从范式角度来讲，维度建模是以2NF的方式来描述数据，实体关系建模是以3NF的方式进行数据描述，由于分布式数据架构的兴起，使得维度建模得到了技术支持。...换句话讲，现在数据增长的速度，对于现在的数据技术架构不再是技术瓶颈。对于数据的存储运用完全用2NF的方式表达，甚至1NF都有可能。
关于金融大数据分析平台，这方面的资料不多，给大家分享下这方面的内容，供大家参考。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
大数据架构、大数据开发与数据分析的区别 大数据产业 顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。...解放生产力 大数据人才方向 目前市场上人才需求观和部署企业自身大数据项目来看，大致分为3个方向：大数据架构、大数据开发、大数据分析。...大数据架构 大数据架构偏重基建和架构，更多注重的是Hadoop、Spark、Storm等大数据框架的实现原理、部署、调优和稳定性问题，以及它们与Flume、Kafka等数据流工具以及可视化工具结合技巧，...大数据分析 大数据分析偏重于建模与分析，更多注重的是数据指标的建立，数据的统计，数据之间的联系，数据的深度挖掘和机器学习，并利用探索性数据分析的方式得到更多的规律、知识，或者对未来事物预测和预判的手段。...关系 大数据架构师创建数据仓库，大数据工程师获取数据处理后存入数据仓库，大数据分析师提取数据，建立指标、数据挖掘和机器学习……
对于企业而言，坐拥庞大的数据资源，想要实现大数据分析，首要的就是要搭建起自身的大数据系统平台，而每个公司都有自己特定的业务场景，因此在大数据平台上的需求是不一样的。...今天我们仅从通用的角度，来聊聊大数据分析需要什么技术架构？...但是从技术架构体系的共性来说，是可以从通用的技术模块去理解，来帮助我们更好地理解大数据技术架构的。...大数据分析技术架构通用模块： 数据收集模块：主要负责收集各种数据源的数据，包括日志文件、网络请求、数据库、消息队列等，并将这些数据转换为文件或者消息向后传递。...关于大数据分析需要什么技术架构，以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据技术架构需要结合实际业务来考量，学习阶段，先从通用层面去掌握，实际工作当中去应用，才能更深入地掌握。
就好比你是你们公司唯一的码农，那么前后端都需要你自己来开发（单体架构），但随着业务的增长，你确实忙不过来了，老板给你招来了一个前端，那么你就只需要专注后端开发就行了（分布式）。...图片4.png 上图就是一个简单的分布式架构，但并不是所有的应用一开始就要设计为分布式架构，因为一开始业务量并不大，没有必要耗费大量的时间和成本去完成一个分布式架构，甚至有可能到最后都用不上，因此在设计时我们应该遵循演进原则...二、分布式集群架构 1、纯负载均衡形式 在集群前面，前置一个流量分发的组件进行流量分发，整个集群的机器提供无差别的服务，这在常见的 web 服务器中是最最常见的。...四、分布式架构的高可用设计 在分布式架构中，常常面临的两个矛盾的问题是一致性和高可用，这两个是无法同时满足的，那我们舍谁取谁呢？...从用户的角度分析，我们宁可获取到旧数据，也不愿意等半天都打不开应用，所以常常是保证高可用，让数据达到最终一致性，那么如何设计高可用的分布式架构呢？
三．SOA的架构层次 进行SOA类型的架构设计就需要搞清楚SOA架构模型才行。...如果把SOA的架构简单的理解为是多个子系统之间的整合其实有点太过于简单，也没有真正搞清楚SOA的架构模型。...这一步解决的核心问题是【高效】 五.SOA架构和微服务架构的区别 首先SOA和微服务架构一个层面的东西，而对于ESB和微服务网关是一个层面的东西，一个谈到是架构风格和方法，一个谈的是实现工具或组件。 ...2.微服务架构:其实和 SOA 架构类似,微服务是在 SOA 上做的升华，微服务架构强调的一个重点是“业务需要彻底的组件化和服务化”，原有的单个业务系统会拆分为多个可以独立开发、设计、运行的小应用。...微服务架构 = 80%的SOA服务架构思想 + 100%的组件化架构思想 + 80%的领域建模思想
Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。...作为一家互联网数据分析公司，我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。多年来在严苛的业务需求和数据压力下，我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法，最终落地于Hadoop平台之上。 1....大数据分析大分类 Hadoop平台对业务的针对性较强，为了让你明确它是否符合你的业务，现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类，针对不同的具体需求，应采用不同的数据分析架构。...本文稍后将主要介绍Hadoop上基于MapReduce的一个多维数据分析平台。 数据分析的算法复杂度 根据不同的业务需求，数据分析的算法也差异巨大，而数据分析的算法复杂度和架构是紧密关联的。...图3 MDX→MapReduce简略示意图 因此，我们的大数据分析架构在这个巨大Cube的支持下，直接把维度和度量的生成交给业务人员，由业务人员自己定义好维度和度量之后，将业务的维度和度量直接翻译成
