大数据应用的领域我们给大家介绍了很多，我们在上一篇文章中给大家介绍了改善医疗保健和公共卫生、提高体育运动技能、提升科学研究。我们在这篇文章中给大家介绍更多的大数据应用领域。大数据可以提升机械设备性能。大数据使机械设备更加智能化、自动化。现在很多的配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器，在无人干预的条件下实现自动驾驶。而且在用户家中安装智能电表，然后登录网站就可实时查看用电情况。智能电
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2023-09-25 19:13:03
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Hadoop是较早用于处理大数据集合的分布式存储计算基础架构，通过Hadoop，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的为例执行告诉运算和存储。简单来说，Hadoop是一个平台，在它之上，可以更容易地开发和运行大规模数据的软件。01 Hadoop 概述Hadoop体系也是一个计算框架，在这个框架下，可以使用一种简单的编程模式，通过多台计算机构成的集群，分布式处理大数据
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2023-08-16 00:02:36
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大数据平台将互联网使用和大数据产品整合起来，将实时数据和离线数据打通，使数据能够实现更大规模的相关核算，挖掘出数据更大的价值，然后实现数据驱动事务。那么，大数据平台的整体架构由哪些组成呢? 一、事务使用：其实指的是数据收集，你经过什么样的方法收集到数据。互联网收集数据相对简略，经过网页、App就能够收集到数据，比方许多银行现在都有自己的App。更深层次的还能收集到用户的行为数据，能够切分出来
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2023-07-11 16:01:06
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信息产业（IT）发展至今，计算要的主要工作之一就是处理各种类型和各种来源的数据。大数据（BigData)是一种规模庞大的数据集合，一般单台计算机的能力范围无法对数据集进行获取、存储、管理和分析。因此大数据又和云计算和分布式集群密不可分。大数据是互联网发展至今一个时代的产物。所以并没有什么神密和复杂之处。IBM曾提出大数据的5大特性（5V特性），即Volume（大量）、Velocity（高速）、Va
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2024-05-28 09:05:06
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一篇来自麦肯锡公司的报告曾指出，直到2009年底，那些拥有超过1000位雇员的公司已经存储了他们客户的日常生活中超过200万亿字节的数据。在过去的四年里，社交媒体上数据的暴增，增加了这一惊人的存储数据量：上万亿条推特消息，数十亿个Facebook里的“赞”，还有更多数量的Foursquare（签到应用的鼻祖）“签到”。还有Instagram和Pinterest也为海量的信息数据做了贡献。光是社交媒
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2023-09-30 10:40:41
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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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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
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2023-09-26 12:11:26
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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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当前的大数据系统架构主要有两种：一种是MPP数据库架构，另一种就是Hadoop体系的分层架构。这两种架构各有优势和适合的场景。另外随着光纤网络通信技术的发展，大数据系统架构正在向着存储与计算分离的架构和云化架构方向发展。 Hadoop体系的分层架构解读见：大数据系统架构——Hadoop体系本文从并行硬件架构的发展讲起，进一步介绍基于并行硬件架构的数据库一体机系统与基于MPP架构的数据库软件系统。
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2023-08-15 13:19:39
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大数据技术体系来一起认识下大数据的技术框架有哪些，它们分别用于解决哪些问题？它们的内在逻辑和适用场景有哪些？OK，一起去探索下。生态架构首先，看一下大数据技术体系的整体架构图。根据数据流转的方向，从下而上进行介绍。在前面，我们了解到，大数据的数据存储是分布式的，而且能够接受任务调度，与传统的数据存储存在差异。所以离线方式处理的数据，需要通过ETL模块，导入到大数据的数据存储系统进行存储；其中Sqo
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2023-07-29 22:01:15
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什么是大数据大数据(Big Data)姑且定义为无法被符合服务等级协议(service level agreement,SLA)的单台计算机处理或存储的任何数据集。理论上讲，单台计算机可以处理任意规模的数据，对于超过单台计算机存储量的海量数据，可以存放到类似网络附属存储(network attached storage,NAS)这样的共享存储设备中，然后输入到单台计算机去计算处理。但是这样处理数据
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2023-08-28 17:13:00
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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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1、企业大数据，你到底是什么1.1我们先来看看主流的大数据概念。IBM提出大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四
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2024-01-08 17:08:40
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上两期，我们为大家分享了Taier入门及控制台的介绍，本期我们为大家分享Taier的Web前端架构介绍。本次分享我们将从Taier的前端技术栈选型，到技术实现以及未来规划为大家讲解。一、Taier的Web前端技术栈介绍首先我们来为大家介绍Taier的Web前端架构图，如下图所示：我们的项目以UmiJS作为底层脚手架，在此基础上，引入 TailwindCSS、Sass、React三个插件，在UI组件
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2024-08-27 19:16:11
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大数据作为当下最为热门的事件之一，其实已经不算是很新鲜的事情了。如果是三五年前在讨论大数据，那可能会给人一种很新鲜的感觉。大数据作为当下最为重要的一项战略资源，已经是越来越得到国家和企业的高度重视，我们从大数据被上升到国家战略层面就可窥见一二！现在关于大数据的知识分享可以说已经是铺天盖地了，作为新手入门想查询的信息基本都可以通过网络查询到一些。我对的大数据的了解其实也不是特别丰富，毕竟学习的时间也
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2024-01-17 14:07:30
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随着大数据时代的到来，对海量数据进行数据分析，并依据分析结果进行精细化运营成为各大企业的重要课题。但大数据行业门槛高，自建平台成本高、难度大、效率低，因此企业越来越需要专业的大数据分析工具。针对市场需求，数数科技基于Hadoop、Presto、Kudu、Kafka等底层大数据组件，研发了一套企业级的海量数据即席分析系统——Thinking Analytics，简称“TA系统”。TA系统颠覆了传统的
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2023-07-11 21:22:27
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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。现在需要一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。大数据在工作中的应用有三种：与业务相关，比如用户画像、风险控制等；与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴；与工程相关，如何实施、如何实现、解决
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2023-07-10 21:47:13
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工作了快一个月了，今天简单说一下大数据开发的整个流程。假设就以自己这个公众号为例，这样不会抽象，比较直观。1.数据源前端会对用户行为进行埋点，并上报后端服务器。埋点会记录一些信息，比如：用户 id：标记一个用户，后面可以根据这个算一段时间的 UV（独立访客），也就是 selecct count(distinct uid) from table_name where date >= t1
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2023-08-02 17:29:18
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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
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2023-12-28 13:53:25
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