通过参与一个历时两年的大数据分析项目，总结如下：1、环境熟悉，了解认证系统，各个组件了解，比如hdfs、hive、mapreduce、spark、es、kafka，各个组件都适用什么场景，如何交互2、明确了场景以后，再各自深入了解hdfs存储有哪些格式，各自优劣hive各个存储方式执行性能测试，分桶、分区等的运用mapreduce的优势是什么，什么情况下使用spark调优，使用机制，如何使用spa
原创
2023-12-16 17:44:50
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前言要从事计算机行业的工作，不管是什么工作，开发、测试、还是算法等，都是要有一门自己比较熟练的编程语言，编程语言可以是C语言、Java、C等，只要是和你后续工作所相关的就可以（后续用到其他语言的话，你有一门语言基础了，学起来就快了）。一般初学者入门语言大多都会选择Java、C语言、C或者Python，而且现在网上有很多好的视频，可以供初学者学习使用。关于学习视频或者资料的选择，知乎或者百度等都有很
原创
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2021-11-25 09:53:06
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第一点，要有决心。先问问自己是否能够把大数据工作当做自己未来10年、20年甚至毕
原创
2023-04-19 07:00:25
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本文是《如何七周成为数据分析师》的第八篇教程，如果想要了解写作初衷，可以先行阅读七周指南。温馨提示：如果您已经熟悉数据分析思维，大可不必再看这篇文章，或只挑选部分。曾经有人问过我，什么是数据分析思维？如果分析思维是一种结构化的体现，那么数据分析思维在它的基础上再加一个准则：不是我觉得，而是数据证明这是一道分水岭，“我觉得”是一种直觉化经验化的思维，工作不可能处处依赖自己的直觉，公司发展更不可能依赖
现在大数据非常火爆，相信你一定看过不少关于大数据的书、文章、资讯，但基本上获取的都是零碎的知识点，不成系统，没有形成自己的知识体系，“看过很多知识点但依然搞不懂大数据”，然并卵。那么，今天这篇文章呢，就带大家从整体思路上，剖析大数据的产品设计架构和技术策略，帮助大家建立自己的大数据知识体系！大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步：针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道采集多维数
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2024-03-06 06:35:37
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大家好，我是明哥！1. 趋势介绍与阐述：大数据和云计算进一步深度融合, 拥抱云计算走向云原生化首先我们来解读下“大数据和云计算进一步深度融合, 拥抱云计算走向云原生化”：云原生（Cloud Native）理念，本质上是一套“利用云计算技术为用户降本增效”的最佳实践与方法论；大数据拥抱云计算走向云原生化，其驱动力来自于以下四个方面：一是各个具体的大数据组件都在主动改变自身架构，积极“云化”以适应云部
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2024-03-13 16:18:49
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大数据在很多的领域中都有应用，而且大数据所涉及到的领域都有不同程度的进步和发展，这是一个值得欣慰的事情，当然也正是这个原因，很多的行业都争先恐后地使用大数据技术。当然，电子商务也不例外，在这篇文章中我们就给大家介绍一下电子商务领域使用大数据的思维方式，希望这篇文章能够帮助大家理解大数据在电子商务中的应用。电子商务有了大数据技术的加持，于是摇身一变成为电子智能商务，而电子商务智能
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2024-09-03 20:57:01
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DB 优化：客户端-->协议层--》执行计划数据库是把东西有序放好，还能随时找到，在硬盘上，是一个应用程序索引：page数据页，IAM page ，index page 索引页 建立索引的原则：1.主键必须建立索引（推荐数值主键，性能最高）2.外键列也要索引3.经常查询的建立索引4.经常在where
原创
2021-07-23 09:37:30
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# 大数据分析与分析模型建立入门指南
作为一名刚入行的小白，接触大数据分析和模型建立可能会让你感到有些无从下手。下面，我们将逐步介绍这一过程，包括重要的步骤、所需的工具和代码示例。通过这些内容，你将更清楚如何进行大数据分析及分析模型的建立。
## 一、整体流程概述
在开始任何大数据分析项目之前，了解整体流程是非常重要的。下面是一张简洁的流程图，展示了完成大数据分析与模型建立的主要步骤。
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SQL语句的语法 1.查询语句：关键字：selectselect 列名,列名, from 表名;
例：select * from emp;单行注释：--
多行注释：以/* 开始，以*/结尾别名语法： 关键字：as对象名 as 别名
