一·大数据概述随着信息技术发展的巨大变革,企业和学术机构纷纷加大技术、资金和人员投入,加强对大数据关键技术的研发与运用。大数据的发展历程总体上划分为三个重要阶段:萌芽期、成熟期和大规模应用期。 二.大数据概念大数据的4个特点:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 三.大数据与云计算、物联网的关系大数据为云计算机提供了用武之地,云计算为大数据提供了技术基础。物联网是大
转载 2023-09-13 10:58:34
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现在,数据的新名词层出不穷,顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑…企业层面的有数字化转型、互联网经济,数字经济、数字平台… 平台层面的有物联网,云计算,大数据,5G,人工智能,机器智能,深度学习,知识图谱…技术层面的有数据仓库、数据集市、大数据平台、数据湖、数据中台、业务中台、技术中台等等,总之是你方唱罢他登场,各种概念满天飞…今天结合“数据中台”,以作者从事数仓行业多年的实战经验来看,
**大数据技术架构图实现流程** 大数据技术架构图是一种描述大数据系统中各个组件和它们之间的关系的图表。在实现大数据技术架构图之前,我们需要先了解整个过程的流程,并清楚每一步需要做什么。下面是大数据技术架构图实现的流程表格: | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 步骤一 | 熟悉大数据技术栈 | | 步骤二 | 绘制架构图 | | 步骤三 | 搭建基础环境 | | 步骤四
原创 2023-08-20 08:26:24
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不要将传统的建模技术强加于大数据 传统的固定记录数据在其增长中稳定且可预测的,这使得建模相对容易。相比之下,大数据的指数增长是不可预测的,其无数形式和来源也是如此。当网站考虑建模大数据时,建模工作应该集中在构建开放和弹性数据接口上,因为人们永远不知道何时会出现新的数据源或数据形式。这在传统的固定记录数据世界中并不是一个优先事项。设计一个系统,而不是一个模式 在传统的数据领域中,关系数据库模式可以涵
            
转载 2023-07-10 13:34:01
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实战要则大部分的人是因为看见而相信,很少部分的人是因为相信而看见。1、软件开发明细由于大数据软件需要不断迭代更新,版本替换,故每个软件需指定版本才能兼容使用,学习过程中必须统一软件开发环境。本书需要以下基础的软件开发明细:环境软件环境版本/配置开发环境模块设计工具OfficeOffice 2016 Professional Edition开发工具EclipseLuna
我们常常意识不到问题的存在,直到有人解决了这些问题。 上面所有这些技术在实际部署的时候,通常会部署在同一个集群中,某台服务器可能运行着 HDFS 的 DataNode 进程,负责 HDFS 的数据存储;同时也运行着 Yarn 的 NodeManager,负责计算资源的调度管理;而 MapReduce、Spark、Storm、Flink 这些批处理或者流处理大数据计算引擎则通过 Yarn 的调度,运
# 实时大数据技术架构图实现教程 ## 流程概述 为了实现实时大数据技术架构图,我们需要按照以下步骤进行操作: ```mermaid journey title 教学流程 section 了解需求 section 设计架构 section 搭建环境 section 开发实现 section 部署运行 ``` ## 每一步操作详解 ### 了
原创 2024-03-06 03:43:23
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阿里数据要做的是:把数据真正打通,深度挖掘数据的价值,为业务创新应用提供数据决策基础和依据。下面具体介绍我们在大规模分布式知识图谱上的技术实践。 为什么需要知识图谱? 大规模知识图谱抽象也是一种图计算。基于大规模分布式知识图谱做了哪些工作?我们为什么要做这样一件事情?阿里巴巴的生态非常丰富,而丰富的业态背后给我们数据工作者带来的困难就是,我们常常需要接入各种数据,并将他们有效地
文章目录一、大数据概述二、Hadoop是什么2.1 HDFS架构概述(大硬盘)2.2 YARN架构概述(资源调度)2.3 MapReduce架构概述(计算)2.4 大数据技术生态体系 一、大数据概述大数据(Big Data) :指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉管理 和处理的数居集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞穿发现力和流程 优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产主要
