随着精准营销、智能运维等机器学习、AI应用需求逐渐增多，云南公司原计划购买商业AI软件扩展大数据平台功能，但通过试用，效果不佳且价格不菲。之后，通过自研搭建Hadoop数据科学开发环境，为数据科学工程师提供安全方便的开发工具，积极推进大数据平台建设增效工作。1、解决思路： 云南公司大数据平台已通过租户方式向多个部门和
不少人把数据中心、云计算数据中心、大数据搞混淆，觉得这三者是一样的产品，其实有显著的区别，数据中心机房是一整套复杂的设施，如今，云计算即将成为信息社会的公共资源，而数据中心则是支撑云计算服务的基础设施，所以自从云计算横空出世，一切信息技术都开始围着它转，云计算有如神一样地存在着，下面看看数据中心、云计算、大数据之间有什么区别和联系? 大数据 1、大数据(BigData)又称为巨量资料，指需
# 大数据云平台发展
## 1. 什么是大数据云平台
大数据云平台是指基于云计算技术构建的用于存储、管理、处理和分析大规模数据的平台。通过云平台，用户可以方便地访问和处理海量数据，实现数据的价值挖掘和应用。
## 2. 大数据云平台的发展历程
随着云计算、大数据技术的不断发展，大数据云平台也逐渐成为企业数据处理和分析的首选解决方案。大数据云平台的发展历程一般可以分为以下几个阶段：
- 阶
EDAS(微服务管理平台)EDAS兼容SpringCloud,Dubbo,HDFS，它是阿里提供的微服务管理平台ECS（云服务器）云服务器,阿里云提供的性能高,稳定可靠，弹性扩展的云计算服务,实现计算资源的即开即用,弹性伸缩。 RDS（关系型数据库）云关系型数据库稳定可靠的,可弹性伸缩的在线数据库服务阿里云关系型数据库RDS包含MySQL、SQL Server、PolarDB、PostgreSQL
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2023-08-06 12:04:12
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11月9日，2022年世界互联网领先科技成果发布活动在世界互联网大会乌镇峰会期间举办,评选出具有国际代表性的年度领先科技成果，由阿里云自主研发的大数据智能计算平台ODPS入选。ODPS解决了超大规模多场景融合下，用户多元化数据的计算需求问题，实现了存储、调度、元数据管理上的一体化架构融合，支撑交通、金融、科研、政企等多场景数据的高效处理，是目前国内最早自研、应用最为广泛的一体化大数据平台。2022
# 大数据云平台开发项目入门指南
## 简介
大数据云平台是处理和分析大量数据的关键基础设施。本文将指导你整个开发流程，包括从需求分析到项目上线的每个步骤，同时提供示例代码，便于理解如何实现这些步骤。
## 项目开发流程
下面是一个简要的开发流程表：
| 步骤 | 描述 |
|------------|-------
一、研发背景应当前大数据趋势的步伐，我们公司成立大数据开发部主攻大数据方面的研发，也颇有成效的研发出一些产品，但这些产品，分布较为分散，从整体规划来说，不利于统一管理；对于客户使用来说，没有整体关联性，客户会对大数据管理平台内都包含哪些产品模糊不清；所以想就大数据管理平台来做个首页，来解决以上的问题。二、需求阶段走过的坑 对公司整体对大数据平台的规划理解不清晰，导致目标定位不明确 ①当前大数据
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2023-08-07 17:04:01
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如今企业对于数据的需求已经不单单需要一个大数据底层和大数据存储的方案，而是想要从数据获取到大数据全链条端到端整体的解决方案。人类对数据的管理挖掘和需求越来越旺盛，在解决问题的时候，牵扯到的数据量和维度也是不断爆炸、不断增长的，如何更好、更轻松地挖掘和管理数据是如今面临的最大问题。 随着系统的不断增加和积累，沉淀在系统深处的数据也更加难以提取和整合，后期的报表展示和可视化分析也就成
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2023-08-20 15:00:48
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一、大数据1、大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。2、大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。3、大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。4、从技术上看
300万字！全网最全大数据学习面试社区等你来！昨天在直播的时候有同学问了一个问题。为什么很多公司看到简历上全是阿里/腾讯/产品。很多大公司在建设自家平台的过程中都会...
