当今世界，数据就是金钱。各公司都在竭力收集尽可能多的数据，并力图找出数据中隐藏的模式，进而通过这些模式获得收入。然而，如果未能使用收集到的数据，或者未能通过分析数据挖掘出隐藏的宝石，那数据就一文不值。当开始使用Hadoop构建大数据解决方案时，了解如何利用手中的工具并将这些工具衔接起来是最大的挑战之一。Hadoop生态系统中包括很多不同的开源项目。我们该如何选择正确的工具呢？又一个数据管理系统大多
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2023-10-27 20:07:30
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摘要：大数据问题的分析和解决通常很复杂。大数据的量、速度和种类使得提取信息和获得业务洞察变得很困难。以下操作是一个良好的开端：依据必须处理的数据的格式、要应用的分析类型、使用的处理技术，以及目标系统需要获取、加载、处理、分析和存储数据的数据源，对大数据问题进行分类。 相关文章： 大数据架构和模式（二）——如何知道一个大数据解决方案是否适合您的组织 大数据架构和模式（三
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2023-08-11 16:34:56
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随着大数据的应用市场快速渗透到各行各业，很多人会疑问到到底哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?弗雷斯特研究公司发布了最热的十个大数据技术，海森大数据带您一起来看一下。 1、预测分析预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。随着现在硬件和软件解决方案的成熟，许多公司利用大数
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2024-01-11 23:55:58
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大数据能力平台技术架构方案
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2022-04-28 21:42:54
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大数据可视化技术方案
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教你如何实现大数据可视化技术方案。在本文中，我将详细介绍整个流程，并提供每一步需要做的事情和相应的代码示例。
整体流程：
1. 数据收集：首先，我们需要收集大量的数据来进行可视化。这些数据可以来自各种来源，如传感器、数据库或网络。在这一步，你需要了解数据的类型、格式和结构。
2. 数据处理和清洗：一旦数据收集完成，接下来需要进行数
原创
2024-01-11 12:06:35
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一.目标 现在已经进入大数据时代, 数据是无缝连接网络世界与物理世界的DNA。发现数据DNA、重组数据DNA是人类不断认识、探索、实践大数据的持续过程。大数据分析可以有效地促进营销,个性化医疗治病，帮助学生提高成绩,利于老师提高教学水平,还可以用于教学，许多产品可以用到大数据技术，如量化分析金融产品等。必须加强大数据技术的研究并实际应用.这里对目前最流行和最实用的用户画像技术进行讲解，并
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2023-08-12 22:36:41
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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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定义：工业大数据即工业数据的总和，分成三类，即企业信息化数据、工业物联网数据，以及外部跨界数据。空间分布：不仅存在于企业内部，还存在于产业链和跨产业链的经营主体中，如SCM、CRM。产生主体：人和机器。人产生的数据如：设计数据、业务数据、产品数据。机器数据有生产设备（生产调度、质量控制与绩效数据）和工业产品（智能服务）从数据流动的视角来看，数字化解决了“有数据”的问题，网络化解决了“能流动”的问题
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2024-05-28 13:02:30
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文章目录缓存预热缓存雪崩概念：崩溃过程：问题排查：问题分析：解决方案：错峰策略调整缓存击穿概念崩溃过程问题排查问题分析解决方案：预防与监控缓存穿透（注意和击穿区分开）概念崩溃过程问题排查问题分析解决方案 缓存预热场景：redis一经启动，很快宕机 对应问题：请求数量较高、主从之间数据的吞吐量较大，数据同步操作频度较高（相当于用户需要大量访问数据库的时候，数据库中没有数据） 解决方案：思路主要是将
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2024-04-11 17:03:11
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大数据工程师专注数据分析 好的数据指标特征必须了解【导语】通常来说，数据指标是由业务团队来定义，然后技术团队 数据团队负责实现。业务看的数据指标一般是以报表，仪表盘，图表等为载体，大数据工程师专注数据分析，好的数据指标特征必须了解，下面就来具体了解一下吧。1、准确性这是最根本的一条原则。这个准确有二个层面的意思，一个是数据指标在技术实现过程中，是准确的，不会出现代码逻辑写错，源数据取错。二个统计源
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2024-07-31 16:02:29
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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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大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。
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2018-09-12 10:56:46
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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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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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1 |大数据分析决策平台（南阳市IT大赛二等奖作品）
2 Ø开发时间：2017/10 – 2017/12
3 Ø主要算法：SVM算法 + 皮尔森相关系数 + 支持向量机分类算法 + 迭代学习
4 Ø项目描述：该系统借助学生的校园生活大数据，分析学生是否在校、成绩是否合格、心理是否孤单、在经济上是否需要资助。模块主要划分为：位置判断、成绩预测、心理分析、奖学金预测。采用SVM算法，利用皮尔森相
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2024-02-05 15:56:23
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大数据关键技术浅谈之大数据存储及管理 数据存储作为大数据的核心环节之一，可以理解为方便对既定数据内容进行归档、整理和共享的过程。自磁盘系统问世以来，数据存储已经走过了近百年的历程。 对于存储，计算机就像我们的大脑一样，两者都可以拥有短期记忆和长期记忆，例如大脑是通过前额叶皮层来处理短期记忆，而计算机则利用RAM(随机存取存储器)来处理短期记忆。大脑和计算机都需要在清醒的状态下处理并
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2023-10-05 08:41:36
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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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