OLTP与OLAPOLTP（On-Line Transaction Processing）:联机事务处理过程也称为面向交易的处理过程，其基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果，是对用户操作快速响应的方式之一。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理。数据量少，DML频繁，并行事务处理多，但是一般都很短。OLAP（On-L
大数据与互联网的结合一、互联网产业的需求二、大数据平台架构三、大数据应用--数据分析四、数据分析案例 一、互联网产业的需求1、分布式系统执行任务瓶颈：延迟高。MapReduce：几分钟，Spark：几秒钟。2、互联网产品要求：毫秒级响应(1秒以内完成)；需要通过大数据实现统计分析、数据挖掘、关联推荐、用户画像。3、大数据平台：整合网站应用和大数据系统之间的差异，将应用产生的数据导入到大数据系统，
什么是大数据基本概念在互联网技术发展到现今阶段，大量日常、工作等事务产生的数据都已经信息化，人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长，以前的传统的数据处理技术已经无法胜任，需求催生技术，一套用来处理海量数据的软件工具应运而生，这就是大数据！ 换个角度说，大数据是：1、有海量的数据2、有对海量数据进行挖掘的需求3、有对海量数据进行挖掘的软件工具（hadoop、spark、storm、fli
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2023-07-14 20:36:53
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在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。毫无疑问，大数据的市场前景广阔，对各行各业的贡献也将是巨大的。目前来看，大数据技
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2023-08-09 09:53:02
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“大数据”是这几年非常流行的一个词，大的互联网、电商、人工智能，还有很多传统的如金融、医疗、交通等行业，都在绞尽脑汁的通过大数据分析，来提高生产效率。对于大数据的处理，我们主要要实现几大方面的功能：数据采集、分析、存储、分布式技术、集群协调管理、机器学习。目前大数据处理方面，也出现了很多非常好的技术，主要有：Hadoop、Spark、Stom、Hive、HBase、Mongodb、ElasticS
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2023-07-12 12:26:31
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人工智能物联网时代，数据量呈现指数级增长，其中文本、音视频等非结构数据的占比已超过85%，未来将进一步增大。“大数据”这个概念大约是从2011年开始火起来的，如果从Apache Hadoop项目的正式启动算起，海量数据的分布式存储、管理和计算技术已有10年的历史。物联网大数据应用每个行业都有其特定的业务逻辑及核心痛点，这些往往不是大数据的通用技术能够解决的。日志分析、用户行为分析、舆情监控、精准营
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2023-07-28 10:13:17
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大数据有很多处理工具，最流行的当属Hadoop系统。Hadoop生态包括HDFS, HBase, Hive, YARN, Storm, Spark, Zookeeper等系列工具。整个大数据平台中往往还有Kafka, Redis等类似的消息队列、缓存软件。这些软件较好的解决了通用大数据问题，但是物联网、车联网、工业互联网等场景的数据有其独特性，如果充分利用这些独特之处，可以推出一个专有的物联网大数
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2022-07-04 09:38:49
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数据采集是进行大数据分析的前提也是必要条件，在整个数据利用流程中占据重要地位。数据采集方式分为三种：系统日志采集法、网络数据采集法以及其他数据采集法。随着Web2.0的发展，整个Web系统涵盖了大量的价值化数据,目前针对Web系统的数据采集通常通过网络爬虫来实现,本文将对网络大数据和网络爬虫进行系统描述。
在技术领域中最近10,000条专利中常见的关键词
最近很多人跟我讨论物联网和大数据，但他们大都还对这两个技术分类认识不是很清晰。在这里我结合我们的一些案例对这两个概念做一些阐述。物联网是一个完整的概念，不仅包括远端的传感器数据采集、传输、存储和展示，还包括对采集的传感器历史数据的分析，以及基于分析结果所产生的决策、反馈和控制动作。相对于传统的人的认知方式，物联网相当于增强了人的“五官“的识别能力，使人能够获取到原本很多无法直接获取的信息。而基于物
