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。
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。
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）。
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。
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：
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
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。
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
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。
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。
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。
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
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
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。
作者介绍 孙垚光：目前是百度分布式计算方向架构师，离线计算技术负责人。2009年加入百度，先后从事内核网络协议栈、Hadoop/Spark大数据等方向的研发和优化工作，对Hadoop大数据生态有较为深入的理解，积累了丰富的大数据实战经验。 本文主要介绍百度基于Spark SQL构建的一体化即席查询平台，包括架构、特点、相关概念，以及其中涉及到的主要关键技术点，并选择其中一两个技术点做深入分析和探讨，接着是即席查询平台在百度内部业务上的应用案例，包括使用场景和业务收益，同时，面向百度开放云的企业客户，我
【案例】光大银行：风险一体化项目实施
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。
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。
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
大数据技术主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化
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。
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。
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）。
目前在学习大数据专业，想提前了解一下大数据开发工程师的工作职责是怎么的？需要提前准备些什么？大数据分了哪些岗位？
大数据平台作为底层的基础数据平台，集群规模、计算存储性能将决定流、批的性能指标上限。所以需要考虑整个大数据平台的吞吐量（网络、磁盘IO）、响应速率、计算能力、高并发性、高可用、维护性方便等，以满足多业务场景下，不同应用需求的建设任务，比如多维分析、实时计算、即席查询和数据统计分析等应用功能。 本项目大数据平台在建设过程中，将满足如下性能指标： 批处理部分指标： 支持批处理集群批量总写入速度2GB/秒，批量读取速度300MB/秒； 平台支持并发执行300个查询和200个加载任务； 应用查询时间对于数据库的简单数据读取将不超过1~2秒，三个月统计计算查询时间将不超过15秒，复杂查询时间将不超过1分钟； 复杂批处理任务，ETL的处理时间将不超过2个小时； 实时流处理指标： 平台支持接收峰值为每秒100万条+的流数据； 平台能够在峰值条件下，完成2秒内的实时预警，2秒内完成针对当日数据的查询; 平台每日实时处理模块能够累积处理144亿笔（按4小时交易日保持峰值流速计）订单流数据； 平台支持至少50个并发访问/查询当日数据。 应用响应指标： 数仓应用项目离线报表30秒内完成数据响应查询； 实时大屏数据展示5秒内完成数据响应查询； 应用平台支持并发执行500个用户查询请求；
