背景自google发布3篇GFS,BigTable,MapReduce已过去近20年之久，市面上针对大数据治理方案也层出不穷，但大数据实时依旧是一项很难得技术。其主要表现在如下方面：（1）需求实现很难。对数据使用的用户持续增长，用户需求复杂多变，而这种复杂的需求实现又局限于目前的大数据生态，几乎没有某一个组件能解决几乎所有用户需求场景，依旧需要灵活的组合各大数据组件来实现。（2）实时存储很难。随着
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2024-03-04 17:23:23
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大数据分析（BDA）包括大数据的采集、存储、分析、展示。而其中分析是BDA的关键。说到分析，可以分为历史分析和实时分析。上次我们着重提过了历史分析，尤其是交互式历史分析，当然还有批处理式的历史分析。这次，我们回过头来再谈谈实时分析，包括流处理、CEP，等等。说到CEP，复杂事件处理（Complex Event Process），在2009年的时候我就有博文提及过。经过这么些年，CEP技术不断演进，
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2024-03-25 12:36:38
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目录0-前言1-实时计算2-实时计算应用场景2.1-实时智能推荐2.2-实时欺诈检测2.3-舆情分析2.4-复杂事件处理2.5-实时机器学习3-实时计算架构4-实时数仓解决方案 0-前言本文分为四个章节介绍实时计算，第一节介绍实时计算出现的原因及概念；第二节介绍实时计算的应用场景；第三节介绍实时计算常见的架构；第四节是实时数仓解决方案。1-实时计算实时计算一般都是针对海量数据进行的，并且要求为秒
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2023-12-13 19:56:10
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关于从0到1搭建大数据平台，之前的一篇博文《如何从0到1搭建大数据平台》已经给大家介绍过了，接下来我们会分步讲解搭建大数据平台的具体注意事项。一、“大”数据海量的数据当你需要搭建大数据平台的时候一定是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求了，所以首先我们面临的是海量的数据。复杂的数据复杂数据的概念和理想数据完全相反。所有数据集都有一定的复杂性，但有一些天生更难处理。通常这些复杂数据集没有定义
散列表查找定义散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f，是的每个关键字key对应一个存储位置f(key)。查找时，根据这个确定的对应关系找到给定值的key的对应f(key)。 我们把这种对应关系f称为散列函数，又称哈希(Hash)函数，按这个思想，采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中，这块连续存储空间成为散列表或哈希表。关键字对应的记录存储位置我们成为散列地址。
## 大数据实时数据体系架构图实现流程
### 步骤展示
以下是实现"大数据实时数据体系架构图"的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个数据处理流程 |
| 2 | 从数据源获取数据 |
| 3 | 实时处理数据 |
| 4 | 存储数据 |
| 5 | 可视化展示数据 |
### 详细步骤说明
#### 1. 创建一个数据处理流程
在开始
原创
2023-10-10 14:06:20
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一、数据处理主要任务二、数据集处理1、查看数据集基本情况调用 info() 函数来查看数据data的基本情况，包括数据维度，字段名称和类型以及有无缺失值，数据占用内存等。（以下为部分字段信息）可见总的数据47447行，少于此数值的为有数据缺失。 2、查看数据基本统计信息data_des = data.describe(include='all')可以从基本信息中粗略的观察数据
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2023-08-14 14:09:42
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RTBDA概述当被分解到其最简单的形式时，大数据分析包括两部分，以便将自身与数据仓库和商业智能进行区分：实时行动分布式，并行处理大数据分析能够解决处理大量无关且不能存放在一个单一的服务器或数据库的数据集所带来的普遍的挑战问题。而这个问题可以通过使用分布式并行处理分布在多个服务器的大型数据集得以解决，每台服务器处理并行数据的一部分。大数据分析可以与结构化和非结构化数据工作，因为它并不需要一个特定的结
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2023-12-19 09:42:05
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本文详细论述在大数据环境下的数据仓库设计理论，然后通过燃气行业一个小案例描述数仓的架构设计、ETL过程、模型设计方法和物理实施过程。欢迎订阅！数据仓库概念数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。在数据仓库里，每个数据单元都和特定的时间相关。数据仓库包括原子级别的数据和轻度汇总的数据。数据仓库发展阶段数据仓库发展大致
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2023-08-11 14:52:25
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为什么物联网大数据平台，使用TDengine，可不要redis, kafka, spark等软件？ TDengine是一高效的时序空间大数据处理引擎，因为充分利用物联网、车联网、工业互联网等场景的数据特点并做了很多优化，因此性能上远胜通用的大数据平台。但TDengine的核心功能是时序数据库，而大数据处理平台往往还需要有消息队列、缓存、流式计算等功能，怎么能不要Redis, Kafak,
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2024-09-09 16:09:37
