作者 孟小峰，2.2 大数据融合的概念众所周知，大数据价值链是一个阶梯式循环过程：“离散数据→集成化数据→知识理解→普适机理凝练→解释客观现象、回归自然”，每一个链条是对大数据的一次价值提升。为了实现这一价值，我们提出了大数据融合的概念，它是获取高品质知识、最大程度发挥大数据价值的一种手段，它的重要性毋庸置疑。但是，大数据的特征已
转载
2024-02-01 15:27:47
14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
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
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
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
目前大多数公司使用了许多ERP系统、CRM系统等七八个系统来推动公司的运行，提高公司的效率。不可置疑，这是十分有效的，但是随着各个系统的独立运行，尤其是不同的系统所使用的数据源也不一样，使得数据变得越来越庞大，各个数据间也相互独立，并不相同，这就出现了数据孤岛的现象。所以就需要需要数据对接，在这个时候，人工整理去进行数据打通，容易使数据整理时间翻倍，整理数据出现错误等情况的出现，那么企业要怎么做才
转载
2023-12-04 19:56:32
8阅读
成为新时代大数据工程师要满足哪些要求?【导语】数据分析首要任务是如何利用数据，即用数据为企业或组织提供有产出的数据分析。大数据分析师首要解决的问题是发现并利用数据的价值，具体可能包括：趋势分析、模型建立以及预测分析等，那么成为新时代大数据工程师要满足哪些要求?下面就给大家具体分享一下吧。1、理论知识要宽泛数据分析常常涉及统计学，数学的相关知识，所以要求专业的数据分析师一定要对数据敏感，需要有一定的
转载
2023-12-07 00:01:09
137阅读
今天来讲讲银行的数字化建设吧，作为大数据量的典型，它的数据架构搭建是很有意义的。双模IT是由gartner首次提出来的概念，当时他是这么解释的：双模IT就像武士和忍者，一个行为严谨规范，是作战主力，一个擅长盗取暗杀，是高效辅助。其实就跟抗日战争时期的正规军和游击队类似。Gartner认为：双模式IT才是未来很长一段时间的主流。 双模IT在数据分析上的具体形态，就是将固化分析和探索分析结合
转载
2023-07-13 17:46:05
183阅读
大数据使用的5种主要数据挖掘技术 数据挖掘原理已经存在了许多年，但是随着大数据的出现，它更为流行了。 数据挖掘涉及“处理数据和识别信息中的模式和趋势”，根据IBM所说，“数据挖掘原理已经存在了许多年，但是随着大数据的出现，它更为流行了。” IBM估计，仅过去的两年就产生了世界上百分之九十的数据。每天人们产生2.5兆字节的数据，足以填满1000万个蓝光光盘。 数据挖掘技术帮助专业人员
转载
2023-11-10 18:52:48
56阅读
一、前言在大数据时代，规范地进行数据资产管理已成为推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合的必要条件。贴近业务属性、兼顾研发各阶段要点的研发规范，可以切实提高研发效率，保障数据研发工作有条不紊地运作。而不完善的研发流程，会降低研发效率，增加成本与风险。数据研发规范旨在为广大数据研发者、管理者提供规范化的研发流程指导方法，目的是简化、规范日常工作流程，提高工作效率，减少无效与冗余工作，赋能企业
转载
2023-04-22 09:33:54
1671阅读
Windows Server 2022 超融合部署超融合基础设施（HCI， Hyper-Converged Infrastructure）的概念简单说就是将<计算>和<存储>资源通过网络，以软件定义的形式打通，合二为一，从而能够实现关键应用的负载均衡、高可用、统一管理以及横向扩展等功能。架构思路计算资源的高可用依靠【故障转移群集】功能存储资源的高可用依靠【存储空间直通】功能
转载
2023-09-22 15:04:01
101阅读
数据仓库和技术首先对于数仓我们应该知道，相比较于传统数据库来说，它需要的操作要相对简单一些，在数仓中没有联机更新数据的需要，只有一些非常少的锁定需要 然后了解一下数据仓库都有什么需求1、管理大量的数据对于数仓而言，最本质的特点就是管理大数据量的数据，传统数据库一张表可能记录十万百万条数据，而数仓中一张hive表在TB级别是允许的 在谈及到数据仓库的时候，技术和效率是我们要考虑的，除此存储和处理的开
转载
2023-08-30 13:39:46
74阅读
数据平台架构选型： 一般常见大数据使用场景分别有几种：离线批处理，实时流处理，olap多维度仓储统计分析，Ad hoc即席探索分析；相应需求可以选择相应架构做处理，这里可以参考原先我们在EMR上做的不同使用场景的框架选型或优化 对于特定场景或业务可据需选择相应架构做对应架构优化，如互联网公司业务数据少行为数据也少，但
转载
2024-02-29 14:27:05
50阅读
1.数据立方体的有效计算 a.方体总数=∏（Li+1）（1<=i<=n）。其中Li为每个维的层数，n为维数。 b.方体的计算选择。 不物化：不预计算任何“非基本”方体。 完全物化：预计算所有方体，但是需要花费海量的空间来存储。 部分物化：有选择的计算方体的一个自己。 c.索引OLAP数据 为了提供有效的数据访问，数据仓库支持索引结构和物化视图即上面所述。
转载
2024-06-20 19:45:10
32阅读
《2020数字中国产品发展报告》中写道，“未来，基于边缘智能的数字孪生平台，将会进一步深化物理世界和信息空间的集成，成为数字化转型和第四次工业革命的重要载体。”近几年，数字孪生技术在石油行业也备受关注，特别是在油价低迷时期，石油公司希望能够利用数字孪生技术进行降本增效。例如，荷兰皇家壳牌公司（Royal Dutch Shell）近期启动了一项为期两年的数字孪生计划，以帮助石油及天然气运营商更加高效
转载
2023-08-30 18:50:00
255阅读
# 实现大数据分层架构建表规范
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(定义需求) --> B(设计表结构)
B --> C(创建表)
C --> D(数据采集)
D --> E(数据清洗)
E --> F(数据存储)
```
## 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
|------|---
原创
2024-07-10 05:21:57
38阅读
