为助力北京国际科技创新中心建设，贯彻落实北京市“十四五”时期高精尖产业发展规划，引导和支持企业加强创新能力，培育和引导企业技术中心建设，北京市经济和信息化局组织开展了2022年度第一批北京市市级企业技术中心的创建工作，经过严格的核查、评审，天云数据等96家企业进入“2022年度第一批北京市市级企业技术中心”名单。为什么Hubble数据库屡获国家级背书？本次创建工作重点支持领域包括两个国际引领支柱产
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2023-09-11 17:22:33
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天云大数据复杂网络平台的架构
我在设计天云大数据复杂网络平台的架构过程中，首先需要明确平台的背景和需求。该平台旨在处理和分析海量的数据，以支持智能决策和业务连续性。在此过程中，我采用了四象限图来帮助我分析和规划不同的需求和特性。
> 引用：“四象限图是一种有效的可视化工具，能够帮助团队快速识别项目中的关键因素和优先级。”
以下是主要步骤和考虑的方向：
1. **数据存储和管理需求**
2.
# 天云大数据 HBase 与 Elasticsearch 的容灾解决方案
在现代数据处理系统中，数据容灾是确保数据可靠性和可用性的重要组成部分。本文将介绍如何使用 HBase 和 Elasticsearch（ES）结合天云大数据平台，实现高可用的容灾方案，并提供相关代码示例。
## HBase 和 Elasticsearch 概述
HBase 是一个分布式的、可扩展的 NoSQL 数据库，
1.一种基于云服务的卫星应用公共服务平台，其特征在于，包括软件系统和硬件系统；所述软件系统包括并行处理分系统、数据管理分系统和应用服务分系统；所述数据管理分系统，用于统一管理关系数据库中存储的所有应用示范的资源编目信息、遥感数据和多源载荷应用示范产品数据；所述并行处理分系统，用于根据各个节点资源情况动态分配处理节点，通过将生产任务指派到不同的数据处理节点实现任务的并行处理；所述应用服务分系统，用于
随着时代的发展，现阶段电商行业是火箭式的在中国迅速发展起来，可面对电商平台中如此庞大的后台数据，目前各官方公司使用的大部分是hadoop解决方案。但也有人会发现，在其它行业，随着近些年互联网的普及，各行各业的数据越来越庞大，这就是现在所谈的热门话题“大数据时代”。确实，大家都会发现，系统后台存储的数据不仅仅是一堆数据，而且也是一个巨大的财富。只不过这些财富是要通过些特定的工具分析出它的价值。&nb
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精选
2015-08-14 13:50:22
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大赛结束了，估计成绩也不理想，哈哈哈，参加前老师就让我们做好心理准备了，安慰自己还行吧，最起码git了源码，虽然没有上架成功微服务，下面分享一下我遇到的一些坑，踩得雷，血与泪的教训。还有本次大赛涉及到的技术栈有哪些。参赛平台：航天云网开发者平台
在开培训会时，老师说只要参赛了就能获得免费的云平台服务器，我想白嫖一个云服务器它不香吗？？？我心一横留着它当作FPS或者建站也是不错的。然后就参加了这次比
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；
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2023-10-03 08:10:56
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中国航天科工集团公司深耕“双创”，先后培育了航天云网公司、激光研究院、火箭公司等一批具有创新活力的企业平台；推出了设备精灵、自动爆玻器、地磁定位导航等一系列市场前景广、附加值高的新产品、新项目；以混合所有制方式吸纳国际一流创新团队，成功研制国内首台高功率、高质量单光纤激光器，激光泵浦芯片、特种光纤等产品打破国外垄断并形成产业化；开展国产化自主可控、安全可靠的软硬件系统集成优化和规模化应用攻关，
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2024-01-29 02:19:07
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当前的大数据系统架构主要有两种：一种是MPP数据库架构，另一种就是Hadoop体系的分层架构。这两种架构各有优势和适合的场景。另外随着光纤网络通信技术的发展，大数据系统架构正在向着存储与计算分离的架构和云化架构方向发展。 Hadoop体系的分层架构解读见：大数据系统架构——Hadoop体系本文从并行硬件架构的发展讲起，进一步介绍基于并行硬件架构的数据库一体机系统与基于MPP架构的数据库软件系统。
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2023-08-15 13:19:39
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随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台：Apache FlumeFluentdLogstashChukwaScribeSplunk Forwarder大数据平台与数据采集任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：数据采集数据存储数据处理数据展现（可视化，报表和监控）其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤
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2023-09-25 19:19:49
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随着云计算、大数据产业的不断发展，传统使用单机数据库进行数据存储的模式已经不能满足业界日益增长需求，海量数据处理成为一个关键问题。目前主流的海量数据处理架构分为两种:1基于传统数据库及数据仓库所衍生出的MPP(Massively Parallel Processing)架构;2 基于Hadoop 并
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2023-07-14 16:15:02
