务的增长，大量和业务、流程、规则相关的半结构化数据也爆发式增长。但数据分散在公司的各个系统中，如何将它们汇总并形成统一的企业级数据仓库，使企业灵活，高效的运用成了难题。如需将分散的各个底层数据汇总则需建立完整的体系，支撑风控的大数据框架则是重中之重。拥有5000万+注册用户；13亿+设备标签；100亿+行为数据；1500万+行业关注名单等海量多维数据的拍拍信则是从这几个方面落实：1. 数
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2023-12-24 10:34:12
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简单来说： 1）深度学习（Deep Learning）只是机器学习（Machine Learning）的一种类别，一个子领域。机器学习 > 深度学习 2）大数据（Big Data）不是具体的方法，甚至不算具体的研究学科，而只是对某一类问题，或需处理的数据的描述。具体来说： 1）机器学习（Machine Learning）是一个大的方向，里面包括了很多种approach，比如deep lear
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2024-10-17 18:48:50
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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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