1 为什么需要数据建模 数据模型就是数据的组织和存储方法，强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。建立合适的业务和基础数据存储环境的模型，大数据能获得如下的好处。 性能：好的数据模型提高查询所需要的数据，提高I/O的存储成本：减少 不必要的数据冗余，实现计算结果的复用，降低大数据的存储和计算成本效率：改善用户的使用数据的体验，提高
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2023-08-16 11:00:16
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对于有形物体，我们可以衡量出它的价值，对于无形的概念，或许我们就难以衡量它的相对价值，在信息技术高速发展的今天，大数据的影响却来越重要，它所带来的价值也越来越大。大数据或许成为了一个新的行业，企业专门针对大数据进行数据分析，寻找数据背后蕴含的价值。大数据的概念，大数据分析的方法又是什么呢？大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策
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2023-05-30 22:47:52
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传统的统计分析经常是对单一数据源(营销数据、行政报表、问卷调查、人口普查等)进行深入的追踪和分析。分析人员对数据的来源和结构有一定的控制和深层的了解。在大数据时代下，数据源是多样的、自然形成的、海量的数据常常是半结构或无结构的。这就要求数据科学家和分析师驾驭多样、多源的数据，将它们梳理整合后进行挖掘、分析。在这个过程中，数据融合就成为不可或缺的一步。一、数据融合的价值数据融合(data blend
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2023-08-26 15:43:56
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大数据顾名思义，就是对规模巨大的数据进行分析，是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。如今数字信息化爆炸发展，大数据时代大数据的来源广泛，手机监听、网络直播等都不再是新鲜事，甚至有人说大数据时代没有“隐私”。那么这么厉害的大数据，它的来源都有哪些呢？bigdata 大数据个人发布数据例如个人的电子邮件、word、照片、视频、音频、q
原创
2022-03-21 18:08:57
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数据挖掘(DataMining)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
原创
2023-04-19 10:02:57
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优秀设计之基于NIO编程 Kafka 底层的 IO 用的是 NIO，这个事虽然简单，但是也需要提一提。我们开发一个分布式文件系统的时候避免不了需要思考需要什么样的 IO？BIO 性能较差，NIO 性能要比 BIO 要好很多，而且编程难度也不算大，当然性能最好的那就是 AIO 了，但是 AIO 编程难度较大，代码设计起来较为复杂，所以 Kafka 选择的是 NIO，
大数据分析 今天我们主要为大家讲解在做大数据可视化时，有哪些常见得到数据分析模型。数据模型可以从两个角度来区分：数据和业务。一、数据模型统计数据视角的实体模型通常指的是统计分析或大数据挖掘、深度学习、人工智能技术等种类的实体模型，这些模型是从科学研究视角去往界定的。1、降维对大量的数据和大规模的数据进行数据挖掘时，往往会面临“维度灾害”。 数据集的维度在无限地增加，但由于计算机的处理能力和速度有限
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2023-09-06 23:03:06
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参考链接：https://blog.csdn.net/lmseo5hy/article/details/79542571 大数据技术为决策提供依据，在政府、企业、科研项目等决策中扮演着重要的角色，在社会治理和企业管理中起到了不容忽视的作用，很多国家，如中国、美国以及欧盟等都已将大数据列入国家发展战略
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2018-11-08 11:39:00
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# 大数据的数据仓库简介
在大数据时代，数据仓库成为了企业管理和分析数据的重要工具。数据仓库通过集成来自不同来源的数据，为决策者提供支持。本文将介绍数据仓库的基本概念、主要构成部分及其应用，同时包含代码示例以加深理解。
## 什么是数据仓库？
数据仓库（Data Warehouse, DW）是一个专门用于汇总、分析和报告大量历史数据的数据库系统。与传统的操作数据库不同，数据仓库主要面向读操作
目前大数据平台有很多，这就需要我们可以对大数据平台进行分类，这就可以从大数据处理的过程、大数据处理的数据类型、大数据处理的方式以及平台对数据的部署方式这几方面进行。 首先我们从大数据处理的方式来划分，这样我们就能够把大数据平台分为批量处理、实时处理、综合处理。其中批量数据是对成批数据进行一次性处理，而实时处理对处理的延时有严格的要求，综合处理是指同时具备批量处理和实时处理两种方式。这样分使得大数据
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2021-04-03 21:12:14
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大数据课程介绍什么是大数据：海量数据的处理大数据用在哪：用在需要对海量数据进行处理的任何场合大数据学什么： （1）学分布式系统的思想 （2）学框架基础课程内容介绍Linux & Shell编程基础 Hadoop Mapreduce数据的处理流程： 收集数据—>web服务器，打日志–flume，sqoop–>hadoop(hdfs)----->数据的清理----->数
