大数据时代，几乎每一个企业都对数据分析平台趋之若鹜，尤其是在今年疫情爆发之后，更多的企业主意识到了数据所具有的的极大商业价值，以及其作为支撑企业信息智能化的无形资产。 通常来说，企业内部的运营和业务系统每天会积累下大量历史数据，一些企业最多是对一些零散的数据进行浅层次的分析，真正的海量数据其实并没有得到真正有效的分析利用。 同时，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
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2024-01-16 05:18:05
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随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。 谢超 Admaster数据挖掘总监，云计算实践者，10年数据仓库和数据挖掘咨询经验，现专注于分布式平台上的海量数据挖掘和机器学习。 作为一家互联网数据分析公司，我们在海量数据的分析领域那
引用以下文章链接，做了一个简单的笔记：一个简单的数据分析平台搭建教程 http://www.woshipm.com/data-analysis/760397.html 优秀的数据分析平台，首先要满足数据查询、统计、多维分析、数据报表等功能，替代原始的SQL+EXCEL的工作形式。 互联网公司在整
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2023-07-30 14:00:35
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HDFS：分布式数据存储组件，主要用于数据平台数据的存储，存储现有历史行为数据以及服务端数据。构建数据仓库的基础存储单元数据聚合层：对原始数据进行有目的的清洗转合，基于数据模型以及一些基础业务场景做简单数据聚合使用。管理平台：任务的调度，元数据的管理，任务的监控报警。数据源：DB数据库：来自服务端的数据Flume：埋点事件数据API：各个服务接口数据Kafka：服务消息数据Kettle
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2023-07-11 21:23:05
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一、帕累托模型又称为二八原则，是关于效率与分配的判断方法。约80%的结果是由该系统中约20%的变量产生的。模型解释1、当一个企业80%利润来自于20%的客户总数时，这个企业客户群体是健康且趋于稳固的。2、当一个企业80%利润来自大于20%的客户总数时，企业需要增加大客户的数量。3、当一个企业80%利润来自小于20%的客户群时，企业的基础客户群需要拓展与增加。模型图示应用延伸由帕累托模型衍生出的AB
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2023-07-30 18:23:32
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数据能帮助企业更高效的生产、辅助企业做出更科学的决策……应该说，数据的重要性已经得到全社会的认同。当然，数据并不是拿来就能用，它必须经过清洗、集成、转换、分析、呈现等一系列流程后，才能为每个企业所用，这一系列动作统称为数据分析过程。 显而易见，数据分析是企业从数据中挖掘价值的关键步骤。正因为此，当前，数据分析在互联网、金融、政府、零售等多个行业呈现越来越广泛的应用态势。北京海鑫科金高科技
随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法
原创
2022-12-05 14:39:11
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随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。谢超Admaster数据挖掘总监，云计算实践者，10年数据仓库和数据挖掘咨询经验，现专注于分布式平台上的海量数据挖掘海...
