我们先来看看这张图，这是某公司使用的大数据平台架构图，大部分公司应该都差不多：从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。所以我下面就按这张架构图上的线索，慢慢来剖析一下，大数据的核心技术都包括什么。一、数据采集数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简
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2023-07-10 14:08:34
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数钥数据中台，能够提供面向企业业务场景的一站式大数据分析平台，采用大数据、移动互联网、人工智能等先进技术，支撑企业业务创新，随时随地透视经营，辅助企业科学决策，加速企业数据驱动转型变革。数钥数据中台，基于Hadoop和Spark体系相关技术，融合数据采集、分析、存储能力，以Spring boot微服务形态对外提供服务。整体架构：应用架构：大规模数据管理的能力：分析云拥有PB级大规模数据管理能力，支
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2023-10-17 21:40:17
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在软件工程中，业务架构、技术架构和数据架构是三个至关重要的组成部分，它们共同构成了软件系统的骨架。在软考中，这三个架构也是考生必须深入理解和掌握的核心内容。本文将详细探讨业务架构、技术架构和数据架构的定义、关系以及在软件开发中的实际应用。
首先，我们来谈谈业务架构。业务架构是描述企业业务目标、业务流程、业务功能以及业务信息结构的总体框架。它反映了企业的业务战略和运营模式，是软件系统设计的出发点和
原创
2024-05-30 10:52:01
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### 业务架构 数据架构 技术架构
在软件开发领域，业务架构、数据架构和技术架构是三个非常重要的概念。它们相互关联，共同构成了一个完整的系统架构。业务架构指的是软件系统的业务功能和流程设计，数据架构则是关于数据的存储、管理和处理，技术架构则是指的软件系统的技术框架和设计。
#### 业务架构
业务架构是软件系统的基础，它定义了系统的业务功能和业务流程。一个好的业务架构能够帮助开发团队更好地
原创
2024-04-27 05:51:02
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随着科技的发展和社会的进步，大数据、人工智能等新兴技术开始进入了我们的生活。我们已经从信息时代跨入了大数据时代，而大数据是一个十分火热的技术，现如今大数据已经涉及到了各行各业的方方面面。但是目前而言，很多人对于大数据不是十分清楚，下面我们就给大家讲一讲大数据的架构知识。1.大数据架构的特点一般来说，大数据的架构是比较复杂的，大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术
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2023-07-11 20:48:06
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大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。现在需要一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。大数据在工作中的应用有三种：与业务相关，比如用户画像、风险控制等；与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴；与工程相关，如何实施、如何实现、解决
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2023-07-07 17:46:38
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随着多年的大数据的技术发展和积累，越来越多的人发现各个公司所使用的大数据技术大致可以分为两大类，分别是离线处理技术和实时处理技术，要么个别公司只有离线处理技术，要么个别公司只有实时处理技术，但是绝大部分公司基本上都是两种技术架构都带着一起在做，以为我们的业务一、lamda架构基本介绍 1、业务系统基本流程介绍 2、lamda架构基本介绍 lamda架构最早是由storm的创始人，Nat
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2023-08-12 15:49:35
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在讲新一代大数据技术架构前，先讲下大数据特征与大数据技术要解决的问题。1.大数据特征：“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是“大数据”显著的4V特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。2.大数据技术要解决的问题：大数据技术被设计用于在成本可承受的条件下，通过非常快速（velocity）地采集、发现和分析，从大量（vo
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2023-08-15 15:06:21
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目录（一）通用框架概述（二）数据收集层（三）数据存储层（四）资源管理与服务协调层（五）计算引擎层（六）数据分析层（七）数据可视化层 （一）通用框架概述自底向上，与OSI类似，通用框架下的大数据体系有七层：数据源、数据收集层、数据存储层、资源管理与服务协调层、计算引擎层、数据分析层及数据可视化层。图示如下： （二）数据收集层 数据收集层直接与数据源对接，负责采集产品使用