基于此，大数据分析方法理论有哪些呢？ ?...大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities （预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断...AnalyticVisualizations （ 可视化 分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。...SemanticEngines （语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。...挖掘 与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。
Kudu是介于HDFS和HBase之间的技术组件，既支持数据修改，也支持基于SQL的数据分析功能；目前Kudu的定位比较尴尬，属于一个折中的方案，在实际工作中应用有限。...5、数据分析技术框架 数据分析技术框架包括Hive、Impala、Kylin、Clickhouse、Druid、Drois等，它们的典型应用场景如图7所示。...Hive、Impala和Kylin属于典型的离线OLAP数据分析引擎，主要应用在离线数据分析领域，它们之间的区别见表5。...Clickhouse、Druid和Drois属于典型的实时OLAP数据分析引擎，主要应用在实时数据分析领域，它们之间的区别见表6。...一个完整的大数据平台需要包含数据采集、数据存储、数据计算、数据分析、集群监控等功能，这就意味着其中需要包含Flume、Kafka、Haodop、Hive、HBase、Spark、Flink等组件，这些组件需要部署到上百台甚至上千台机器中
随着数据量呈现爆发式增加，已不足以满足数据分析的需求。基于大数据的架构应运而生。 Lambda架构 Lambda架构的核心思想： 批处理层（batch）：批量处理数据，生成离线结果。...优缺点： 优点 稳定，实时离线分开 缺点 实时与批量计算结果不一致引起的数据口径问题 需要将所有的算法实现两次，一次是为批处理系统，另一次是为实时系统，还要求查询得到的是两个系统结果的合并 Kappa 架构...Unified架构 Unified架构提供了一套数据处理和机器学习结合的架构方案，非常好的解决了机器学习平台与数据平台进行结合的问题。...Unified架构实施复杂度更高，对于机器学习平台来说，从软件包到硬件部署都和数据分析平台有着非常大的差别，因此在实施过程中的难度系数更高。...大数据体系架构图 上图为参考阿里巴巴大数据之路所绘制，后续会陆续介绍各个组件。
概念、分类 数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中，采集相关的业务数据，集中存储到系统的数据库中。...根据数据的流转流程，一般会有以下几个模块：数据收集（采集）、数据存储、数据计算、数据分析、数据展示等等。当然也会有在这基础上进行相应变化的系统模型。...按照数据分析的时效性，我们一般会把大数据分析系统分为实时、离线两种类型。实时数据分析系统在时效上有强烈的保证，数据是实时流动的，相应的一些分析情况也是实时的。...而离线数据分析系统更多的是对已有的数据进行分析，时效性上的要求会相对低一点。时效性的标准都是以人可以接受来划分的。 2． 网站流量日志数据分析系统 2.1．
基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1. 可视化分析。...大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了...大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4. 语义引擎。...大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。...基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。
