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数据的五关键技术

数据技术,就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术,它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。 一、大数据接入 1、大数据接入 已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入 2、大数据接入技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume 、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp 二、大数据存储 1、大数据存储 结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储 2、大数据存储技术 Hdfs、Hbase、Hive 、MLlib 四、大数据共享交换 1、大数据共享交换 数据接入、数据清洗、转换、脱敏、脱密、数据资产管理、数据导出 2、大数据共享交换技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Dubbo、Socket 矩形树图、平行坐标、桑基图、漏斗图、仪表盘),文字展示; 2、大数据展现技术 Echarts、Tableau 国家规划大数据产业发展战略,各行各业需要大数据技术支撑指数级的数据增量服务,越来越多的企业逐渐转型于大数据

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企鹅电竞直播关键技术揭秘

16年壮观的直播百团大战相信大家历历在目,至19年初所剩无几的直播寡头,来去如风的直播战场,离不开背后强大的直播技术支撑,本文通过直播基础技术介绍、剖析企鹅电竞直播构架、关键技术、常见问题排查、带领大家了解直播技术细节 (也就是差别帧,P帧没有完整画面数据,只有与前一帧的画面差别的数据)B帧是双向差别帧。B帧记录的是本帧与前后帧的差别(具体比较复杂,有4种情况)。 ---------------------------------华丽的分割线--------------------------------- 企鹅电竞直播架构和关键技术 一、直播整体架 ? 解析二进制数据,从中找到相关流信息; S3. 根据不同的封装格式(如FLV、TS)解复用(demux); S4. 分别得到已编码的H.264视频数据和AAC音频数据; S5. 最后把同步的音频数据送到耳机或外放,视频数据送到屏幕上显示。

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    【技术】大数据关键技术

    数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 ? 一、大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据,是大数据知识服务模型的根本 重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。 开发新型数据库技术,数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中,非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库,分为:键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。 在我国,大数据将重点应用于以下三领域:商业智能、政府决策、公共服务。

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    数据关键技术分析

    构建于HDFS的Hbase是天然的分布式数据库;MapReduce提供了云计算框架,它的数据来源也是分布式的,可以是HDFS,也可以是Hbase。 HBase是分布式数据产品,多台设备共同提供类似数据库的服务,但是这种服务是分布式,由多台设备来提供的,用户也完全感觉不到设备的存在,只知道有一个数据库给他们服务。这个也就是大数据库的基础。 Pig、Hive等是数据分析的引擎,提供快速的数据分析接口和能力。 Hadoop主要有以下几个优点: 一是高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 二是高扩展性。 Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。 四是高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。 五是低成本。 与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比,hadoop是开源的,项目的软件成本因此会大大降低。 【转自51CTO】

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    数据治理关键技术解析

    在企业数据建设过程中,大数据治理受到越来越多的重视。从企业数据资产管理和提升数据质量,到自服务和智能化的数据应用,大数据治理的内容在不断地发展和完善,其落地实施的过程中会遇到各种各样的难题和挑战。 本篇文章通过分析大数据治理建设中的沟沟坎坎,总结出了大数据治理需要具备的能力和关键技术。 管理范围窄 要做数据治理首先要知道有哪些数据,传统的数据治理往往只管理了数据领域,很少关注业务、管理和开发相关的数据资产,数据管理范围比较窄,而且,受限于技术实现,即使在数据领域的数据资产也很难做到精确管理 另外,针对大数据量的数据质量检查,即要保证实时性,也要保证不影响业务系统的正常运行,因此在对特别数据量进行检查时,要采用抽样检查的方式。 ? 在多产品数据治理阶段,我们以提升数据质量为目标,完善和实现了数据标准管理和数据质量管理,实现了数据管理到数据治理能力的提升; 在数据融合的自助数据服务阶段,除了基于元数据实现数据的快速查找定位,通过数据治理保证数据的高质量外

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    人工智能八关键技术简析

    人工智能是一个非常宽泛的概念,简单来说就是对人类思维的机器模拟,利用机器学习和数据分析方法赋予机器类人的能力。 今天我们就来一起了解下人工智能的八关键技术 计算机视觉技术 计算机视觉,简称 CV(Computer Vision),是一门研究如何使计算机更好的“看”世界的科学。 各大厂也纷纷入局,并都取得了相当不错的成绩 跨媒体分析推理技术 以前的媒体信息处理模型往往是针对单一的媒体数据进行处理分析,比如图像识别、语音识别,文本识别等等,但是现在越来越多的任务需要跨媒体类别分析 在2020年之后,智适应学习技术得到了快速发展,背后的推动里有强大的计算能力和海量的数据,更重要的还有贝叶斯网络算法的应用。 脑机接口在各行业中的应用 好了,以上就是今天介绍的人工智能八关键技术 参考资料:中科院人工智能发展白皮书