利用多种数据智能技术实现数据驱动的分析与决策，已经成为当前企业数字化转型最重要的目标之一。随着数据来源日益丰富、数据体量快速增长，企业对数据的依赖和挖掘愈发深入，不仅带来数据应用场景、数据用户角色的复杂和多元，也使得企业对于数据应用的敏捷性和即时性的要求变得越来越高。 传统的数据开发与管理、数据计算分析正面临着巨大的挑战。为满足日益增长的数据应用需求，爱分析观察到，企业在数据能力建设逻辑上正转向以业务为核心，市场在技术和解决方案的供给上，也正以特定业务价值实现为驱动，变得更分化和聚焦。 数据能力建设核心逻辑转向实现业务价值。企业以往在构建数据能力时，通常是由技术部门或数据部门进行统一规划，并进行数据开发与管理，业务部门被动的使用企业的数据能力。然而，随着业务部门对数据价值的逐渐重视，以及对数据应用需求的快速增加，企业技术部门或数据部门已经不能满足业务部门的用数需求。为赋能业务部门更好的使用数据，企业数据智能基础设施的构建正逐渐转变为以业务部门为核心，如尝试通过DataOps、指标中台等概念实现数据和业务部门之间的高效协作。 面向业务场景价值实现，技术解决方案更细分、更聚焦。过去几年的实践表明，功能大而全的数据中台并不适合所有企业，根据企业内数据源、数据用途的差别，市场上分化出了多种针对特定场景的数据平台解决方案，如针对风控、营销场景的实时数据平台，针对工业、物联网场景的边云协同数据平台，为了加速多数据源联合分析的数据联邦分析平台，为了加速异构数据分析的异构数据即时分析平台等。 基于以上背景，爱分析将数据智能市场划分为数据基础设施和应用解决方案。数据基础设施覆盖数据生命周期的多个技术栈，应用解决方案覆盖多个垂直行业与通用智能解决方案，具体市场划分详见下图。
• 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
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：
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。
数元灵科技专注于一站式湖仓智能平台新基建，公司基于国产唯一开源湖仓框架 LakeSoul，打造了集处理、分析、智能于一体的现代湖仓数据智能架构，服务于烟草、航空、机场、金融等多个社会基础行业，提供低成本实时数据中台、实时BI分析、智能推荐、智能文本生成等多种解决方案，致力于为企业最大程度挖掘数据价值赋能业务，服务新基建，让数据智能触手可及。目前数元灵已通过工信部国产信创认证、海光国产生态认证、信息安全管理认证、CMMI等认证，荣获中关村高新技术企业、国家高新技术企业等政府荣誉。数元灵目前人员30人左右，年营收近千万。
数据产品和数据密不可分作为数据产品经理理解数据从产生、存储到应用的整个流程，以及大数据建设需要采用的技术框架Hadoop是必备的知识清单，以此在搭建数据产品时能够从全局的视角理解从数据到产品化的价值。本篇文章从三个维度：
小米公司正式成立于2010 年4 月，是一家专注于高端智能手机、互联网电视以及智能家居生态链建设的创新型科技企业。
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。
原创文字，IoTDB 社区可进行使用与传播基于IoTDB 平台的学习和研究_应用_芯动大师_InfoQ写作社区
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。
自2000年代初大数据技术诞生以来，为了应对不断丰富的应用场景、日益复杂的数据类型，以及逐渐膨胀的数据规模，大数据业内逐渐发展出了多种技术路线。
画像平台功能具有相似性，其技术架构也可以抽象出统一的模式，本节内容主要介绍画像平台常见的技术架构。为了加强读者对技术选型的认识，本节还会介绍几个互联网公司在画像类平台上的技术选型方案。
导语 就像Docker是容器的代名词一样，Hadoop [hædu:p]也是大数据的代名词，作为云计算所青睐的一种分布式架构，这只黄色的小象也和那只蓝色的鲸鱼一样被越来越多的人所熟知。Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。该项目的创建者，DougCutting解释Hadoop的得名 ：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。我的命名标准就是简短，容易发音和拼写，没有太多的意义，并且不会被用于别处。小孩子恰恰是这方面的高手。” Hadoop以及其它大数据应用框架，例如Spark，是围绕
“数字化”是当今社会最先进和最具穿透力的生产力，近十年保持高速发展。围绕“数字化”构筑的数字经济不仅呈现蓬勃发展态势，而且对经济社会发展的贡献越来越大。
本文由大数据专家张涵诚授权CDA数据分析师发布 需求和供给的相对平衡是国民经济的平稳的决定性因素。要达到这个平衡，国家提出要供给侧改革。看过很多供给侧改革的文章，大部门比较宏观，而笔者认为精细化推进”
腾讯云数据仓库 Doris 助力荔枝微课构建了规范的、计算统一的实时数仓平台。目前腾讯云数据仓库 Doris 已经支撑了荔枝微课内部 90% 以上的业务场景，整体可达到毫秒级的查询响应，数据时效性完成 T+1 到分钟级的提升，开发效率更是实现了 50% 的增长，满足了各业务场景需求、实现降本提效，深得十方融海各数据部门高度认可。
