工作了快一个月了，今天简单说一下大数据开发的整个流程。假设就以自己这个公众号为例，这样不会抽象，比较直观。1.数据源前端会对用户行为进行埋点，并上报后端服务器。埋点会记录一些信息，比如：用户 id：标记一个用户，后面可以根据这个算一段时间的 UV（独立访客），也就是 selecct count(distinct uid) from table_name where date >= t1
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2023-08-02 17:29:18
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# 大数据应用开发技术架构
## 概述
在大数据时代，开发者需要了解大数据应用开发技术架构，以便能够有效地处理和分析海量数据。本文将介绍大数据应用开发技术架构的流程和每一步需要做的事情，并提供相应的代码示例。
## 流程图
下表展示了大数据应用开发技术架构的主要步骤。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据采集 | 从各种数据源收集、清洗和转换数据 |
| 2
原创
2023-11-12 09:07:11
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大数据技术原理与应用大数据技术原理与应用第一章 大数据概述1、大数据的4v特征2、大数据的影响3、大数据的两大核心技术4、大数据计算模式及代表产品5、大数据与云计算、物联网的关系第二章 大数据处理架构Hadoop1、Hadoop的发展历史2、Hadoop的特性3、Hadoop1.0与Hadoop2.0的区别4、Hadoop生态系统5、Hadoop生态系统组件及功能6、core-site.xml和
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2023-08-15 15:46:18
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# 大数据技术应用数据可视化开发指南
随着大数据技术的快速发展，数据可视化成为了分析和展示数据的重要手段。对于刚入行的小白来说，理解数据可视化的开发流程至关重要。本文将为你提供一个简明的步骤指南，帮助你在大数据背景下实现数据可视化开发。
## 数据可视化开发的流程
下面是实现数据可视化的基本流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据采集] --> B[数据处理
1.1.2 大数据的六大发展趋势虽然说大数据仍然处于起步阶段，还面临着很多困难与挑战，但大数据的发展前景是非常可观的。1.数据呈现指数级增长近年来，随着移动互联、社交网络、电子商务和云计算的兴起，日志、图片、音频、视频等各类数据呈指数级增长。有关资料显示，2011年，全球数据规模为1.8ZB，可以填满575亿个32GB的iPad，这些iPad足以建起万里长城。到2020年，全球数据将达到40ZB，
原创
2022-08-22 00:41:47
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大数据技术总结大纲概念应用难题技术栈大数据架构1. 数据收集Sqoop/CanalFlumeKafka2. 数据存储HDFSHBaseKudu3. 分布式协调与资源管理ZookeeperYarn4. 数据计算MapReduceSparkImpala/PrestoStormFlink5. 数据分析HivePigSparkSQLMahout/MLLibApache BeamMOLAPHadoop发行
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2023-12-25 19:10:37
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java基本概念1.如果main方法被声明为private会怎样？能正常编译，但运行的时候会提示”main方法不是public的”。2.Java里的传引用和传值的区别是什么？传引用是指传递的是地址而不是值本身，传值则是传递值的一份拷贝。引用作为实参能被修改，传值则不影响原来的值3.Java的”一次编写，处处运行”是如何实现的？Java程序会被编译成字节码组成的class文件，这些字节码可以运行在任
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2023-09-11 09:21:14
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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
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2023-08-08 11:18:21
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Python，这一通用编程语言，已具有广泛的应用领域。其学习曲线非常平滑，可谓编程入门同学的首选！那么，让我们来探索一下 Python 在主要热门应用领域中的表现吧！1. 数据科学和机器学习Python 在数据科学和机器学习领域非常流行，因为它有许多强大的库和框架，如NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow等。以下是一个简单的数据可视化示例，使用Pandas和Mat
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2023-09-21 14:33:45
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1.试述MapReduce和Hadoop的关系。Google公司最先提出了分布式并行编程模型MapRedece ，Hadoop是一个实现了MapReduce模式的开源的分布式并行编程框架。Google的MapReduce运行在分布式文件系统GFS上，与Google类似，HadoopMapReduce运行在分布式文件系统HDFS上。相对而言，HadoopMapReduce要比GoogleMapRed
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2023-10-05 22:02:40
