# 大数据挖掘平台规范性设计
随着信息技术的迅速发展，大数据挖掘逐渐成为提升决策能力和创新水平的重要工具。然而，为了确保数据挖掘的有效性和可靠性，规范性设计显得尤为重要。本文将探讨大数据挖掘平台的规范性设计，并通过代码示例和图示来说明这一过程。
## 1. 规范性设计的必要性
规范性设计有助于减少系统故障，提高数据处理效率，并确保数据的安全性和合规性。设计原则包括：
- 模块化
- 可扩展性
原创
2024-09-06 05:22:52
63阅读
大数据平台开发管理规范1 系统架构介绍与描述1.1 系统介绍1、Lxx1-xx1大数据基础数据平台：xx1是公共基础数据层。主要是用于从各关系型数据库或其它子公司抽取数据，并提供给所有团队使用的基础数据平台；2、Lxx1-xx3大数据对外公共数据平台：xx3是数据对外公共层，主要是用于对外部公司供数的，是数据对外传递的唯一途径
转载
2023-11-14 20:09:02
85阅读
在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其
转载
2023-09-04 15:16:02
79阅读
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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据根基于互联网，数据仓库、数据挖掘、云计算等互联网技术的发展为大数据的应用奠定了基础。1.大数据是什么？引用3个比较常用的
转载
2023-08-07 22:44:37
325阅读
当你已经准备好实施大数据，请仔细的评估云提供商提供的大数据功能，确保找到最合适的。下面我们来看一下四种云服务产品。当谈到在云端实施大数据战略时，好消息是你会有很多选择。但是，这同时也是一个坏消息。来自Forrester Research最近的一份报告强调，尽管大数据云服务很强大，他们也有可能造成混乱，从而需要企业采用比传统的方式更加灵活，琐碎的方法。该报告的结论是：在云计算领域中没有一种服务是适合
转载
2023-07-30 20:15:25
196阅读
一、了解Hadoop关于Hadoop的官方说明是：Apache Hadoop 是一款支持 数据密集型 分布式 应用程序并以 Apache 2.0 许可协议发布的 开源软体框架。拆开来说，其中包含学习 Hadoop 必须要理解的三个知识点：（1）Hadoop是一个框架； （2）可以用来处理大规模数据； （3）Hadoop被部署在集群上。二、Hadoop传统意义上，我们常说的Hadoop是包含了 Co
转载
2023-07-20 17:52:00
549阅读
1． Hue是什么HUE=Hadoop User ExperienceHue是一个开源的Apache Hadoop UI系统，由Cloudera Desktop演化而来，最后Cloudera公司将其贡献给Apache基金会的Hadoop社区，它是基于Python Web框架Django实现的。通过使用Hue，可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互，来分析处理数据，例如操
转载
2024-04-29 21:58:00
230阅读
本片博客介绍大数据相关的开源系统以及他们对应的一句话简介, 对于各位想大概了解大数据都有哪些开源系统的同学有帮助。各种相关开源系统简介：
如下是Apache基金支持的开源软件hdfs
跟GFS类似, 一个分布式文件系统。
mapreduce
转载
2024-05-10 11:58:55
139阅读
随着移动网络、云计算、物联网等新兴技术迅猛发展，全球数据呈爆炸式增长，标志着我们迎来又一伟大时代——大数据时代，它的到来在不知不觉中改变着人们的生活方式和思维方式，而它对企业产生的影响也更为深远。而今天我们就一起来了解一下，企业大数据应用都面临哪些安全问题。 企业需要关注哪六种大数据安全问题 1、使数据易受攻击 如今，所有数据都是数字化的，并且数量巨大，黑客始终可以在恶意内部人员的帮助下
转载
2024-04-09 18:28:35
352阅读
Hue Web应用的架构Hue 是一个Web应用，用来简化用户和Hadoop集群的交互。Hue技术架构，如下图所示，从总体上来讲，Hue应用采用的是B/S架构，该web应用的后台采用python编程语言别写的。大体上可以分为三层，分别是前端view层、Web服务层和Backend服务层。Web服务层和Backend服务层之间使用RPC的方式调用。Hue整合大数据技术栈架构由于大数据框架
转载
2024-04-18 22:19:53
44阅读
2. MapReduce 编程规范MapReduce 的开发一共有八个步骤, 其中 Map 阶段分为 2 个步骤，Shuffle 阶段 4 个步骤，Reduce 阶段分为 2 个步骤Map 阶段 2 个步骤设置 InputFormat 类, 将数据切分为 Key-Value(K1和V1) 对, 输入到第二步自定义 Map 逻辑, 将第一步的结果转换成另外的 Key-Value（K2和...
