本报讯（记者曹政）近日，市经信局正式发布《北京市数据中心统筹发展实施方案 (2021-2023年)》。方案提出，京津冀数据中心将一体化协同发展，环京区域布局推进形成高速互联、数据流通、优势互补的世界级数据中心“集聚圈”。今后3年，北京将通过关闭一批功能落后的数据中心、整合一批规模分散的数据中心、改造一批高耗低效数据中心，新建一批计算型数据中心和人工智能算力中心及边缘计算中心。数据中心是推进数字经济
指标管理包含具体的管理要求、分析内容，是数据分析的腰，承上启下的关键环节。呈上承接决策的方向、管理的思路，启下具体的可视化应用体系和数据体系的落地。
指标管理主要由指标清单、维度清单和指标维度构成。
指标清单记录所有的管理指标的定义、管理阈值、计算逻辑、取数逻辑等，比如销售额、环比增长率、同比增长额等。可以按照业务模块等角度划分类别，便于管理。
维度清单是对指标的观察角度，和指标清单类似，也包含维度的定义、维度的层次、数据逻辑、取数逻辑等。比如时间维度包含年、季、月、周、日、时。
指标维度是记录指标和维度的关系，各类管理指标主要通过何种维度来观察。从业务上用于了解观察的角度和内容，从技术上用于构建可视化结构以及数据结构。按照指标/维度布局矩阵结构，仔细分析指标维度矩阵，将指标按照业务流程排序，将维度按照通用到专用排序。
原创
2023-09-22 19:59:07
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机构、岗位、人员是平台最基础的数据，是很多应用的基础。平台这三类数据单独做成服务。需要强调的是，平台上有人力资源管理应用，也管理这三类数据。应用不是平台的一部分，其他系统不依赖人力资源系统的存在。平台基础数据存储在平台核心库中，人力资源系统数据存储在人力资源库中，数据库都是分开的。 解决这一问题的思路是这样的，分为两种情况： 
在当今的大数据时代，构建一个高效稳定的大数据服务平台是非常重要的。对于新入行的小白来说，可能会觉得搭建大数据服务平台有些困难，但只要掌握了正确的流程和方法，就能够轻松完成。在本篇文章中，我将会提供给你如何通过Kubernetes（K8S）来搭建一个高效的大数据服务平台。
首先我们来看整个搭建大数据服务平台的流程，如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
1 相关概念背景1.1 从现代数仓架构角度看实时数据平台现代数仓由传统数仓发展而来，对比传统数仓，现代数仓既有与其相同之处，也有诸多发展点。首先我们看一下传统数仓（图1）和现代数仓（图2）的模块架构：图1 传统数仓图2 现代数仓传统数仓大家都很熟悉，这里不做过多介绍，一般来说，传统数仓只能支持T＋1天时效延迟的数据处理，数据处理过程以ETL为主，最终产出以报表为主。现代数仓建立在传统数仓之上，同时
一、近年来安全态势近年来，国内外已发生多起由于API 漏洞被恶意攻击或安全管理疏漏导致的数据安全事件，对相关企业和用户权益造成严重损害，逐渐引起各方关注。分类年份公司详情国外2018/2019Facebook国外安全人员发现超过2.67 亿条Facebook ID、电话号码和姓名等信息被储存在某公开数据库中。有研究显示，该数据库中的数据可能通过某未知API 接口抓取，并非来自用户公开的信息。201
俗话说“巧妇难为无米之炊”，数据源就是数据产生价值中的那些大米。那大数据时代企业需要哪些数据呢？根据我个人理解我觉得可以大致分为以下几类：1、（内部）企业自身业务生产经营环节产生的内部数据【包括销售、客服、仓储、财务等】 2、（运营）可以理解为企业发展过程中掌握在第三方手中的数据，如企业的广告供应商以及一些传播与媒体数据【新媒体、H5、app等】3、（外部）包括传统调研数据和机器数据【搜
大数据服务平台的架构可以根据具体的需求和场景而有所不同，但通常包括以下关键组件和层次：数据采集层：包括数据源的接入、数据的采集、传输和预处理等功能。可能涉及各种数据源，包括传感器、日志文件、数据库、API 等。数据存储层：用于存储各种类型和格式的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。常见的数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL 数据库、数据湖（Data Lake）、分布式文件系统等。
# 构建大数据服务平台架构指南
## 1. 项目流程
我们首先来看一下构建大数据服务平台架构的整个流程，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| ----- | ---- |
| 1 | 准备数据存储和处理环境 |
| 2 | 设计和开发数据采集模块 |
| 3 | 设计和开发数据存储模块 |
| 4 | 设计和开发数据处理和分析模块 |
| 5 | 设计和开发数据展示和监控模块 |
概述介绍大数据平台数据服务框架。实现了Kafka实时数据过滤、清洗、转换、消费，实现了Spark SQL对Redis、MongoDB等非关系型数据库的数据的读写。为什么推荐这个框架？基于大数据平台的数据处理服务框架。结合大数据项目实际使用场景，提取出的一些通用的功能，形成大数据平台数据处理框架。目前主要实现的功能有：1、参数信息配置模块，可实现采用数据库进行配置和Properties文件进行配置2
原创
2020-12-29 10:58:04
