第3章 系统需求分析和总体设计 系统需求分析为满足数据处理系统的前端友好展示与交互操作、后端数据分析集群高可用、系统整体稳定性。在此采用B/S+集群架构[]，或说是web+集群架构，即在数据处理平台上搭建集群进行数据采集、分析、存储，而后将最终数据ETL结果直接写入相关消息中间件。而在web系统中Server端可以从消息中间件中读取结果数据反馈至客户端，在客户端采用图形化界面
目 录1 引言 1.1 编写目的 1.2 目标读者 2 调研概述 2.1 任务目标 2.2 调研对象 2.3 调研内容 2.4 实施目的及意义 3 系统详细调研 3.1 现有系统现状调研 3.1.1 现有系统使用概况 3.1.2 现有系统数据储存情况 3.1.3 现有系统界面模型 3.1.4 现有系统数据字段 3.1.5 现有系统部署环境和技术架构 3.2 用户期望实现的功能 3.2.1 对大数据
大数据战略可以帮助企业收集和分析用户的行为和特征，更加有针对性的开展客户数据资源的分析和组织，使用大数据分析技术，五步就可以帮助您提高客户体验度。 第一、找到数据见解 企业从自己的网站或者论坛收集到客户的见解可以帮助企业重新改善营销计划，改进产品研发，这些都是大数据分析技术可能拥有的优势，在新的技术发展和新的数据类型面前，对于这些数据进行进一步的分析也是至关重
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
# 信用大数据可视化分析系统需求分析
## 一、流程概述
在进行一个项目的需求分析时，我们需要遵循一定的步骤来确保需求的正确性和全面性。下面是实现“信用大数据可视化分析系统需求分析”的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 收集需求 | 与相关利益相关者沟通，收集系统需求。 |
| 2. 分析需求 | 理清需求的优先级，分类，并进行初步分析。 |
| 3
以大数据项目为主线，技术理论与项目实践相结合，按照大数据项目的开发流程逐步推进，本文主要讲解项目的需求分析、架构设计以及离线和实时数据流程设计，然后提前规划好大数据项目需要的集群，按照项目的实现逻辑，结合具体的技术组件详细讲解整个大数据项目的开发流程。一、项目需求分析需求分析是基础，需求分析贯穿整个项目的始终，是对客户需求的深入了解。整个项
原创
2022-09-26 16:11:00
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# Hadoop大数据平台硬件需求
## 引言
随着大数据时代的到来，海量数据的存储和处理成为了一个重要的问题。Hadoop作为一个分布式的大数据处理框架，通过搭建Hadoop集群来解决这个问题。但是，为了保证Hadoop集群的性能和可靠性，我们需要选择合适的硬件来构建集群。本文将介绍Hadoop大数据平台的硬件需求，并提供一些示例代码来说明。
## 硬件需求
为了构建一个高性能的Hadoop
原创
2023-09-04 05:14:45
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# 大数据可视化需求分析
## 1. 引言
随着互联网的快速发展和大数据技术的成熟，我们生活中产生的数据量不断增加。如何从庞大的数据中提取有用的信息并进行有效的可视化呈现，成为了一个重要的问题。本文将介绍大数据可视化的需求分析，并通过代码示例进行演示。
## 2. 大数据可视化需求分析
大数据可视化是指通过图表、图形、地图等形式将大数据信息可视化展示出来，以便用户更直观地理解和分析数据。在
原创
2023-09-08 06:36:05
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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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大数据出现：1960-1970年，网状数据库、层次数据库出现。大数据发展：1970-1980年，关系理论与SQL语言，关系数据库理论。大数据稳步提高：1980-1990年，联机事务处理系统（OLTP），面向交易的处理系统。大数据再创新高：1985-1989年，面向对象。大数据持续：1990-2000年，文本与多媒体数据库。大数据未来：2000-2010年，WEB/XML数据库，分析挖掘（OLAP/
Hadoop大数据平台构建与应用第一章 大数据与Hadoop平台技术 文章目录Hadoop大数据平台构建与应用前言一、大数据时代二、大数据关键技术三、大数据涉及的主要软件四、Hadoop平台技术的生态总结 前言1、熟悉 Hadoop平台技术的生态环境 2、熟悉 熟悉大数据关键技术 3、了解 大数据主要技术 4、了解 大数据的特点、应用领域一、大数据时代大数据就是海量资料或者称巨量资料，这些巨量资料
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2023-08-30 21:24:18
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建立信息安全运营管理基础平台，构建整个系统信息安全安全支持系统，确保各种业务应用的安全运行，通过技术实现信息系统安全，可管理，安全和控制的目标意味着，使安全保护策略贯穿于信息系统的物理环境，网络层，系统层，应用层，数据库和管理系统。 1.大数据存储安全：通过大数据安全存储保护措施的规划和布局，协同技术的发展，增加安全保护投资，实现大数据平台的安全保护，实现业务数据的集中处理。 2，大数据云
数据存储设计 在本次项目中设计到数据存储的有三个地方：第一个就是将原始的日志数据按天保存到hdfs文件系统中；第二个就是将etl解析后的数据保存到hbase中；第三个就是将分析结果保存到mysql数据库中。其中存储到hbase和mysql的这两个过程需要设计具体的存储结构。 HBase表结构设计 由
原创
2021-06-05 10:45:56
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需求说明: 项目背景,技术框架,数据规模
原创
2022-05-04 17:27:59
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一、数据展示系统(bigdata_dataapi)总述 bigdata_dataapi项目的主要目标有两个：第一个就是我们需要提供一个提供json数据的Rest API；另外一个目标就是提供一个展示结果的demo页面。bigdata_dataapi使用spring+mybatis+mysql来搭建提
原创
2021-06-05 10:45:57
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项目综述 在本次课程中，项目分别分为bigdata_track，bigdata_transforer和bigdata_dataapi。本次项目主要以分析七个模块的数据，分别为用户基本信息分析、操作系统分析、地域信息分析、用户浏览深度分析、外链数据分析、订单信息分析以及事件分析。那么针对不同的分析模块
原创
2021-06-05 10:45:58
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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
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
一、大数据可视化是什么及应用1、大数据可视化是什么 是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据或信息转换成图形或图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术。2、广义可视化 3、科学可视化 科学可视化的目的是以图形方式说明科学数据，主要三维现象的可视化，重点在于对体、面以及光源等等的逼真渲染。使科学家能够从数据中了解、说明和收集规律。如物理、化学、气象气候、医学、生物等。 4、信息可视化
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2023-08-30 21:48:55
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