如今企业对于数据的需求已经不单单需要一个大数据底层和大数据存储的方案，而是想要从数据获取到大数据全链条端到端整体的解决方案。人类对数据的管理挖掘和需求越来越旺盛，在解决问题的时候，牵扯到的数据量和维度也是不断爆炸、不断增长的，如何更好、更轻松地挖掘和管理数据是如今面临的最大问题。 随着系统的不断增加和积累，沉淀在系统深处的数据也更加难以提取和整合，后期的报表展示和可视化分析也就成
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2023-08-20 15:00:48
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构建大数据云服务平台流程
作为一名经验丰富的开发者，我来教你如何实现构建大数据云服务平台的流程。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 确定需求，设计架构 |
| 步骤2 | 搭建云平台基础设施 |
| 步骤3 | 集成大数据处理框架 |
| 步骤4 | 构建数据存储和计算模块 |
| 步骤5 | 设计和开发数据管理和调度模块 |
| 步
原创
2023-10-11 09:49:21
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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
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2023-08-07 22:44:37
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目录1.MRV1有哪些不足？2.描述Yarn执行一个任务的过程？3.Yarn中的container是由谁负责销毁的，在Hadoop Mapreduce中container可以复用么？4.提交任务时，如何指定Spark Application的运行模式？5. 不启动Spark集群Master和work服务，可不可以运行Spark程序？6.Spark中的4040端口由什么功能?7.spar
在构建大数据可视化平台的过程中，流程图的设计是至关重要的。它不仅帮助技术人员理解各组件之间的关系，还为团队成员提供了清晰的实施路径。本文将详细阐述如何搭建“大数据可视化平台流程图”，包括从环境准备到排错指南的各个环节，确保每个步骤都尽可能清晰易懂。
### 环境准备
在搭建大数据可视化平台之前，首先需要确认环境的准备。其中涉及到的前置依赖安装如下：
| 组件 |
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
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2023-07-20 17:52:00
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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
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2023-07-30 20:15:25
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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
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2024-05-10 11:58:55
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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
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2024-04-29 21:58:00
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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
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2024-04-18 22:19:53
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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
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2024-04-09 18:28:35
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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,
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2023-10-18 19:23:40
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一、数据清洗核心原则与方法（一）数据清洗原则完整性：确保数据无缺失字段或记录，例如用户信息表中 “手机号”“邮箱” 等关键字段不可为空，订单表中 “下单时间”“金额” 需完整记录。一致性：统一数据格式与标准，如日期格式统一为 “YYYY-MM-DD”，地址信息按 “省 - 市 - 区 - 详细地址” 层级规范，避免 “北京” 与 “北京市” 并存的混乱。准确性：修正错误数据，如身份证号校验（通过
本篇博客重点介绍如何使用Kylin来构建大数据分析平台。根据官网介绍，其实部署Kylin非常简单，称为非侵入式安装，也就是不需要去修改已有的Hadoop大数据平台。你只需要根据的环境下载适合的Kylin安装包，选择一个Hadoop节点部署即可，Kylin使用标准的Hadoop API跟各个组件进行通信，不需要对现有的Hadoop安装额外的Agent。最底层是数据来源层，我们可以通过Sqoop等工具
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2023-07-15 13:58:12
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讨论一：先来谈谈企业搭建大数据分析平台的背景。1、搭建大数据平台离不开BI。在大数据之前，BI就已经存在很久了，简单把大数据等同于BI，明显是不恰当的。但两者又是紧密关联的，相辅相成的。BI是达成业务管理的应用工具，没有BI，大数据就没有了价值转化的工具，就无法把数据的价值呈现给用户，也就无法有效地支撑企业经营管理决策；大数据则是基础，没有大数据，BI就失去了存在的基础，没有办法快速、实时、高效地
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2023-10-20 07:41:18
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大数据平台的整体架构可以由以下几个部分组成：一、业务应用：其实指的是数据采集，你通过什么样的方式收集到数据。互联网收集数据相对简单，通过网页、App就可以收集到数据，比如很多银行现在都有自己的App。更深层次的还能收集到用户的行为数据，可以切分出来很多维度，做很细的分析。但是对于涉及到线下的行业，数据采集就需要借助各类的业务系统去完成。二、数据集成：指的其实是ETL，指的是用户从数据源抽取出所需的
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2023-09-08 10:48:38
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大数据是以互联网为基础的。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。对于任何一个大数据从业者来说，新的接触，或者会有一种共同的感觉：大数据是非常有用的！那么如何构建大数据分析平台已经成为当前研究的焦点。 大数据并不是一场市场炒作。对于许多跨多个垂直的组织而言，大数据是真实存在的，而且它正在改变数据中心的架构。随着数据量、数据处理速度和数据类型的复杂度以
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2023-11-01 23:01:57
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2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来，大快以黑马之姿闯入50强，并摘得多项桂冠。Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖。对这份榜单感兴趣的可以找一下看看。本篇承接上一篇《DKM平台监控参数说明》，继续就大快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明。DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过，详细的内容可以找一下看看。在上一篇中已经
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2024-05-24 16:18:17
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prefacePython在大数据行业非常火爆近两年，as a pythonic，所以也得涉足下大数据分析，下面就聊聊它们。Python数据分析与挖掘技术概述所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的
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2023-08-22 15:40:28
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Orange 是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。其由C++ 和 Python开发，它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。
Rapid
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2024-04-22 15:49:44
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