时序数据处理应用于物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程控制，并与过程管理建立一个数据链路，属于工业数据治理的新兴领域。从工具维度看，时序数据处理工具与传统时序数据库的差异很大。后者局限于车间级的可编程逻辑控制器，而非企业级。
大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本文将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。
Lambda架构用于同时处理离线和实时数据，可容错，可扩展的分布式系统，具备强鲁棒性和低延迟和持续更新。
持续增加的会员数据、透过各种感测仪器收集的数据、社群网站上被写入的Text数据等，企业内所接触、流通的数据正爆炸性地増加中。科技日新月异的今天，透过技术革新，可收集与处理各种庞大信息。身处瞬息万变事业环境中的企业而言，如何活用企业内外充斥的『大数据』，成为提升企业竞争力不可或缺的要素。 各种感测仪器收集到的信息，透过大数据处理平台，从数据的收集、加工、储存、分析到应用，已经在金融与通讯领域具备建构大量数据处理系统的豊富经验。此外，在能源、交通、公共安全等社会基础设施领域，亦可藉由创造有价值
微信后台回复：“框架”，获取高清图片 前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且
前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据
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Lambda 架构（Lambda Architecture）是由 Twitter 工程师南森·马茨（Nathan Marz）提出的大数据处理架构。这一架构的提出基于马茨在 BackType 和 Twitter 上的分布式数据处理系统的经验。
12月13日，“2017互联网+大数据高峰论坛”在北京中国大饭店拉开帷幕。来自政府、研究机构及高校、企业的大数据专业人士共聚一堂，以“慧聚数据之力，赋能智慧政企”为主题，畅谈大数据的现状及未来。腾讯技术工程事业群数据平台部刘煜宏受邀参加“腾讯慧聚”品牌的发布仪式，并向在场嘉宾介绍了“腾讯慧聚”的5大产品平台。 十年磨一剑，砺得梅花香。“腾讯慧聚”是腾讯运用多年技术及经验打造而成的政企大数据解决方案系列产品，旨在为政府和企业提供可靠、安全、易用的大数据处理平台。同时，通过深挖大数据潜在价值，助力用户提高
导语：读书是一生的功课，技术人通过读书实现自我提升，学习优秀知识沉淀。TEG书知道本期特邀腾讯云数仓数据湖产品负责人堵俊平、腾讯云数据库负责人林晓斌、腾讯TEG云架构平台部数据块中心高级工程师王银虎，腾讯TEG计费平台部账户中心专家工程师潘安群为大家带来大数据方向好书推荐。来看看技术大牛在读什么，收藏优质内容，愿本期书单助您更专业。 堵俊平，腾讯云数仓数据湖产品负责人， T4专家工程师，腾讯开源联盟（TOSA）现任主席，Apache开源基金会Member, Apache Hadoop项目Commi
本文介绍了大数据时代，网站日志分析对于网站运营的重要性，并介绍了一般的大数据日志分析系统架构，包括数据采集、数据预处理、数据仓库、数据导出、数据可视化和流程调度等模块。同时，本文还介绍了一个具体的大数据处理案例，包括使用Flume和Hive等开源框架进行网站日志分析的过程，以及使用Hadoop、Sqoop等工具进行数据处理和可视化的技术细节。
大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。
NTP网络时间同步技术必定将是整个大数据处理系统的重要支撑和保障。时间同步技术使数据产生与处理系统的所有节点具有全局的、统一的标准时间，从而使系统中的所有各种消息、事件、节点、数据等具备正确的逻辑性、协调性以及可追溯性。
内容来源：2018 年 6 月 23 日，阿里巴巴云计算平台事业部产品经理郭华在“数据智能实践技术沙龙”进行《基于流计算构建实时大数据处理系统》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。
第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
为了分享对大规模、无边界、乱序数据流的处理经验 ，2015年谷歌发表了《The Dataflow Model》论文，剖析了流式（实时）和批量（历史）数据处理模式的本质，即分布式数据处理系统，并抽象出了一套先进的、革新式的通用数据处理模型。在处理大规模、无边界、乱序数据集时，可以灵活地根据需求，很好地平衡数据处理正确性、延迟程度、处理成本之间的相互关系，从而可以满足任何现代数据处理场景，如：游戏行业个性化用户体验、自媒体平台视频流变现、销售行业的用户行为分析、互联网行业实时业务流处理、金融行业的实时欺诈检测等。
近日，大数据软件公司 Databricks 获得 6000 万美元 C 轮融资，由New Enterprise Associates 领投，Andreessen Horowitz 参投，本次投资有望帮助公司完成在数据的组织、计算和交付方面的一次跨跃。 Databricks 成立于 2013 年，总部设在旧金山，属于 Spark 的商业化公司，由美国伯克利大学 AMP 实验室著名的 Spark 大数据处理系统多位创始人联合创立。Databricks 致力于提供基于 Spark 的云服务，可用于数据集成，数
