摘要：大数据问题的分析和解决通常很复杂。大数据的量、速度和种类使得提取信息和获得业务洞察变得很困难。以下操作是一个良好的开端：依据必须处理的数据的格式、要应用的分析类型、使用的处理技术，以及目标系统需要获取、加载、处理、分析和存储数据的数据源，对大数据问题进行分类。 相关文章： 大数据架构和模式（二）——如何知道一个大数据解决方案是否适合您的组织 大数据架构和模式（三
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2023-08-11 16:34:56
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随着大数据的应用市场快速渗透到各行各业，很多人会疑问到到底哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?弗雷斯特研究公司发布了最热的十个大数据技术，海森大数据带您一起来看一下。 1、预测分析预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。随着现在硬件和软件解决方案的成熟，许多公司利用大数
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2024-01-11 23:55:58
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大数据能力平台技术架构方案
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2022-04-28 21:42:54
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大数据可视化技术方案
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教你如何实现大数据可视化技术方案。在本文中，我将详细介绍整个流程，并提供每一步需要做的事情和相应的代码示例。
整体流程：
1. 数据收集：首先，我们需要收集大量的数据来进行可视化。这些数据可以来自各种来源，如传感器、数据库或网络。在这一步，你需要了解数据的类型、格式和结构。
2. 数据处理和清洗：一旦数据收集完成，接下来需要进行数
原创
2024-01-11 12:06:35
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定义：工业大数据即工业数据的总和，分成三类，即企业信息化数据、工业物联网数据，以及外部跨界数据。空间分布：不仅存在于企业内部，还存在于产业链和跨产业链的经营主体中，如SCM、CRM。产生主体：人和机器。人产生的数据如：设计数据、业务数据、产品数据。机器数据有生产设备（生产调度、质量控制与绩效数据）和工业产品（智能服务）从数据流动的视角来看，数字化解决了“有数据”的问题，网络化解决了“能流动”的问题
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2024-05-28 13:02:30
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文章目录缓存预热缓存雪崩概念：崩溃过程：问题排查：问题分析：解决方案：错峰策略调整缓存击穿概念崩溃过程问题排查问题分析解决方案：预防与监控缓存穿透（注意和击穿区分开）概念崩溃过程问题排查问题分析解决方案 缓存预热场景：redis一经启动，很快宕机 对应问题：请求数量较高、主从之间数据的吞吐量较大，数据同步操作频度较高（相当于用户需要大量访问数据库的时候，数据库中没有数据） 解决方案：思路主要是将
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2024-04-11 17:03:11
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大数据工程师专注数据分析 好的数据指标特征必须了解【导语】通常来说，数据指标是由业务团队来定义，然后技术团队 数据团队负责实现。业务看的数据指标一般是以报表，仪表盘，图表等为载体，大数据工程师专注数据分析，好的数据指标特征必须了解，下面就来具体了解一下吧。1、准确性这是最根本的一条原则。这个准确有二个层面的意思，一个是数据指标在技术实现过程中，是准确的，不会出现代码逻辑写错，源数据取错。二个统计源
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2024-07-31 16:02:29
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大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。
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2018-09-12 10:56:46
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大数据关键技术浅谈之大数据存储及管理 数据存储作为大数据的核心环节之一，可以理解为方便对既定数据内容进行归档、整理和共享的过程。自磁盘系统问世以来，数据存储已经走过了近百年的历程。 对于存储，计算机就像我们的大脑一样，两者都可以拥有短期记忆和长期记忆，例如大脑是通过前额叶皮层来处理短期记忆，而计算机则利用RAM(随机存取存储器)来处理短期记忆。大脑和计算机都需要在清醒的状态下处理并
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2023-10-05 08:41:36
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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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大数据学习路线大数据开发一共几个流程，大概概括起来有： 收集、清洗、数仓（建模）、OLAP、可视化 这里边： 收集一般的技术是：Kafka、Flume、高性能HTTP开发（可能）、Avro协议（可能）、Thrift协议（可能），取决于所在公司的技术栈。 清洗：Spark、HiveSQL/SparkSQL、MapReduce（已经过时） 存储：HDF
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2024-01-11 23:24:42
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随着社会的快速发展，数字分析的重要性也日益突显。市场上也涌现更多数字化系统或产品，帮助人们更好地管理工作，提高工作效率。下面，我们就来了解一下数据仓库解决方案吧！ 数据仓库解决方案一、数据仓库介绍数据仓库是集成的、面向主题的、反应历史的数据的集合。它需要具有高效查询、高质量的、可扩展的的特性。数据仓库是协助运营及管理人员及时做出策略调整的最有效的依据。二、数据仓库简单架构通常情况下，数
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2023-08-30 12:51:46
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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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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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2018年注定是大数据的时代，很多企业都纷纷向数据转型，对于大数据技术人才也是求贤若渴。对于大数据工程师岗位，我们需要掌握哪些技术才能胜任？今天给大家分享的是大数据工程师的技能树，让你对大数据工程师有一个基本的了解。1. 什么是大数据工程师数据工程师这个概念其实很模糊，不同的人和公司对它赋予的含义也区别很大，在这里，我们大概聊一下一般意义上的大数据工程师在工作中会做什么?集群运维：安装、测试、运维
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2024-07-30 13:47:42
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8 大数据技术8.1 大数据及其特征典型大数据应用中的数据在如下的一个或多个（4V）方面与传统技术面对的数据表现出显著不同：数据量（Volume）大、类型（Variety）多样、速度（Velocity）快、价值（Value）高而密度稀疏。大数据技术的目标乃是简单、高效并安全地共享大数据，支持大数据应用。大数据技术的关键需求包括：①可伸缩性，能够有效处理越来越多的数据和越来越多的访问。②可靠性，能够
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2023-08-31 15:13:16
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随着互联网的不断发展，越来越多的企业和用户都开始接触和学习大数据技术，它与机器学习、人工智能、区块链、物联网和增强现实等其他技术密切相关。因此，许多行业已经在大数据分析技术方面作了投入，比如银行、离散制造和流程制造等行业。 目前比较常见的一些大数据技术都有哪些类型？今天我们就一起来了解一下，目前比较常见的一些大数据技术都有哪些类型。 1.数据湖 数据湖
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2024-05-12 16:56:48
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大数据生态系统不断涌现，新技术迅速出现，其中许多根据IT行业的需求而扩展。这些技术可确保协调工作，通过这些工具和技术，大数据可以实现飞跃式发展。什么是大数据技术？首先，需要了解什么是大数据，其实大数据是一种特定的描述，用于描述庞大的数据集合，这些数据的规模巨大，并且随着时间呈指数增长。它只是指定了难以使用常规管理工具进行存储，查询和转换的大量数据。实际上，大数据技术是一种结合了数据挖掘，数据存储，
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2024-02-26 21:55:34
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原创
2023-06-12 10:16:15
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前言：学习了好久了，也没有系统的整理过这些东西，感觉再这么下去算是荒废了，懒惰加上不
原创
2023-02-19 09:09:26
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