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
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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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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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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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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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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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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# 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
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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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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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
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2024-05-10 11:58:55
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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
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2024-04-29 21:58:00
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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
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2024-04-18 22:19:53
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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
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2024-04-09 18:28:35
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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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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
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2024-05-24 16:18:17
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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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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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本篇博客重点介绍如何使用Kylin来构建大数据分析平台。根据官网介绍，其实部署Kylin非常简单，称为非侵入式安装，也就是不需要去修改已有的Hadoop大数据平台。你只需要根据的环境下载适合的Kylin安装包，选择一个Hadoop节点部署即可，Kylin使用标准的Hadoop API跟各个组件进行通信，不需要对现有的Hadoop安装额外的Agent。最底层是数据来源层，我们可以通过Sqoop等工具
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2023-07-15 13:58:12
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