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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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基础公共数据库介绍

本期推文将介绍三综合类公共数据库NCBI、EMBL和IMG。 NR其实是一个以核酸序列为基础的交叉索引,将核酸数据和蛋白数据联系起来。NR中的记录都给出了相应的氨基酸序列(通过已知或可能的读码框推断而来),对于很多序列还给出了在专门蛋白数据库中的序列号。 数据库,帮助用户管理这些测序数据,同时有助于科研界共享数据。 三数据库的数据而成,目前包含UniProtKB(有Swiss-Prot和TrEMBL两个库)UniRef、UniParc等几个部分。 三核酸数据库(EMBL-Bank/GenBank/DDBJ)中注释的编码序列都被自动翻译并加入该数据库中,同时收录来自PDB数据库以及Ensembl、Refeq和CCDS基因预测的序列。

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    数据中心基础服务探讨

    主要分享三个内容: 数据中心简介 —— 了解 IDC 的架构; 运维服务与人员配置探讨; 案例讨论,外包服务怎样才能更好的做到双赢? 数据中心基础架构 ? 监控系统,包含了多个方面的监控,如视频监控,一般现在会保留 90 天的数据,同时也有相应的门禁防卫系统、指纹掌纹识别等,都是基础配置。 运维工作与服务、人员优化探讨 ? ? 同时,针对业务部署和业务发展情况,他们更希望把这部分服务交给现场的服务方来实施。 ? 大家可以看到,上图是基础运维服务的一部分。服务的标准化,我们用一个案例来分析: ? 有趣的外包服务 ? 大家对数据中心的了解,大部分集中在所托管的数据中心里。但我们服务的不仅仅是现有客户,其实还要做一些服务输出。 Q:机房的 DDOS 都是怎么防护的?

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    IDC服务器的六基础知识

    今天企商小编整理了一部分有关服务器以及服务器租用、服务器托管业务的基础知识,希望能够帮助到将要选择服务器业务的企业用户。 服务器业务,可以大体概括为服务器托管、服务器租用。同时服务器租用可以分支为高防服务器租用、数据带宽租用以及云主机租用业务。那关于具体选择那种服务器业务,是需要根据实际的企业自身情况去进行选择。 服务器托管,一般建议选择就近的数据中心进行托管业务。这样方便进行管理的同时,也能保证网络传输的速度。选择服务器托管业务的用户,是对数据私密度要求较高的用户,不想共享自己的数据带宽网络资源等等。 所以服务器托管业务建议金融、互联网用户进行选择。当然,如果企业用户对数据私密性要求较高,完全可以选择服务器托管业务。 服务器租用,是租用IDC运营商的服务器,因此对数据中心的距离要求不高。 因此中小初创企业,在对数据没有较高保密性的前提下,完全可以选择服务器租用业务。 在这里还是要说一点,不管选择服务器中的哪一类业务,都需要选择一个靠谱的IDC数据中心。

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    2021年数据基础(三):​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​大数据应用场景

    ---- 大数据应用场景 电商方面 精准广告位,通过对用户的浏览行为,点击行为等进行大数据采集,分析,挖掘用户的二层三层喜欢,扩大产出。 交通方面 目前,交通的大数据应用主要在两个方面:一方面通过对车流量等海量数据的收集,估算,预测该路段一定时间内的车流量情况,给用户提供便利,合理进行道路规划;另一方面可以利用大数据来实现即时信号灯调度, 电信方面 智慧营业厅,通过对用户当前的行为习惯、偏好,节假日的相应数据变化,调节自身业务结构,做到按需分配。 安防方面 人脸识别,通过人脸识别,--匹配,存储用户数据,结合人工智能,分析及甄别用户行为,预防犯罪行为发生 医疗方面 智慧医疗,通过对海量病例大数据的存储,匹配、检索、结合用户的饮食、行为等习惯,搭建智慧医疗体系 物流方向 FRA 通过大数据解决方案得出司机工作表现的若干预测模型,解决了事故发生率和人员流动等人事部门的问题。

