作者丨斌迪 HappyMint编辑丨Zandy 导语本篇文章为大家带来ES面试指南，题目大部分来自于网络上，有小部分是来自于工作中的总结，每个题目会给出一个参考答案，希望对大家面试大数据分析师能够有所帮助。为什么考察Elasticsearch？Elasticsearch是一个近实时的搜索平台，在大数据生态系统中占据重要的地位。我们必须要了解其基本
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2024-05-12 17:03:08
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Flink项目之电商实时数据分析（一）一：项目介绍背景本项⽬目主要⽤用于互联⽹网电商企业中，使⽤用Flink技术开发的⼤大数据统计分析平台，对电商⽹网站的各种⽤用户⾏行行为（访问⾏行行为、购物⾏行行为、点击⾏行行为等）进⾏行行复杂的分析，⽤用统计分析出来的数据，辅助公司中的PM（产品经理理）、数据分析师以及管理理⼈人员分析现有产品的情况，并根据⽤用户⾏行行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司
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2023-10-21 13:15:01
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# 实时数据分析的世界：概念、工具与实践
实时数据分析是指对数据在生成后立即进行处理和分析的过程。这一过程能够帮助企业和个人做出快速决策，并及时应对变化的环境和需求。在当今数字化时代，实时数据分析的重要性愈发凸显，特别是在金融、医疗、物联网、电子商务等领域。
## 什么是实时数据分析？
实时数据分析是对持续流入的数据流进行实时处理的过程，通常包括以下几个步骤：
1. **数据捕获**：从各
网络分析工具可以帮助你收集、预估和分析网站的访问记录，对于网站优化、市场研究来说，是个非常实用的工具。每一个网站开发者和所有者，想知道他的网站的完整的状态和访问信息，目前互联网中有很多分析工具，本文选取了10款最好的分析工具，可以为你提供实时访问数据。1. Google Analytics这是一个使用最广泛的访问统计分析工具，几周前，Google Analytics推出了一项新功能，可以提供实时报
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2024-05-18 21:54:09
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什么是数据实时处理？有哪些典型应用场景？实时数据处理的意义是？下文围绕实时数据应用的产品特性和场景，一一解答。01 什么是实时数据处理
以实时数据平台 flashflow 举例，它的具体处理过程：数据从生成->实时采集->实时缓存存储->实时计算->实时落地->实时展示->实时分析。简言之，数据实时处理是指系统对现场数据在其发生的实际时间内进行收集和加
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2024-01-16 13:47:51
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测试背景 因为ES（ElasticSearch）前段时间查询效率有点慢，技术小组对索引做了一些改动，因此需要测试一下修改后的查询效率，跟之前的结果做一下对比，所以有了这次测试。 需求简述本文主要是分享一下我做测试的一些过程和思考，这里的需求不理解不影响阅读下文。只测试通过车辆查询的一种场景，不考虑二次识别。测试基础数据为近一年的数据（76亿左右）。测试的时段选择（一周、半月
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2023-11-21 13:48:49
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数据分析的历史 当今的分析要求给现有的数据基础架构带来了前所未有的压力。 跨运营和存储数据执行实时分析通常是成功的关键，但实施起来总是充满挑战。 考虑一家航空公司，它希望从其喷气发动机中收集并分析连续的数据流，以进行预测性维护并加快发布解决方案的时间。 每个引擎都有数百个传感器，用于监视温度，速度和振动等条件，并将这些信息连续发送到物联网（IoT）平台。 物联网平台提取，处理和分析数据后，将其存
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2024-08-26 15:45:40
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随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。大数据分析的分类按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种。实时分析实时数据分析一般用于金融、移动网络、物联网和互联网B2C等产品，往往要求系统在数秒内返回上亿行数据的分析，从而才
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2023-10-20 09:19:52
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如今整个商业世界都面临着新的难题，即如何处理来自各客户接触点、交易以及互动对象的大量数据。但与此同时，我们也看到了解决问题的曙光——实时数据流技术，其能够存储大量数值及历史数据，以备日后随时调用。可能很多朋友还没有接触过大数据分析方案，也有人认为其仅仅算是个愿景而非现实——毕竟能够证明其可行性与实际效果的案例确实相对有限。但可以肯定的是，实时数据流中包含着大量重要价值，足以帮助企业及人员在未来的工
