本文介绍了大数据分析平台在电网公司中的应用场景、分析模型和主要功能，通过具体案例展示了如何通过大数据分析技术提升电网公司的业务效率和智能化水平。
根据数据查询路径查询目标任务数据的数据索引信息，对数据索引信息进行特征提取，得到特征信息集合；将特征信息集合输入聚类模型进行特征聚类，得到目标聚类结果；根据目标聚类结果构建距离数据离散分布图，根据距离数据离散分布图判断数据索引信息是否存在异常，得到数据异常判断结果；根据数据异常判断结果确定对应的异常索引节点；根据数据库组织信息，对异常索引节点进行数据库异常根因分析，生成目标任务数据对应的根因分析结果。
前不久，有媒体报道称国家电网官方 App 出现数据泄露，涉及用户规模超过千万级，涉及的 App 包括掌上电力、电 e 宝。有知情人士爆料称，掌上电力、电e宝APP正在出现数据泄露，而且部分数据可能已经流入黑色产业链。 同时，京东也被曝出一个12G的数据包正在黑市流通。虽然已是旧闻，但其影响发酵至今。 当前数据泄露问题并不是个案，2016年，数据泄露的安全事件数不胜数，时代华纳30万客户数据泄露、凯悦连锁酒店318家酒店客户信息被窃取、苹果App Store逾千应用存漏洞、信诚人寿信息安全曝漏洞、Verizo
征信机构始于19世纪30年代的美国。雏形是一些商业调研机构，服务民间或银行借贷业务，获取信息途径通过招募些调研人员去街巷走访，然后逐渐形成规模及规范化。
爱奇艺目前使用到的大数据相关技术有Druid、Impala、Kudu、Kylin、Presto、ElasticSearch等，并且随着各技术框架的版本升级而升级。比如：
大数据价值的发现与其所处的应用场景密切相关。概括起来，大数据价值发现可以划分为三大类：数据服务、数据分析和数据探索。数据服务是面向大规模用户，提供高性能的数据查询、检索、预测等服务，通过直接满足用户需求而将数据价值变现的形式;数据分析是分析人员利用经验，通过对大规模数据使用特定的计算模型进行较为复杂的运算，从而发现易于人们理解的数据模式或规律所进行的数据价值变现的一种运算形式;数据探索是一种利用数据分析和人机交互的结合，通过不断揭示数据的规律和数据间的关联，引导分析人员发现并认识其所未知的数据模式或规律，其
2019年12月30日，关于印发《App违法违规收集使用个人信息行为认定方法》的通知。
大数据时代，数据是基础，业务是核心，数据安全则必然需要与业务形态有所关联，因此，数据安全和边界类的网络安全正逐渐划分开来。自2017年6月网安法实施以来，配套的法律法规也陆续出台，要求越来越高，力度越来越大，加之正在制定的《数据安全法》和《个人信息保护法》，数据安全已成为数字化转型的必要基础能力。 从整体信息化的发展来看，数据安全被重视相对是滞后的，大多行业都是信息系统已经运行了好多年，基于此开展数据安全相关工作，难度还是很大的。尤其是行业里针对高敏感数据的管控，例如明星数据、高级别领导数据、高管
腾讯云数据库TDSQL与中国人民大学最新联合研究成果被SIGMOD 2022接收并将通过长文形式发表。SIGMOD是国际数据管理与数据库领域顶尖的学术会议之一，腾讯云数据库TDSQL论文已连续多年入选VLDB、SIGMOD、ICDE等国际顶级会议。 本次入选论文题目为：CompressDB: Enabling Efficient Compressed Data Direct Processing for Various Databases。论文针对压缩数据的直接操作与处理，提出一项新型数据库处理技术——Co
64%受访者表示婚恋App的推荐匹配效果很好，44%的人会相信人工智能或算法来为他们找到匹配的对象；
Impala是对现有大数据查询工具的补充，不能替代基于Hive的MapReduce批处理任务框架（适用于耗时长的批处理任务，例如ETL等）。
文|叶蓬 【按：此文是与我的《基于大数据分析的安全管理平台技术研究及应用》同期发表在内刊上的我的同事们的作品，转载于此。这些基础性的研究和测试对比分析，对于我们的BDSA技术路线选定大有帮助。】 引言 大数据查询分析是云计算中核心问题之一，自从Google在2006年之前的几篇论文奠定云计算领域基础，尤其是GFS、Map-Reduce、 Bigtable被称为云计算底层技术三大基石。GFS、Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生。Bigtable和Amazon D
