大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。现在需要一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。 大数据在工作中的应用有三种：与业务相关，比如用户画像、风险控制等； 与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴；
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2023-10-03 08:10:56
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**实现大数据底层架构**
大数据底层架构是指用于支撑大数据处理和分析的基础设施，通常包括存储系统、计算框架、数据处理引擎等组件。在Kubernetes（K8S）平台上实现大数据底层架构，可以提高集群的可伸缩性、稳定性和灵活性。
**操作流程**
以下是在Kubernetes平台上实现大数据底层架构的操作流程：
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-04-24 12:06:49
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简单来说： 1）深度学习（Deep Learning）只是机器学习（Machine Learning）的一种类别，一个子领域。机器学习 > 深度学习 2）大数据（Big Data）不是具体的方法，甚至不算具体的研究学科，而只是对某一类问题，或需处理的数据的描述。具体来说： 1）机器学习（Machine Learning）是一个大的方向，里面包括了很多种approach，比如deep lear
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2024-10-17 18:48:50
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Python大数据开发的思维导图如下：编程语言比较适合大数据编程语言的有以下几种：C/C++、Java、Scala和Python等，如果本身有技术栈，那么按照自己熟悉的语言走。假如没有那么我建议从Python这门语言入手，其学习反馈周期短，很容易上手。深度学习深度学习是近年来热门的概念之一，源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层
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2024-03-13 15:35:47
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随着公司业务的增长，大量和业务、流程、规则相关的半结构化数据也爆发式增长。但数据分散在公司的各个系统中，如何将它们汇总并形成统一的企业级数据仓库，使企业灵活，高效的运用成了难题。如需将分散的各个底层数据汇总则需建立完整的体系，支撑风控的大数据框架则是重中之重。拥有5000万+注册用户；13亿+设备标签；100亿+行为数据；1500万+行业关注名单等海量多维数据的拍拍信则是从这几个方面落实：1. 数
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2023-07-10 22:07:48
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大数据分析通过对安全告警、系统日志以及网络流量等海量多源异构数据进行采集、存储与分析，打破原有网络安全烟囱式防护模式，将所有安全防护措施与安全数据打通，解决网络安全防护孤岛和数据孤岛问题。大数据分析利用大数据技术对海量数据的高效计算能力，结合关联分析、深度学习、机器学习算法等手段，对各种已知与未知威胁进行快速发现与预警，实现网络防御从被动到主动的转变。大数据分析技术架构大数据安全分析总体架构由数据
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2023-07-16 21:03:27
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技术转移大数据系统架构分析与实现
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## 引言
随着大数据时代的到来，各行各业都面临着海量数据的处理和分析问题。技术转移大数据系统架构是解决这些问题的一种有效方法。本文将介绍技术转移大数据系统架构的基本原理和实现方式，并通过代码示例演示其应用。
## 技术转移大数据系统架构概述
技术转移大数据系统架构旨在将数据从一个系统迁移到另一个系统，并保持数据的一致性和完整性。其基本原理是通过
原创
2023-09-02 13:34:37
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（2020.12.01） 标签数据层建设--数据价值魅力所在 大数据的核心价值和魅力通过标签数据的多样性应用得到充分体现；1、相关概念标签数据层：面向对象建模，把一个对象各种标识打通归一，把跨业务板块、数据域的对象数据在同一个粒度基础上组织起来达到对象上；标签数据层建设：一方面让数据变得可阅读、易理解，方便业务使用；另一方面通过标签类目体系让标签组
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2024-07-18 13:44:28
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点击0元报名后领取>>>软考18本电子版教材 & 15个科目知识点速记 + 17套历年真题试卷 + 80篇软考优秀论文6G资料包2016下半年信息安全工程师下午案例分析真题试题3与答案点击查看：2016下半年信息安全工程师下午案例分析真题汇总点击查看：2016下半年信息安全工程师真题与查分专题（综合与案例分析）试题三（共19分） 阅读下列说明和图，回答问题1至
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2023-08-04 19:57:23
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大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。 大数据是一个抽象的概念，对当前无论是企业还是政府、高校等单位面临的数据无法存储、无法计算的状态。 一、大数据分析系统包括哪些方面? 1.Analytic Visualizations(
