主流的大数据技术可以分为两类：一类是面向非实时批处理业务场景，着重于处理传统数据处理技术在有限的时空环境里无法胜任的TB级、PB级海量数据存储、加工、分析、应用等。比较主流的支撑技术有：HDFS、MapReduce、Hive等。另一类是面向实时处理业务场景，比较主流的支撑技术为HBase、Kafka、Storm等。（1）HDFS HDFS是Hadoop的核心子项目，是整个
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2023-07-29 19:36:13
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企业面临的挑战之一是：传递大数据。传递大数据受限制于IT基础设施，需要解决大数据的规模和动态性问题。与大数据有关的不同架构思想大数据技术和它的组件设计原则大数据的功能需求： 1. 采集数据 2. 组织数据 3. 集成数据 4. 分析数据 5. 按照分析结果执行操作其他需求： 1. 架构支持，强大的运算能力和速度也非常重要 2.支持海量数据的存储 3.也需要有适当的冗余，以防产生意外
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2023-10-19 19:39:56
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大数据是客户获取业务洞察力的关键推动因素，在IT，营销，财务，安全性和合规性以及业务运营等关键业务领域发挥重要作用。 对于大数据平台，以熟知的Hadoop分布式框架使用并行跨多个服务器和存储实现分布式数据处理，并且形成了工具和应用的生态系统，帮助使用者了解和处理不断增长的海量数据，将多种数据源包含结构化、非结构化数据进行统一的数据展示和管理，但是现在基础设施是否能适用应用的发展？大数据集群基于物理
原创
2021-04-23 13:20:22
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信息技术和移动互联网的发展带来了服务智能化的发展，传统服务型呼叫中心(如移动10086客服、淘宝客服、政府12345等)由于服务内容相对简单、业务流程短，客服工作正逐步交由自助渠道、智能机器人处理，人工服务占比正在逐步降低;与传统呼叫中心偏重于服务的特征相比，技术支撑型呼叫中心(如戴尔、联想、运营商宽带服务、苹果技术支持等)由于其服务内容的复杂性，人工服务占比仍然较大。一、技术支撑型呼叫中心概念技
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2024-09-03 15:20:11
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大数据时代的来临，对于企业而言，既是机遇又是挑战。现阶段，大数据已经渗入到企业管理的方方面面，可以预见，企业即将迎来一场数据化管理变革。那么，大数据对企业管理决策有哪些重要影响？企业日后如何有效运用大数据为决策过程服务呢？ 一、大数据在企业管理决策中的应用优势大数据在企业管理决策中具有显著的应用优势：第一，有助于提升决策效率，大数据平台拥有实时采集数据资源的功能，并可基于对海量数据的快速
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2023-12-28 06:38:16
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在物联网时代，面对PB级的数据，企业将难以以一己之力完成基础设施的建设。物联网所产生的大量数据不仅会驱动现在的数据中心发生根本性的变化，同时也会驱动相关企业采用新的大数据策略。物联网的价值在于数据：企业对数据的分析工作启动地越快，挖掘出的业务价值就越多。而大数据服务提供商的目的就是通过加大相关的投入，消除数据收集、管理的风险以及复杂性，让企业能够专注于物联网数据分析。如果你想了解大数据
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2023-10-31 12:23:35
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省发改委昨日传来消息，为进一步推动数据资源开放共享流通，强化数据资源在各领域应用，省发改委组织实施促进大数据发展重大工程，旨在有效促进数据要素流通，创造新的增长点。上述重大工程将以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，推动生产要素的网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用。重点支持的领域包括大数据示范应用，譬如，开展社会治理大数据应用，在企业监管、环境治理、食品安全等领域，推动政府部门、
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2023-11-16 22:40:28
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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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# AI 物联网大数据支撑架构实现指南
在当今的科技时代，构建一个强大的“AI 物联网大数据支撑架构”是至关重要的。这篇文章将指导你如何从头到尾实现这一架构，并详细解释每个步骤及其所需代码。
## 流程概述
以下是实现AI物联网大数据支撑架构的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
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原文链接：http://click.aliyun.com/m/13856/ 11+大数据行业应用实践请见https://yq.aliyun.com/activity/156，同时这里还有流计算、机器学习、性能调优等技术实践。此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps；更多精彩内容参见云栖社区大
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2017-03-16 19:03:27
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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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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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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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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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很多人都想去学习数据分析中的数据挖掘这一块的相关知识，这是因为数据挖掘这项工作十分有前景，同时在薪资方面也十分出色。但是要想学好数据挖掘不是一个容易的事情，不过我们还是有技巧的，在这篇文章中我们给大家介绍一下数据挖掘的学习需要侧重哪些知识，希望这篇文章能够帮助到大家。1.统计知识在做数据分析，统计的知识肯定是需要的，Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。如果我们做数据
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2023-12-07 07:03:46
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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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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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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
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2023-07-19 14:23:54
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