3月4日，十二届全国人大五次会议大会发言人傅莹在发布会上介绍，今年将开展网络安全执法检查，关注重点之一就是加强个人信息保护。 她提到，“今年准备对网络安全开展执法检查，关注重点之一就是现在社会上特别关
数据猿导读 如今，虽然很多银行还没有设立单独的像“大数据部”这样的机构，甚至还没有成文的大数据战略规划等纲领性文件，但每家银行都把大数据作为一项非常重要的战略及措施在推进。 记者 | 郭敏 本文长度为
大数据数据需要查询分析可视化工具,AI数据挖掘和探索也需要相关可视化编辑工具，开源产品主要有两个一个是Zeppelin notebook 一个是jupyter notebook，其中juypter主要用于数据科学家、算法分析人员使用python进行数据分析、算法建模，相关企业如aws、百度、腾讯都有基于jupyter notebook去进行定制化开发，zeppelin notebook比较偏重于大数据数据查询分析可视化，支持多种大数据计算引、存储引擎擎如：Spark、Flink、Hive、Kylin等，现在对这两个产品进行介绍
中国已到数字化革命阶段-苏州太牛！其他城市还在迷茫时候，苏州已成为大数据商业创新发源地城市。
本文首先介绍了大数据架构平台的组件架构，让读者了解大数据平台的全貌，然后分别介绍数据集成、存储与计算、分布式调度、查询分析等方面的观点，最后是专家眼里大数据平台架构的发展趋势。
在这篇博客中，我们将深入探讨Apache Kylin的工作原理、优势以及如何高效使用它来处理大数据。这篇文章是为了帮助那些对大数据分析、数据立方体、OLAP技术感兴趣的读者，无论是初学者还是行业专家。我们将探讨Kylin的关键特性，如预计算数据立方体、多维分析和海量数据支持，以及如何在实际项目中应用这些特性。
• 1 基础查询 • 2 字符串\数字\日期时间 • 3 聚合数据查询 • 4 子查询 • 5 联接\组合查询 • 6 高级查询 • 7 更新数据
基于大数据技术构建数据仓库平台，源于大数据技术本身的不成熟和普及度问题，以及辅助工具的缺失，注定了其实施过程与传统数据仓库的差异性，和更大的实施难度。本文针对大数据技术应用与数据仓库类项目需求分析阶段，需要完成的主要工作基于用户需求分析说明书的文档结构进行目录式展现。如需了解更深层的细节，可以做专项技术交流和咨询服务。
通俗解释：SKipList 翻译为中文就是 跳跃表，SkipList是一种数据结构，用于快速的查找数据的位置，本质上了来讲是一个List链表。
为了进一步规范国内的网络舆论，国家规定了各互联网平台都需要显示 IP 归属地信息。微博、抖音、公众号等多个平台纷纷上线了 IP 归属地功能，这标志着国内言论的进一步规范化。
为了进一步规范国内的网络舆论，国家规定了各互联网平台都需要显示 IP 归属地信息。微博、抖音、公众号等多个平台纷纷上线了 IP 归属地功能，这标志着国内言论的进一步规范化。但互联网平台商们是怎么通过 IP 定位到我们所属地区的？这背后的原理是什么？IP 归属地背后又有哪些实际的应用？今天我们就来聊聊 IP 归属地背后的技术原理。
中间件分表是不是一个好的主意？通过中间件来对MYSQL的数据进行分表是一个常见的对于大数量的解决的方案，通过中间件将应用的数据在中间层进行路由，通过路由将一张表的数据，映射到不同物理数据库上的表，通过应用设计的分片键将数据根据规则存储在不同的物理服务器上。实际上分布式数据库的基本原理也是这样。
某广告公司在网页上投递动态图片广告，广告的展现形式是根据热点图片动态生成的。为了收入的最大化，需要统计每个广告的点击数来决定哪些广告可以投放的更长时间，哪些需要及时更换。大部分的广告生命周期很短，实时获取广告的点击数可以让我们快速确定哪些广告对业务是关键的。所以我们理想的解决方案是有流处理数据的能力，可以统计所有广告的点击量以及统计实时的点击量。
随着信息时代的飞速发展，数据已经成为了各行各业的重要资源。知识图谱作为大数据时代的一种新型数据组织形式，能够将分散、无序的数据进行结构化处理，并建立起相互之间的关系，从而更好地满足人们对知识的需求。而在知识图谱中，数据服务扮演着至关重要的角色。
这是一款特别强大的一款微信小程序源码,初步算了一下,该款小程序目前包含了几十个功能。
Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，注意这里不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口，它本身不存储和计算数据；它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型，映射与化简；用于大数据并行运算)。其对HDFS的操作类似于SQL—名为HQL，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在HDFS中的数据；HQL经过编译转为MapReduce作业后通过自己的SQL 去查询分析需要的内容；这样一来，即使不熟悉MapReduce 的用户也可以很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。而MapReduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。
中国已到数字化革命阶段！如何把数据大变成大数据，如何把大数据变成数字产业经济已经成为一轮科技革命，那么最近有不少的做大数据的公司被查，又是为何？
【案例】光大银行：风险一体化项目实施
先前有在公众号里说到了接下来自己的学习重点会放在数据仓库的设计与建设、ETL、大数据架构相关的内容了，所以今天就先开一个专栏来专门存放这类的知识，叫 BDK！聪明的你应该也猜到就是BigData Knowledge的简称了。虽然说数据仓库和大数据放在一起还是蛮牵强的，但是我个人觉得其实我们学习的数据仓库、数据湖、ETL、数据挖掘之类的知识，其实都是用来管理我们日益增多的大数据的，因此，从这个角度来看，取这个名字也是有点合理的（哈哈哈哈）。
MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。
数据猿导读 证券行业是中国计算机应用高度密集的行业之一，如何利用好各项数据是券商摆脱低层次的同质化竞争，走向差异化服务优势的重要途径。那么以数据为基础，通过数据分析指导服务和决策就显得尤为重要。 本篇
该案例描述了中国农业银行基于中兴通讯GoldenData大数据平台，实现了对海量数据的快速处理，提升了业务应用的性能，并支持了数据分析和决策制定等需求。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 为强化个人隐私信息保护，防止敏感数据被滥用，国家出台了一系列法律、法规，规范数据的管理和使用。 继《中华人民共和国网络安全法》生效之后，《数据安全法》和《个人信息保护法》于2021年相继颁布和实施。相关法律法规均对数据跨境做出相关规定，新出台的《个人信息保护法》更是对数据跨境流动的规则作出了较为具体的规定。企业如何做好出境数据合规，成为业界关注的主要问题。 除了依靠法律制度保护隐私，还有必要将隐私保护的数学理论和现实需求相结合，将隐私
年初，从北极光创投获得了1000万美元投资的TalkingData创始人兼CEO崔晓波走入CSDN的视野。《TalkingData CEO崔晓波深度专访：真正懂大数据的公司不说大数据》一文将TalkingData团队构成、创业初衷、商务模式、产品特点描述的非常清楚。而后，伴随移动数据的风潮日渐猛烈，TalkingData发展速度更为惊人：其麾下App Analytics、Game Analytics和 Mobile Ad Tracking三项服务已经分别覆盖约7.2 亿、3.5 亿和2亿独立移动设备。 im
平台，即围绕“一平台，两个中心”（“一平台”即大数据服务平台，“两个中心”即“资源环境数据中心”、“业务协同应用中心”）的设计思路，建设生态环境大数据一体化服务平台，实现环境质量监测数据、污染源监测数据、辐射环境监测数据、环境监管数据的统一收集、汇总、存储及管理，促进各类数据的整合共享与业务协同，初步实现对数据的深度挖掘分析与创新应用，为环境管理、环境信息公开等提供数据服务和信息支持，为自治区生态云建设提供基础数据支撑。需要建以下一平台两中心：
随着近几年整个产业数字化进程的深入，数据库的应用场景变得更多、更复杂，导致数据库需要应对相比以往急剧增长的数据规模，处理更加多样的数据类型，以及具备更加复杂的场景化能力。
