数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下： 可以看
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2023-07-21 14:38:40
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时代经济的不断变革促进互联网的融合发展不断加快，计算机网络的大数据时代来临。人们的信息数据在这一阶段被紧密互联，给实际的网络发展提供了一定动力，但同时其中存在的隐私安全问题也不容忽视。本文从大数据背景及计算机信息安全的概述出发，对大数据背景下计算机信息安全面临的问题进行了探究，并就此提出了一定的有效路径。（一）利用大数据技术预测计算机信息安全风险前期的计算机信息安全管理工作以被动管理为主，即在发生
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2023-12-23 22:11:30
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一 前言大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时
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2023-11-21 07:04:08
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一、大数据介绍1. 什么是大数据大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。 身边的大数据：微信、qq、抖音都是大数据。2. 大数据的特征4V特征Volume(大数据量)： 90% 的数据是过去两年产生Velocity(速度快)： 数据增长速度快，时效性高Variety(多样化)： 数据种类和来源多样化 结构化数据、半结构化数据、非结构化数据Value(价值密度
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2023-08-14 14:09:02
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一、大数据（一）概念：指的是传统数据处理应用软件不足以处理(存储和计算)它们大而复杂的数据集。（二）数据级别：MB:普通用户数据级别
PB:企业级数据级别
ZB:全球数据总量级别（三）特点：容量大，种类多，速度快，价值高（四）Hadoop1.概念：Apache旗下的一套开源软件平台
2.功能：利用服务式集群，根据用户的自定义业务逻辑，对海量数据进行分布式处理
3.核心组件：
Comm
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2023-08-08 11:14:40
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1写在前面， 大数据发展越来越火2 结合业务需求拆解架构图 这里，我们把之前一章已经上过的架构图再贴一次： 先简单的从整体上说一下这个架构图。 从架构图中，我们可以看出来，我们整个数据架构中，需要做的事情很多。 随着数据的流向，从下到上，主要分三层：第一层是数据收集层，负责基础数据的收集工作；第二层是数据存储以及处理层，负责数据存储，以及对数据进
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2023-07-10 14:19:38
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大数据分析已经被人们视为信息安全领域的得力工具，特别是针对高级持续性威胁（APT）。大数据分析方法给安全分析、安全预警、安全管理、安全防护带来了新思路、新机遇，它可能会改变未来信息安全的技术格局。 过去的一年，整个IT领域都在谈论大数据，大数据甚至被认为是可以比肩互联网革命的整个信息产业的又一次发展高峰。现在是大数据时代，因为数据量在爆炸式增长——近两年所产生的数据量相当于2010年以前整个
# 创建大数据埋点分析应用架构图的指南
在当今数据驱动的世界中，正确地收集和分析数据至关重要。作为一个刚入行的小白，理解大数据埋点分析的应用架构图是你迈向开发者之路中的重要一步。本文将帮助你逐步实现这一目标。
## 整体流程
首先，我们需要制定一个清晰的流程。下面的表格将概述这个流程的每一步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定数据埋点需求 |
实现应用架构图和数据架构图的流程：
步骤 | 描述
-----|-----
第一步 | 确定应用的需求和功能，并进行系统分析与设计
第二步 | 绘制应用架构图和数据架构图
第三步 | 实现应用架构图和数据架构图
第四步 | 验证和测试应用架构图和数据架构图的可行性
第五步 | 部署和维护应用架构图和数据架构图
接下来，我将详细介绍每一步需要做的事情，并提供相应的代码和注释。
### 第一步
原创
2023-12-19 04:53:51
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本文来自朋友圈数据库架构一般从简单到复杂的过程1、一主一从由一台主库和一台从库组成，从库只用作备份和容灾，当主库出现故障时，从库就手动变成主库随着压力的增加，加上了memcached2、一主多从通过添加多个从库来分流查询压力3、随着数据量的增加，读写压力都迅速增加，进行数据库拆分，将数据存放到不同的数据库服务器中数据库拆分一般可以按两个纬度来拆分数据:（1）垂直拆分按功能模块拆分，多个数据库之间的
