大数据架构 目前围绕Hadoop体系的大数据架构包括：传统大数据架构数据分析的业务没有发生任何变化，但是因为数据量、性能等问题导致系统无法正常使用，需要进行升级改造，那么此类架构便是为了解决这个问题。依然保留了ETL的动作，将数据经过ETL动作进入数据存储。数据分析需求依旧以BI场景为主，但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。流式架构在传统大数据架构的基础上，流式架构数据全程以流的
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2023-06-12 21:03:33
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今天这篇文章主要是对大数据开源架构的相关知识的探讨。
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2022-06-28 17:38:43
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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。下面来对大数据系统架构模块做一个简单的介绍。 通常来说，一个大数据系统架构通用的模块包括—— 数据收集模块：主要负责收集各种数据源的数据，包括日志文件、网络请求、数据库、消息队列等，并将这些数据转换为文件或者消息向后传递。 数据转存模块：主要负责将数据
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2023-09-11 17:21:29
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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）M
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2022-12-14 10:52:00
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大数据架构是用于摄取和处理大量数据(通常称为“大数据”)的总体系统，因此可以针对业务目的进行分析。该架构可视为基于组织业务需求的大数据解决方案的蓝图。大数据架构是用于摄取和处理大量数据(通常称为“大数据”)的总体系统，因此可以针对业务目的进行分析。该架构可视为基于组织业务需求的大数据解决方案的蓝图。大数据架构旨在处理以下类型的工作：•批量处理大数据源。•实时处理大数据。•预测分析和机器学习。精心设
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2023-09-11 17:20:13
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接下来，我们以阿里巴巴大数据架构图来介绍。 大数据系统体系分为数据采集层、数据计算层、数据服务层和数据应用层。简单介绍一下这四层的具体作用和使用到的技术（讲述的内容包含但不限于阿里巴巴的知识）： 1 数据采集层 &nb
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2023-09-14 16:59:12
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大数据系统架构包含内容涉及哪些?【导语】大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。大数据架构是大数据技术应用的一个非常常见的形式，那么大数据系统架构包含内容涉及哪些?下面我们就来具体了解一下。1、数据源所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据，及其从应用程序(如Windows日志)生成的静态文件。2、
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2023-05-26 15:07:52
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现在的大数据的应用是十分广泛的，大数据的用途越多，我们的生活就能够过的更好。大数据是一种技术，也是一种应用，也是一种思维，那么大家知道不知道大数据应用的具体内容是什么呢？下面就有小编为大家解答一下这个问题。首先我们给大家说一下作为数据的大数据。作为数据的大数据，是信息化、数字化、智能化技术的运用，具有四个特征，亦即海量的数据规模、快速的数据处理体系、多样化的数据类型、数据本身能
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2023-09-05 18:37:21
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"大数据"之"大"实际上指的是它的种类丰富、存储量大，因此管理起来是一个具有挑战性的工作。然而，无论从企业存储策略与环境来看，还是从数据与存储操作的角度来看，"管理风险"不可避免地成为了"大数据就是大风险"的潜在推力。大数据让人欢喜让人忧，围绕它的问题主要体现在五个方面。 1、云数据：目前来看，企业快速采用和实施诸如云服务等新技术还是存在不小的压力，因为它们可能带来无法预料的风险和造成意想不
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2024-05-31 01:15:20
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大数据经过多年的发展，目前在概念上已经有了更多的含义，从不同的角度来看待大数据也会有不同的定义，但是总的来说，大数据可以用三个方面来进行概括，其一是“新的价值领域”;其二是“数据价值化”;其三是“产业互联网的基础”。大数据之所以受到了广泛的关注，一个重要的原因就是大数据开辟了新的价值领域，这一点是非常关键的。新的价值领域就会打造一系列生态体系，而生态体系又会孕育出大量不同的商业模式，而这个过程也会
