数据源头问题Hi，我是阿昌，今天记录学习的是关于一些数据源头问题的记录。对于 HTTP 请求，我们要在脑子里有一个根深蒂固的概念，那就是任何客户端传过来的数据都是不能直接信任的。客户端传给服务端的数据只是信息收集，数据需要经过有效性验证、权限验证等后才能使用，并且这些数据只能认为是用户操作的意图，不能直接代表数据当前的状态。举一个简单的例子，我们打游戏的时候，客户端发给服务端的只是用户的操作，比如
采用什么样的方法，提高网站的优化效果呢？这点，是一直苦恼很多优化的纠结所在。而今就给大家做一下相关的阐述，相应的优化要点主要有哪几点？
原创
2013-10-28 10:05:55
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采用什么样的方法，提高网站的优化效果呢？这点，是一直苦恼很多优化的纠结所在。而今就给大家做一下相关的阐述，相应的优化要点主要有哪几点？
原创
2013-10-28 11:43:53
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用户和综合分析系统项目背景近年来，伴随着互联网金融的风生水起；国家出台相关文件，要求加大互联网交易风险防控力度；鼓励通过大数据分析、用户行为建模等手段建立和完善交易风险检测模型。但是目前大数据风控还存在时效性差，准确性不高等问题。综合用户分析平台包含 综合数据分析|登陆风险|注册风险|交易风险|活动风险分析等模块。以下是个各个子系统之间的关系。业务系统：通常指的是APP+后台或Web端（服务目标用
1、政务大数据运营的根本宗旨是有益于民政务大数据的本质就是“政务”本身，政务大数据的运营从某种角度来看是一种政务工作模式。对政务大数据而言，最重要的不是数据、不是算法、更不是应用场景，而是干系人（相关各方）认可的、可以感受到的价值，也是提供者所能获得的综合收益。简言之，政务大数据首先要服务于人民百姓并对之有益，其价值最终还是要根本上去解决应用问题，而非制造新问题。政务大数据在运营过程中，无可回避的
CDC CDC 是 Change Data Capture(变更数据获取)的简称。核心思想是，监
原创
2022-12-23 10:00:19
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一、电商项目的大致流程1.1 电商业务表结构本电商数仓系统涉及到的业务
原创
2021-12-04 16:35:42
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大数据系列技能树学习笔记，不足之处，望多多指正。引子数据分析师在为公司进行相关数据分析时，需要先很好的理解好公司业务，并能够将相关的业务变化解成指标才能很好的解决实际的业务问题。本文 ，笔者主要在数据分析工作中，比较常用的业务指标，不足之处往往多多指教。\从数据源开始常用的数据字段一般为：用户数据： 用户名（id）、性别、年龄（age）、职业;行为数据：用户的浏览历史、用户的页面停留时间、用户在的
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2023-09-05 10:19:07
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微软大中华区副总裁兼市场战略部总经理，微软大中华区首席云计算战略官谢恩伟表示：数据世界正在发生巨大的变化。今天，企业正想方设法从前所未有的数据量中获取业务洞察力，这些数据既来自于企业内部也来自外部资源，甚至是社交媒体网站。企业可以利用大数据解决方案从任何数据源中释放洞察力，并帮助业务获得受益。这些受益不仅限于收入增长，成本节约，也有全新的商业模式。在云端技术上，微软在4-5年前推出了Azure平
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2023-07-31 19:18:11
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“将数据转化为洞察”，这是不是很容易？在大数据时代背景下，你可能会认为每个人都在做着同样的事情。如果不幸成为例外，那只能说明你已经落后于时代了。但是，对很多IT负责人来说，大数据仍然是一个全新的领域，不对其过分追求反倒可能是当下合理的选择。关于大数据的应用在各行各业俯首皆是。比如，零售行业通过将购物偏好和位置信息相结合，为客户提供更加个性化的服务和商品;或者，制造业通过预测分析来提升运维水平。基于
日前，《2021中国大数据产业发展白皮书》正式发布，该报告立足“十三五”时期大数据发展成就，展望“十四五”时期大数据发展趋势，分析了中国大数据产业发展演进、政策体系、园区建设、人才培育等产业发展要素情况，研判了大数据在软硬件产品、基础设施和应用服务等领域热点布局。报告指出基础设施、数据服务、融合应用是大数据产业的三大组成部分，三者相互交融，形成完整的大数据产业生态。其中基础设施是大数据产业的基础和
