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2021年数据基础(一):大数据概念

---- 大数据概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,大数据是当前很热的一个词。这几年来,云计算、继而大数据,成了整个社会的热点,大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术? 在讲什么是大数据之前,我们首先需要厘清数据的基本概念数据 数据是可以获取和存储的信息,直观而言,表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。 数据分析的前提是有数据数据存储的目的是支撑数据分析。究竟怎么去存储庞大的数据量,是开展数据分析的企业在当下面临的一个问题。 传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间局限限制的,怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。 这个时候就需要有新的技术去解决这些问题,这个技术就是大数据。 大数据主要解决的问题: 海量数据的存储和海量数据的计算问题

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何为数据分析?

数据的分析从所周知,大数据已经不简简单单是数据的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部 非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战,我们需要一套工具系统的去分析,提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。 5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据的技术数据采集: ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

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    2021年数据Hive(一):​​​​​​​Hive基本概念

    ​​​​​​​Hive基本概念 一、Hive介绍 1、什么是Hive Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。 ,而避免了写MapReduce程序来分析数据,这样使得分析数据更容易。 数据是存储在HDFS上的,Hive本身并不提供数据的存储功能,它可以使已经存储的数据结构化。 Hive是将数据映射成数据库和一张张的表,库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上(比如MySQL)。 中有哪些数据库,哪些表,表的字段,,表所属数据库(默认是default) ,分区,表的数据所在目录等,元数据默认存储在自带的derby数据库中,推荐使用MySQL存储Metastore。

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    2021年数据Flink(十):流处理相关概念

    ---- ​​​​​​​流处理相关概念 数据的时效性 日常工作中,我们一般会先把数据存储在表,然后对表的数据进行加工、分析。既然先存储在表中,那就会涉及到时效性概念。 如果我们处理以年,月为单位的级别的数据处理,进行统计分析,个性化推荐,那么数据的的最新日期离当前有几个甚至上月都没有问题。 但是如果我们处理的是以天为级别,或者一小时甚至更小粒度的数据处理,那么就要求数据的时效性更高了。 Analytics 流式计算,顾名思义,就是对数据流进行处理,如使用流式分析引擎如 Storm,Flink 实时处理分析数据,应用较多的场景如实时屏、实时报表。 ​​​​​​​ 因此,用户可以复用同一个作业,来处理实时数据和历史数据

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    概念裹挟、资本鼓动,何为初生新零售的王道?

    在移动互联网红利落幕的背景下,一时找不到发展突破口的人们开始将新零售看成是后互联网时代的全新发展风口。 告别概念的浮夸,何为新零售的正道? 不得不说,一味地去傍新零售的热点并未真正促进新零售的发展,相反还会对新零售的发展起到消极的影响。 只有借助大数据的力量,新零售才会有了区别于电商最为本质的特征。 在电商时代,平台对于用户的了解和预判是通过运营手段来实现的,数据其实并未真正发挥太多作用,而且数据的作用更多地体现在运营端。 这除了与电商时代的数据尚未真正形成大数据有关之外,另外一个主要原因在于数据仅仅只是停留在平台上,对于数据的收集尚且不够完全。 当大数据的气候渐成,数据已不再仅仅只是冷冰冰的数据,而是可以发挥出自身力量的全新能量体。从某种意义上来看,数据俨然已经变成了联通新零售的“血液”。

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    格力手机改名松,董明珠意欲何为

    作者 | 来自镁客星球的韩璐 最近,格力电器在格力商城悄然上线5G手机,品牌名由先前的格力变更为松,截至目前,一周左右的时间,松5G手机仅出售了768台(截至14日下午3点11分)。 ? 到了2020年末,包括松手机在内,格力共推出5款智能手机,其他4款品牌名称均为“格力”。 作为格力旗下主营生活电器的专营品牌,松的产品包含电风扇、净水机、空气净化器、加湿器、和电饭煲等等。 这一次,格力将手机归为了松旗下产品,这意味着:在格力集团层面,手机业务已经从一级品牌“降级”为二级子品牌。 售价2699起的松5G手机配置如何? ? 从此次更名为“松”可以看出,这一次,手机线在格力集团内部不再是一个独立的业务线,而是与生活电器类产品进行了“绑定”,其中的战略核心在于“IoT”。

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    白宫大数据团队,意欲何为

    周四白宫通过博客选对宣布将成立专门团队研究大数据,誓要弄懂大数据能带来什么好处,也要明白大数据背后的陷阱,以及大数据对政府的政策制定的影响。 此外,大数据所涉及到的数据、隐私、甚至是大数据的“”,根据不同的应用环境都有不同的具体含义。大数据的研究已经进行了5年。 以下是白宫团队需要解读的关于大数据的5个方面。 框架下的操作同样可以应用于单个的人,这才是毋庸置疑更麻烦的。不论是对犯罪嫌疑人的GPS活动轨迹追踪还是各种面部识别APP,不论是社交网络还是健身设备,搜集和分析所需的个人信息的方法比起从前多多了。 个人所指的概念和以前不同 互联网的庞大体量(人们信赖的各种服务的载体——从信用卡到Gmail),以及收集数字信息的宽松政策完全颠覆了私人和公共的概念——尤其在合法环境下——所以要鉴别是否违反法律变得更加困难 如果白宫要利用大数据,就有必要知道大数据的本质和大数据会带来的影响。更重要的是白宫需要明白,大数据就是大数据,没有人能够完全掌握,也没有人能够应付。大数据是天下万物。

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    何为敏捷大数据与敏捷AI?

