随着大数据时代的到来，数据量呈现爆炸式增长。传统的数据存储和处理方式已经难以满足需求。HDFS 作为 Hadoop 生态
数据中台在大数据领域的应用日益广泛，其目的在于打破企业内部的数据孤岛，实现数据的整合、共享和有效利用，
在大数据时代，我们经常听到“用数据说话”这句话。但是数据本身只是一个个冰冷的数字，很难直接告诉我们哪些数据是有价值的信息。只有通过适当的可视化工具来展示和表达数据，才能更直观地向用户传达数据的价值。使用大数据可视化系统，可以将图像、数据传输到屏幕显示给用户，并对海量数据信息进行分析，让分析结果一目了然，跃然屏上，帮助管理者发现数据背后的关系和规律，为决策提供依据。数据可视化系统一目了然的展示效果为
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2023-10-17 13:58:13
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随着电商经济爆发式增长，物流行业面临订单量激增、成本高企、时效要求严苛等挑战。传统物流依赖经验驱动的决策模式已难以为继，而
通过4G或有线网络连接现场的PLC、变频器及传感器等设备，通过读取现场设备的工作状态、运行参数、报警信息、及现场厂房内的设备及数据，结合企业管理数据以及业务数据，实现对各类工程设备以及和产品相关的人员进行集中网络化管理和维护，并通过对各项数据的分析对比，实现对产品及产线各项工艺、运行参数及管理流程的优化，同时，系统通过WEB方式制作HMI远程监控及操作画面，结合系统优异的数据处理架构
案例1：阿里巴巴集团
阿里巴巴集团是一家全球领先的大数据平台公司，拥有各种大数据技术和解决方案。该公司使用大数据分析来提供个性化推荐、智能搜索、营销优化等服务，帮助企业提高运营效率和利润。
阿里巴巴的大数据平台可以处理数百亿条数据，包括订单、用户行为、供应链和财务等。通过分析这些数据，阿里巴巴可以为企业提供准确的市场趋势和消费者洞察，帮助企业做出更好的决策。
例如，阿里巴巴的大数据平台可以根据用户
大数据有一个重要的、和我们大多数人密切相关，但是又不太引人注目的一个应用领域是舆情监
原创
2022-10-20 09:39:35
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在大数据时代，数据量呈现爆炸式增长，数据来源广泛且复杂。数据血缘作为一种重要的技术手段，旨在追踪数据从产生到最终使用的
大数据，作为当今信息技术领域的核心驱动力之一，正以其强大的洞察力和决策支持能力，在各个领域掀起了一场应用与创新的浪潮，深刻地改变着我们的生活和工作方式。在医疗领域，大数据的应用为医疗行业带来了革命性的变革。通过对大量的医疗记录、临床数据、基因信息等进行分析，医疗研究人员和医生能够更好地了解疾病的发病机制、治疗效果和预后情况。例如，在疾病诊断方面，大数据分析可以帮助医生更准确地识别疾病的症状和特征，
工业大数据是智能制造的核心，以“大数据+工业互联网”为基础，用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术引领工业生产方式的变革，拉动工业经济的创新发展。工业大数据分析技术作为工业大数据的核心...
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2021-07-20 15:01:12
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大数据：实际使用案例 让Hadoop和其他大数据技术如此引人注目的部分原因是，他们让企业找到问题的答案，而在此之前他们甚至不知道问题是什么。这可能会产生引出新产品的想法，或者帮助确定改善运营效率的方法。不过，也有一些已经明确的大数据用例，无论是互联网巨头如谷歌，Facebook和LinkedIn还是更多的传统企业。它们包括：推荐引擎：网络资源和在线零售商使用Hadoop根据用户的个人资
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2023-11-16 13:38:01
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在大数据处理场景中，分布式系统面临任务调度、消息传递、资源分配等复杂协调需求。传统单机队列无法满足分布式环境
Map Reduce存在的问题在介绍Spark首先需要介绍为何要提出Spark，Hadoop高度支持的Map Reduce框架有什么不好的地方吗？答：没有完美的机制，Map Reduce范式存在下面问题1、模型能处理的应用有限，主要基于Map和Reduce处理，存在很多限制2、中间的文件储存在内存里，但是最后MR-output文件存在在文件系统里，涉及到磁盘读取的问题。在一个Map Reduce里
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2023-08-10 11:28:15
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在大数据时代，数据存储方案的选择直接影响系统性能和业务扩展性。HBase和MongoDB作为两款流行的分布式存储系统，各自在不同场景中展现出独特优势。HBase以强一致性和高写入性能著称，MongoDB则以灵活的文档模型和易用性赢得青睐。本文将从技术特性、性能表现和实战案例三个维度，解析这两种数据库的适用场景，为实际项目选型提供参考。一、技术特性对比HBase和MongoDB在数据模型、一致性模型
本文旨在全面解析大数据领域中OLAP(联机分析处理)的层次结构及其应用。我们将从基础概念出发，深入探讨OLAP层次结构的设计原理、实现方式以及在实际业务中的应用场景。本文的范围涵盖OLAP的基本概念、层次结构设计、实现技术、数学模型以及实际案例分析。本文首先介绍OLAP的基本概念和背景知识，然后深入探讨层次结构的核心原理。接着，我们将通过代码示例和数学模型详细解析技术实现。文章还包括实际应用案例、工具推荐以及未来发展趋势等内容。OLAP(联机分析处理): 一种用于快速分析共享多维信息的软件技术。
在大数据时代，数据量呈现爆炸式增长，数据的来源和类型变得更加多样化。数据架构作为组织和管理数据的基础，其重
随着全球数据量以每年 40% 的速度激增（IDC 预测），传统集中式数据处理架构在存储容量、计算性能和成本效率上均面临瓶颈。Hadoo
互联网 -> 推荐系统 (实时推荐) 长尾理论: 冷门商品销售额甚至可能超过热门商品，推荐长尾商品给“需要”的用户。需要通过挖掘，获得用户特征（个性化推荐）。 推荐方法: 专家推荐：领域专家，人为推荐 统计推荐: 热门排行榜 基于内容推荐： 挖掘物品特征，推荐与它相似的产品 协同过滤推荐： 用户 A
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2020-02-29 21:07:00
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