笼统的来说，大数据的架构一共有五层。首先是数据源层即最原始的数据层。数据在这一层里，还只是杂草地里的野菜。如果要问这片地的具体信息，目前来讲有三个地方：一个地方是企业内部自有数据，例如淘宝、京东等电商平台的用户信息、订单信息、商品信息等；另一个地方是第三方数据，即专门做数据买卖的公司。现在国家对数据和个人隐私的重视，导致这类数据交易的公司和平台逐渐息声；还有一个地儿是互联网数据。这片土地上的宝藏就
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2023-08-15 12:12:22
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### 构建大数据组织架构
#### 概览
在处理大规模的数据时，合理的组织架构显得尤为重要。Kubernetes（K8S）是一个开源的容器编排引擎，可以帮助我们有效地管理大数据应用程序的部署和扩展。下面让我们一步步来构建一个大数据组织架构。
#### 步骤
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 搭建Kubernetes集群 |
| 2 | 部署大数据组件（如Had
原创
2024-04-24 12:04:14
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越来越火的大数据时代，人工智能开创的时代，如何管理大数据集群成为一个非常重要的问题，现今通用的大数据平台大致的架构我简单说一下，希望对大家有帮助。大数据集群架构大概分为3层1、管理层（也就是所谓的manager界面），这一层主要是对集群服务的管理（比如说hdfs、yarn、hive、spark、hbase、solr、hue、oozie、zookeeper等），在这一层，可以对服务进行配置，节点管理
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2023-07-12 12:35:59
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领域逻辑的组织可以分为三种主要的模式： 事务脚本领域模型表模块
事务脚本 保存领域逻辑最简单的方法是使用事务脚本，事务脚本的过程是：从表示层获得输入、进行校验和计算处理、将数据存储到数据库中、以及调用其他系统的操作等，然后该过程将更多的数据返回给表示层，中间可能要进行大量的计算来组织和整理返回值，基
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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大数据分析平台的建设是十分必要了，一方面它可以汇通企业的各个业务系统，从源头打通数据资源，另一方面也可以实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、可视化的一站式分析，帮助企业真正从数据中提取价值，提高企业的经营能力。 在搭建数据分析平台之前，要先明确业务需求场景以及用户的需求，通过大数据分析平台，想要得到哪些有价值的信息，需要接入的数据有哪些，明确基于场景业务需求的数据平台要具备的基
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2023-07-14 15:37:23
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大数据 1、概念 大数据：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。 大数据主要解决海量数据的采集、存储和分析计算的问题。2、特点 &
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2023-07-13 16:21:29
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 目录前言一、网页数据获取流程1.点开平台的交易中心2.点击任意一个招标公告二、网页数据分析1.招标公告信息获取1.1招标公告来源分析1.2开发者工具获取xhr1.3解密js代码定位1.4只能用一次的下载招标公告信息方式1.4.1扣代码：1.4.2只能用一次的完整下载流程1.5如何实现批量获取招标公告信息1.5.1观察哪里有变化1.5
大数据技术其实是分布式技术在数据处理领域的创新性应用，其本质和此前讲到的分布式技术思路一脉相承，即用更多的计算机组成一个集群，提供更多的计算资源，从而满足更大的计算压力要求。大数据技术讨论的是，如何利用更多的计算机满足大规模的数据计算要求。大数据就是将各种数据统一收集起来进行计算，发掘其中的价值。这些数据，既包括数据库的数据，也包括日志数据，还包括专门采集的用户行为数据；既包括企业内部自己产生的数
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2023-08-16 20:33:13
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随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台：Apache FlumeFluentdLogstashChukwaScribeSplunk Forwarder大数据平台与数据采集任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：数据采集数据存储数据处理数据展现（可视化，报表和监控）其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤
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2023-09-25 19:19:49
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作者：吕兆星 郑传峰 宋天龙 杨晓鹏2.1 大数据组织架构体系要建立适合企业的大数据组织架构，首先要明确大数据部门在企业中的角色。不同的角色对应到企业内部会有不同的架构方式和职能定位。2.1.1 大数据部门在企业中的角色大数据部门泛指大数据中心、大数据部门、大数据组甚至是个体员工，它代表一类群体的角色扮演。按照大数据部门在企业中的不同角色和存在特征，可比喻为以下四类：路人、侍从、灯塔、先知。1.?
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2023-07-10 22:24:47
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下面是大数据体系架构图大数据分2个部分，一部分是走实时的，另外一部分是走离线的，不管那块都需要数据来分析从上图来看，数据分为结构化数据（MYSQL,ORACLE等），半结构数据（文件日志），非结构化数据（视频，PPT等）我们一般需要分析的数据 就是结构化的数据和非结构化的数据，非结构化数据可以存HDFS系统。很多专业的东西后面在开博客另讲，先大概了解数据流走向。1，数据收集系统。 &n
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2023-07-13 11:25:15
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1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。（1）HDFS（hadoop分布式文件系统） 是hadoop体系中数据存储管理的基础。他是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障。client：切分文件，访问HDFS，与namenode交互，获取文件位置信息，与DataNode交互，读取和写入数据。namenode：master节点，在hadoop1
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2023-07-16 09:42:35
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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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2023-08-16 19:42:56
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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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按照标准化的思路建设大数据平台，实现政务数据、社会数据及其他数据的安全接入、存储、共享、分析、应用和管理的目标，以支撑整个创新创业生态、大数据产业链的健康发展。大数据平台主要由数据接入系统、数据存储系统、数据分析系统和平台管理系统4大系统组成。 1、数据接入系统 数据接入系统作为底层基础支撑性 服务，是大数据平台的核心组成部分。数据接入系统通过提供多种数据接入工具，
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2023-07-30 23:21:36
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Lambda架构由Storm的作者Nathan Marz提出。旨在设计出一个能满足。实时大数据系统关键特性的架构，具有高容错、低延时和可扩展等特。 Lambda架构整合离线计算和实时计算，融合不可变（Immutability，读写分离和隔离 一系列构原则，可集成Hadoop，Kafka，Storm，Spark,HBase等各类大数据组件。 Lambda架构的主要思想就是将大数据系统构建为多个层次
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2023-07-14 11:44:14
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大数据平台架构如何进行 包括哪些方面【导语】大数据平台将互联网使用和大数据产品整合起来，将实时数据和离线数据打通，使数据能够实现更大规模的相关核算，挖掘出数据更大的价值，然后实现数据驱动事务，那么大数据平台架构如何进行?包括哪些方面呢?1、事务使用：其实指的是数据收集，你经过什么样的方法收集到数据。互联网收集数据相对简略，经过网页、App就能够收集到数据，比方许多银行现在都有自己的App。更深层次
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2023-05-26 15:07:44
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企业要开展大数据相关业务，首先就需要基于自身的需求，来设计搭建数据系统平台。而大数据系统平台的搭建，需要基于实际需求，来进行系统架构规划。今天我们就从大数据平台开发的角度，来对大数据系统架构模块做一个简单的介绍。 在实际的业务场景当中，每个公司的需求是不一样的，因此大数据平台开发需要选择适合自己的技术框架，在实际工作当中，这部分工作往往有兼具经验和实力的大数据工程师或者大数据架构
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2023-10-01 15:30:28
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给数据分个班
1、对数据进行分组
单列分组
Pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作
而进行分组之后是一个DataFrameGroupBy object,是一个分组后的对象
df.groupby("gender")
但是因为分组之后是一个Data
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2023-12-21 13:17:46
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