大数据是社会数字化的产物，随着业务成熟度的逐渐向上发展，面对的需求逐渐多样化和个性化，对于创新的要求也越来越高，因此可以说智能数据是大数据发展的高级阶段，是大数据在应用创新落地方向的核心要求。01、数据业务的构建过程
通用的开展大数据业务的过程总结起来如下图所示。■ 图1 大数据业务构建过程首先是数据系统的建设，数据系统是基础。从确定要进行哪些方面的数据收集开始，需要把收集到的数据进行清
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2023-07-24 14:52:09
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1.大数据测试维度大数据平台主要解决了企业的实时数据计算、离线数据计算，主要服务于企业的数据应用，这些应用包括企业经营指标分析，商业智能分析，以及基于数据的广告业务、推荐业务、智能应用等。由于承载的企业业务复杂，而且对数据计算的实时性、准确性及可用性都有较高的要求，因此大数据本身涉及的就不是一个简单的业务场景，它需要从架构可靠性、平台可靠性、平台服务SLA以及流程可监测等多方面考虑。其复杂度是非常
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2024-03-18 10:39:34
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数据湖的基本架构数据湖可以认为是新一代的大数据基础设施。为了更好的理解数据湖的基本架构，我们先来看看大数据基础设施架构的演进过程。1） 第一阶段：以Hadoop为代表的离线数据处理基础设施。如下图所示，Hadoop是以HDFS为核心存储，以MapReduce（简称MR）为基本计算模型的批量数据处理基础设施。围绕HDFS和MR，产生了一系列的组件，不断完善整个大数据平台的数据处理能力，例如面向在线K
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2023-08-10 00:00:31
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大数据系列(一)之hadoop介绍及集群搭建系列介绍:本系列针对大数据这门综合技术逐一展开。大数据必备技术栈hadoop简介大数据技术涉及两方面，一是数据存储，二是数据运算 hadoop是一种分布式框架，可利用集群对用户业务逻辑海量数据进行分布式处理，hadoop是一个生态圈，跟springcloud概念类似，包含多种技术，如下表组件技术描述hdfs分布式文件系统MapReduce分布式计算框架Y
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2023-09-09 19:04:17
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一、了解Hadoop关于Hadoop的官方说明是：Apache Hadoop 是一款支持 数据密集型 分布式 应用程序并以 Apache 2.0 许可协议发布的 开源软体框架。拆开来说，其中包含学习 Hadoop 必须要理解的三个知识点：（1）Hadoop是一个框架； （2）可以用来处理大规模数据； （3）Hadoop被部署在集群上。二、Hadoop传统意义上，我们常说的Hadoop是包含了 Co
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2023-07-20 17:52:00
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随着互联网业务的发展，产生了大量的数据，数据经过分析会推动业务的发展。将数据中蕴含的知识用图的结构表示出来，就形成了知识图谱。知识图谱可以应用到智能搜索，自动文档，推荐，决策支持等领域。例如：WordNet，Freebase，Wikidata。今天和大家一起了解知识图谱构建的方法和基本原理。知识图谱概括知识图谱是一个较大的话题。从发展，特点，分类和生命周期等不同的方面都有很多需要讲的东西。知识领域
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2023-09-05 12:08:23
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最热门的大数据技术：hadoop大数据平台搭建：①通过Kafka作为统一采集平台的消息管理层，灵活的对接、适配各种数据源采集（如集成flume），提供灵活、可配置的数据采集能力。②利用spark和hadoop技术，构建大数据平台最为核心的基础数据的存储、处理能力中心，提供强大的数据处理能力，满足数据的交互需求。同时通过sparkstreaming，可以有效满足企业实时数据的要求，构建企业发展的实时
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2023-07-25 16:00:18
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编辑导读：企业每天生产众多的数据，这些数据要经过分析才能对业务、运营等产生价值。而大数据平台就是了满足企业对于数据的各种要求而产生的。如何构建一个大数据平台，取决于企业的数据化程度和面临的数据问题。本文作者将以在线教育为例，分析如何从0到1构建大数据平台，与你分享。 第一篇文章，按照惯例先做个自我介
原创
2023-06-12 09:55:04
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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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大数据存储方案
Cap思想 分布式领域CAP理论， Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的 Availability(可用性), 好的响应性能 Partition tolerance(分区容错性) 可靠性 定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。 忠告：架构师不要将精力