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大数据技术经过这么几年的发展，已经不像前几年那样给人一种难懂的感觉，现如今信息的大爆炸，各行各业的信息层出不穷。但是信息的爆炸也就意味着各类杂乱无章数据的诞生，因此要想在众多的数据中找到对于自身有用的数据，对于数据的分析则必不可少。下面一起来了解一下，大数据分析技术应用步骤都有哪些。 1、识别阻碍因素和挑战 明确识别阻碍因素、挑战、问题或风险，例如在职技术人员想要保护他们的职位，技术人员的
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2023-12-31 18:26:14
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本次实验采用厦门大学林子雨教授团队开发的实验课程，在自己已安装的环境走了一遍，总体比较顺利，也遇到一些坑，记录一下，以免重入坑一、大数据案例-步骤一:本地数据集上传到数据仓库Hive 1.实验数据集的下载： 百度网盘下载 http://pan.baidu.com/s/1nuOSo7B user.zip 172M 包含了一个大规模数据集raw_user.csv（包含2000万
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2024-01-25 17:26:13
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摘要： 本文讲解一个完整的企业级大数据项目实战，实时|离线统计分析用户的搜索话题，并用酷炫的前端界面展示出来。这些指标对网站的精准营销、运营都有极大帮助。前言：本文是一个完整的大数据项目实战，实时|离线统计分析用户的搜索话题，并用酷炫的前端界面展示出来。这些指标对网站的精准营销、运营都有极大帮助。架构大致是按照企业标准来的，从日志的采集、转化处理、实时计算、JAVA后台开发、WEB前端展示，一条完
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2024-07-31 19:16:40
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本篇主要介绍大数据分析、人工智能的实战应用。整套PDF共9章，通过8个大型的数据分析案例，系统地介绍常用的数据分析方法。 这8个大型案例涉及数据可视化方法，回归、聚类、决策树、朴素贝叶斯等机器学习算法，以及深度 学习算法等内容。在案例编写过程中，涉及 Pandas、NumPy、 Matplotlib 等 Python 中常用的依赖库，最大限度地帮助读者掌握相关知识内容！通过学习本篇内容你将会精通以
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2024-08-26 00:05:11
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实时流处理简单概述：实时是说整个流处理相应时间较短，流式计算是说数据是源源不断的，没有尽头的。实时流处理一般是将业务系统产生的数据进行实时收集，交由流处理框架进行数据清洗，统计，入库，并可以通过可视化的方式对统计结果进行实时的展示。本文涉及到的框架或技术有 Flume,Logstash，kafka,Storm, SparkStreaming等。 实时流处理的的流程与技术选型 ： 一、日志收
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2023-07-19 15:59:58
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文章目录0 前言1 课题背景2 实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3 LDA模型4 情感分析方法**预处理**特征提取特征选择分类器选择实验5 部分核心代码6 最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以
JRDW(JD Realtime Data Warehouse)是京东大数据部为了解决公司越来越广泛的实时业务需求，而推出的一整套技术解决方案，包括数据的实时接入、实时解析、实时传输、实时计算和实时查询等技术环节。通过JRDW来解决实时业务开发中各环节的技术难点，在流程上统一业务开发需求，使业务方只专注于业务开发，不用过多关心技术上的问题，极大地降低了实时业务开发的技术难度。源起京东大数据部早在2
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2024-01-05 20:11:55
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介绍概述 Apache Flink是一个面向数据流处理和批量数据处理的可分布式的开源计算框架，它基于同一个Flink流式执行模型（streaming execution model），能够支持流处理和批处理两种应用类型。由于流处理和批处理所提供的SLA(服务等级协议)是完全不相同， 流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once
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2024-01-08 13:39:01
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原来在学校实验室也进行过开发工作，有一定的项目经验，后来也靠这些项目经验以实习生的身份加入了现公司。 但是万万没想到，加入的是大数据部门啊，导致现在一直在补大数据相关的知识。 最后悔的是之前也有参加过一个大数据的特色班，可惜那时候没好好学，一直忙着实验室的Java后台的一些项目，难受~ 好了，牢骚也发完了。今天也把之前的一些课件翻了出来，重新学习一下，然后对数据仓库进行一个理解和总结。一、什么是数
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2024-04-30 20:26:18
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HBASE数据库Hbase基础 1.1 hbase数据库介绍 1、简介 hbase是基于Google BigTable模型开发的，典型的key/value系统。是建立在hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写nosql的数据库系统。它是Apache Hadoop生态系统中的重要一员，主要用于海量结构化和半结构化数据存储。 它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row
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2023-07-13 16:52:47
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