大数据参考架构和关键技术1、大数据参考架构大数据作为一种新兴技术，目前尚未形成完善、达成共识的技术标准体系。本章结合NIST和JTC1/SC32的研究成果，结合我们对大数据的理解和分析，提出了大数据参考架构(见图5)。大数据参考架构图大数据参考架构总体上可以概括为“一个概念体系，二个价值链维度”。“一个概念体系”是指它为大数据参考架构中使用的概念提供了一个构件层级分类体系,即“角色—活动—功能组件
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2018-09-11 10:42:34
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功能特性动态接入多种数据源DataGear是一款开源的数据可视化分析平台，可自由制作任何您想要的数据可视化看板，支持接入SQL、CSV、Excel、HTTP接口、JSON等多种数据源。系统主要功能包括：数据管理、SQL工作台、数据导入/导出、数据集管理、图表管理、看板管理等。支持多种格式的数据集支持创建SQL、CSV、Excel、HTTP接口、JSON数据集，可将数据集定义为动态参数化
近年来数据管理一直是前端比较活跃的领域，优秀的技术方案层出不穷，flux、redux、mobx、dva、rematch以及vuex等。可以对这些技术按使用时的复杂度进行一个大致的排列：flux > redux ≈ mobx > dva ≈ rematch ≈ vuex对于技术要大范围的被推广使用，一方面是要很好地解决实际问题；另一方面是要降低技术的使用门槛。从flux开始，到redux
1.什么是大数据 ？维基百科对于大数据给出了一个定性的描述：大数据是指无法使用传统和常用的软件技术和工具在一定时间内完成获取、管理和处理的数据集。 从技术特点来看，大数据满足5V模型： 大体量（Volume）、多样性（Variety）、时效性（Velocity）、准确性（Veracity）、大价值（Value）。2.大数据的类型以及计算特征。1.从数据结构特征角度：大数据可分为结构化数据（表格）、
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2023-10-28 13:38:24
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一、数据收集1、设备数据收集 2、web数据爬取 3、常用数据收集软件：Splunk、Sqoop、Flume、Logs他说、Kettle 4、常用网络爬虫：Heritrix、Nutch二、数据预处理1、数据清理技术： 不一致性检测技术、脏数据识别、数据过滤、数据修正、数据噪声的识别与平滑技术 2、数据集成技术：将多个数据源的数据进行集成，缩短数据之间的物理距离，形成一个集中统一的数据看、数据立方体
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2023-10-19 15:25:54
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目录数据源FilebeatKafkaFlinkESKibana参考最近在做企业安全建设，企业安全建设中有一个重要环节就是做监控，做监控多多少少的会用到一些大数据技术，下面我记录一下我学习到的一些大数据技术，我对大数据认识比较浅，下文也就罗列个大概脉络而已。大数据的技术栈，以及对应的上下依赖图如下：看完这个图，是不是觉得和之前学习过的网络协议、框架都非常相识，无非就是把里面的名词替换了一下而已。我感
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2024-04-30 17:58:24
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Hadoop概述Hadoop是大数据领域中非常重要的基础技术，他是一个海量数据存储、处理系统，也是一个生态圈（HDFS，MapReduce，Hive，Hbase等）历史Google：搜索引擎。收集互联网上的所有数据，存储数据，处理数据，提供给用户。Google搜索引擎相关技术非常成熟，但是并没有开源，不过，在2004年先后发表了两篇论文：《Google File System》（GFS）、《Map
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2024-06-26 09:56:06
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# 大数据分析模型开发技术
随着信息技术的发展，企业和组织积累了大量的数据。这些数据如果得不到有效利用，将仅仅是“沉默的财富”。大数据分析模型开发技术应运而生，旨在通过高效的算法和模型，将这些数据转化为可执行的洞察和决策支持。本文将探讨大数据分析模型的开发技术，并通过代码示例、饼状图和甘特图，深入解析这一主题。
## 什么是大数据分析
大数据分析是对大量、复杂和高速变化的数据集进行进行处理的
# 大数据分析模型的实现流程
在大数据分析的领域中，我们通常会经过几个关键步骤来实现一个分析模型。本文将为刚入行的小白解释整个流程，并提供所需的代码示例。
## 整体流程
以下是实现大数据分析模型的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------|
| 1 | 数据收集
剖析大数据分析方法论的几种理论模型做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论
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2023-11-01 20:54:01
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大数据技术应用表现形式有哪些大数据技能，简而言之，就是提取大数据价值的技能，是依据特定方针，通过数据搜集与存储、数据挑选、算法剖析与预测、数据剖析成果展现等，为做出正确决策供给依据，那么大数据技术应用表现形式有哪些?接下来就具体看看吧。1、数据剖析及发掘：数据计算及剖析主要是根据存储的海量数据进行普通的剖析和分类汇总，以满足大多数常见的剖析需求。数据发掘一般没有预先设定好的主题，主要是在现有数据上