不少朋友都很困惑，大数据工程师和数据分析师有什么区别，哪一个的就业好薪资高？ 首先我们来区别下大数据工程师和数据分析师： 1、概念区别 数据分析师，是数据师的一种，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 大数据工程师其实有很多别名，数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，大数据工程师就
物联网架构的简单表达：感知层、网络层、应用层感知层通过传感器采集某些数据（声、光、电等），基于网络层的终端模组，对接到网络层的基站，实现数据采集后的传输。感知层在设备的低功耗、边缘计算和无线能量与信号同步传输等方面有巨大的研究前景。网络层负责将感知层采集的数据进行回传，基于不同特点采用不同的通信协议技术进行回传至关重要，这也是本文重点所讨论的内容。应用层可以理解为物联网的数据平台和业务平台。数据平
老茶资本大数据
原创
2021-07-22 17:23:43
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随着数据通讯成本的急剧下降，以及各种传感技术和智能设备的出现，从手环、共享出行、智能电表、环境监测设备到电梯、数控机床、挖掘机、工业生产线等都在源源不断的产生海量的实时数据并发往云端。这些海量数据是社会和企业宝贵的财富，能够帮助企业实时监控业务或设备的运行情况，生成各种维度的报表，而且通过大数据分析和机器学习，对业务进行预测和预警，帮助社会或企业进行科学决策、节约成本并创造新的价值。Gartner
随着技术和应用的发展，特别是移动互联网的普及，移动物联网的覆盖范围也发了很大的变化，它基于特定的应用模式向着宽广度、纵深向发展。在这里，“特定的应用模式”是指移动物联网同其他的服务应用，存在着其应用方面的固有的特征和形式。这类应用模式归结到其用途上来说，我觉得具体可以分为三类，我用图简单整理了下：1．智能标签：区别个体与获得信息标签与标示是一个物体特定的重要象征，在移动物联网时代，物体更是拥有二维
【摘要】 在物联网时代，数量庞大的“物”会产生海量数据，本文为您介绍两种基于物联网平台进行大数据分析的方法-实时分析和离线分析。在物联网时代，数量庞大的“物”会产生PB级的海量数据，传统的数据处理服务的处理速度已无法跟上数据产生的速度。如果没法及时分析与利用这庞大的物联网设备数据，就无法将数据的价值最大化，大数据分析能力的建设对物联网企业来说又成为了一个新的挑战。针对这种情况，大数据处理服务应运而
物联网与大数据技术（大数据篇）一.大数据的7个问题1.产生背景2.发展历程3.结构与特征4.涉及到的关键技术5.与大数据相关的概念6.发展趋势7.未来前景二.云计算1.定义2.五个特性3.云计算服务类型4.云计算、物联网、大数据的关系三.资料拓展 一.大数据的7个问题1.产生背景(1) 信息科技进步，包括互联网的兴起、移动设备的普及。 (2) 云计算等技术的发展。 (3) 数据资源化趋势。2.发
互联网相信大家都知道，近两年来，物联网的势头较之前的互联网有过之而无不及，因此，物联网也被称为第二个互联网时代，因为与互联网有很大的关系，而且名字也极为相似，所以也经常会拿来做比较。今天，针对物联网和互联网的关系，物联卡中心小编给大家简单的介绍一下。 作为互联网技术的延伸，物联网的核心仍然是互联网，物联网是利用通信技术把传感器、控制器和设备联系
区别：物联网的本质是感知与服务，物联网的数据可交易，对于大数据和云计算的价值巨大。移动互联网和互联网的本质是基于手机和PC的线上信息和内容推送和共享，信息会消失也会重造，对大数据和云计算价值有限。1. 物联网物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things(IoT)”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。基本优点：物联网
推荐阅读：世界的真实格局分析，地球人类社会底层运行原理企业IT技术架构规划方案华为内网最火的文章：什么是内卷？不是你需要中台，而是一名合格的架构师（附各大厂中台建设PPT）【中台实践】华为...
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2021-06-11 09:33:08
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# 工业互联网大数据平台创建HIVE模型教程
## 1. 概述
在工业互联网大数据平台中，HIVE是常用的数据仓库工具，用于存储和处理大规模的结构化和半结构化数据。本教程将教会你如何创建一个HIVE模型，以便能够进行数据分析和查询。
## 2. 创建HIVE模型的流程
下面是创建HIVE模型的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 创建数据库 |
| 2 |
原创
2023-10-19 13:56:51
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