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    区块链比特币三关键技术点讲解

    二、非对称加密、点对点技术、哈希现金 比特币的三项关键技术。 真正比特币的加密理论基础主要来源于以下几项密码学的技术创新,而这其中非对称加密、点对点技术、哈希现金是比特币的三项关键技术。 通过这两项技术,可以建立分布式交易账簿,并以呼叫问答机制向全网广播,网络节点不停地检查接收的数据,避免数据被篡改。

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    荐读|电信大数据关键技术挑战

    电信大数据来源于运营商通信网络平台的BSS和OSS,沉淀了海量用户7个维度的信息:1维用户真实ID、1维行为数据、1维社交数据、1维时间数据和3维空间数据。运营商构建电信大数据分析平台。 电信大数据来源于运营商通信网络平台的BSS和OSS,沉淀了海量用户7个维度的信息:1维用户真实ID、1维行为数据、1维社交数据、1维时间数据和3维空间数据。 运营商构建电信大数据分析平台,通过对7维用户数据建模,可以实现3个数据业务方向的升级:用户洞察、网络洞察和数据开放。着重探讨电信大数据分析平台遇到的9个关键技术挑战和可能的技术突破方向。 尽管数据来源不同,但所有数据可抽象为六通用数据类型,分别是时空数据、图数据、表数据、流数据、多媒体数据和文本数据。建模算法可以面向这六类通用数据类型进行设计和部署。 ? 图 3 7 维度用户数据建模和 7W 洞察 大数据时代,建模思维逐渐从研究各种映射算法到研究数据本身,如从丰富的数据中抽取更加合理的特征表示、从数据中根据业务规则自动定义标签和训练数据以及利用用户营销反馈数据

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    数据最核心的关键技术:32个算法

    3、二分查找(Binary Search)——在线性数组中找特定值的算法,每个步骤去掉一半不符合要求的数据。 6、数据压缩——采取特定编码方案,使用更少的字节数(或是其他信息承载单元)对信息编码的过程,又叫来源编码。 该算法应用范围很广,从数字信号处理到解决偏微分方程,到快速计算整数乘积。 14、梯度下降(Gradient descent)——一种数学上的最优化算法。 15、哈希算法(Hashing)。 该算法根据一系列观察得到的数据数据中包含异常值,估算一个数学模型的参数值。其基本假设是:数据包含非异化值,也就是能够通过某些模型参数解释的值,异化值就是那些不符合模型的数据点。 不相交集(disjoint-set)的数据结构可以跟踪这样的切分方法。合并查找算法可以在此种数据结构上完成两个有用的操作: 查找:判断某特定元素属于哪个组。 合并:联合或合并两个组为一个组。

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    物联网关键技术:时序数据

    物联网数据特点 数据写入 物联网系统的数据写入具有平稳、持续、高并发高吞吐的特点;通常写多读少,实时写入传感器最近生成的数据,几乎没有数据更新的操作。 数据存储 物联网系统数据存储量大;数据冷热分明,不同时效的数据查询需求不同;数据存储也要实现多种精度的数据存储,通常是按照时间维度统计。 时序数据库 物联网数据有个特点, 那就是每条数据都会带一个时间戳, 代表数据被采集的时间,所以物联网系统的数据是时间序列数据。 RRD存储数据的文件好似一个圆 RRDTool数据库由一个固定大小的数据文件来存放数据,此数据库不会像传统数据库一样为随着数据的增多而文件的大小也在增加,RRDTool在创建好后其文件大小就固定了。 基于关系型数据库:MySQL,PostgreSQL 等关系数据库也可以保存时间序列数据。 时序数据是基于时间的数据

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    浅谈数据灾备关键技术(重删、加密和传输)