文章目录1、环境准备1.1 flink 下载相关 jar 包1.2 生成 kafka 数据1.3 开发前的三个小 tip2、flink-sql 客户端编写运行 sql2.1 创建 kafka 数据源表2.2 指标统计：每小时成交量2.2.1 创建 es 结果表， 存放每小时的成交量2.2.2 执行 sql ，统计每小时的成交量2.3 指标统计：每10分钟累计独立用户数2.3.1 创建 es 结果
网络分析工具可以帮助你收集、预估和分析网站的访问记录，对于网站优化、市场研究来说，是个非常实用的工具。每一个网站开发者和所有者，想知道他的网站的完整的状态和访问信息，目前互联网中有很多分析工具。1. Google Analytics 这是一个使用最广泛的访问统计分析工具，几周前，Google Analytics推出了一项新功能，可以提供实时报告。你可以看到你的网站中目前在线的访客数量，了解他们观看
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2024-07-12 15:23:29
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虽然不像 Python 那样流行，但 R 仍然是数据分析师的首选。经常被描绘成 Python 的主要竞争对手，学习这两种语言中的一种（或两种）是成为数据分析师的关键一步。R 是一种开源的、特定于领域的语言，专为数据科学和高级计算而设计。R 在金融和学术界非常流行，是数据操作、处理和可视化以及统计计算和机器学习的完美语言。R 拥有庞大的用户社区和大量用于数据分析和机器学习的专用库。一些最著
# 实现IOT实时数据分析指南
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何实现IOT实时数据分析的流程和每个步骤所需的代码。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你理解整个过程并顺利完成任务。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(获取IOT数据) --> B(处理数据)
B --> C(分析数据)
C --> D(展示分析结果)
```
##
原创
2024-05-05 04:46:35
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# 实时数据分析架构的实现指南
作为一名刚入行的小白，搭建一个“实时数据分析架构”似乎是一个巨大的挑战，但只要分步进行，你会发现其实并不复杂。在这篇文章中，我会帮助你逐步构建一个简单的实时数据分析架构，并提供清晰的代码和解释。
## 整体流程
在开始之前，让我们先看一下整体的流程。下面的表格概述了我们要实现的步骤：
| 步骤 | 描述
# 实时数据分析与Spark
在当今快速发展的数据时代，实时数据分析的需求愈发强烈。许多企业希望能够及时获取数据洞察，以便做出迅速的决策。这使得分布式计算框架如Apache Spark得到了广泛应用。Spark具备高效处理海量数据的能力，使得实时数据分析成为可能。
## 什么是Apache Spark？
Apache Spark是一个开源的分布式计算框架，用于大规模数据处理。它以快速、高效和
本文将会分上下两篇对一个重要且常见的大数据基础设施平台展开讨论，即“实时数据平台”。在上篇设计篇中，我们首先从两个维度介绍实时数据平台：从现代数仓架构角度看待实时数据平台，从典型数据处理角度看待实时数据处理；接着我们会探讨实时数据平台整体设计架构、对具体问题的考量以及解决思路。在下篇技术篇中，我们会进一步给出实时数据平台的技术选型和相关组件介绍，并探讨不同模式适用哪些应用场景。希望通过对本文的讨论
实 时 数 据 模 型 ★ 刘 云 生--张 文 斌-- 卢 炎 生 ---- 一 个 一 般 的 数 据 模 型 由 下 列 三 要 素 组 成： 一 组 对 象 及 其 结 构、 一 组 操 作 和 一 组（ 关 于 对 象 与 操 作 的） 约 束。 实 时 数 据 模 型 同 样 如 此， 其 中 的 约 束 更 突 出 地 包 括 时 间 限 制。 到 目 前 为 止， 专 门 讨 论
实时数据分析技术
# 引言
随着互联网的快速发展和大数据的兴起，实时数据分析技术成为了企业和组织获取实时数据洞察的重要工具。实时数据分析技术可以帮助企业及时了解市场变化、监控业务运营状况、实时预测需求等，从而做出更加准确和及时的决策。本文将介绍实时数据分析技术的基本概念、应用场景、实现方法，并提供代码示例。
# 实时数据分析技术概述
实时数据分析技术是指在数据产生的同时对数据进行分析和处理
原创
2023-08-18 04:25:45
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# HBase实时数据分析教程
作为一名经验丰富的开发者，我会教会你如何实现“HBase实时数据分析”。以下是整个过程的流程图和步骤：
## 流程图
```mermaid
graph LR
A(开始) --> B(安装HBase)
B --> C(创建HBase表)
C --> D(写入实时数据)
D --> E(使用MapReduce处理数据)
E --> F(可视化分析结果)
F -->
原创
2023-08-24 04:20:16
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实时建模与离线建模类似，也需要对数据进行建模，进行数据分层处理数据分层： 1）ODS层：与离线系统类似，操作数据层。记录了原始数据的变更过程，例如订单变更数据以及服务器日志数据2）DWD层：实时明细层，对于没有上下文关系的数据会回流到离线系统，保证了ODS层与DWD层数据一致性3）DWS层：通用维度数据汇总层，供各业务共同使用4）ADS层：个性化维度会汇总层，针对单个业务所关注的维度各指标数据5）
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2023-10-24 09:16:56
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