1.Hadoop集群搭建及使用(1).集群规划；(2).虚拟机准备；1、创建虚拟机（具体步骤不再展示）；2 、配置网络；ping外网：ping baidu.com如果ping不通#修改如下文件：
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens-33重启网络服务：service network restart配置静态IP：打开VMware->编辑->
摘要：在云栖TechDay24期上，阿里云数据挖掘专家光盐分享阿里云数加平台如何通过工业大数据和云计算的结合应用；来有效提升良品率，降低生产成本，帮助传统制造业企业快速进入工业4.0；该解决方案将适用于设备运维、生产工艺调优、能源管理、环保、行业监管等应用场景。下图主要介绍从工业1.0到工业4.0的相关概念。从工业互联网的直接应用到工业上下游，阿里云都在提供解决方案。阿里云的使命是让云计算技术普惠
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2023-07-12 12:42:38
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随着整个IT生态的进一步发展，在2021年，IT从业人员对大数据的发展趋势有一个普遍的共识，就是大数据和云计算的进一步深度融合的趋势，即大数据拥抱云计算，走向云原生化。明哥在这里，跟大家一起看下，大数据与云计算的深度融合的趋势下，深度融合具体体现在哪些地方。大数据与云计算的深度融合，体现在以下几个方面：一是应用方的大数据平台上云：使用大数据技术的业务应用建设方，不再自建数据中心，而是将大数据平台搬
构建大数据云服务平台流程
作为一名经验丰富的开发者，我来教你如何实现构建大数据云服务平台的流程。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 确定需求，设计架构 |
| 步骤2 | 搭建云平台基础设施 |
| 步骤3 | 集成大数据处理框架 |
| 步骤4 | 构建数据存储和计算模块 |
| 步骤5 | 设计和开发数据管理和调度模块 |
| 步
一、项目前景和范围1项目简介工业大数据平台是专门面向大型旋转机械、大型工业过程的、可视化的大数据平台，是管理工业过程数据采集、加工和应用环境资源任务的数据系统，提供设备状态数据、过程数据、工艺数据的采集加工处理、数据挖掘、设备建模和工业、用的全生命周期的数据资产管理，帮助工业客户管理数据资产并创造数据商业价值。2可行性分析2.1技术可行性：我们有可靠的技术团队，项目组的几位技术人员均为相关领域的专
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2023-07-07 09:29:00
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AI平台和BigData platform
技术特点高频的知识协同、技术协同，集体智慧的产物
匹配-高配-超配-前置配数字化和信息化数字化转型-数字化工具和数字化体系
硬件基础--运维团队 网络团队
数字化--业务在线，海量数据-数据驱动，关键数据-业务驱动，核心数据-人事驱动
新的业务逻辑和组织管理模式
从技术路线去思考产品形态 --
从2.0版本开始，Laxcus大数据管理系统开始支持POWERPC、X86、ARM三种平台。其中X86和ARM又分为32位和64位两种，POWERPC是纯64位，所以实际上共有五种平台，操作系统统一使用Linux。下面就总结一下Laxcus在这些系统平台上的表现。 POWERPC：现在Laxcus生产环境还没有这个平台，不是不部署，是能提供POWERPC集群平台的企业和公司，在国内没有，究其
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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云计算是什么？大数据是什么？他们有什么区别？关联又是什么？估计很多人都不是很清楚这两者到底代表什么。如果要了解云计算和大数据的意思和关系，那我们就要先对这两个词进行了解，分别了解两者是什么意思。云计算是什么？云计算狭义上的意思：“云”实质上就是一个网络，狭义上讲，云计算就是一种提供资源的网络，使用者可以随时获取“云”上的资源，按需求量使用，并且可以看成是无限扩展的，只要按使用量付费就可以，“云”就
大数据平台落地方案1. 部署挑选1. 机器选择： 云上 、 IDC机房、 公司内部机器云上： 阿里云、华为云 好处：节省运维成本(对运维的要求很低，只要初级运维) 快速扩容和缩减缺点：机器性能下降20% 、云上服务器不算公司资产 点评：支付费用缓慢型 刚开始还行，但是周期长，费用是方案中最高的32物理core 2cpu 256G， 系统盘要大于100G / 大数据安装包、组件、shell脚本 数据
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2023-09-19 22:56:00
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