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2023-07-21 14:27:04
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# 大数据底层存储架构科普
在今天的数字世界中，数据以爆炸性的速度增长。为了有效地存储、处理和分析这些海量数据，企业和组织需要构建强大的底层存储架构。本文将介绍大数据底层存储架构的基本概念，并通过简单的代码示例帮助理解其背后的技术原理。
## 什么是大数据存储架构？
大数据存储架构是指用于存储和管理大规模数据集的系统和技术框架。随着数据源的多样化，传统的关系型数据库已经无法满足要求。因此，现
鉴于网络安全数据组成的复杂性、规模，以及对实时搜索响应的需求，需要通过大数据存储集群快速实现空间的扩容，在PB级的安全数据中做到安全分析查询的秒级响应，同时需要为数据提供了冗余机制，保障数据的安全。▼▼HbaseHbase是一个提供高可靠、高性能、可伸缩、实时读写、分布式的列式数据库，主要用户存储非结构化的松散数据。Hbase与传统关系数据库的一个重要区别在于，它采用基于列的存储，而后者采用基于行
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2023-07-14 20:37:26
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在开始介绍大数据平台通用架构之前，我们回顾下20世纪传统系统架构特点是哪些？简单介绍下传统架构特色：1、视图与业务分开；视图层负责交互UI，业务模型层负责业务实现，逻辑控制负责程序内部功能调度；三层结构分划明显，耦合性高。这种架构沿用至今，只是目前的架构中更喜欢考虑松耦合、高内聚（偏向接口适配广的产品化组件），同时过去的传统RDMS数据库已经无法满足低时延，高并发的产品需求。那么我们同样按照MVC
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2023-07-16 19:43:21
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随着公司业务的增长，大量和业务、流程、规则相关的半结构化数据也爆发式增长。但数据分散在公司的各个系统中，如何将它们汇总并形成统一的企业级数据仓库，使企业灵活，高效的运用成了难题。如需将分散的各个底层数据汇总则需建立完整的体系，支撑风控的大数据框架则是重中之重。拥有5000万+注册用户；13亿+设备标签；100亿+行为数据；1500万+行业关注名单等海量多维数据的拍拍信则是从这几个方面落实：1. 数
架构挑战1、对现有数据库管理技术的挑战。2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。3、实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。
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2024-05-21 07:24:59
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看过来！！！2017年，大数据已经从概念走向落地；2019年，中低端IT工程师紧随浪潮加速向大数据转型，企业对大数据人才争夺直接进入白热化阶段。因此，对于想学IT技术的、想月入过万不是梦的人而言，我建议，直接选择学习大数据技术是符合潮流和就业需求的选择。一、大数据是什么？1、大数据简介一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的
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2024-05-08 10:47:21
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大数据概述： 大数据的发展历程：第一阶段：萌芽期（20世纪90年代至21世纪初） 第二阶段：成熟期（21世纪前十年） 第三阶段：大规模应用期（2010年以后） 大数据的特点（简称4V）：数据量大 数据类型多 处理速度快 价值密度低 大数据的特征：全面而非抽样 效率而非精确 相关而非因果 在科学研究上的四种范式： 实验科学、理论科学、计算科学、数据密集型科学大数据技术 主要包括数据采集与预处理、数据
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2023-11-16 09:55:28
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一、本地数据集上传到到数据仓库Hive1、 实验数据集的下载1. 将user.zip下载到指定目录 2.给hadoop用户赋予针对bigdatacase目录的各种操作权限 3.创建一个dataset目录用于保存数据集 4.解压缩user.zip文件 5.可以看到dataset目录下由两个文件 6.查看文件前五条记录 
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2023-07-23 23:20:25
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随着互联网的不断发展，越来越多的企业和用户都开始接触和学习大数据技术，它与机器学习、人工智能、区块链、物联网和增强现实等其他技术密切相关。因此，许多行业已经在大数据分析技术方面作了投入，比如银行、离散制造和流程制造等行业。 目前比较常见的一些大数据技术都有哪些类型？今天我们就一起来了解一下，目前比较常见的一些大数据技术都有哪些类型。 1.数据湖 数据湖
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2024-05-12 16:56:48
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8 大数据技术8.1 大数据及其特征典型大数据应用中的数据在如下的一个或多个（4V）方面与传统技术面对的数据表现出显著不同：数据量（Volume）大、类型（Variety）多样、速度（Velocity）快、价值（Value）高而密度稀疏。大数据技术的目标乃是简单、高效并安全地共享大数据，支持大数据应用。大数据技术的关键需求包括：①可伸缩性，能够有效处理越来越多的数据和越来越多的访问。②可靠性，能够
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2023-08-31 15:13:16
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