转载 2023-07-12 12:33:28
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一、分类算法:对数据分类和预测1. KNN算法即K近邻(K Nearest Neighbour)算法,是一种基本的分类算法,其主要原理是:对于一个需要分类的数据,将其和一组已经分类标注好的样本集合进行比较,得到距离最近的K个样本,K个样本最多归属的类别,就是这个需要分类数据的类别。下面是KNN算法的原理图:上图中,红蓝绿三种颜色的点为样本数据,分属三种类别ω1、ω2和ω3。对于待分类点Xu,计算和
云计算说的是一种技术解决方案,就是利用这种技术可以解决计算、存储、数据库等一系列IT基础设施的按需构建的需求。两者并不是同一个层面的东西。大数据        大数据技术是一种新一代技术和构架,以快速的采集、处理和分析技术,从各种超大规模的数据中提取价值。大数据涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用,大数
大数据技术学习进阶路线随着大数据技术的不断发展,大数据技术体系已经趋于成熟,由于大数据技术体系比较庞大,所以在学习大数据的时候首先应该根据自身的知识结构,找到一个适合的切入点。本节将介绍大数据技术学习需要经过的几个阶段,帮助想转大数据开发的同学,对大数据技术有个整体的把握。第一阶段Java语言基础:由于大数据开发,大多是基于Java语言进行的,所以Java语言开发是必需要掌握的。掌握技能如下图所
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后,但是具有非常重要的作用,数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展,数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高,但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前,数据分析工作已经经历了长足的发展,尤其是以BI系统为主的数据分析,已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统,对于BI系统来说,大概的架构图如下:  可以看
大数据高并发的话题屡见不鲜,各种应对的方式方法也四处可见。然而笔试面试中一问就懵,简直是高薪拦路虎。为什么呢?究其原因,还是思路不清晰,缺乏实操,所以一问就倒。作为专注.Net领域十几年的老司机,我今天就来给大家好好谈谈这个话题,将两个问题全部解决掉!任何项目在一开始架构时,都不是冲着大数据高并发去的。然而随着时间的推移,用户量的增加,数据规模上去,请求的并发量高了,就会出现资源不足、请求阻塞、异
大数据技术体系一二级架构   前文提到过,所有采用分布式理论解决海量数据的采、存、算、查的技术都可以称为大数据技术。所以,大数据技术体系一级架构一般包含以上几个重要模块,可以看出,基本是围绕业务更好的用数来发展的。   企业构建大数据技术体系时,会在一级架构的范围内,结合业务需要和未来规划目标,选择部分技术组件进行落地,下图罗列了各个一级架构下的核心技术组件。构建初期,一般会通过CDH或HDP的产
大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。      一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据,是大数据知识服务模型的根
# 大数据离线数仓技术架构图 ## 什么是大数据离线数仓? 大数据离线数仓是指通过离线方式收集、存储和处理大量的数据,以支持企业的数据分析和决策。它通常包含数据采集、数据存储、数据处理和数据查询等模块。 ## 技术架构图概述 大数据离线数仓的技术架构图主要包括以下几个关键组件: - 数据源:数据源是指从各种数据源中采集数据的模块,例如数据库、文件、日志等。我们可以使用不同的技术和工具来采
原创 2023-10-17 14:54:33
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# 大数据处理平台技术架构图实现指南 ## 引言 在当今数据驱动的世界中,大数据处理已成为提升企业竞争力的关键。了解大数据处理平台的技术架构是开发者的基本能力。本文将指导你如何设计和实现大数据处理平台的技术架构图,包括步骤、代码示例以及重要的图示。 ## 整体流程 设计大数据处理平台的技术架构图可以分为以下几个步骤: | 步骤 | 描述 | |--
原创 7月前
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