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两年前，在文章最全大数据开源组件思维导图中，整理了大数据生态的开源技术组件思维导图，至今有4K的下载量。尽管数据行业的新词热度，由大数据平台->数据治理->数据中台->数字化转型（现代数据技术栈）转换，做为这些新词的基础组成部分，数据资产管理平台/元数据管理平台/数据目录管理平台等技术方案，依旧处于Gartner曲线的爬升恢复期，相关平台百花齐放，一统江湖的开源平台或者商用产品
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2023-09-26 13:35:47
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1.数据服务数据服务研究的是海量数据如何方便高效地开放出去。1.1 服务架构演进1.1.1 DWSOA实现：需求为驱动，一个需求开发一个或多个接口，编写接口文档，开放给业务方。优点：简单。缺点：粒度粗，不灵活，扩展性差，复用率低，接口数量增加快，维护成本高，开发效率低，无法快速响应。1.1.2 OpenAPI实现：将数据按统计粒度聚合，同样维度的数据形成逻辑表，采用同样的接口描述。例如把会员为中心
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2023-07-26 17:39:42
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二、服务器模块2.1 服务器模块结构服务器模块为整个系统的核心组成部分，负责数据的处理、任务的分发负载均衡等。由于功能数量较多，因此定义一个管理类统一管理，对外只暴露简单的接口方便调用，该模块由以下几个类组成。Management:管理类，负责管理所有模块。名称类型说明mysql_set方法设置数据库信息tcpServer_init方法初始化tcp服务器localServer_init方法初始化l
Zookeeper作为分布式系统的底层协调服务有着其简单可依靠的数据模型，数据模型加之数据同步、一致性处理和可靠性，在此之上有很多经典的应用，例如，分布式锁、服务器动态上线下感知、主节点选举、数据发布与订阅、负载均衡等等。虽然应用场景很多，但是最根本的还是基于两个核心的服务，1.管理和存储数据结点，2.提供对结点的监听服务。一.Zookeeper数据模型 Zookeeper数据模型类似Linux
数据服务是数据中台体系中的关键组成部分。作为数仓对接上层应用的统一出入口，
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2022-10-03 13:19:28
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数据服务平台架构图简介
随着大数据时代的到来，数据分析和数据服务的需求日益增长。为了满足这些需求，数据服务平台应运而生。数据服务平台是一个集成了数据处理、存储和分析的一体化平台，以提供高效的数据服务为目标。本文将介绍数据服务平台的架构图，并给出一些代码示例，让读者更好地理解这个概念。
数据服务平台架构图的组成
数据服务平台的架构图如下所示：
```mermaid
classDiagram
最近实验室在学校的云平台上申请到了一个虚拟主机，因此打算在上面搭建一个实验室内分享和管理文档的平台，经过一番google，最终选择了Pydio来完成这个任务。Pydio的前身是AjaXplorer，开源，该工具功能强大。作为一个网站运行在服务器上，前端可以通过浏览器，移动客户端等直接访问，同时界面也很炫。想要详细了解的可以去查看他们的官网。下面简要讲一下安装和配置过程，整个安装过程是比较简单的。
前一段时间,跟朋友谈论一个问题"让只会用Word的人参与到ASPNET项目中,开发前台和可行性",当然这个问题的大场景是"他这个项目的客户要求派几个人参与到项目的开发中……这几个人基本没有任何编程知识,但要从事项目的实质开发工作,而且还要向领导汇报那些页面是自已开发的".其实这个要求用SharePointDesigner2007就能实现.小型企业网站,由非程序员而是企业从事信息管理的员开发,这是一
1.Overview 数据服务是专门化的Web服务，在Web服务中实际占了很大的一部分。 但在这些Web服务中，数据服务与业务服务的界限通常并不清晰；接口粒度通常为特定数据类型，容易发生更改且业务服务耦合了某个特定的数据服务；还有基础设施的重复建设。 &nb
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2023-08-07 23:49:05
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文章目录引言API 目录API 权限API 日志结语 引言数睿通 2.0 之前基本完成了数据集成和数据开发两大模块，也因此得到了一些朋友的帮助和支持，在此由衷的表示感谢，你们的支持便是我们更新的最大动力！目前，数据服务模块也已基本开发完毕，包括动态生成 API，API 授权，查看 API 日志等功能，同时支持动态标签功能，帮助我们可以更加灵活的去定义 API 方法，实现数据赋能。本文将对数据服务
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2023-08-08 14:43:34
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