    1、数据去重技术 当我们进行集中数据备份和归档时,重复的数据块会导致存储费用快速上升,同时也会占用数据传输带宽,这时就需要去重技术(重复数据删除技术)。 数据去重技术的过程是指:在存储数据前,以块为单位进行哈希比对,对已经存储的数据块不再进行存储,只是用索引来记录该数据块;对没有存储的新数据块,进行物理存储,再用索引记录,这样同的数据块物理上只存储一次。 数据去重技术主要分为基于软件的重复数据删除和基于硬件的重复数据删除两种方式:基于软件的重复数据删除旨在消除源端的冗余,以此减少带宽的压力。 ,就传输该数据块,并记录该数据块的哈希值。 重复数据的删除并非灾备系统中的必备环节,英方字节数据捕获与复制技术、增量数据复制技术在源端就可以有效解决数据重复传输的问题。

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    创新沙盒inky的一关键技术分析:Logo识别技术

    2020年RSA创新沙盒中inky公司在恶意邮件识别系统中也用到了这一关键技术。 例如,对于Logo训练数据的类别不平衡问题,某些小众的Logo在数据集中的数量很少。 针对针对这一问题,可以通过合成数据的方式进行缓解,比如选择特定的Logo以及抽样的图片,在图片中合成特定的Logo作为训练数据加入数据集的方式可以增加少量Logo所属分类引发的数据不均衡问题。 在安全领域目标检测算法并不常见,但是对于商标违规侵权以及资产核查等场景具备应用空间,可以作为威胁情报助力企业数据搜集挖掘和品牌维权。 利用Logo识别技术可以快速精准的监测企业数据信息,避免投入大量人力成本和时间成本。 关于天枢实验室 天枢实验室聚焦安全数据、AI攻防等方面研究,以期在“数据智能”领域获得突破。

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    Laravel框架关键技术解析

    、自定义首部信息等功能 https://github.com/zhangyue0503/laravel5.4cn 十、数据库及操作 A.数据库迁移与填充 1.Laravel的数据库迁移其实是定义了一个统一的接口来实现数据库架构的创建和维护 2.查询构造器建立过程: 一个是数据库连接封装阶段 一个是查询构造器生成阶段 3.数据库封装阶段: 一是数据库管理器阶段,\Illuminate\Database\DatabaseManager 二是数据库连接工厂阶段 : 以外观方式通过服务容器获取redis数据库客户端服务,Illuminate\Support\Facades\Redis redis数据库客户端实例化过程,Illuminate\Redis\RedisManager 通过中间件StartSession开启会话 2.根据sessionID来恢复之前 存储的数据,在请求处理期间可以使用恢复的数据,同时也可以向session中继续添加或删除数据。 https://github.com/zhangyue0503/laravel5.4cn 十三、消息队列 1.消息队列可以解决并发和多种语言通信接口等问题 2.实时socket连接和推送问题node.js

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    物联网的关键技术

    物联网的产业链可细分为标识、感知、信息传送和数据处理这4个环节,其中的核心技术主要包括射频识别技术,传感技术,网络与通信技术和数据的挖掘与融合技术等。下面将分别介绍。 数据的挖掘与融合 从物联网的感知层到应用层,各种信息的种类和数量都成倍增加,需要分析的数据量也成级数增加,同时还涉及到各种异构网络或多个系统之间数据的融合问题,如何从海量的数据中及时挖掘出隐藏信息和有效数据的问题 ,给数据处理带来了巨大的挑战,因此怎样合理、有效的整合、挖掘和智能处理海量的数据是物联网的难题。 云计算为物联网提供了一种新的高效率计算模式,可通过网络按需提供动态伸缩的廉价计算,其具有相对可靠并且安全的数据中心,同时兼有互联网服务的便利、廉价和大型机的能力,可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享, 云计算是信息化发展进程中的一个里程碑,它强调信息资源的聚集、优化和动态分配,节约信息化成本并大大提高了数据中心的效率。

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    工业机器人常见五应用领域及关键技术

    前瞻产业研究院《2016-2021年中国工业机器人行业产销需求预测与转型升级分析报告》数据显示:2015年我国工业机器人产量为 32996台,同比增长21.7%。 此外,数据显示,2015年我国自主品牌工业机器人生产销售达22257台,同比增长31.3%。国产自主品牌得到了一定程度的发展,但与发达国家相比,仍有一定差距。 该系统通过对加工工件的自动检测,产生加工件的模型,继而生成加工曲线,也可以利用CAD数据直接加工。可用于工件的激光表面处理、打孔、焊接和模具修复等。 关键技术包括:(1)激光加工机器人结构优化设计技术:采用大范围框架式本体结构,在增大作业范围的同时,保证机器人精度;(2)机器人系统的误差补偿技术:针对一体化加工机器人工作空间,精度高等要求,并结合其结构特点 5.ABB机器人中国已经成为ABB全球第一市场。

