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
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# 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
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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
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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
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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
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2024-01-08 13:49:36
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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
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2024-03-05 05:51:49
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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
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2023-12-07 00:01:09
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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
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2023-11-10 18:52:48
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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
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2023-04-22 09:33:54
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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
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2023-08-30 13:39:46
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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
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2024-02-29 14:27:05
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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。
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2024-06-20 19:45:10
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1 什么是大数据1、Big data is an all-encompassing term for any collection of data sets so large and complex that it becomes difficult to process using traditional data processing apllications. -http://en.wik
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2023-09-11 17:22:37
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# 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
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构建在Hadoop之上的
数据仓库，数据计算使用MR，数据存储使用HDFS 由于数据计算使用mapreduce。因此通经常使用于进行离线数据处理 Hive 定义了一种类 SQL 查询语言——HQL 类似SQL，但不全然同样 可觉得是一个HQL-->MR的语言
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2024-07-16 15:14:13
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一、大数据的发展史2004年Google前后发表三篇论文，也就是传说中的“三驾马车”分页式文件系统GFS大数据分布式计算框架MapReduceNoSQL数据库系统BigTable2006年Doug Cutting启动了一个赫赫有名的项目Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce，分别实现了GFS和MapReduce其中两篇论文2007年HBase诞生
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2023-07-12 12:43:37
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目标构建大批量数据的存储集群实现大批量数据的分布式快速查询提供基于大数据的模型离线或者在线分析抽取实现方案基于hadoop的大数据平台搭建地址hadoop的安装目前已经极为简易化，以上地址的安装过程比较古老。由于hadoop本身的计算机制决定了实时分析不是擅长的长项，对于数据仓库的应用，基于hive基础的Impala 从速度和数据质量方面还是能够比较让人满意的。而Greenplum也可以尝试下。如
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2023-12-28 13:53:25
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目录1 大数据体系架构图2 数据采集层3 数据计算层4 数据服务层5 数据应用层 1 大数据体系架构图2 数据采集层阿里的的日志采集包括两大体系： Aplus.JS是Web端的日志采集技术方案，UserTrack是APP端的日志采集技术方案；在采集技术基础上，阿里用面向各个场景的埋点规范，来满足通用浏览、点击、特殊交互、APP事件、H5及APP里的H5和Native日志数据打通等多种业务场景；同
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2023-09-26 12:11:26
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