原创
2021-08-18 10:56:22
115阅读
# 大数据架构管理规范实施指南
在当今高效的数据驱动环境中，制定和遵循大数据架构管理规范显得尤为重要。作为一名新入行的开发者，你需要了解实施该规范的流程、步骤以及所需的代码。本指南将逐步带你了解如何进行。
## 实施流程
以下是实施大数据架构管理规范的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定需求和目标 |
| 2 | 设计大数据架构
原创
2024-08-02 06:03:57
137阅读
大数据架构管理规范是指在大数据环境中对数据架构进行有效管理和优化的标准、流程和方法。以下是大数据架构管理规范的一些关键要素：数据管理规范：
数据分类和标签：对数据进行分类和打标签，以便于管理和检索。数据质量控制：确保数据的准确性、完整性和一致性。数据生命周期管理：定义数据的创建、存储、使用、归档和删除的流程。数据存储规范：
数据存储格式：根据数据类型和应用需求选择合适的存储格式，如CSV、JSON
原创
2024-08-19 09:45:21
96阅读
实现大数据的高效存储涉及多个方面，包括选择合适的存储技术、优化存储架构和策略，以及采用有效的数据管理方法。大数据架构管理规范是指在
在大数据领域，学术规范是确保研究成果可靠性和有效性的基石。随着大数据挖掘技术的广泛应用，规范的制定与遵循变得越发重要。接下来，我将详细介绍如何解决“大数据挖掘 学术规范”问题的过程，涵盖从环境准备到排错指南的各个方面。
### 环境准备
在进行大数据挖掘时，我们需要确保拥有合适的软硬件环境。以下是一些基本的软硬件要求：
| 项目 | 说明
2. MapReduce 编程规范MapReduce 的开发一共有八个步骤, 其中 Map 阶段分为 2 个步骤，Shuffle 阶段 4 个步骤，Reduce 阶段分为 2 个步骤Map 阶段 2 个步骤设置 InputFormat 类, 将数据切分为 Key-Value(K1和V1) 对, 输入到第二步自定义 Map 逻辑, 将第一步的结果转换成另外的 Key-Value（K2和...
原创
2022-03-04 16:43:40
78阅读
搞政府大数据平台的，标准规范是一个绕不过去的内容，而且政府项目对标准规范貌似都特别看重，这是与做企业项目很大的不同。政府大数据平台的标准规范可以从以下几个方面制订：数据接入，包括结构化、非结构化数据，以及实时、批量数据的接入汇聚；数据治理，包括数据质量、数据清洗融合、数据模型设计等；数据服务，主要是对应用、委办局的数据支撑，包括数据文件、API接口等；数据安全，此处主要是通过数据脱敏、数据加密等手
转载
2024-01-08 13:49:36
37阅读
1.Hive的基础概念本文介绍了大数据技术之Hive的一些基础概念，包括什么是Hive、Hive的优缺点、架构原理，以及和常用数据库的比较。 1.1什么是Hive1.Hive是由Facebook开源，用于解决海量 结构化日志的 数据统计。 2.Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具（可以将其看作是Hadoop的一个客户端），可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL的查询功能。Hiv
转载
2024-03-05 05:51:49
34阅读
大数据体系数据平台数据平台是在数以万计的硬件之上建立统一的基础数据存储和计算的服务。数据中台数据中台是抽象了数据能力的共性形成的数据服务能力,是一系列的数据服务,用系统化思路降低数据前台对数据获取的难度,更好的赋能业务。数据平台与数据中台的区别核心区别——是否跟业务强相关数据平台和业务的联系并不密切,其提供基础的存储,计算,调度,数仓工具等基础的技术服务。对于业务数据如何进行存储,数据表如何组织,
转载
2023-10-18 19:23:40
198阅读
