导读:过去 3 年时间里,Apache Doris 已经在小米内部得到了广泛的应用,支持了集团数据看板、广告投放/广告 BI、新零售、用户行为分析、A/B 实验平台、天星数科、小米有品、用户画像、小米造车等小米内部数十个业务,并且在小米内部形成了一套以 Apache Doris 为核心的数据生态 。本文将为大家分享小米用户行为分析平台基于 Apache Doris 向量化版本的改造实践,包括数据
当前是大数据发展时代,对于企业而言需要紧紧抓住契机乘势而上,利用好内部数据做好数字化转型,可以为企业带来更高的发展空间。大数据开源平台是助力企业提升办公效率的软件平台,那么,哪里有这样的大数据开源平台?我们可以跟随小编的步伐,一起来了解下这种平台的优势和特点。一、关于大数据开源平台 大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台大数据平台常见
  大数据分析主要是对大数据进行彻底评估并从中提取有用信息的过程。“有用信息”这一术语是指识别不同的模式、链接、客户偏好、市场趋势,以帮助企业做出更好、更明智的决策。  在通常情况下,数据分析帮助企业评估数据集并将其转化为有用的东西。但是,由于更高级的分析大数据分析是一场更复杂的游戏。大数据分析拥有先进的元素,例如假设分析、统计算法、预测模型等。  自从2000年以来,“大数据”一直是商业领域的
近日,省经信委、省发改委、省能源局印发《关于降低大工业企业用电成本促进转型升级的实施方案》。根据方案,为促进工业经济快速增长,我省将推动大工业企业综合用电价格由0.56元/千瓦时平均降至0.44元/千瓦时,其中,大型数据中心用电价格降至0.35元/千瓦时。记者4月11日从市工信委获悉,该方案是我省推进供给侧结构性改革的系列配套文件之一,旨在有效应对当前经济特别是工业经济下行压力,构建成本洼地,促进
  大数据技术已经成为各个行业和企业竞争的优势,很多企业都明白,只要通过大数据技术挖掘有效利用的数据价值信息,就会有胜算的把握,发展大数据技术有什么优势?  首先,可以海量数据存储。  随着信息化与网络安全建设的发展,企业的信息系统、安全设备越来越多,所产生的告警、日志等安全数据也呈爆发式增长,传统安全分析技术一直无法解决海量数据的实时处理与海量存储的问题。  传统关系型数据库的数据处理效率在30
说干就干!所有操作均在 Windows 7 64位 操作系统上进行 !一、概念Battery Historian:https://github.com/google/battery-historianBattery Historian 是一个这样的的工具:可以在 Android 5.0 Lollipop(API 级别21)及更高版本的 Android 设备上检测与电池相关的信息和事件,而在此期间,
  现如今,数据的重要性日益凸显。在运用数据的一起,数据的运用和挖掘也决定着企业的竞赛价值。数据从开始的原始状况经过数据分析技术的整合,变成关于企业有利的数据源。那么,业务数据分析的思路有哪些呢?   1、简单趋势   经过实时拜访趋势了解供货商及时交货状况。如产品类型,供货商区域(交通因子),收购额,收购额对供货商占比。   2、多维分化   依据分析需要
大数据分析是什么?大数据分析软件有哪些?这是现在这个信息时代每一个企业管理者、经营参与者都需要了解的。今天,小编就来针对性地总结一下,什么是大数据分析,以及2019年主流的商业大数据分析软件。一、大数据分析是什么大数据分析的特点有以下几点:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。第二,数据类型繁多,包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程
  大数据安全分析平台通过集中采集各类系统中的安全事件(如网络攻击、防病毒等)、用户访问记录、系统运行日志、系统运行状态、网络存取日志等各类信息,经过数据识别、数据处理和数据分析等处理后,以统一格式的展示并进行集中存储和管理。仅通过简洁的监控界面,用户即可实时动态了解当前整个系统的安全态势,获知异常安全事件和审计违规情况,系统也提供了强大的安全异常问题分析追溯功能。   大数据安全分析
  大数据是互联网的海量数据挖掘,而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘,数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断,大数据需要分析的是趋势和发展,数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下:  1、大数据(big data):  指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的
