为了更好地提升解决数据安全事故的工作能力，减少安全隐患，世界各国公司对数据图片水印和数据亲属跟踪技术开展了探寻和科学研究。第一，数字水印技术，其技术完成基本原理是根据信息资源管理将数据图片水印置入数据內容中，而不危害数据的载入和运用，进而完成数据的标识和追踪。因为对解决資源和服务器资源的高占有、高依靠，现阶段的数字水印技术多用以相对性平稳的小数据集中化，不可以规模性运用于云计算技术、大数据等大量数据聚集情景中。数据血缘关系跟踪技术的关键技术基本原理是根据创建数据血缘关系图，实时记录数据流动性全过程，对数据安全事故开展追踪和剖析，降低安全隐患。此项技术现阶段还处在科学研究认证阶段，仅有阿里、顺丰快递等一些公司开展了探寻，产业发展运用还不完善。
原创
2021-04-22 15:10:18
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大数据中心平台一般是三个部分：大数据、超算、云计算，三个部分进行混搭以满足不同数据处理场景。本人目前接触的为大数据，大数据正常分为三个模块： 1）大数据平台建设目前是Hadoop平台（java技能，接触最多的是HW的FI大数据业务平台）； 2）大数据计算(数字敏感性，常用计算语言HQL、CQL、Scala) 3）大数据挖掘（算法技能,常用实现语言python） 目前因为岗位需要，目前在
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2023-07-18 15:05:32
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数据挖掘技术可以为决策、过程控制、信息管理和查询处理等任务提供服务。一般来说，数据挖掘的应用有，电信：流失；银行：聚类（细分）,交叉销售；百货公司/超市：购物篮分析（关联规则）；保险：细分，交叉销售，流失（原因分析）；信用卡：欺诈探测，细分；电子商务：网站日志分析；税务部门：偷漏税行为探测；警察机关：犯罪行为分析；医学：医疗保健。具体如下：电子政务的数据挖掘：建立电子化政府，推动电子政务的发展，是
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2023-08-10 08:43:43
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大数据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。那么，大数据的关键技术有哪些呢?今天就来了解下吧! 1、数据收集 大数据时代，数据的来源极其广泛，数据有不同的类型和格式，同时呈现爆发性增长的态势，这些特性对数据收集技术也提出了更高的要求。数据收集需要从不同的数据源实时的或及时的收集不同类型的数据并发送给存储系统
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2023-12-26 22:27:20
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随着企业数字化转型的深入，数据规模呈指数级增长，数据处理场景从离线批处理转向实时流处理。消息队列作为数据管道的核心组件，承担着数据异步传输、系统解耦和流量削峰的关键作用。本文聚焦大数据数据工程场景，系统讲解消息队列的核心技术原理、典型架构设计、性能优化方法及实战应用，覆盖从基础概念到复杂工程实践的全链条知识。基础
在大数据时代，数据量呈现爆炸式增长，HBase作为一种分布式、面向列的开源数据库，被广泛应用于存储海量数据。然而
参考链接：https://blog.csdn.net/lmseo5hy/article/details/79542571 大数据技术为决策提供依据，在政府、企业、科研项目等决策中扮演着重要的角色，在社会治理和企业管理中起到了不容忽视的作用，很多国家，如中国、美国以及欧盟等都已将大数据列入国家发展战略
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2018-11-08 11:39:00
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干货丨大数据建模实操案例分析 大数据建模在解决这些问题上起到的作用： 这个案例是某品牌手机新品上市营销的业务方案，我们帮它做了两件事情，第一件事情是老用户的营销，通过建模找到新品手机的目标人群。第二件事情是微博营销，对于这一点我们又做了三件事：1）帮它甄别这个行业比较有话语权的微博；2）帮它识别了网友中的意见领袖；3）帮它找到想买手机的用户。 这个项目的关键点，其实就是定义清楚业务问题。我们
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2023-06-07 14:47:09
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大数据中心平台一般是三个部分：大数据、超算、云计算，三个部分进行混搭以满足不同数据处理场景。本人目前接触的为大数据，大数据正常分为三个模块： 1）大数据平台建设目前是Hadoop平台（java技能，接触最多的是HW的FI大数据业务平台）； 2）大数据计算(数字敏感性，常用计算语言HQL、CQL、Scala) 3）大数据挖掘（算法技能,常用实现语言python） 目前因为岗位需要，目前在
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2024-02-23 11:08:19
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大数据领域的数据工程涉及从数据的产生源头到最终分析结果的整个生命周期的管理和处理。本文的目的是全面探究数据工程
在大数据时代，数据预处理是数据挖掘过程中最耗时但至关重要的环节，通常占据整个数据分析流程60%-80%的时间。特别是在
2015年9月，印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。2018大数据全套视频链接：https://pan.baidu.com/s/1ZhNNVwHZt-y5ca656mdb6g密码：5NN6专用播放器地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1kJc7O-izksNj0PCsqToagA密码：3J99《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来
原创
2018-10-19 20:51:32
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在当今大数据时代，企业和组织需要快速、准确地获取业务数据的洞察，实时报表生成成为满足这一需求的关键技术。Doris作为一款高性能的分布式分析型数据库，具有出色的实时数据处理和查询能力，非常适合用于实时报表的生成。本文旨在深入探讨如何利用Doris实现高效的实时报表生成，涵盖了从Doris的基本概念、核心算法、数学模型到实际项目应用的全流程，为技术人员提供全面的技术指导。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍Doris的核心概念与联系，包括其架构和工作原理；
随着企业数据从TB级向EB级跨越，传统OLAP系统在扩展性、实时性、复杂查询性能等方面的瓶颈日益凸显。本文聚焦大数据
长文预警！这是一篇数据体系介绍文章，并不涉及开发实践。
原创
2021-07-05 10:10:16
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一、作为大数据架构师，需要知道企业为什么要构建数据结构？数据结构主要有以下内容：1）数据标准不一致2）数据模型管理混乱3）深入的性能的问题无法解决4）SQL语句编写水平不高导致出现严重性能问题5）开发人员对执行计划收悉6）上线前缺乏审计7）相对复杂的数据处理能力欠缺8）数据质量差需要执行数据质量管理数据是客户的财富，虽然对于我们开发人员一文不值，在客户那里就是无价之宝，保障数据的完成性，安全性，可
原创
2019-08-06 13:10:43
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随着物联网（IoT）设备爆发式增长（据IDC预测2025年全球物联网设备将达270亿台），每台设备每秒可能产生数条至数千条数据（如智能电表每分钟采集1次电量，工业传感器每秒采集100次振动数据）。这些数据若延迟处理，将失去实时监控、故障预警等关键价值。本文聚焦“如何高效处理物联网实时数据流”，覆盖核心概念、技术原理、实战案例及未来趋势。本文从“为什么需要流式处理”出发，用快递追踪的生活案例引出核心概念；通过“送牛奶的故事”解释事件时间与处理时间的区别；结合Flink代码示例演示实时去重与聚合；
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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大数据有一个重要的、和我们大多数人密切相关，但是又不太引人注目的一个应用领域是舆情监
原创
2022-10-20 09:39:35
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大数据领域三个大的技术方向：1、Hadoop大数据开发方向2、数据挖掘、数据分析&机器学习方向3、大数据运维&云计算方向大数据学习什么在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:529867072，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据，小编欢迎你加入,大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢
原创
2019-05-13 10:52:34
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