今天给大家主要分享两个部分： 第一个部分会给大家介绍一下百分点基于分布式架构的大数据建模实践。在这一部分我会主要讲一下建模的技术架构、一些技术、工具以及大数据建模的流程9宫格。 第二个部分我会给大家介绍一下大数据建模的应用场景，以及百分点做过的一个真实企业建模相关的应用场景。 1. 基于分布式架构的大数据建模实践 我们看到大数据时代的到来，数据的量，数据的源都发生了剧烈的变化，这种变化引发了
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2023-11-01 19:50:33
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网络流行语是近几年伴随网络出现的一种简洁、具有一定的创造性的语言，具有短时间内扩散开的特点。所以网络流行语也逐渐成为一种网络文化
原创
2022-06-13 10:03:04
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# 搭建第一代风格的大数据架构
在当今的数据驱动世界，构建一个高效的大数据架构是至关重要的。本文将指导你完成从零开始搭建第一代风格的大数据架构的流程，包括各个步骤的详细说明以及相关代码示例。我们会使用表格、序列图和关系图来帮助你理解整个过程。
## 流程概述
首先，我们来看看搭建大数据架构的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# 大数据平台数据处理架构风格详解
在构建一个大数据平台时，选择适合的架构风格是至关重要的。架构风格直接影响数据处理的效率、可扩展性和维护性。本文将带你走过实现大数据平台数据处理的各个步骤，并详细介绍每一步你需要做什么，以及相应的代码实例。
## 流程概述
以下是实现大数据平台数据处理的流程步骤：
| 步骤 | 描述
这些酒店你住得下去吗？ 随着时代的发展，人们的个性化愈加明显，“不走寻常路”往往能够令人们另眼相看。 而酒店
原创
2021-08-19 10:32:19
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目录1.数据流图的4种基本符号2.数据流图的几种附加符号3.设计数据流图的步骤4.设计数据流图（1）工厂采购定货系统（2）工资计算系统 （3）处理图书系统（4）考务系统（5）讲课费计算系统（6）销售库存统计系统数据流图(Data Flow Diagram ,DFD)是一种图形化建模工具，也是结构化分析的最基本的工具。1.数据流图的4种基本符号数据流图的基本符号如图2.3所示有三种不同的表
# 软件架构中的数据仓库风格
数据仓库（Data Warehouse）风格是一种针对数据整合、分析和报告的架构风格。它的目标是从不同来源提取和存储数据，以便进行分析和生成业务洞察。本文将深入探讨数据仓库风格的特征、架构和实现方法，最后给出简单的代码示例。
## 数据仓库的特征
1. **主题导向**：数据仓库通常围绕特定主题（如销售、市场等）进行设计，以满足用户的分析需求。
2. **集成性
数据制作如果你通过之前的博客，已经下载好了数据，可以知道FFHQ数据集是十分大的，估计是60G左右，里面都是分辨率很高的图片，这么多的图片，全部都加载训练，其实是一件比较麻烦的事情，这里为了大家简单快速的了解整个训练的流程，我们解压其中的一个压缩包当作我们训练的数据，解压之后我们可以看到类似如下的图片： 每张的分辨率都是1024*1024。下面我们就要制作数据了，制作数据的流程很简单，执行如下（源
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数仓之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的《Building the Data Warehouse》一书中所提出的定义被广泛接受：数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据
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2024-04-19 15:11:56
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我上大学时那时候安卓的版本才到安卓4.4,在智能手机出来普及以前,各大网站的数据量并没有那么多,但是随着智能手机的普及,互联网巨头家里的数据呈现几何级增长,像什么微博,微信,视频网站的数据;需要找到合适的存储方式—>>分布式存储架构,可以水平扩展,实现存储数据类型多样化,二维可以实现高容错高吞吐量,轻松实现大文件存储(支持P级别的
原创
2023-03-15 11:01:42
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大数据啊大数据！浪尖浪尖聊大数据开始本文之前，希望大家参与一下下面的投票。做这个投票的主要原因是最近经常有找浪尖咨询大数据，自学，培训及找工作的事情，问题归类如下：大数据要不要培训自学一段时间，发现很痛苦，没人指导想放弃，培训费用太高了培训发现跟不上，举步维艰培训结束了，为啥面试机会甚少下面分类回答一下。1.大数据需要培训吗？对于java老鸟，因为有比较强的编程经验，可以买点视频或者找大牛付费专栏
原创
2021-03-19 13:47:02
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大数据啊大数据
原创
2021-07-23 17:57:03
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IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft、和SAS等有实力的公司相继（通过收购或研发的途径）推出了自己的数据仓库解决方案，BO和Brio等专业软件公司也在前端在线分析处理工具市场上占有一席之地。下面针对这些数据仓库解决方案的性能和特点做分析和比较。IBM公司提供了一套基于可视数据仓库的商业智能（BI）解决方案，包括：Visual Warehouse（V
人脸识别模型构建 人脸识别仅仅用的表层特征做对比是远远不够的，这里用到的就是FaceNet的特征提取。由于FaceNet需要大量的数据以及长时间的训练，因此，遵循在应用深度学习设置中常见的实践，我们要加载其他人已经训练过的权值。哈哈哈哈哈哈，其实我也不知道怎么训练，模型是个啥样我都不知道，说白了就是我不会。
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2024-06-07 23:43:30
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1.大数据对思维方式的影响是使得分析全样而非抽样、效率而非精准、相关而非因果。 2.区别：大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价地提供给用户；物联网的发展目标是 实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。 联系：从整体上看
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2024-01-16 00:39:18
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今天听了一场报告会，是清华计算机系60周年系列讲座之一，主讲人是哈工大软院院长李建中教授，主题《计算和数据资源受限的大数据计算的复杂性理论与高效算法研究》，李老师介绍的大数据计算理论体系很...
原创
2022-04-29 22:22:20
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大数据最全知识点整理-HBase篇基础问题：1、Hbase是什么2、Hbase架构3、Hbase数据模型4、Hbase和hive的区别5、Hbase特点6、数据同样存在HDFS，为什么HBase支持在线查询，且效率比Hive快很多7、Hbase适用场景8、RowKey的设计原则9、HBase中scan和get的功能以及实现的异同？10、Scan的setCache和setBatchsetCache
大数据框架 系统平台 Hadoop、CDH、HDP 监控管理 CM、Hue、Ambari、Dr.Elephant、Ganglia、Zabbix、Eagle 文件系统 HDFS、GPFS、Ceph、GlusterFS、Swift 、BeeGFS、Alluxio 资源调度 YARN、Mesos 协调框架
原创
2022-07-30 00:54:47
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近年来，伴随手机的普及以及移动互联网技术的迅猛发展，手机使用中产生的大数据资源的研究与应用价值受到学者们的重视。然而，合理开发、利用手机大数据的边界尚未确定，海量数据仍处于“沉睡”之中。忠实记录用户行为据2016年1月工信部发布的2015通信运营业统计公报，中国移动电话用户总数达13.06亿户。如此规模的移动电话用户群体将产生海量数据。同济大学建筑与城市规划学院副教授钮心毅介绍，手机数据包括通话详
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2024-01-22 19:43:20
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Spark-Core介绍计算引擎，类似MapReduce，将数据存放在内存中，减少磁盘IO，他是有scala编写的总体技术栈讲解Spark Streaming流式计算框架Spark GraphX图形计算引擎ML Base机器学习Spark SQL使用SQL处理业务优点更快易于使用Spark Sql支持多种环境运行模式Local多用于本地测试，如在 eclipse ， idea 中写程序测试等。St
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2024-06-30 04:57:46
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