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2023-08-15 22:30:12
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随着科学技术及企业业务发展，数据的价值越发被重视，数据治理作为提炼数据价值的重要方法，发挥着不可替代的作用。主数据管理作为数据治理的重要工作，是数据治理成果的基础之一。图1-1数据治理架构（DAMA） 所谓主数据，是指用来描述企业核心业务实体的数据，是企业核心业务对象、交易业务的执行主体。主数据在整个价值链上被重复、共享应用于多个业务流程的、跨越各个业务部门和系统的、高价值的基础数据，是各业务应用
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2023-08-21 17:39:58
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什么叫推送？中文名称：推送英文名称：push定义：描述因特网内容提供者和因特网用户之间工作方式的术语。“推送”指因特网内容提供者定期向预订用户“提供”数据。 项目中有可能会用到推送。如果自己写一个的话，可是个耗时耗力的时，好在很多第三方公司都提供了推送服务，比如百度云。我们可以在自己的程序中使用它。 百度云推送云推送（Push）是百度开放云向开发者提供的消息推送服务；通过利用云
从2014年6月9号开始收集数据开始到2014年7月10号考试结束,经历一个月的数据收集.在这个数据收集的过程中,由于学校对数据的管理存在很大的问题,导致在收集过程中变更比较大.其中正方数据库中的数据和老师中存在的数据不一致,导致最后不知道以谁的数据位准. 在我们提供的系统中,是按班级对学生进行授课,5科考
# 数据安全技术架构的科普
在数字化时代，数据安全成为了企业和个人的重中之重。随着信息技术的发展，数据安全的需求不断增加，如何保障数据的安全性、完整性和可用性成为了技术架构设计中的重要课题。本文将探讨数据安全技术架构的基本概念，并给出简单的代码示例，帮助读者理解其中的原理和应用。
## 一、数据安全架构的基本概念
数据安全技术架构是指为了保护数据不受未授权访问、篡改、泄露和丢失等威胁而构建的
关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。如果做一个更形象的解释，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用;大数据则相当于海量数据的“数据库”。整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询
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2023-09-26 23:43:22
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云计算与大数据密切相关，大数据是计算密集型操作的对象，需要消耗巨大的存储空间，云计算的主要目标是在集中管理下使用巨大的计算和存储资源，用微粒度计算能力提供大数据应用，云计算的发展为大数据的存储和处理提供了解决方案，大数据的出现也加速了云计算的发展，基于云计算的分布式存储技术可以有效地管理大数据，借助云计算的并行计算能力可以提高大数据采集和分析的效率。研究机构Gartner定义∶大数据是需要新的处理
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2023-12-12 13:51:16
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# 数据平台技术架构基础解析
随着现代信息技术的迅猛发展，数据在各行各业中扮演着越来越重要的角色。数据驱动的决策成为常态，企业和组织需要将大量的数据进行有效地存储、处理和分析，数据平台技术架构应运而生。本文将探讨数据平台的基本概念、技术架构以及相关的代码示例，并提供直观的状态图来帮助理解这一复杂的主题。
## 一、什么是数据平台？
数据平台是一个综合性的技术架构，它能有效处理、存储和分析数据
原创
2024-10-26 06:47:54
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7000万——这是2015年7月份统计的我国中小企业的数量，这一数字超过了同期的泰国人口数量。一方面，如此规模的中小企业正在创造着比以往更多的数据，而这些极速增长的数据同样需要一个更可靠的解决方案来备份他们业务上的关键数据。成功的备份是灾难恢复和业务连续性的基础。没有它，就不会有灾难恢复和连续性。而另一方面，成本投入和技术资源等的方面限制，又使得中小企业在寻求备份解决方案时捉襟见肘。在这样的背景下
常见的称谓是网页抓屏(screen scraping)、数据挖掘(data mining)、网络收割(Web harvesting)或其他类似的版本。器人(bots)。 理论上，网络数据采集是一种通过多种手段收集网络数据的方式，不光是通过与 API 交互 (或者直接与浏览器交互)的方式。最常用的方法是写一个自动化程序向网络服务器请求数据(通常是用 HTML 表单或其他网页文件)，然后对数据进
# 数据脱敏技术架构入门指南
随着数据安全的重要性不断上升，数据脱敏技术成为了保护敏感信息的必要手段。数据脱敏的目的是在保留数据可用性的同时，确保敏感信息不被泄露。本文将逐步指导你如何实现数据脱敏技术架构，帮助你建立一个安全、可靠的数据处理系统。
## 流程步骤
我们将整个数据脱敏的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1. 确定敏感数据 |
# 数据资源技术架构：构建高效数据应用的基础
在现代企业中，数据已成为重要的战略资产。数据资源技术架构是支撑数据管理、数据分析和数据应用的重要框架。通过有效的技术架构，企业可以更好地组织、存储和利用数据，实现数据价值最大化。
## 数据资源技术架构的组成
数据资源技术架构通常包含以下几个层次：
1. **数据源层**：这是数据的原始来源，包括数据库、数据仓库、数据湖、APIs等。
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