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此文为个人平时学习对大数据的个人理解笔记分享，有不对的地方还请大佬多指正，谢谢。一.什么是大数据技术？大量的数据，等级在TB=1024GB,PB,EB级别主要用于解决大量数据的 处理&分析，两大难题就是 如何存&如何算二. 一般人找大数据工作可以做什么岗位？难度级别（灾难到平民）：平台—》数据挖掘/报表开发—〉实时指标分析性能调优—》数据仓库三。大数据思想和的来源。1.GFS(Go
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2023-09-11 17:21:28
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目录1. Hadoop生态体系2. Hadoop集群硬件架构3. Hadoop体系分层功能架构参考资料 导读： 从资源管理角度来看，当前的大数据系统架构主要有两种：一种是 MPP数据库架构 ，另一种是 Hadoop体系的分层架构。这两种架构各有优势和相应的适用场景。 传统的系统已无法处理结构多变的大数据，而高性能硬件和专用服务器价格昂贵且不灵活，Hadoop因此应运而生。Hadoop使用互连的廉
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2023-07-10 16:44:56
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大数据技术体系来一起认识下大数据的技术框架有哪些，它们分别用于解决哪些问题？它们的内在逻辑和适用场景有哪些？OK，一起去探索下。生态架构首先，看一下大数据技术体系的整体架构图。根据数据流转的方向，从下而上进行介绍。在前面，我们了解到，大数据的数据存储是分布式的，而且能够接受任务调度，与传统的数据存储存在差异。所以离线方式处理的数据，需要通过ETL模块，导入到大数据的数据存储系统进行存储；其中Sqo
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2023-07-29 22:01:15
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传统的大数据架构: 原始数据经过ETL之后进行数据处理然后直接落地提供服务.本质上只是用大数据架构替换了之前的传统数据库,基本的思想没有发生变化,流式架构: 原始数据进过数据拉取然后通过流式处理进行ETL和数据处理然后落地到本地或直接提供服务在传统大数据架构的基础上流式架构非常的激进直接拔掉了批处理虽然有存储部分但是该存储更多的是以窗口的形式进行存储的,并非是发生在
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2023-07-13 10:44:13
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大数据入门知识总结一、大数据部门及流程二、数据仓库1、数据仓库的基本概念2、数据仓库的主要特征3、数据仓库与数据库区别5、数据仓库——ETL三、Hadoop——HDFS分布式存储系统1、Hadoop简介2、HDFS、Yarn、MapReduce3、Hadoop集群搭建4、HDFS的概述5、HDFS的Shell命令6、HDFS的基准测试四、Hive1、什么是Hive2、Hive的特点3、Hive架
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2023-08-30 12:38:46
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1、传统大数据架构优点缺点使用场景简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件1、没有BI下如此完备的Cube架构，虽然目前有kylin，但是kylin的局限性非常明显，远远没有BI下的Cube的灵活度和稳定度，因此对业务支撑的灵活度不够， 2、存在大量报表，或者复杂的钻取的场景，需要太多的手工定制化 3、同时该架构依旧
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2023-08-16 19:14:45
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各位好：回首10年多的科研工作历程，也是中国经济高速发展的10多年，中国高铁、核电、航空、互联网、云计算、大数据、人工智能等领域无不铭刻着“中国名片”，这就是科技是第一生产力的实践验证！12年前，获得北邮计算机工学硕士后信心满满的踏上了科研之路，一干就是十多年，有苦有泪有艰辛，但收获的是一种为国防科技发展能奉献和敢担当的责任感。今天，更一次站在了移动互联网这个朝阳产业的跑道上，和诸多大数据和人工智
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2024-06-25 10:08:17
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一.业务分析此次案例中，我们面临的业务需求时，有一张mysql表里存储了千万级别的数据，每次业务流程结束，这张表中就会增加至少8万条数据，而我们的系统要做的就是把这些数据按不同的需求统计展示，在代码中有大量的复杂计算和复杂sql语句，，并且该系统的业务会经常发生变化，这让整个系统变得缓慢和难以维护，即使在使用redis作为我们的缓冲层，也无法很好的解决查询效率问题，毕竟第一次加载真的太慢了，在面临
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2024-06-06 11:25:35
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随着公司业务的增长，大量和业务、流程、规则相关的半结构化数据也爆发式增长。但数据分散在公司的各个系统中，如何将它们汇总并形成统一的企业级数据仓库，使企业灵活，高效的运用成了难题。如需将分散的各个底层数据汇总则需建立完整的体系，支撑风控的大数据框架则是重中之重。拥有5000万+注册用户；13亿+设备标签；100亿+行为数据；1500万+行业关注名单等海量多维数据的拍拍信则是从这几个方面落实：1. 数
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2023-07-10 22:07:48
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