一、数据仓库概念数据仓库(Data Warehouse)  是为企业所有决策制定过程,提供所有系统数据支持的战略集合。二、项目需求及架构设计2.1 项目需求分析  1、项目需求用户行为数据采集平台搭建业务数据采集平台搭建数据仓库维度建模用户、流量、会员、商品、销售、地区、活动等电商核心主题,统计的报表指标近100。即席查询工具,随时进行指标分析集群性能进行监控,发生异常需要报警元数据管理质量监控2
背景魔镜是数据产品研发部基于大数据平台开发的一套可视化数据智能平台。传统机器学习建模流程对非数据科学专业人员来说,整体门槛较高,其中主要体现在几个方面:1. 机器学习概念较为抽象比如训练集、验证集、测试集、特征、维度、标签泄露、欠拟合、过拟合、学习曲线、验证曲线、ROC曲线、混淆矩阵等等,除了需要了解概念外,需要了解具体的使用场景、使用方法。2. 机器学习建模流程复杂数据准备、数据预处理、统计分析
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
退了!世界的真实格局分析,地球人类社
转载 2023-07-10 07:57:32
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平台大数据处理工作计划 一、项目概述 本项目旨在依托云平台构建一套高效、可扩展的大数据处理架构,实现对海量数据的存储、管理、分析,并能够实时对接外部数据源,为企业的决策支持、业务优化等提供有力的数据支撑。 二、团队组建与分工 架构师:负责整体大数据处理架构的设计,依据云平台特性规划系统布局,权衡不同技术选型的利弊,确保架构的高可用性、扩展性与性能。 技术研究员:针对大数据处理核心技术(如分布式
在云平台大数据查询架构的建设中,我们面临着如何有效高效地存储与查询大量数据的问题。随着大数据技术的快速发展,传统的数据库技术无法满足日益增长的数据存储和查询需求,因此,构建新的云平台大数据查询架构显得尤为重要。 > **引用**: "云计算和大数据技术相结合,创造了全新的数据处理方式,使得企业能够更快、更灵活地进行数据分析和决策。" — 数据科学杂志 ```mermaid flowchart
原创 7月前
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2.4.5大数据分析云基于云计算总体架构下的大数据分析云解决方案,如图2-33所示。 图2-33 大数据分析云解决方案架构子系统组合大数据分析云解决方案为海量静态数据批处理以及大流量动态流数据处理为关键特征的企业及行业应用场景提供支撑,通过自动化提取与归纳价值信息实现业务增值。大数据分析云由云计算的并行数据分析与挖掘平台所支撑,可充分利用云计算底层能力创造最大价值。在海量静态数据批处理的
数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制,一种战略选择和组织形式,是依据企业特有的业务模式和组织架构,通过有形的产品和实施方法论支撑,构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。数据中台、数据仓库、大数据平台的关键区别是什么?认可了数据中台的价值,我们自然是想要去快速搭建,然后真正去规划建设的时候,我们会发现,数据中台的建设和数据仓库、大数据平台是有重合的,这就需要我们充分理解三者的
# 理解Hadoop平台大数据技术 在当今的信息时代,大数据的处理与分析变得尤为重要。Hadoop作为一个开源的分布式计算平台,为大数据的存储和分析提供了强大的支持。本文将介绍Hadoop的基本结构、核心组件及其应用,并通过示例代码来帮助读者更好地理解其概念。 ## Hadoop平台的基本架构 Hadoop的核心架构主要由两个部分组成:Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapRedu
原创 2024-09-11 06:10:33
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大数据技术的分类大数据技术是在传统数据处理手段无法应对海量数据的实时需求的情况下,采用新的信息技术来应对大数据爆发进行数据处理的技术。大数据技术一般可以包括基础架构支持、数据采集、数据存储、数据计算和数据展现交互等。大数据技术涵盖的范围十分广阔。基础架构支持方面主要包括了支撑大数据处理的基础架构级数据中心管理、云计算平台、云存储设备及技术、网络技术、资源监控等技术。而为了处理数据,则需要有大规模