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2023-08-10 22:13:29
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任何事物都具有两面性，大数据分析一样，存在优点和缺点。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，把它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。那么，大数据分析有哪些优缺点呢? 1.优点 快速识别错误——让我们假设发生错误，需要尽快解决。通过实时大数据分析，可立即识别此错误并快速修复。这可以帮助防止更多的和/或更严重的故障。从长远来看，这也有助于企
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2023-10-25 21:24:49
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# 大数据架构的实现流程
大数据架构是现代数据处理和分析的重要基础，它涉及数据的采集、存储、处理和分析等多个环节。作为一名刚入行的开发者，理解这一架构的组成部分及其实现步骤非常重要。以下是我们将要讨论的内容流程和每一步的具体实现。
## 大数据架构实现流程
在上手实现大数据架构之前，我们可以将整个流程分为五个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
分类数据结构指的是相互存在一种或多种关系的数据元素的集合，和该集合里面的元素之间的关系组成常用的数据结构有：数组、栈、链表、队列、树、图、堆、散列表数组可以看做是一个大盒子里装着几个小盒子，每个小盒子里装着数据，每个小盒子有顺序排列，每个都有编号(下标)，从0开始，一旦声明了大盒子的大小(能装几个小盒子)就无法再进行扩容了，通过每个小盒子的编号很容易找到小盒子的位置，也可以轻松的拿到数据，我们在对
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2024-08-22 13:47:55
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一、大数据系统简介扫健康码了没？相信大家每天都会不厌其烦地听到这种询问。支付宝付款，相信大家也是每天都在扫码付款，这已经成为了生活的一部分。这些能产生非常巨量数据的应用系统，我们称之为大数据系统。大数据系统还需要从巨量数据中进行有效数据的筛选、处理，比如对健康码进行赋红码、绿码等。1、大数据系统定义比较官方的定义：大数据(BigData)是将包括结构化、非结构化、甚至多结构化海量数据进行整合，并通
免费大数据平台有哪些？昨天（5月28号）由社科文献出版社初版的《大数据蓝皮书：中国大数据发展报告No.2》正式发布了。以“数化万物智在融合”为主题的中国国际大数据产业博览会也京举行中。基本可以预见，在接下来的一段时期内关于大数据应用开发又将进入到一个新的阶段。现在市面上围绕大数据的应用开发如火如荼，比如，企业级大数据处理平台开发、政务大数据平台的开发、智慧交通大数据平台开发等。这些大数据处理平台的
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2018-10-09 13:58:00
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大数据工程职称与软考：全面解析与探讨
随着信息技术的飞速发展，大数据工程已经成为了当今社会的热门行业之一。在这个领域中，专业技术人员的职称评定显得尤为重要。本文将围绕大数据工程职称展开讨论，并深入探讨与软考的关系。
一、大数据工程职称概述
大数据工程职称是对从事大数据领域工作的专业技术人员进行能力评价的一种制度。根据技术人员的专业能力、工作成果和贡献，可以评定为初级、中级和高级三个等级的职称
原创
2023-11-13 15:17:04
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大数据专业职称与软考：全面解析与探讨
随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今时代的热门词汇。大数据技术的广泛应用和深入发展，对人才的需求也越来越大，特别是对具备大数据技术专业能力的人才的需求。因此，大数据专业的职称评定和软考成为了越来越多人关注的焦点。本文将详细解析大数据专业的职称体系，并探讨与软考的关系。
一、大数据专业职称体系
大数据专业职称体系主要分为初级、中级和高级三个等级。每个
原创
2023-11-13 15:42:59
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大数据系统架构是软考中的一个重要考点，它涉及到大数据技术的核心部分，以及如何应对大数据处理和分析的挑战。本文将深入讨论大数据系统的架构，包括其组成部分、功能和特点，以帮助软考考生更好地理解和应用大数据技术。
一、大数据系统架构的组成部分
大数据系统架构主要由以下几个部分组成：
1. 数据源：大数据系统的数据来源可以是各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这些数据可能来自
原创
2023-11-14 13:04:05
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大数据工程职称与软考：全面了解与应对
随着信息技术的飞速发展，大数据工程已经成为了当今社会的热门行业之一。在这个领域中，专业人员的需求越来越大，因此，大数据工程的职称评定也变得尤为重要。本文将围绕“大数据工程职称”这一主题，结合软考的相关内容，进行深入探讨。
一、大数据工程职称概述
大数据工程职称是对从事大数据领域工作的专业人员进行能力评定的一种称谓。根据能力和经验的不同，大数据工程职称可分
原创
2023-11-13 15:05:35
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