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    数据服务基础能力之元数据管理

    一、业务背景 1、应用场景 在多变的数据服务场景中,应用中常见如下的业务需求,通过对多种数据结构的灵活组合,快速实现业务模型构建,整体示意图如下: 像常用的画图工具,左边提供基础图形库,中间是画布,右边是组件的控制细节 服务API生成:在数据服务中,直接通过配置,生成API服务能力,并控制参数的响应结构,这种情况通常会以实时查询的方式处理。 这里是简述相对单一的应用服务,如果把这里的流程分段放大,在整个数据服务体系下,就是围绕元数据管理的复杂的基础系统:围绕数据结构映射,进行元数据标准化管理,在此基础上二次组织数据,快速响应业务需求。 二、元数据概念 1、基础描述 从定义上说,元数据(Metadata)即描述数据数据,但是在实际使用的时候,还是存在很多细分的概念,看下面的案例:用户性别; 从细分角度看,可以对上面数据进行两块划分, 数据成本分析:基于元数据中链路,分析各个节点数据的生产维护管理等成本,为数据服务中商业定价提供参考,可能直接影响服务是否可提供的决策。

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    快DKH大数据基础数据平台的监控参数说明

    2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来,快以黑马之姿闯入50强,并摘得多项桂冠。Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖。对这份榜单感兴趣的可以找一下看看。 本篇承接上一篇《DKM平台监控参数说明》,继续就快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明。 DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过,详细的内容可以找一下看看。 今天就把剩下的一些监控参数一起介绍完,关于快大数据处理平台监控参数的介绍就完整了。 kill的应用程序 图片6.png 监控 yarn资源管理中被杀死的应用程序数量 纵轴表示应用程序数量,单位个 横轴表示时间,单位分钟 2、Spark监控界面 注意:(spark 运行任务后才有监控数据

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    数据中台即服务——数据中台的四支柱

    笔者认为:数据中台更像是一个数据产品或数据服务数据能力工厂,它由“产品导向、数据服务、敏捷团队、赋能中心”四支柱支撑,提供数据资产加工,数据分析和应用,数据服务输出等能力——数据中台即服务。 ? — 02 — 数据中台支柱一:产品导向 数据中台是在数据仓库、大数据平台基础之上发展起来的,都想“去其糟粕取其精华”形成一个理想的数据中台架构。 在数字化转型的背景下,培训赋能是一个被广泛提及的话题,即,通过培训的方式赋予人或团队的某些能力,主要包括:技术赋能、数据赋能、工具赋能等。 数据中台团队也会受益,因为他们更加能够切身了解业务用户的实际需求。 在整个数据中台运营过程中,技术团队的职责重点关注基础设施组件的建设、数据服务能力的开发和数据供应链协调。 写在最后的话 产品导向、数据服务、敏捷团队、培训赋能是构成数据中台的四支柱,是“让数据用起来”的基础,缺少一个都会使整个架构不稳。

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    2021年数据基础(五):​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​分布式技术

    以处理数据为例,可能只是把一个几十K的文件解析下,然后生成一个词频分析的报告。很简单的程序,十几行甚至几行就搞定了。 直到有一天,给你扔过来1000个文件,有些还特别,好几百M了。 前者很容易到瓶颈,毕竟数据无限,而一台机器的容量有限,所以在大数据量的情况下,只能选后者。把数据分散到多台机器,本质上解决的是存不下的问题。 同时,刚才提到计算分布式化后,总不能所以程序都去同一台机器读数据吧,这样效率必然会受到单台机器性能的拖累,比如磁盘 IO、网络带宽等,也就逼着数据存储也要分散到各个机器去了。 基于这两个原因,数据存储也分布式起来了。 分布式系统概述 分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上,彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。 本文由 Lansonli 原创,首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新,停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑,希望大家抓紧时间学习,全力奔赴更美好的生活✨

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    【微服务】微服务基础

    文章目录 什么是微服务 单体痛点 什么是服务化 从单体到微服务服务概念 微服务的特点 微服务的优缺点 微服务的两大门派 SpringCloud和Dubbo dubbo整合第三方 通信协议对比 文档 微服务的拆分 适合 不适合 拆分的两种姿势 服务扩展 微服务重要模块 什么是微服务 单体痛点 什么是服务化 从单体到微服务服务通过网关 和 各服务之间api的调用 微服务概念 架构、自动化部署 、最小化管理 微服务的特点 微服务的优缺点 微服务的两大门派 SpringCloud和Dubbo dubbo整合第三方 分布式配置 服务跟踪 批量任务 通信协议对比 文档 微服务的拆分 适合 不适合 拆分的两种姿势 服务扩展 自动按需扩展 微服务重要模块 网关:下一步分发服务,校验权限,过滤器