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2024-01-09 18:59:33
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大数据是以互联网为基础的。数据仓库、数据挖掘、云计算等互联网技术的发展为大数据的应用奠定了基础。对于任何一个大数据从业者来说，新的接触，或者会有一种共同的感觉：大数据是非常有用的！那么如何构建大数据分析平台已经成为当前研究的焦点。 大数据并不是一场市场炒作。对于许多跨多个垂直的组织而言，大数据是真实存在的，而且它正在改变数据中心的架构。随着数据量、数据处理速度和数据类型的复杂度以
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2023-11-01 23:01:57
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系统项目的git仓库的地址是：GitHub - 2462612540/BigData: This project is a warehouse of personal big data technology, which involves hadoop Spark Flink zookeeper Scala... and other technology-related content. Th
原创
2023-03-21 09:00:39
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自己的思考： 1、接收任务到任务的分发和协调 nimbus、supervisor、zookeeper 2、高容错性 各个组件都是无状态的，状态要
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2024-08-26 20:03:11
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最近由于即将要结课，老师要求写一篇基于大数据与系统思维来探讨现代计算理论与技术发展的论文来作为最终的考核，于是在博客上发现了一篇2015年发布的文章，我感觉写的很好，具体内容如下： 开源（Open Source）用之于大数据技术，其作用有二：一方面，在大数据技术变革之路上，开源在众人之力和众人之智推动下，摧枯拉朽，吐故纳新，扮演着非常重要的推动作用。另一方面，开源也给大数据技术构建了一个异常复杂的
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2023-10-10 20:13:06
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本次视频直播的整理文章整理完毕，如下内容。数据分析和机器学习大数据基本都是建立在Hadoop系统的生态上的，其实一个Java的环境。很多人喜欢用Python和R来进行数据分析，但是这往往对应一些小数据的问题，或者本地数据处理的问题。如何将二者进行结合使其具有更大的价值？Hadoop现有的生态系统和现有的Python环境如上图所示。MaxComputeMaxCompute是面向离线计算的大数据平台，
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2024-06-05 08:46:32
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大数据监控体系构建基于开源xxx_exporter+promethues+grafana的构建
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2023-05-11 10:26:11
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# 大数据分析模型构建指南
在今天的信息化时代，数据是最宝贵的资源之一。大数据的分析可以帮助企业、机构或个人做出更明智的决策。对于刚入行的小白来说，如何构建一个大数据分析模型可能会有些棘手。本文将指导你完成这个过程，并提供详细的步骤和示例代码。
## 流程概述
我们构建大数据分析模型的基本流程可以分为以下主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
引言：分类是数据挖掘三大核心技术( 关联规则、分类、聚类) 之一 ,其实质是产生一个目标函数 f , 该函数将输入数据集的属性集 x 映射到已经定义的类标签 y 上。该目标函数通常也被称为分类模型或分类器机器学习分为三个阶段：第一阶段：学习模型。采用学习算法，通过对训练集进行归纳学习得到分类模型；第二阶段：测试模型。将已经学习得到的分类模型用于测试集，对测试集中未知类别的实例进行分类。第三阶段：性
http://blog.51cto.com/yixianwei/2047886 为什么使用SpringBoot 为什么使用SpringBoot 1、web工程分层设计，表现层、业务逻辑层、持久层，按照技术职能分为这几个内聚的部分，从而促进技术人员的分工2、需要各种XML配置，还需要搭建Tomcat或
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2018-11-16 16:32:00
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为什么使用SpringBoot1、web工程分层设计，表现层、业务逻辑层、持久层，按照技术职能分为这几个内聚的部分，从而促进技术人员的分工2、需要各种XML配置，还需要搭建Tomcat或者jetty作为容器来运行，每次构建项目，都需要经历此流程3、一个整合良好的项目框架不仅仅能实现技术、业务的分离，还应该关注并满足开发人员的“隔离”springBoot是什么SpringBoot是由Pivotal团
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2017-12-06 14:20:15
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