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一、大数据原理大数据技术与工程开发技术在架构上有很大的不同大数据技术当然更关系数据，相关架构也都是围绕着数据展开，重要要考虑如何存储、计算、传输大规模的数据等；而工程端的计算处理模型都是“输入-> 计算-> 输出”模型。最大的不同点就是工程技术程序是主体，数据是传输对象，将数据输入后工程才开始计算，然后输出结果。而面临PB级别的大数据计算任务，再去搬移数据，无论读取、传输、处理已经任何
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2024-05-15 20:53:04
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数据可视化是一门庞大系统的科学，本文所有讨论仅针对大屏数据可视化这一特定领域。管中窥豹，如有遗漏或不足之处欢迎大家讨论交流。文章结构及思维导图： 一、基础概念1. 什么是数据可视化把相对复杂、抽象的数据通过可视的方式以人们更易理解的形式展示出来的一系列手段叫做数据可视化，数据可视化是为了更形象地表达数据内在的信息和规律，促进数据信息的传播和应用。在当前新技术支持下，数据可视化除了“可视”
技术层面:数据准备技术:通过标准规范化数据表示、元数据类型和操作方式,为数据的统一存储提供基础.数据存储技术:需要制定关于分布式文件系统、数据仓库的相关标准,解决多类型数据的可靠存储问题.数据平台技术:数据平台涉及到面向服务的体系结构(SOA)、数据并行处理(MapReduce)等技术,我国在SOA标准化方面已研制了系列标准,具备了支撑大数据发展的良好基础.在数据并行处理技术发面,需要制定接口规范
原创
2021-07-28 15:30:09
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一、 Hadoop的优化与发展1.1 Hadoop的局限对于MapReduce和HDFS【不包含其它组件】：1、抽象层次低，仍需手工编写代码完成功能2、表达能力有限，MapReduce抽象的Map和Reduce函数，在降低开发复杂度的同时，也带来了表达能力有限的问题，导致一些任务无法用Map和Reduce函数来完成3、开发者自行管理作业间的依赖关系。一个作业Job只包含Map和Reduce两个阶段
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2023-07-20 17:54:50
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下面结合具体的例子详述MapReduce的工作原理和过程。 以统计一个大文件中各个单词的出现次数为例来讲述，假设本文用到输入文件有以下两个： 文件1： big data offline data online data offline online data 文件2 hello data hello online
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2023-10-19 22:19:36
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大数据技术原理与应用学习笔记（八）本系列历史文章Hadoop再探讨Hadoop的优化与发展Hadoop1.0到Hadoop2.0不断完善的Hadoop生态系统HDFS2.0新特性HDFS HA（高可用性）HDFS FederationYARN——新一代资源管理调度框架MapReduce1.0中的缺陷YARN设计思路YARN体系结构ResourceManagerApplicationMasterN
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2024-02-29 10:52:29
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企业，组织总是在寻找一种提升卓越的技术解决方案，独立于在不同的计算平台上工作，当然也具有成本效益。基于Java的软件或应用程序可以帮助他们实现这些值。Java是独立平台之一，它是开源和最优先的技术来实现每一种应用，包括基于Web的，客户端 - 服务器，云，移动和企业应用。Java开发是需求的，现在企业正在采用 Java应用程序开发 来最大限度地减少开支，提升服务并推动企业工程和架构编程语言的创
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2023-05-24 14:15:48
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Hadoop大数据技术复习资料 钟兴宇1.选择题15空，共30分。Hadoop以HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop 分布式文件系统）和MapReduce（Google MapReduce 的开源实现）为核心。hadoop三种安装方式：单体，伪分布式，完全分布式Hadoop集群启动时个进程的启动顺序：namenode，datanode，secondn
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2023-11-16 13:38:38
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当学生问到如何学习大数据技术，每次口头介绍都心中清楚无法清晰讲清楚这些技术名词，简单整理给大家。大数据开发的工具与语言：编程语言（Java，python，R语言等）1、大数据离线处理架构Hadoop（基于JAVA）开源免费，懂JavaSE；2、大数据实时计算的架构storm（基于JAVA）开源免费，懂JavaSE；3、大数据内存计算Spark（基于Scala语言开发）基于JDK开发，本质是Java
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2023-09-01 14:25:59
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通常将大数据应用开发分为五个步骤：获取、存储、处理、访问以及编制，获取是指获取一些辅助数据，例如来自CRM、生产数据（ODS）的数据，并将其加载入分布式系统（如Hadoop）为下一环节处理做准备。存储是指对分布式文件系统（GFS）或NoSQL分布式存储系统、数据格式）、压缩和数据模型的决策。处理是指将采集的原始数据导入到大数据管理系统，并将其转化为可用于分析和查询的数据集。分析是指对已处理过的数据
原创
2022-08-09 16:28:52
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