随着5G、云计算、人工智能、物联网、大数据数据信息技术的迅速发展,全球数据流量呈几何级增长的态势。《中国大数据白皮书(2020)》显示,2020年全球生产的数据量将达到47ZB(1ZB=10亿TB=1万亿GB),到2035年将达到2142 ZB;中国产生数据量将达到全球数据量的五分之一。     大数据的智能分析成为新一代信息技术融合应用的结点,比起坐拥庞大的数据
面对海量的各种来源的数据,如何对这些零散的数据进行有效的分析,得到有价值的信息一直是大数据领域研究的热点问题。大数据分析处理平台就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具,实现对数据的挖掘和分析,一个大数据分析平台涉及到的组件众多,如何将其有机地结合起来,完成海量数据的挖掘是一项复杂的工作。 在搭建大数据分析平台之前,要先明确业务需求场景以及用户的需求,通过大数据分析
在数字经济时代,大数据已经成为促进业务增长的生产要素,企业对于从业人员的要求更加贴近实战应用。高校使用大数据实训平台,一方面帮助教师打造一个出色的教学环境,一方面激励学生们探索与学习,真正结合产业发展的人才需求,为高校提供从实验环境到教学内容的一站式大数据实验实训平台建设解决方案。一、教学实践实验室      专注于大数据与人工智能专业的课程实践教学。聚焦行业用人需求
  大数据分析平台作为大数据应用最前沿的技术,一直受到人们的期待和关注。大数据分析平台能承载从数据提取到数据价值变现过程中所有功能。而在这个过程中,有三个方面值得关注和重点发展。   数据可视化功能   数据可视化是当下最热门的大数据应用技术,数据可视化就是将数据或者数据分析结果以图表的形式展示在各种平台上。这要求大数据分析平台有着强大的数据图表渲染功能,并且要内置丰富的可视化
大数据集群高可用之hdfs hdfs如何保证高可用从上图中我们可以看到,启动的时候,主备选举是利用 zookeeper 来实现的, hdfs  namenode节点上的 ZKFailoverController 进程, 主要负责控制主备切换,监控 namenode进程是否还活着, 连接 zookeeper进行选举,并且控制本机的 namenode 的行为,如果发现zook
众所周知,现在大数据行业发展得十分火热,而大数据也确实为我们的生活带来了许多的便利。随着大数据的不断发展,需求的不断增多和提升,大数据的使用工具也变得更为重要,它们能让大家节省更多的时间和金钱。在大数据这一概念提出到现在的这十年间,市面上出现了各类的大数据使用工具,让我们从中遴选还是比较困难的,因此就需要我们对其进行分类,从而方便我们的选择。本文就为大家将市面上较为主流的大数据
介绍文档:什么是大数据测试 大数据测试通常是指对采用大数据技术的系统或应用的测试。大数据测试可以分为两个维度,一个维度是数据测试,另一个维度是大数据系统测试和大数据应用产品测试。数据测试: 主要关注数据的完整性、准确性和一致性等。大数据系统测试和大数据应用产品测试: 这里的大数据系统一般是指使用hadoop生态组件搭建的或者自主研发的大数据系统。自主研发的大数据系统主要包括数据的存储、计算和分析
对今天的企业来说,数据分析已经成为生死攸关的选择。我们分析一些著名的供应商,从Hadoop创业者到传统的数据库市场参与者。 革命 – 这个词汇十分准确地描述了我们所处的这个数据分析的时代。企业一方面紧紧握住大量不同类型的数据,另一方面则无比急迫地渴求分析。供应商的回应是提供高分布式结构和
大数据分析的5个方面用涉及到大数据,不幸的是所有大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是描述了数据库不断增长的复杂性。那么大数据给我们带来了什么好处呢?大数据最大的好处在于能够让我们从这些数据分析出很多智能的,深入的,有价值的信息。 下面我总结了分析大数据的5个方面。1. Analytic Visualizations(可视化分析)不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最
大数据时代已经到来,人类开始进入商务智能化时代。如火如荼的大数据行业催生了一项与数据处理相关的职业—大数据分析师,后者通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。大数据分析师是干嘛的?“大数据分析师就是一群玩数据的人,玩出数据的商业价值,让数据变成生产力。”阿里巴巴集团研究员薛贵荣曾如此概述。较之传统数据大数据具有“在线的、实时的、规模海量且形式不规整,无章法可循”等特点,因此,“会玩”大数据的人
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