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2023-11-02 07:38:13
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# Apache开源技术的大数据平台总体架构参考模型
在当今数据驱动的时代，大数据的处理与分析已成为企业竞争中的重要组成部分。Apache开源技术为构建大数据平台提供了强大的工具和架构。本文将介绍Apache大数据平台的总体架构参考模型，并通过代码示例帮助读者理解其核心组件及功能。
## 一、Apache大数据平台的总体架构
Apache大数据平台的架构通常分为四个主要层次：
1. **数
选择太多，是一件好事情，不过也容易乱花渐欲迷人眼。倘若每个平台（技术）都去动手操练一下，似乎又太耗时间。通过阅读一些文档，可以帮我们快速做一次筛选。在将选择范围进一步缩小后，接下来就可以结合自己的应用场景去深入Spike，做深度的甄别，这是我做技术选型的一个方法。
技术没有最好，只有最适用。在做技术选型时，需要选择适合需求、适合项目类型、适合团队的技术。这是实用主义的判断，而非理想主义的追捧。若是
原创
2021-07-22 18:01:16
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大数据安全规范 一、概述大数据的安全体系分为五个层次：周边安全、数据安全、访问安全(认证 - authentication和授权 - authorization)、访问行为可见、错误处理和异常管理。下面依次说明：1.周边安全技术即传统意义上提到的网络安全技术，如防火墙等; 2.数据安全包括对数据的加解密,又可细分为存储加密和传输加密;还包括对数据的脱敏; 
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2023-07-13 20:21:18
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大数据开发，并不仅仅只是一两个组件的简单堆砌，而是需要按照实际的数据量、数据种类以及实际业务的需要进行大量的调优和二次开发，构成一个有机的整体，这样才能保证大数据平台的正常高效的运行。一． 以下是一个大数据平台的基本组成图： 1． 硬件环境：1） X86架构廉价服务器集群：hadoop技术栈是架构在这种服务器上的，所以价格低，横向可扩展性强。2） GPU服务器集群：如果需
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2023-07-13 20:40:04
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# 大数据分析模型及其技术参数
随着信息技术的迅猛发展，数据的产生速度已达到前所未有的水平。传统的数据处理方式已经无法满足现代社会对数据分析的需求。在此背景下，大数据分析模型应运而生，成为企业决策、市场分析、用户研究等领域的核心工具。本文将探讨大数据分析模型的基本构成、技术参数以及相关的代码示例，帮助读者理解大数据的精髓。
## 一、大数据分析模型概述
大数据分析模型通常包括数据收集、数据存
架构挑战1、对现有数据库管理技术的挑战。2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。3、实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。
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2024-05-21 07:24:59
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大数据的4V特征：数据量大，TB->PB数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等；商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来；处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。 现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的：文件存储：Hadoop HDFS、Ta
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2024-01-17 12:49:52
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看过来！！！2017年，大数据已经从概念走向落地；2019年，中低端IT工程师紧随浪潮加速向大数据转型，企业对大数据人才争夺直接进入白热化阶段。因此，对于想学IT技术的、想月入过万不是梦的人而言，我建议，直接选择学习大数据技术是符合潮流和就业需求的选择。一、大数据是什么？1、大数据简介一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的
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2024-05-08 10:47:21
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大数据概述： 大数据的发展历程：第一阶段：萌芽期（20世纪90年代至21世纪初） 第二阶段：成熟期（21世纪前十年） 第三阶段：大规模应用期（2010年以后） 大数据的特点（简称4V）：数据量大 数据类型多 处理速度快 价值密度低 大数据的特征：全面而非抽样 效率而非精确 相关而非因果 在科学研究上的四种范式： 实验科学、理论科学、计算科学、数据密集型科学大数据技术 主要包括数据采集与预处理、数据
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2023-11-16 09:55:28
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