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。
转载
2024-05-21 07:24:59
90阅读
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
转载
2023-11-16 09:55:28
135阅读
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
转载
2024-05-08 10:47:21
192阅读
Hive简介定义Facebook为了解决海量日志数据的分析而开发了hive，后来开源给了Apache基金会组织。 hive是一种用SQL语句来协助读写、管理存储在HDFS上的大数据集的数据仓库软件。hive特点▪ hive 最大的特点是通过类 SQL 来分析大数据，而避免了写 mapreduce Java 程序来分析数据，这样使得分析数据更容易。 ▪数据是存储在HDFS上的，hive本身并不提供数
转载
2023-10-04 09:18:40
73阅读
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
转载
2023-08-31 15:13:16
224阅读
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
转载
2024-05-12 16:56:48
138阅读
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
转载
2024-07-30 13:47:42
71阅读
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，
转载
2024-02-26 21:55:34
83阅读
我们先来看看这张图，这是某公司使用的大数据平台架构图，大部分公司应该都差不多：从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。所以我下面就按这张架构图上的线索，慢慢来剖析一下，大数据的核心技术都包括什么。一、数据采集数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简
转载
2023-07-10 14:08:34
308阅读
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
183阅读
DATABASE TECHNOLOGY CONFERENCE CHINA 中国数据库技术大会 而现在DTCC绝
原创
2023-02-26 10:43:53
132阅读
在大数据的相关岗位当中，大数据挖掘在这两年可以说是得到了极大的重视，数据挖掘岗位的薪资也可以说是高出同等级其他岗位不少，很多人因此将大数据挖掘作为一个转行的选择。今天我们从大数据挖掘应用培训的角度，来分享一下大数据挖掘原理及技术解析。大数据挖掘，需要大数据技术框架的支持，早期的Hadoop MapReduce框架，是解决大数据挖掘问题的第一代框架，而随着数据处理需求的变化，紧随其后又出现了很多的
转载
2023-07-19 14:23:54
218阅读
大数据就业十大方向 大数据行业前景广阔，岗位多，人工智能时代大数据人才缺口巨大! 目前，互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等等，几乎所有的行业都已经涉足大数据，大数据将成为今后整个社会及企业运营的支撑。 大数据技术是一种新一代技术和构架，它以成本较低、以快速的采集、处理和分析技
转载
2023-10-12 07:25:58
92阅读
如何学好大数据?那么首先我们要想我们为什么会选择学习大数据?大数据发展前景怎么样?学完大数据后就业机会多不多?这些都是我们需要了解的，那么就跟大家简单的说一说，我们为何要选择学习大数据?And如何学好大数据呢? 随着二十一世纪的到来，人们已经进入了信息化的时代。计算机技术水平越来越先进，给人们的生活带来了极大的便利。在信息化的时代，人们每天接
转载
2024-01-15 15:43:59
80阅读
大数据发展到今天，通常来说有两层含义，海量的数据集合以及对海量数据集合进行处理的大数据技术。海量的数据集合，这个非常好理解，就是不断累积起来的数据资源，而大数据技术又是指什么呢？何为大数据技术，今天我们来对大数据技术发展历程做个简单的介绍。从定义来说，大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。在行业当中的大数据研发者们，就是致力于将大数据技术应用到相关领域，从巨量数据从中
转载
2023-12-19 22:14:05
77阅读
大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。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的海量、高增长率和多样化的信息资产。 随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下
转载
2024-02-22 22:57:52
71阅读
数据库时代要说大数据的真正起源，必须得提到数据库。无论是移动互联网还是PC因特网，或者是计算机本身，背后都是一群又一群程序员写的程序，而一切程序说到底都还是对数据的处理。如果把数据处理比作一个王国的话，那这个王国的国王就是数据库。那什么是数据库呢？用最简单的话来说，就是一个用户可以把数据存储在数据库，需要的时候，用户可以告诉数据库，我需要某些数据，然后数据库会自行完成实际的数据处理过程，返回数据给
原创
2021-09-28 21:15:15
10000+阅读
点赞
2评论
目录1 大数据概念2 大数据特点（4V）3 大数据应用场景4 大数据发展前景5 大数据部门间业务流程分析6 大数据部门内组织结构1 大数据概念大数据概念大数据（Big Data）：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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的海量、高增长率和多样化的信息资产。按顺序给出数据存储单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。 1Byte = 8bit 1K = 10
原创
2021-03-25 17:46:20
10000+阅读
随着科技的发展和社会的进步，大数据、人工智能等新兴技术开始进入了我们的生活。我们已经从信息时代跨入了大数据时代，而大数据是一个十分火热的技术，现如今大数据已经涉及到了各行各业的方方面面。但是目前而言，很多人对于大数据不是十分清楚，下面我们就给大家讲一讲大数据的架构知识。1.大数据架构的特点一般来说，大数据的架构是比较复杂的，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
转载
2023-07-11 20:48:06
155阅读
在上一篇文章中我们给大家介绍了很多在金融行业中数据挖掘的案例，有关数据挖掘的案例实在是有很多。随着金融大数据特征在大数据时代的日益明显，监管上和业务上的需求也越来越复杂，无论是对科研界还是实业界都提出了新的要求和挑战。下面我们就给大家介绍一下更多的相关内容。首先就是客户评分，评分技术是银行业广泛使用的一项技术，包括风险评分、行为评分、收益率评分、征信局评分以及客户评分等。评分技术
转载
2023-08-08 11:18:21
165阅读