一、为什么要做一份数据报告 你是一个在校学生，上着自己喜欢或不喜欢的课，闲来无事，你打开知乎，看到了数据分析话题，你下定决心要成为一个数据分析师，你搞来一堆学习资料和在线课程，看完之后自信满满，准备去投简历...然后发现不清楚各种工具和模型的适用范围，也不知道数据报告需要包括哪些内容，面试的感觉就是一问三不知…… 你是一个工作了一段时间的白领，你觉得现在这份工作不适合你，你下班以后去逛知乎，在上面看到很多人在说大数据代表未来...，数据分析师是21世纪最性感的十大职业之一……你激动了，你也要成为数据分析师，你利用空余时间补上了统计知识，学了分析工具，然后发现自己目前的工作跟数据分析没啥关系，觉得没有相关经验没公司要你…… 这些问题的根源是什么...一句话可以概括：你没有办法在最短的时间内向招聘者展示，你能够胜任数据分析这项工作。...保证数据的安全性，不对外泄露公司的任何非公开数据，是数据分析师的基本职业道德。
这些问题萦绕着CIO和CTO们，当决定部署一个全局化分布式大数据架构时，可能会把企业置于危险之中。 定义大数据的表征—换句话说，就是什么时候需要考虑将大数据放入架构。...当面对这些使用场景的时候，如果希望随着商务的增长而弹性扩展，就需要考虑一个分布式的大数据架构。 客户行为分析 感知客户, 或者叫做 “360-度客户视角”可能是最流行的大数据使用场景。...当结合以上的使用场景的时候，根据用户的整体行为，可以使用一个预测型架构来诱惑产品目录的选择和价格。 理解大数据技术生态系统 一旦确实要实施一个大数据项目, 最困难的事是架构中的技术选型。...ElasticSearch ElasticSearch 是一种非常流行的 NoSQL 技术，拥有可伸缩分布式索引引擎和搜索特性，相当于一般架构中Apache Lucene 加上实时数据分析和全文搜索....创建有长远规划的大数据架构 记住所有这些大数据技术，现在来构建我们的架构。
国庆期间移动用户大数据分析，可以从如下几个角度来分析。 国内漫入用户分析 分析国内漫入用户来自哪些省份甚至城市。
一、Spark数据分析导论 1.Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台，扩展了MapReduce计算模型，支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理 2.包括Spark Core、Spark
大数据分析可以有效地促进营销,个性化医疗治病，帮助学生提高成绩,利于老师提高教学水平,还可以用于教学，许多产品可以用到大数据技术，如量化分析金融产品等。...必须加强大数据技术的研究并实际应用.这里对目前最流行和最实用的用户画像技术进行讲解，并分析大数据分析的常用算法。 二.用户画像 1....用户画像平台技术方案 系统架构 从数据源到最终展现分成如下几层： 1.数据源：包括来自各个业务系统和媒介的分析数据源，其载体包括数据库、文件、大数据平台等。...可视化分析系统提供系统监控，权限多级管理，多维数据分析，等等功能，还支持自服务式报表设计和数据分析。...下图是用户画像的技术架构图。
文章目录 信用分析 归一化处理 相关性分析 数据质量分析 信用分析 归一化处理 相关性分析 数据质量分析 # coding=utf-8 # /usr/bin/...
小的数据还可以直接从应用程序写入HDFS，但庞大数量的服务器试着将海量数据直接写入HDFS或者HBase集群，会因为多种原因导致重大问题。...Flume实际上是一个分布式的管道架构，可以看做在数据源和目的地之间有一个agent的网络，并支持数据路由 数据路由 Flume Agent包括Source、Channel、Sink组成。...Kafka架构核心特性 1）压缩功能 Kafka支持对消息进行压缩，在Producer端进行压缩之后，在Consumer端须进行解压。...实例 ELK ELk ELK-概念 Logstash：日志收集 Inputs （各种数据、各种规模、是一个插件式架构） 采集日志时将日志文件作为Logstash的input，还可以采集Redis（缓存数据库...采集的数据输出到es，按天进行索引），也可以直接输出到图标后台（进行可视化，供上层人员进行决策） ES（Elasticsearch）：日志存储，索引 ElasticSearch是一个分布式、高扩展、高实时的搜索和数据分析引擎
用Python进行数据分析的好处是，它的数据分析库目前已经很全面了，有NumPy、pandas、SciPy、scikit-learn、StatsModels，还有深度学习、神经网络的各类包。...用Python的好处是从数据抽取、数据收集整理、数据分析挖掘、数据展示，都可以在同一种Python里实现，避免了开发程序的切换。 这里就和大家分享我做的一个应用实例。
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