1.业务由来 电商的业务流程可以以一个普通用户的浏览足迹为例进行说明,用户点开电商首页开始 浏览,可能会通过分类查询也可能通过全文搜索寻找自己中意的商品,这些商品无疑都是存 储在后台的管理系统中的。 当用户寻找到自己中意的商品,可能会想要购买,将商品添加到购物车后发现需要登录, 登录后对商品进行结算,这时候购物车的管理和商品订单信息的生成都会对业务数据库产生 影响,会生成相应的订单数据
背景数据,已经成为互联网企业非常依赖的新型重要资产。数据质量的好坏直接关系到信息的精准度,也影响到企业的生存和竞争力。Michael Hammer(《Reengineering the Corporation》一书的作者)曾说过,看起来不起眼的数据质量问题,实际上是拆散业务流程的重要标志。 数据质量管理是测度、提高和验证质量,以及整合组织数据的方法等一套处理准则,而体量大、速度快和多样性的特点,决
转载 2023-05-29 11:00:43
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成功的大数据项目不只需要优质的产品,还需要完善的服务。当前大数据服务行业中仍存在实施流程不规范等问题。为进一步标准化和规范化大数据服务,树立行业基准和标杆,助力项目选型验收,全方位提升行业服务能力,中国信息通信研究院推出国内首个“大数据服务能力评估”。评估面向大数据数据库领域的服务企业,依据《大数据服务能力成熟度模型》、《数据库服务能力成熟度模型》系列标准及《数据库应用迁移服务能力分级要求》对企
文章目录3.3、MySQL3.3.1、什么是数据库3.3.2、数据库的分类3.3.3、基本操作3.3.3.1、登录MySQL3.3.3.2、退出MySQL3.3.3.3、输入查询3.3.3.4、创建和使用数据库3.3.3.5、创建表及使用3.3.3.6、表中导入数据3.3.7、数据检索部分3.3.7.1、检索全部数据3.3.7.2、删除表中全部数据3.3.7.3、更新表中特定记录的数据3.3.7
转载 2024-01-21 08:39:23
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  1、数据平台          2、离线数据平台整体架构                 参考资料:《离线和实时大数据开发实战》  
大数据分析——某电商平台药品销售数据分析一、   选题背景  我们已经习惯了在网上购买衣服、数码产品和家用电器,但是在网上买药品的还是不多。据史国网上药店理事会调查报告显示:2022 年,医药 B2C 的规模达到 4 亿元,仅出现 5 家锁售额达.5000 万元的网上药店。而 2022 年医药行业的市场规模达到3718 亿,线上药品的销售额还不到网下药店的一个零头,还有很大的发
文章目录前言一、spark简介二、Spark2.2编译1.下载maven2.配置maven环境遍量3.配置resolv.com4.下载spark2.2.0并编译5.进入界面总结 前言本来是不想写这篇博客的,但是我找了好久都是直接使用spark的,没有编译spark的,所以还是觉得写一篇如何编译spark的文章以供参考,本次采用的spark2.2.0版本的,需要jdk1.8,详细安装看我前面文章。
转载 2023-12-07 10:23:48
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当前网络与信息安全领域,正在面临多种挑战。一方面,企业和组织安全体系架构日趋复杂,各种类型的安全数据越来越多,随着内控与合规的深入,传统的分析能力明显力不从心,越来越需要分析更多的安全信息、并且要更加快速的做出判定和响应。另一方面,新型威胁的兴起,高级可持续要求有长时间的数据才能分析入侵行为和评估遭受的损失。传统的SIEM很难处理多样化的非结构数据,并且传统的应用/数据库架构局限了系统的性能,
人工智能(AI)是指计算机系统能够完成人类智能相关任务的能力,如语音识别、自然语言处理等。 大数据是指那些无法通过常规软件工具进行收集、存储、分析和可视化的数据。 云计算是指通过互联网将计算资源(如硬件、存储和应用程序)提供给用户的技术。 人工智能、大数据、云计算之间有着密切的联系,人工智能需要大量的数据来进行训练,而大数据则需要人工智能和云计算来进行处理和分析,云计
Linux运维工程师到底是做什么的?           如果你想要进入运维管理领域这一行,首先你应该了解linux运维工程师是干什么的。他主要是对Linux下各种网络服务、应用系统、监控系统等进行自动化脚本开发的工作,并根据项目对系统进行性能优化。          Linux运维
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