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    SERDES关键技术总结

    MGT收发器内部包括高速串并转换电路、时钟数据恢复电路、数据编解码电路、时钟纠正和通道绑定电路,为各种高速串行数据传输协议提供了物理层基础。 串并转换电路的作用是把FPGA内部的并行数据转化为MGT接口的串行数据。 下面将详细讨论SERDES用到的各种关键技术。 二、SERDES关键技术   简化的SERDES结构图如下图所示 ? 这样,输入数据流就被分解成了1/4输入速率, 4bit宽度的并行数据流。   在上述的示例电路中,相位等差排列,时钟频率严格等于输入数据流速率的1/4。怎样才能实现呢?我们必须和输入的数据流保持锁定。 通常,因为存在不允许的数值,所以需要设计数据流中不能出现连0或连1的长度。长的连0、连1会被扰码器打乱,并在解扰时进行恢复。接收数据流的解扰逻辑在数据流中搜寻这些符号并对齐数据

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    隐私计算——推进数据“可用不可见”的关键技术

    随着近年来数据安全事件频发,数据安全威胁日益严峻。既要应用数据,又要保障安全,如何兼顾发展和安全,平衡效率和风险,在保障安全的前提下发挥数据价值,是当前面临的重要课题。 在此背景下,由中国信通院云计算与大数据研究所撰写的《隐私计算——推进数据“可用不可见”的关键技术》现已重磅上市。 适读人群 《隐私计算——推进数据“可用不可见”的关键技术》是一本入门级图书,希望通过通俗化的语言帮助读者对隐私计算行业有一个整体性、概括性的认识。 ——中国信息通信研究院院长 余晓晖 随着时代发展,数字经济正在逐渐演变成“数据经济”,其特点是数据本身成为了重要的生产要素,而数据的交易和流通要满足数据监管及保护数据隐私的要求。 ——华控清交董事长张旭东 ▊《隐私计算——推进数据”可用不可见”的关键技术》 闫树,袁博,吕艾临 等  著 这两年越来越火热的隐私计算技术是干什么的呢?它如何解决此类数据流通面临的困境呢?

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    云原生数据库TDSQL-C关键技术内核解密

    传统数据库架构瓶颈 在自研云原生数据库TDSQL-C之前,我们也做多年其他的云数据库产品,越到后面越发现传统数据架构存在着几方面问题: 1.数据本地存储,随着业务的增长,单机存储量可能会大于单机磁盘容量限制 TDSQL-C四显著特征 TDSQL-C如图所示,分为计算和存储层,一主多备。 通过把计算和存储解耦以及引入新的数据同步协议,实现了 TDSQL-C。 TDSQL-C 四特性 第一,支持PB级存储。 过往buffer pool实例重启,初始化耗时长,用户体验差;基于对启动时间的进行时耗分析,BP和事物系统初始化,我们对它进行了并行化处理,经过优化,启动&关闭时间对比于其他云产品启动和关闭时间降低了一个数量级 在用户的实践中,修改列是一项频繁且不友好的操作,此操作会阻塞用户的读写请求,对业务影响非常,TDSQL-C业界首创支持了instant modify column功能,达到了秒级修改列的效果。

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    分布式系统关键技术之流量与数据调度

    流量调度:不要将流量调度和服务治理混为一谈 (服务治理是流量调度的前提);主要功能;关键技术。 状态数据调度:完整解决数据 Scale 问题的应该还是数据结点自身,相应的技术方案。 协议转换、请求校验、数据缓存、数据计算等。 这些都应该是一个 API Gateway (API网关)应该做的事。 二、流量调度的关键技术 好的 API Gateway 需要具备以下的关键技术数据存储结点在 Scale 上比较困难,成了一个单点的瓶颈。 四、分布式事务一致性的问题 要想让数据有高可用性,就得写多份数据,会导致数据一致性的问题;数据一致性的问题又会引发性能问题。 解决数据结点调度的方案应该是底层的数据结点,业务层可以像操作单机数据库一样来操作分布式数据库,阿里的用于分库分表的数据库中间件 TDDL 都会成为过渡技术。 但是因为数据存储的Scheme 太多,所以,导致我们有各式各样的分布式存储系统,有文件对象的,有关系型数据库的,有 NoSQL 的,有时序数据的,有搜索数据的,有队列的…… 状态数据调度应该是在 IaaS

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