对象名 别名
如：
select empno as 员工编号,ename 姓名,job 工作,mgr 上级编号,
hiredate 入职日期,s
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2024-04-12 20:57:08
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当然大多数SQL Server表需要索引来提高数据的访问速度，如果没有索引SQL Server要进行表格扫描读取表中的每一个记录才能找到索要的数据 （一）而为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢？这是因为，增加索引也有许多不利的一个方面： 第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加； 第二，索引需要占物理空间，除了数据
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2024-04-22 20:41:21
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对于企业来说，坐拥庞大的数据资源，想要实现大数据分析，首先要建立自己的大数据系统平台，每个公司都有自己的具体业务场景，因此对大数据平台的要求也不同。今天我们仅从通用的角度，来聊聊大数据分析需要什么技术架构? 不同的业务场景下，需要根据实际的业务需求，选择适合自己的技术框架，来搭建自己的大数据架构体系。但是从技术架构体系的共性来说，是可以从通用的技术模块去理解，来帮助我们更好地学习
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2023-08-16 16:54:29
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干货！
原创
2021-12-15 10:25:32
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搭建是开始，优化才是关键！
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2021-06-23 09:51:16
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在当今数据驱动的世界中，大数据分析平台的建模和建议显得尤为重要。本文将系统地探讨建立一个大数据分析平台的各个方面，从备份策略到最佳实践，我们将涵盖各个领域的必要要素，提供全面的建议以确保数据安全和系统可靠性。
### 备份策略
首先，备份是数据管理的基石。为了确保数据在出现故障时能够恢复，我们需要制定一个明确的备份策略。以下是我们备份的周期计划：
```mermaid
gantt
ti
今天给大家分享一下 数据开发工作中数据建模的步骤， &n
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2023-11-16 21:22:17
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本文介绍大型数据库的概念及其性能决定因素，以及如何优化性能。什么是大型数据库 -没有一个标准定义 -包含非常多元组(数据库行)的数据库，或者占用非常大的物理文件系统存储空间的数据库。 -占据TB量级的磁盘存储，包含数十亿表行。为什么需要大型数据库 今天企业管理的数据总量大型数据库性能的决定因素 OS<DBMS<硬件<应用<架构如何提高大型数据库性能 可分为以下四个步骤： ~
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2024-03-20 08:02:27
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在金融风控领域，数据有五个属性，1、人口属性性别，年龄，电话号码、姓名、家庭住址，主要是为了怎么找到这个用户2、消费特征电商用户经常买什么，在什么时候买东西，每个月消费多少，可以间接成为信用评分比如有的客户每个月可以消费几千块，买的东西也是中高端的商品，其实是可以进行一个小额放贷的3、兴趣爱好微博上的发言，经常上什么网站，就可以判断出这个人是否经常出去旅游，爱好汽车4、信用属性收入的情况，资产的情
原创
2018-07-14 15:44:08
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优化思路 1.从硬件到架构. 硬件 --> 系统 --> 应用 --> 数据库 --> 架构（高可用、读写分离、分库分表） 2.从数据库表到硬件架构：（1）、从需求设计开始：数据优化表结构、字段类型、字段索引、锁，后期=>分表，分库、读写分离等等。（2）、从数据库查询层面：优化SQL语句，合理使用
项目综述在本次课程中，项目分别分为bigdata_track，bigdata_transforer和bigdata_dataapi。本次项目主要以分析七个模块的数据，分别为用户基本信息分析、操作系统分析、地域信息分析、用户浏览深度分析、外链数据分析、订单信息分析以及事件分析。那么针对不同的分析模块，我们又不同的用户数据需求，所以我们在bigdata_track项目中提供不同的客户端来收集不同的数据
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2023-11-30 15:34:50
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