从大数据开发的工作内容来看大数据开发主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作。
基于流计算的基本模型，当前已有各式各样的分布式流处理系统被开发出来。本节将对当前开源分布式流处理系统中三个最典型的代表性的系统：Apache Storm，Spark Streaming，Apache Flink以及它们的编程模型进行详细介绍。
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
AI科技评论按：在贵州举办的2019年数博会吸引了国内外各界目光，围绕大数据最新技术创新与成就，诸多学界、产业界、政界人士纷纷参与交流。在5月25日的“5G+大数据推动智慧社会数字化转型论坛”上，中科院院士梅宏发表了精彩演讲，重点谈到了大数据对计算体系带来的挑战以及应对之法。
AI 前线导读：本文重点讨论了大数据系统发展的历史轨迹，行文轻松活泼，内容通俗易懂，是一篇茶余饭后用来作为大数据谈资的不严肃说明文。本文翻译自《Streaming System》最后一章《The Evolution of Large-Scale Data Processing》，在探讨流式系统方面本书是市面上难得一见的深度书籍，非常值得学习。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”（ID：ai-front）
《中国大数据技术与产业发展报告(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测，他们分别是：
我们常说的大数据技术，大致主要起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，其实数据处理早就存在，每个公司或者个人都有自己的大数据处理系统，并没有形成编程框架和理念，而这三篇论文也就是我们熟知的大数据三驾马车，分别是分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库BigTable，这三篇论文影响了当今大数据生态，可以称得上大数据的基石，Doug cutting大佬在基于谷歌的三篇论文开发出了hadoop hdfs分布式文件存储、MapReduce计算框架，实际上从hadoop开源代码中窥见大数据并没有多么高深的技术难点，大部分实现都是基础的java编程，但是对业界的影响是非常深远的。那个时候大多数公司还是聚焦在单机上，如何尽可能提升单机的性能，需求更贵的服务器，谷歌通过把许多廉价的服务器通过分布式技术组成一个大的存储、计算集群给业界应对存储计算问题提供了新的发展思路。
这就是蚂蚁金服近日开源首个将SQL应用于AI引擎项目SQLFlow后，业界给出的反应。
腾讯有中国最全的社交数据，面对一个数据金矿，腾讯不可能坐视不理，腾讯基于hadoop研究了自己的大数据平台，最大的一个集群规模超过5600台。本文简单分析下腾讯的大数据平台的技术特点。
《中国大数据技术与产业发展报告(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测，他们分别是： 趋势一、结合智能计算的大数据分析成为热点 大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合，成为大数据分析领域的热点。大数据分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而非对数据的简单统计分析。要达到这一目标，需要提升对数据的认知计算能力，让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力，其背后的核心技术就是人工智能。近些年，人工智能的研究和应用又掀起新高潮，
日前，中国科学院空天信息创新研究院王超研究员团队与计算技术研究所尤海航研究员团队，成功研制了我国首套自主知识产权的超算合成孔径雷达干涉测量（InSAR）系统，首次实现了全国尺度地表形变InSAR制图。
摘要：MapReduce是Hadoop的又一核心模块，从MapReduce是什么，MapReduce能做什么以及MapReduce的工作机制三方面认识MapReduce。
内容来源：2017 年 9 月 9 日，英特尔机器学习工程师张尧在“Cloudera数据科学峰会—一场纯技术非商业的交流会”进行《在Apache Spark之上以BigDL搭建可扩展的分布式深度学习框架》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。 阅读字数：2703 | 7分钟阅读 摘要 在这次演讲中，我们将演示大数据用户和数据科学家如何使用BigDL以分布式方式对海量数据进行深度学习分析（如图像识别、对象检测、NLP等）。这可以让他们使用已有
5月8日，腾讯云联合鹏华基金共同对外宣布，通过双方技术团队以及战略合作伙伴华云中盛共同努力，腾讯云大数据套件TBDS日前已经正式在鹏华基金大数据核心系统落地应用，实现对原有大数据TA（Transfer Agent，过户代理）和营销数据中心的国产化替换。
人们所观察的世界无时无刻不在改变，造就了“视频”相比于文本等类型的数据更具表现力，包含更加丰富的信息。如今，能够产生视频的数据源及应用场景愈发多样，视频数据的规模不断增长，视频大数据成为支撑诸多行业技术发展的热点方向。
中国信息化百人会学术委员、中国工程院院士李国杰认为，目前大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大