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    2021年数据基础(四):​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​大数据业务分析基本步骤

    数据收集 flume sqoop kettle 数据收集是按照确定的数据分析框架,收集相关数据的过程,它为数据分析提供了素材和依据。 这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据,第一手数据主要指可直接获取的数据,第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据。 一般数据来源主要有以下几种方式: 数据库:每个公司都有自己的业务数据库,存放从公司成立以来产生的相关业务数据。这个业务数据库就是一个庞大的数据资源,需要有效地利用起来。 数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中,抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。 一般拿到手的数据都需要进行一定的处理才能用于后续的数据分析工作,即使再“干净”’的原始数据也需要先进行一定的处理才能使用。 数据处理是数据分析的基础

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    2021年数据基础(二):​​​​​​​​​​​​​​大数据的特点(5v)

    ---- 大数据的特点(5v) 大数据的特点可以使用5个字来概括:、多、值、快、信 一、Volume:  数据的采集,计算,存储量都非常的庞大。是数据体量巨大(Volume)。 当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些企业的数据量已经接近EB量级。 二、Variety: 多 种类和来源多样化。 种类有:结构化、半结构化和非结构化数据等,常见的来源有:网络日志、音频、视频、图片等等。 三、Value: 值 大数据价值密度相对较低。 而如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值提炼,是大数据时代亟待解决的难题。 四、Velocity: 快 数据增长速度快,处理速度也快,获取数据的速度也要快。 这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告,到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。

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    Python基础部分总结

    昨天匆忙发出的文章发现基础部分整合的链接不能访问,后来一想应该是没有发布,所以就点击不了链接,没关系,我重新整合一下,小伙伴有两个方式去访问基础部分的东西。 方式一:关注公众号后,进入公众号,点击Python导航栏就可以获取到全部的基础教程。 Python进阶三部曲网络编程.md Python的线程 Python的进程 Python分布式进程 Python线程与进程的一些概念 我们即将进入Python爬虫的学习了,另外没有Html的基础的同学自己去补一下 这里要说明一下基础知识是很关键的,暂时没有弄明白,也不要急,有时间一定回来复习,不断思考,不断总结,举一反三! 另外也准备了一些福利。 最后问题来了,那么多支付宝二维码,为什么要扫我的二维码,我来告诉你,你扫了信用好的,芝麻等级高的二维码获得大红包的概率就。 ? ? ?

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    jdbc基础 (三) 文本、二进制数据处理

    LOB (Large Objects)   分为:CLOB和BLOB,即文本和大二进制数据 CLOB:用于存储文本 BLOB:用于存储二进制数据,例如图像、声音、二进制文件 在mysql中,只有BLOB java.sql.ResultSet; 12 import java.sql.SQLException; 13 14 import org.junit.Test; 15 16 /** 17 * 文本数据操作 ; 39 statement.setInt(1, 1); 40 41 //文本要使用流的形式。 ); 43 Reader reader = new FileReader(file); 44 //不能使用long的参数,因为mysql根本支持不到那么数据 JdbcUtils.releaseResources(resultSet, statement, connection); 75 } 76 } 77 } 这里使用了我上一篇jdbc基础中的

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    golang三基础mock大法

    二、使用sqlmock来mock数据库 官网链接:https://github.com/DATA-DOG/go-sqlmock 实际业务中query语句用的比较多,下面以query语句为例详细介绍sqlmock 先了解sqlmock的4个大概步骤后,再来看看实际情况中需要注意的点: 1、初始化sqlmock后,需要将sqlmock的db实例赋值给实际调用的数据库,如下图所示: ? 再来看看Rows结构体,会发现里面的结构十分复杂,根本无法手工构造想要的数据。 ? 综上,在示例特定场景下,无法使用gomonkey来替代sqlmock 4、sqlmock是否能覆盖所有sql场景? 目前发现开发底层都使用"github.com/go-sql-driver/mysql"数据库,都能够使用sqlmock库进行mock。 FAQ:sqlmock是否适用于gormdb呢?