原创
2019-08-09 11:26:34
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世界上所有关注开发技术的人都意识到“大数据”对企业商务所蕴含的潜在价值，其目的都在于解决在企业发展过程中各种业务数据增长所带来的痛苦，现实是，许多问题阻碍了大数据技术的发展和实际应用。因为一种成功的技术，需要一些衡量的标准。现在我们可以通过几个基本要素来衡量一下大数据技术，这就是——流处理、并行性、摘要索引和可视化。 大数据技术主要涵盖哪些内容，具体如下： 一、流处理
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2023-04-19 10:17:32
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1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学
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2023-08-14 08:09:04
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在当今的数据驱动时代，大数据分析平台作为处理和分析大规模数据的重要工具，其架构设计涉及多个子系统，包括数据采集、数据存储、数据处理与分析、数据可视化及决策支持等。本文将从多个角度深入探讨大数据分析平台中可能包含的各种子系统配置与调优策略。
### 环境配置
在搭建大数据分析平台之前，我需要配置好环境。以下是我所使用的硬件与软件环境的明细。
| 组件 | 版本 |
以最常使用的Hadoop为例：Hadoop是Apache公司开发的一个开源框架,它允许在整个集群使用
原创
2023-04-19 16:02:27
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# 大数据分析性能指标包括哪些
在当今数字化时代，大数据分析已经成为企业决策和发展的重要工具。为了确保大数据分析的效果和效率，我们需要关注一些关键的性能指标。本文将介绍大数据分析的性能指标，并提供一些代码示例来帮助您更好地理解这些指标。
## 1. 数据质量
数据质量是大数据分析的基础，它直接影响到分析结果的准确性和可靠性。在评估数据质量时，我们可以考虑以下几个方面：
- 完整性：数据是否
原创
2024-03-19 04:28:00
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2017年是人工智能（Artificial Intelligence，AI）年，人工智能技术越来越多地应用到日常生活的方方面面。AlphaGo ZERO碾压AlphaGo实现自我学习，百度无人汽车上路，iPhone X开启FaceID，阿里和小米先后发布智能音箱，肯德基上线人脸支付……这些背后都是人工智能技术的驱动。2017年7月，国家发布了新一代人工智能发展规划，将中国人工智能产业的发展推向了新
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2021-12-07 09:56:08
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简介：本文是对大数据领域的基础论文的阅读总结，相关论文包括GFS，MapReduce、BigTable、Chubby、SMAQ。大数据出现的原因： 大多数的技术突破来源于实际的产品需要，大数据最初诞生于谷歌的搜索引擎中。随着web2.0时代的发展，互联网上数据量呈献爆炸式的增长，为了满足信息搜索的需要，对大规模数据的存储提出了非常强劲的需要。基
大数据如果想要产生价值，对它的处理过程无疑是非常重要的，其中大数据分析和大数据挖掘就是最重要的两部分。在前几期的科普中，酝馥君已经为大家介绍了大数据分析的相关情况，本期酝馥君就为大家讲解大数据挖掘技术，让大家轻轻松松弄懂什么是大数据挖掘技术。什么是大数据挖掘？数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不
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2023-09-11 11:42:15
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## 搭建健康大数据分析平台包括哪些内容
随着健康大数据的应用越来越广泛，搭建一个高效的健康大数据分析平台变得至关重要。一个完善的健康大数据分析平台通常包括以下内容：
### 数据采集
在搭建健康大数据分析平台时，首先需要考虑数据采集。数据采集是从不同来源收集数据并将其整合到平台中的过程。数据可以来自医院的电子病历系统、传感器设备、移动应用程序等多个渠道。
```python
# 示例代码
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2024-02-19 05:36:34
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应用系统集成数据总线是软件考试中的一个重要知识点，它涉及到系统的整体架构和数据传输机制。在应用系统集成中，数据总线是连接各个系统模块的关键组件，负责数据传输、交换和共享。本文将详细介绍应用系统集成数据总线的主要组成部分。
一、数据总线的概念
在应用系统集成中，数据总线是指用于连接各个系统模块、实现数据传输和共享的基础设施。它提供了一种标准化的通信机制，使得不同的系统模块能够相互协作、共同完成特
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2023-11-09 07:31:14
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