机器之心报道 机器之心编辑部 近年来，杨强教授著作颇丰，前有首部全面、系统的联邦学习专著《联邦学习》，后有沉淀十余年研究的《迁移学习》。近日，港科大计算机科学与工程系副教授陈凯与杨强联合撰写的新书《隐私计算》已经出版，为读者深入解读保护数据安全的隐私计算技术。 数据要素已成为核心生产要素与推动经济发展的核心力量。数据要素的价值在不断得到释放，对提高生产效率的推动作用日益突出。今年 1 月份，国务院更是印发了《“十四五” 数字经济发展规划》，强调数据要素是数字经济深化发展的核心引擎，到 2025 年数据要素
为了方便大家梳理清楚大数据学习路线，本文从以下四个方面来介绍大数据技术： 大数据技术栈 大数据发展史 大数据应用 大数据开发岗位
1、数据模型：Hive是基于Hadoop的关系型数据仓库，支持类SQL语言进行数据查询和处理，数据存储在Hadoop分布式文件系统中。HBase是一个分布式的列式NoSQL数据库，以键值对的方式存储数据，可以直接访问数据。
在用户画像平台架构图&构成？中，我详细描述了用户画像的构成，今天聊聊用户画像的质量保障，希望对大家有所帮助。
权限管控是一个应用系统最重要的基础能力之一，通常权限可以分为功能权限和数据权限，功能权限主要用来控制用户可以执行的操作，即用户可以做什么；数据权限则控制用户可以操作的对象范围，这里的对象指业务数据，数据权限进一步细化还可以分为行级权限和字段级权限，如控制用户可以查询本部门的数据，而不能查看其他部门数据，或者只能查看一条业务数据的部分字段信息。我们接触的数据权限通常是指对某一个应用系统内部的业务数据进行管控，这些业务数据由用户的行为活动产生，如一个交易应用中的交易数据，通常用户只能查看到自己的交易记录，这就是最基本、最常见的数据权限管控策略。大数据权限系统需要管控的数据范围要大的多，包含了数据仓库中的所有表，同时管控的用户也并非普通的应用系统用户（产生数据的用户），而是数据开发人员、数据分析人员等（使用数据的用户）。本文将着重介绍政采云大数据权限系统的数据权限管控。
在之前的《大数据开发：OLAP开源数据分析引擎简介》一文当中，我们对主流的一些开源数据分析查询引擎做了大致的介绍，今天的大数据开发分享，我们具体来讲解其中的Presto查询引擎，是什么，为什么会出现，又能够解决什么样的数据处理需求。
从互联网、移动互联网到物联网，数据量之巨大已突破想象边界。与此同时，实时数据分析的需求日益增长，那么，当数据量达到亿级、百亿级甚至万亿级规模，实时数据分析如何来做？尤其在To B/G来说，大多数企业和政府客户区别于互联网企业，自身不具备技术团队，缺乏技术运维能力，因此在搭建本地化万亿级大数据平台时，如何交付更为标准化、透明化设计的产品成为最大挑战。
很多大数据应用的实施似乎都是在一个现有的数据仓库上，添加一个或多个新的大容量数据流，还有一些支持数据存储和业务分析的专业软硬件。数据存储问题通常是通过部署一个专门的硬件一体机来协调，这样就可以在存储大量数据的同时还能够提供超快的数据访问。 在这样的情况下，我们还需要考虑数据库设计的问题么？ 大数据环境下的数据建模 大多数DBA认为：良好的数据库设计是系统和应用程序设计的一部分。很多的业务需求，如数据可用性，清理处理，还有应用性能都可以利用特定的数据库设计加以解决。 那么对于
在开源大数据技术飞速发展的十数年，我们见证了多元化技术的兴起和变迁。如何从海量数据中，通过数据处理和可视化的手段，对开源大数据技术的过去、现在和未来，做出深刻洞察？如何为开发者在开源大数据技术领域的学习、选型和技术研发提供有益参考？带着这样的思考，开放原子开源基金会、X-Lab 开放实验室、阿里巴巴开源委员会共同发起了「2022 开源大数据热力报告」项目， InfoQ 作为战略合作伙伴参与其中。 项目简介 「2022 开源大数据热力报告」收集相关公开数据进行关联分析，通过 Star、Issue、open
数据时代，数据的多源集成和快速检索查询是第一步，配上数据分析及可视化才能算窥得大数据一角。 创建这个项目的主要目的一是对前期工作的一些总结，二是提升自己。 这里简单介绍一下sqlpro这个项目的核心功能。
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