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    DBaaS(数据库即服务 )的八好处

    数据库即服务(Database as a service),简称DBaaS,是一种基于云的服务,它为用户提供了一个灵活的、可扩展的、按需可调的平台。 非常像其他的“即服务”解决方案,DBaaS的关注点也是自助服务、便于管理、性能和使用情况跟踪。DBaaS和其他云服务的不同点在于,它提供了与关系型数据库管理系统同等水平的数据库功能。 DBaaS的好处 下面是使用DBaaSde八主要好处: 1.节省成本 使用DBaaS,可以节约大量成本。通常,购买昂贵的软件和硬件对于一家初创公司甚至一个大公司来说,都会是一笔巨大的开销。 2.快速配置 与可能需要花费数天甚至数周的物理数据库相比,按需自助服务的云数据库配置,花费的时间周期更短。这不仅缩短了上市时间,还进一步节约了成本。 7.解放服务器 通过DBaaS外包数据库,并不意味着你不能继续使用你的旧服务器。许多公司除了通过DBaaS解决方案之外,也选择在本地存储数据。 8.可扩展性 DBaaS可以按需扩展。

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    数据基础知识:数据库中的约束和三范式

    一.数据库中的范式: 范式, 英文名称是 Normal Form,它是英国人 E.F.Codd(关系数据库的老祖宗)在上个世纪70年代提出关系数据库模型后总结出来的,范式是关系数据库理论的基础,也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法 ,以下就是对这三个范式的基本介绍: 第一范式(1NF): 数据表中的每一列(字段),必须是不可拆分的最小单元,也就是确保每一列的原子性。 二:数据库中的五约束: 数据库中的五约束包括: 1.主键约束(Primay Key Coustraint) 唯一性,非空性; 2.唯一约束 (Unique Counstraint)唯一性,可以空,但只能有一个 ; 3.默认约束 (Default Counstraint) 该数据的默认值; 4.外键约束 (Foreign Key Counstraint) 需要建立两表间的关系; 5.非空约束( Not Null =INNODB; ②:外键与参照列的数据类型必须相同。

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    swoole基础-WebSocket服务

    一,WebSocket服务器创建 <? ------------------------------------------------------------ namespace server; /** * 概要描述:WebSocket服务器 protected $port = 9604; //监听端口号 public function __construct() { //创建websocket服务器对象 PHP_EOL; }); //监听WebSocket消息事件 //客户端向服务器端发送信息时,服务器端触发 onMessage 事件回调 (); 二,运行WebSocket服务 需要用php CLI模式运行 三,测试 可以使用 Chrome 浏览器进行测试,JS 代码为: <!

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    JSP基础--三指令

    JSP中有三指令:page、include、taglib,最为常用,也最为复杂的就是page指令了。 2 page指令 page指令是最为常用的指定,也是属性最多的属性! 这个编码是给服务器看的,服务器需要知道当前JSP使用的编码,不然服务器无法正确把JSP编译成java文件。所以这个编码只需要与真实的页面编码一致即可! 当authFlush为true时,表示缓冲区满时把缓冲区数据输出到客户端;当authFlush为false时,表示缓冲区满时,抛出异常。authFlush的默认值为true。

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    基础排序总结

    前言 大概花了一周的时间把八基础排序过了一遍,这篇博文主要是用来回顾一下八基础排序的要点和一些总结~ 回顾: 冒泡排序就这么简单 选择排序就这么简单 插入排序就这么简单 快速排序就这么简单 归并排序就这么简单 堆排序就这么简单 希尔排序就这么简单 基数排序就这么简单 总的来说:快速排序是用得比较广泛的一个排序,也是经常出现的一个排序,应该重点掌握~ 二、八排序总结 2.1冒泡排序 思路: 俩俩交换,的放在后面 temp; } System.out.println("公众号Java3y" + arrays); 2.3插入排序 思路: 将一个元素插入到已有序的数组中,在初始时未知是否存在有序的数据 ) for (int i = 1; i < arrays.length; i++) { temp = arrays[i]; //如果前一位(已排序的数据)比当前数据 new int[M - L]; //右边的数组大小 int[] rightArray = new int[R - M + 1]; //往这两个数组填充数据

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