    一、前言 人工智能的诞生可以追溯到上世纪50年代,在达特茅斯会议上,麦卡锡提出了AI的概念,但在初期的热度过后,人工智能的发展经历了多次低谷,直到从90年代中末期开始至今的这近二十年的时间里,人工智能才真正迎来了黄金时期 一方面,对于利用大数据技术收集到的数据需要通过一些智能分析过程才能发现其中的价值; 另一方面,通过对已有数据的智能分析,我们可以推导出更多的数据特征,甚至进一步指导数据生产的方向。 所以在今天我们谈起大数据的利用,都不可避免地涉及到人工智能、机器学习等概念。 敏捷大数据平台栈作为一个实时数据基础设施平台,是对大数据理论与技术进一步发展的成果,自然也会有对智能化方面的研究与布局。 敏捷大数据智能化的主要目标就是,结合敏捷大数据实施理念,研发灵活的、轻量化的智能模型,并在敏捷大数据平台上对数据流进行实时智能化处理,最终实现一站式的大数据智能分析实践。 在一个敏捷的数据环境中,敏捷大数据就平台可以很好地支持上述工作,一种实现架构如下图所示: [2.png] 在该图中,dbus和wormhole可以方便对接多种不同数据源,实时获取数据,将数据pipeline

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    数据概念

    刘耀铭同学元数据系列作品的第一篇,大家支持! 其他元数据相关系列文章: 基于元数据驱动的ETL Hive 元数据表结构详解 1、 元数据是描述其他数据数据(data about other data),用于提供某种资源有关信息的结构化数据(structed 2、 这里主要将数据仓库的元数据分为3类:DBMS数据字典、ETL处理流程产生的日志、BI建模等。 DBMS数据字典   数据库管理系统(DBMS)中的元数据一般在所有的数据仓库都会包含,因为数据仓库一般都是基于数据库搭建的,而数据库本身的管理系统就会自动维护一套数据字典供用户查询。 ETL处理日志 ETL是数据仓库管理和维护的基础,就像是数据仓库的血液维系着整个数据的新陈代谢。

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    数据概念

    数据概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,大数据是当前很热的一个词。这几年来,云计算、继而大数据,成了整个社会的热点,大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术? 在讲什么是大数据之前,我们首先需要厘清数据的基本概念数据 数据是可以获取和存储的信息,直观而言,表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。 数据分析的前提是有数据数据存储的目的是支撑数据分析。究竟怎么去存储庞大的数据量,是开展数据分析的企业在当下面临的一个问题。 传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间局限限制的,怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。 这个时候就需要有新的技术去解决这些问题,这个技术就是大数据。 大数据主要解决的问题: 海量数据的存储和海量数据的计算问题 ​

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    详解vue组件三核心概念

    前言 本文主要介绍属性、事件和插槽这三个vue基础概念、使用方法及其容易被忽略的一些重要细节。如果你阅读别人写的组件,可以从这三个部分展开,它们可以帮助你快速了解一个组件的所有功能。 ? ,对于接收的数据,可以是各种数据类型,同样也可以传递一个函数。 props 被称之为静态数据,在各自实例中,一旦在初始化被定义好类型时,基于 Vue 是单向数据流,在数据传递时始终不能改变它的数据类型,而且不允许在子组件中直接操作 传递过来的props数据,而是需要通过别的手段 至于如何改变,我们接下去详细介绍: 4.单向数据流 这个概念出现在组件通信。 props的数据都是通过父组件或者更高层级的组件数据或者字面量的方式进行传递的,不允许直接操作改变各自实例中的props数据,而是需要通过别的手段,改变传递源中的数据

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    数据思维如何为草根企业服务?

    当然随着互联网各种概念深入人心,他们也一直在关注着这方面的东西。而那个互联网营销公司抛出的一个重要的卖点就是能为企业提供自己的大数据分析以及利于第三方的大数据分析来指导自己的经营。 只要仔细想一下就可以看得出来这样的外包公司拿出大数据这个概念出来只是为了忽悠一下,像我这位朋友那样的公司哪里谈得上自己的大数据,一者是他们就是百来号人的小企业;二是他们长期以来就根本没有进行信息化管理, 而外包公司压根就没有索要这些写在纸上的数据。 就如我那位朋友所说的那样,当自己被服务完后,发现原来那些人所提的这些光鲜的概念只是一个忽悠自己金钱的幌子。 想通过这些数据来分析出自己客户的行为习惯,而那些的互联网 公司利用自己的大数据及大数据技术做了很多工作,而且为其带来了很高的附加值。 当下的互联网确实比较浮躁,很大一部分来都是随波逐流,没有任何实践就开始抛出一个结论,然后又有一群人开始追随这个结论。

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    何为地图数据使用tSNE聚类

    在这篇文章中,我们将首先看看如何在真值表逻辑数据集上使用tSNE维度映射,然后我们将使用相同的概念将经纬度坐标映射到一维空间。 PCA使用线性代数概念来构造一个新的正交向量的维空间,而tSNE使用容易理解的,排斥或吸引的方法将点从高维空间映射到低维空间。 许多聚类算法的核心是以这样的方式识别高维数据集中的相似性,从而可以降低维度。 :波士顿,迈阿密和旧金山经纬度组成的映射数据集。 我们可以对来自基本数据结构的这些数据使用所有1维排序和搜索算法。此外,将经纬度维数降低到1维会减少进行距离计算所需计算量的一半。我们可以只取新的1维表示的差,而不取经度和维度值之间的差。

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