vscode大数据可视化运用的技术是一种重要的实践，它结合了前沿的技术工具与数据分析能力，旨在让数据以易于理解和直观的方式呈现。本文将围绕这一实践，深入探讨其背景、核心维度、特性、实战经验和深度原理，并提供选型指南。
### 背景定位
在信息技术的快速演进中，大数据的出现标志着数据处理和分析方式的根本变化。最早的可视化工具相对简单，主要依赖于静态图表。随着数据量的快速增长及计算能力的提升，大数据
在香港，银行业是受高度监管的行业，并且由于竞争比大陆更为激烈，产品形态多样，所以银行运营方面的相关数据被充分分析和利用，客户的流失数据、资本金比率、存贷比等各种数据形成了银行日常管理的基础。 在香港银行业，对客户的了解程度决定了生意的成功率，银行不仅收集客户的风险承受能力、收入、工作背景、商业财务活动、理财习惯等相关数据来做分析，还通过物联网进一步了解客户的生活群体，他的朋友和伙伴之
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2023-12-14 14:28:40
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面对1.8万亿元资产和8个产业板块，国家能源集团如何管理？像这样如此庞大的体系，能源集团企业如何进行有效管理，形成“1+1>2”的重组效应？随着信息化的深入和两化的深度融合，大数据在能源行业应用的前景将越来越广阔，推进智慧企业建设工作，实现企业的智能生产、智慧管理。但是随着精细化数据的广泛深入，行业化差异引发的数据痛点也越来越让企业难负其重。那么，如何对一个行业进行大数据解决方案的制定呢？现
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2023-12-02 23:35:43
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大数据剖析，能够从海量数据中提取出最有用的信息，在企业营销中发挥关键作用。能够说，谁能更好地利用大数据剖析，其在竞赛中便能处于更有利的位置。那么，大数据剖析都有哪些技能呢?1、数据收集对于任何的数据剖析来说，首要的就是数据收集，因而大数据剖析软件的第一个技能就是数据收集的技能，该东西能够将分布在互联网上的数据，一些移动客户端中的数据进行快速而又广泛的收集，一起它还能够敏捷的将一些其他的平台中的数据
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2023-12-10 10:48:44
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摘要本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验，探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据
原创
2022-05-27 06:49:21
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https://v.qq.com/x/page/u053229kzk6.html 大数据平台内容数据源往往是在业务系统上，大多数做数据分析的时候，不会直接对业务的数据源进行处理，这时就需要数据采集。采集到数据之后，基于数据源的特点把这些数据存储下来。最后根据存储的位置做数据分析和处理。整个大的生态圈的核心就是数据采集、数据存储和数据分析。数据源的特点数据源的特点决定了数据采集与数据存储的技术选型。
原创
2021-05-06 22:51:03
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在大数据时代，HR们从未如此迫切地需要并重视数据。数据除了能够证明HR的绩效表现，更重要的价值是支持决策。那么如何用数据有效地驱动人才管理?一味地为做大数据而做大数据毫无意义，企业应结合人力资源业务进行数据挖掘与分析，打造人才魔方，用数据进行以人才为核心的人才全生命周期管理。利用大数据找准人——人才迁移地图传统招聘时代是企业选人;到了招聘1.0时代，变为人选企业;而在如今的人才管理时代，HR要做的
原创
2019-02-05 19:19:52
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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
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2023-07-10 14:08:34
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随着人工智能（AI）和大数据技术的快速发展，它们在各行各业的融合应用日益广泛。本文将深入探讨AI与大数据的融合应用，并分析这种融合所带来的优势。1.背景介绍AI和大数据作为当前科技领域的热点，它们的融合应用已经成为许多企业和组织关注的焦点。AI依靠大量的数据进行学习和模型训练，而大数据则需要AI的算法来挖掘数据背后的信息和价值，二者相辅相成、相互促进。2.AI与大数据的融合应用2.1智能决策支持通
原创
2023-11-29 15:45:09
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程序员的算法课（13）-分治法一、分治算法回顾分治算法一般都比较适合用递归
原创
2022-08-29 14:54:15
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本节书摘来自华章计算机《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》一书中的第1章，第1.1节,作者:高彦杰 第1章 Spark 简 介本章主要介绍Spark大数据计算框架、架构、计算模型和数据管理策略及Spark在工业界的应用。围绕Spark的BDAS 项目及其子项目进行了简要介绍。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streami
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2023-09-25 08:44:27
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古代，人们用牛来拉重物，当一头牛拉不动一根圆木时，他们不曾想过培育更大更壮的牛。同样，在面对计算能力不足时，我们也应尝试着结合使用更多的计算机系统。Hadoop就是基于这样的理念设计。Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，计算分析处理所涉及的框架，允许多台设备一起工作，充分利用集群的威力进行高速运算和存储，共同完成一项任务，而对于用户来说这些设备是感知不到了，Hadoo
原创
2019-03-15 23:35:38
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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
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2023-07-11 20:48:06
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大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。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采集是指通过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
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2024-04-10 13:43:16
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目录（一）通用框架概述（二）数据收集层（三）数据存储层（四）资源管理与服务协调层（五）计算引擎层（六）数据分析层（七）数据可视化层 （一）通用框架概述自底向上，与OSI类似，通用框架下的大数据体系有七层：数据源、数据收集层、数据存储层、资源管理与服务协调层、计算引擎层、数据分析层及数据可视化层。图示如下： （二）数据收集层 数据收集层直接与数据源对接，负责采集产品使用
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2023-08-15 22:30:12
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云计算与大数据密切相关，大数据是计算密集型操作的对象，需要消耗巨大的存储空间，云计算的主要目标是在集中管理下使用巨大的计算和存储资源，用微粒度计算能力提供大数据应用，云计算的发展为大数据的存储和处理提供了解决方案，大数据的出现也加速了云计算的发展，基于云计算的分布式存储技术可以有效地管理大数据，借助云计算的并行计算能力可以提高大数据采集和分析的效率。研究机构Gartner定义∶大数据是需要新的处理
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2023-10-23 14:41:33
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随着多年的大数据的技术发展和积累，越来越多的人发现各个公司所使用的大数据技术大致可以分为两大类，分别是离线处理技术和实时处理技术，要么个别公司只有离线处理技术，要么个别公司只有实时处理技术，但是绝大部分公司基本上都是两种技术架构都带着一起在做，以为我们的业务一、lamda架构基本介绍 1、业务系统基本流程介绍 2、lamda架构基本介绍 lamda架构最早是由storm的创始人，Nat
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2023-08-12 15:49:35
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Spark是一个极为优秀的大数据框架，在大数据批处理上基本无人能敌，流处理上也有一席之地，机器学习则是当前正火热AI人工智能的驱动引擎，在大数据场景下如何发挥AI技术成为优秀的大数据挖掘工程师必备技能。本文结合机器学习思想与Spark框架代码结构来实现分布式机器学习过程，希望与大家一起学习进步～ 本文采用的组件版本为：Ubuntu 19.10、Jdk 1.8.0_241、Scala 2.11.12
一个多层的大数据平台技术栈概览
目录技术栈全貌1. 采集层和传输层SqoopFlumeCanalLogstashKafkaRocketMQ2. 存储层HBaseAlluxio/Redis/IgniteTiDBHDFSCephKudu3. 计算层HiveKylinDruid 为监控而生的数据库连接池。SparkSQLImpalaSparkStormFlin
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2024-05-14 16:53:24
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大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分
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2023-10-28 07:04:10
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