原创
2023-07-07 17:53:39
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时间：2011-08-15 14:59 作者：谢超 随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。 谢超 Admaster数据挖掘总监，
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2021-08-05 15:41:47
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随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。
作为一家互联网数据分析公司，我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。多年来在严苛的业务需求和数据压力下，我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法，最终落地于Hadoop平台之上。
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精选
2011-12-26 13:41:33
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0、前言市面上企业级数据分析体系的最佳实践大部分是这样的：内部感知系统：及时告知各项内部运营参数；外部感知系统：及时反馈外部竞争、机会状况；报警系统：及时发现并报告各项异常，并指明故障点；导航系统：根据设定的目标，提供可到达的若干方案，根据当前方案和位置，指明下一步行动方向，对目标进行合理预测，实时反馈当前执行情况。但是企业有大小，业务流程有粗细，产业链有长短，企业所处阶段有不同，如何构架一个符合
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2023-07-31 17:27:30
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随着互联网、大数据等技术的不断创新和发展，数据呈几何级增长趋势。如何在海量数据中获取有价值的信息和知识已经成为许多企业迫切需要解决的问题之一。数字时代的到来加速了商业模式的变化。企业要想在竞争激烈的市场中生存和发展，就必须顺应数字化转型的趋势。在这样的市场环境下，许多企业选择搭建大数据分析平台，进一步推动企业资金管理走向数字化和智能化。 如果不知道什么是大数据分析平台，不知道大数据分析平台是
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2023-09-11 17:23:17
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在数字时代，您选择的大数据分析平台必须满足非常广泛的需求。中琛魔方总结了大数据分析平台必须提供的4大功能，满足您对当前及未来的需求，提高您的竞争地位，实现卓越的业务成果。 一、它必须容纳海量数据 如果大数据分析平台无法扩展以存储或管理海量数据，那么仅仅提高速度所带来的作用相当有限。大数据分析平台必须能够容纳海量数据。被设计为用于处理结构化数据的大数据平台使用MPP，
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2023-12-31 21:02:24
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在当今数据驱动的世界，如何构建一个能够处理每日 50 万条数据的数据分析平台，是许多企业面临的一大挑战。本博文将剖析数据分析平台的架构，包括技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及应用场景，以便为有类似需求的团队提供深入的理解与实践指导。
### 背景描述
随着互联网及物联网的发展，每天产生的数据量呈爆炸式增长。许多企业亟需一个强大而高效的数据分析平台，以便实时处理和分析这些数据。在许多情况
# 实时大数据分析平台架构图及其实现
## 前言
随着大数据时代的到来，数据分析在各个领域的重要性日益突出。为了满足对海量数据的快速分析和实时处理需求，实时大数据分析平台应运而生。本文将介绍一种实时大数据分析平台的架构图，并提供相应的代码示例。
## 实时大数据分析平台架构图
下面是实时大数据分析平台的架构图。
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原创
2023-12-06 15:34:46
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在架构设计中，没有万能的软件架构能解决所有问题，不同的场景、需求、限制下需要有针对性的架构模式才能满足项目需求。大数据架构设计模式中，需要从分层、分割、分布式、集群、缓存、异步、灾备、自动化几个方面考虑。1.分层大数据平台从逻辑上通常分为数据源层、数据预处理和存储层、数据计算分析层和数据消费层。2.分割分割是根据不同的业务主体，将整体业务体进行切割并细分到多个小业务，然后通过各自的集群
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2023-08-08 01:00:01
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作者：杨鑫奇本篇文章是一篇翻译文章，对未来大数据领域的技术进行一些前瞻性的介绍，个人感觉他写的文章还是很好的，推荐的技术也具有的一定的代表性，遂将本篇文章翻译出来，感兴趣的大家能够看看。大数据领域的处理，我自己本身接触的时间也不长，正式的项目还在开发之中，深受大数据处理方面的吸引，所以也就有写文章的想法的了。 原文链接：http://techcrunch.com/2012/10/27/b
一、整体架构 从下至上依次分为数据采集层、数据计算层、数据服务层、数据应用层 数据采集层：以DataX为代表的数据同步工具和同步中心 数据计算层：以MaxComputer为代表的离线数据存储和计算平台 数据服务层：以RDS为代表的数据库服务（接口或者视图形式的数据服务） 数据应用层：包含流量分析平台等数据应用工具二、数据采集（离线数据同步） 数据采集主要分为日志采集
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2023-08-09 23:34:55
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一、数据分析方法及工具 1.数据分析分类 描述性统计分析：应用统计特征，统计表，统计图，对资料的数量特征及分布规律进行测定和描述。 验证性数据分析：侧重对已有的假设和模型进行验证 探索性数据分析：主动在数据中发现新的特征和隐藏信息 2.数据分析方法 描述性统计分析 集中趋势：平均数，中位数，众数 离散程度：极差，方差【随机变量各个取值偏差平方的平均数】，标准差，变异系数【变异程度，是标准差与数据平