信息技术的发展，如今数据存储能力上升到了 TB、PB 级别，企业和政府部门都以各种形式存储了大量的数据，如何快速有效地处理规模大、结构复杂的数据？本文主要介绍大数据的三类应用架构MapReduce、Hadoop、Spark，进行数据处理。一、MapReduceMapReduce是大规模数据集的并行运算，是实现关联规则的挖掘算法，MapReduce 设计上具有以下主要的技术特征。（1）MapRedu
如今大数据技术大伙儿早已不生疏了，大数据在各个领域的运用早已拥有了挺大的成果。尤其是在企业品牌的活动营销上，也就是大数据营销。尽管大数据技术相对来说问世并没多久，可是大数据营销现在在每个企业眼中，是非常的受欢迎的，企业也善于运用大数据技术的特性来给自己盈利。那么，企业大数据营销必须具有什么构思呢？1 —— 企业大数据的系统化。 企业根据大数据技术进行精准营销时，主要的目的是根据大数据技术来为本身赢
业务，大数据监控平台搭建一、总体架构二、搭建平台相关博文一、总体架构监控Mysql的博文已经通过相关教程 博文搭建成功，可在专栏中查看原文。二、搭建平台相关博文数据采集工具Telegraf：简介及安装时序数据库InfluxDB：简介及安装初试 Prometheus + Grafana 监控系统搭建并监控 Mysql可视化工具Grafana：简介及安装性能测试监控平台：Influx...
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2021-06-05 14:52:18
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文章大纲一、什么是云计算二、什么是大数据三、云计算与大数据、人工智能关系四、参考文章一、什么是云计算云计算（Cloud Computing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。典型的云计算提供商往往提供通用的网络业务应用，可以通过浏览器等软件或者其他Web服务来访问，而软件和数据都存储在服务器上。云计算服务通常提供通用的通过浏览器访问的
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2023-09-11 17:18:14
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现如今，大数据是一个十分火热的技术，我们的生活也开始离不开大数据。而在大数据中，数据源是十分重要的，大数据和数据分析工作都是针对业务而来，从中我们不难看出数据源在大数据中的地位。那么大数据架构知识都有哪些呢？下面我们就给大家介绍一下这些知识。1.大数据工作的特点大数据的工作量是有很大的，也有很大的生态圈，而在这个大数据生态圈中我们不难可以看出，要完成数据工程需要大量的资源，而数
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2023-09-14 16:20:10
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1. 概述近年来，随着大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术的快速发展，这些新技术与金融业务深度融合，释放出了金融创新活力和应用潜能，这大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了金融业整体发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，“金融云”快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人
之前就看到了一篇文章，叫【大数据对于运维的意义】。该文章基本上是从三个层面阐述的：工程数据，譬如工单数量，SLA可用性，基础资源，故障率，报警统计；业务数据，譬如业务DashBoard,Trace调用链，业务拓扑切换，业务指标，业务基准数据，业务日志挖掘；数据可视化。当然，这篇文章谈的是运维都有哪些数据，哪些指标，以及数据呈现。并没有谈及如何和大数据相关的架构做整合，从而能让这些数据真的变得活起来
企业要开展大数据相关业务，首先就需要基于自身的需求，来设计搭建数据系统平台。而大数据系统平台的搭建，需要基于实际需求，来进行系统架构规划。今天我们就从大数据平台开发的角度，来对大数据系统架构模块做一个简单的介绍。 在实际的业务场景当中，每个公司的需求是不一样的，因此大数据平台开发需要选择适合自己的技术框架，在实际工作当中，这部分工作往往有兼具经验和实力的大数据工程师或者大数据架构
业务数据的变化，我们可以通过 FlinkCDC 采集到，但是 FlinkCDC 是把全部数据统一写入一个 Topic 中, 这些数据包括事实数据，也包含维度数据，这样显然不利于日后的数据处理，所以这个功能是从 Kafka 的业务数据 ODS 层读取数据，经过处理后，将维度数据保存到 HBase，将事
原创
2022-12-23 01:09:41
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