从Elasticsearch 到大名鼎鼎的ELK 三件套，从ELK 到Elastic Stack 生态，ES 的生态发展越来越完善，应用领域也越来越宽广。
最近越发觉的数据这个东西越来越重要了。未来除了学习前端之外，有可能会花时间去学习数据相关的知识吧。
第一阶段-语言基础（15天） python基础语法 python字符串解析 python时间和日历 python文件操作，数据处理 python界面编程 python面向对象高级语法 命名空间和作用域应用案例分析 项目：图形界面实现数据查询、python实战2048、语音对话开发、语音控制开发 第二阶段-语言高级（15天） python处理txt，csv，pdf，jsons python平台迁移linux python常用第三方库 python发送邮件 python发送短信 python高级语法 python正则表达式 python网络编程 python系统编程 python pyGame python Office办公自动化 python 数据库开发 jpython简介 项目：高并发数据查询、简单邮箱爬虫、多线程网络爬虫、python飞机大战 第三阶段-全栈前段（20） HTMP-HTML5 CSS-CSS3 JavaScript JQuerry JQuerry EasyUI jQuery Mobile Bootstrap PhotoShop 第四阶段-全栈后端（35天） linux网站配置 Python Github 项目代码管理和项目开发流程敏捷、代码重构、测试驱动开发、自动化 Python网站框架Django开发 Python网站框架Flash开发 Pythonn web server框架Tornado开发 RESTful接口开发 Python全栈后端项目：学校管理系统、移动Twitter、聊天室 第五阶段-linux自动化（14天） linux指令实战 linux shell指令实战 linux运维自动化实战 系统基础信息模块 业务服务监控 定制业务质量报表 python与系统安全 运维常见工具 python运维阶段项目 linux系统安全审计 第六阶段-KaliLinux（3天） Klilinux简介 Kliliux信息收集 Kalilinux漏洞分析 Kalilinux数据库评估 Kalilinuxweb评估 Kalilinux密码破解 Kali linux无线安全 Kali linux嗅探欺骗 Kali linux权限维持 Kali Linux社会工程学 项目:Python FTP 网络,ZIP等等密码破解 ， Python密码字典生成 第七阶段-数据分析(14天) numpy数据处理 pandas数据分析 matplotib数据可视化 scipy数据统计分析 python金融数据分析 项目：美国各州人口数据分析、美国大候选人政治献金解密、天气数据分析与可视化 第八阶段-人工智能（7天） 机器学习基础知识简介 KNN算法 线性回归 逻辑斯蒂回归算法 决策树算法 朴素贝叶斯算法 支持向量机 聚类k-means算法 项目：预测年收入、自动脸补全、使用聚类手写数字识别 第九阶段-大数据（7天） Hadoop HDFS Hadoop Mapreduce python Spark编程 spark推荐系统引擎 spark Mlib 项目：IMDB电影大数据分析、漫威英雄关系分析、巴尔的磨房产数据分析 第十阶段-项目实战（25天） 分布式爬虫+elasticsearch打造搜索引擎 微信公众号平台 在线教育平台 1688电商网站 清华大学ERP系统 链家房产网 B/S自动化运维平台 大数据分析 人工智能深度学习tensorflow项目
前言 确实，关于SQL的学习资料，各类文档在网上到处都是。但它们绝大多数的出发点都局限在旧有关系数据库里，内容近乎千篇一律。而在当今大数据的浪潮下，SQL早就被赋予了新的责任和意义。 本篇中，笔者将结合过去在A公司和T公司大数据部门的学习工作经历，对传统SQL语法进行一次回顾性学习。同时，思考这门语言在大数据时代的重要意义。 大数据技术中SQL的作用 SQL的全称为Structured Query Language，也即结构化查询语言。关系数据库中，SQL是用户使用数据库的基本手段，它能用于创建数据库或者关
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
导读：网易大数据平台的底层数据查询引擎，选用了Impala作为OLAP查询引擎，不但支撑了网易大数据的交互式查询与自助分析，还为外部客户提供了商业化的产品与服务。今天将为大家分享下Impala在网易大数据的优化和实践。
内容来源：2018 年 09 月 08 日，宜信大数据技术专家卢山巍在“2018开源数据库论坛暨首届MariaDB中国用户者大会”进行《敏捷大数据实践与开源赋能》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
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