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2024-06-17 17:33:27
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大数据（big data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。数量级非常大，有TB、PB级以上。大数据有五大特点，即大量、高速、多样、低价值密度、真实性。大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。应用的领域有人工智能，工业4.0，云计算，物联网，互联网+。 大数据应用于个人日常生活，我们使用网络来产生一些信息，利用与每个人相关联
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2023-12-28 06:34:47
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# 大数据 算法 架构图
## 1. 介绍
在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为了各行各业的热点话题。大数据分析是一种通过收集、处理和分析大量数据来发现模式、趋势和信息的方法。而在大数据分析过程中，算法是至关重要的，它可以帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。
本文将介绍大数据分析中常用的算法，并通过一个架构图来展示各个组件之间的关系。
## 2. 算法
### 2.1 机器学习算法
原创
2024-05-01 05:52:04
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# 如何实现大数据物理架构图
## 引言
大数据物理架构图是一个重要的工具，有助于理解和说明大数据解决方案的组成部分、数据流动以及如何实现这些组件的交互。对于刚入行的小白来说，掌握这一技能不仅能帮助其理解大数据生态系统，还能提升其在实际项目中的工作能力。下面，我将为你详细介绍实现大数据物理架构图的整个流程、每一步所需的代码和作用，以及如何使用这些代码。
## 流程概述
在我们开始之前，下面是
在“大数据生态架构图”中，我们探讨如何将数据从源头采集、存储、处理到展示，形成一条高效的数据处理链。随着数字化进程的不断加快，大数据已成为企业提升决策力和运营效率的重要工具。本文将以背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景、总结与展望为结构，深入分析这一复杂主题。
### 背景描述
从2000年代初期，大数据的概念开始逐渐浮现，随后在2010年代获得了更为广泛的应用。随着互联网数据的膨
简介数据量爆发式增长的今天，数字化转型成为IT行业的热点，数据需要更深度的价值挖掘，应对未来不断变化的需求。海量离线数据分析可以应用于多种商业系统环境，例如电商海量日志分析、用户行为画像分析、科研行业的海量离线计算分析任务等场景。本场景将通过开通登录EMR Hadoop集群，简单进行hive操作，使用hive对数据进行加载，计算等操作。展示了如何构建弹性低成本的离线大数据分析。体验此场景后，可以掌
## 政务大数据架构解析
随着互联网和信息技术的飞速发展，政务大数据在提升政府服务效率、促进透明度以及优化决策支持等方面发挥了重要作用。本文将从政务大数据架构的几个核心组成部分进行介绍，并通过示例代码加以阐述。
### 1. 政务大数据架构组成
政务大数据架构通常包括多个层次，如数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据分析层和数据应用层。以下是各层次的简要说明：
- **数据采集层**:
# 大数据设计架构图的实现指南
在进入大数据领域的开发过程中，设计一张清晰的架构图是非常重要的。这不仅可以帮助团队成员理解系统结构，也可以为后续的开发提供指南。本文将通过一系列步骤，教你如何实现一个大数据设计架构图。
## 流程步骤
以下是创建大数据设计架构图的基本流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------
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2023-09-13 10:58:34
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在构建大数据解决方案时，一个常见而重要的任务就是设计“大数据家族架构图”。大数据架构是一个复杂的系统，由多个组件和技术栈组成。我将在这篇博文中通过分步解析，展示如何解决这一架构设计的问题。
首先，让我们明确一下“大数据家族架构图”的含义。它不仅涵盖了数据的采集、存储、处理和分析的各个环节，还涉及系统之间的通讯和协作。下面是我自己按照流程图思考的架构设计步骤。
```mermaid
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# 大数据分层架构图实现指南
## 概述
大数据分层架构图是一种用来描述大数据系统中各个组件之间关系的图形化表示方法。它通过将系统划分为不同的层次，从而帮助开发者更好地理解和设计大数据系统。本文将介绍实现大数据分层架构图的流程，并给出每一步需要做的具体操作和相关代码示例。
## 实现流程
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 确定系统的层次结构 |
| 2 | 绘制
原创
2023-09-01 05:20:50
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