大家好，我是来自袋鼠云的浣熊，感谢这次会议的讲师们给我们带来了云原生技术应用的分享，感觉又打开了几个新脉门，解锁了新的武魂。在接下来的分享中，希望大家跟着我们的实践案例做一些探索性的思考。
Lambda架构设计目的在于提供一个满足大数据系统关键特性的架构。整合离线计算和实时计算，融合不可变性、读写分离和复杂性隔离等原则。
导读：中国信息化百人会学术委员、中国工程院院士李国杰认为，目前大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大，而且难以扩展，这些挑战大多来自数据本身的复杂性、计算的复杂性和信息系统的复杂性。李国杰认为，发展大数据不要一味追求“数据规模大”，不要“技术驱动”，要“应用为先”，不能抛弃“小数据”方法，同时要高度关注构建大数据平台的成本。 以下内容节选自李国杰院士《对大数据的再认识》一文： 从复杂性的角度看大数据研
导读：中国信息化百人会学术委员、中国工程院院士李国杰认为，目前大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大，而且难以扩展，这些挑战大多来自数据本身的复杂性、计算的复杂性和信息系统的复杂性。李国杰认为，发展大数据不要一味追求“数据规模大”，不要“技术驱动”，要“应用为先”，不能抛弃“小数据”方法，同时要高度关注构建大数据平台的成本。 从复杂性的角度看大数据研究和应用面临的挑战 大数据技术和人类探索复杂性的努力有
Lambda架构（Lambda Architecture）是由Twitter工程师南森·马茨（Nathan Marz）提出的大数据处理架构。这一架构的提出基于马茨在BackType和Twitter上的分布式数据处理系统的经验。
大数据处理其实经常被很多人低估，缺乏正确的处理体系，其实，如果没有高质量的数据处理流程，人工智能将只有人工而没有智能。现在的趋势是数据体量不断上涨，团队却低估了规模所带来的复杂度。大数据领域泰斗级人物Jesse Anderson曾做过研究，一个组织架构比较合理的人工智能团队，数据处理工程师需要占团队总人数的4/5，然而很多团队还没有认识到这点。大数据处理涉及大量复杂因素，而Apache Beam恰恰可以降低数据处理的难度，它是一个概念产品，所有使用者都可以根据它的概念继续拓展。
据发改委网站消息，发改委、财政部、工信部等多部委将组织实施2014年云计算工程，专项将重点支持公共云计算服务平台建设、基于云计算平台的大数据服务、云计算和大数据解决方案研发及推广三个项目。 发改委网站信息显示，通过该专项，拟突破云计算平台软件、大数据管理与分析等关键技术，形成一批满足市场需求的云计算和大数据处理系统解决方案，加强公共云计算服务能力建设，提升大数据应用水平。探索和建立有利于云计算发展的市场准入、服务采购和安全保障机制，推广应用安全可靠产品和解决方案，促进信息资源整合利用。 除此次的中央政策外，
基于海量数据的存储与处理面临挑战，TB级到PB级； 行业技术标准的日益形成，Hadoop； 趋势：
现在的社会是一个科技与信息高速发展的社会，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据技术不知不觉地渗入人们生活的方方面面。人不仅生产大数据，同是也在使用大数据
本文导读：数据处理、数据挖掘、数据分析、大数据处理、数据精简、大数据存储单位基础知识整理，欢迎收藏。 本文概述：一、数据处理基础知识；二、大数据时代数据处理分支——数据精简；三、附录：大数据存储单位（
导语 随着大数据时代的到来，各大互联网公司对于数据的重视程度前所未有，各种业务对数据的依赖也越来越重。有一种观点认为大数据存在 “3V” 特性：Volume, Velocity, Variety。这三个 “V” 表明大数据的三方面特征：量大，实时和多样。这三个主要特征对数据采集系统的影响尤为突出。多种多样的数据源，海量的数据以及实时高效的采集是数据采集系统主要面对的几个问题。 我们想要在数据上创造价值，首先要解决数据获取的问题。因为在互联网发展中，企业内或不同企业之间建立了各种不同的业务系统，这些
Debian，这个被誉为最古老的自由操作系统，一直以来都在推动着开源运动的发展。如今，Debian为龙芯（Loongson）的loongarch架构提供了支持，这一举动标志着开源操作系统与国产高性能芯片的紧密结合进入了一个新的阶段。
好久未和老相好的您们面对面的知识交流过，不知道大家最近科研是否顺利，有没有新的想法和创新，我都会祝学术界的您科研硕果累累，祝工业界的您工程完善更多智能化功能，造福人类，推动人工智能的进步！今天给您讲讲
在一个完整的离线大数据处理系统中，除了 hdfs+mapreduce+hive 组成分析系统的核心之外，还需要 数据采集、结果 数据导出、 任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架，如图所示：
UC Berkeley大学的AMPLab曾是大数据领域世界顶尖的实验室之一，六年来推出了多项主要的科技创新技术，比如Apache Spark、Apache Mesos和Alluxio，而如今它即将关闭，取而代之的是RISELab实验室。RISELab实验室会专注于提供SRDS，即安全实时的决策堆栈。 Spark技术商Databricks的共同创始人与执行总裁，UC Berkeley的计算机科学与电气工程教授，同时也是Spark的核心作者——Ion Stoica就曾在2016年比利时布鲁塞尔的Spark欧洲峰
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