掌握Linux必备知识，熟悉Python的使用与爬虫程序的编写，搭建Hadoop（CDH）集群，为大数据技术学习打好基础。
阶段一、大数据、云计算 - Hadoop大数据开发技术 课程一、大数据运维之Linux基础 本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,openstack等众多课程。因为企业 中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。 image.png 课程二、大数据开发核心技术 - Hadoop 2.x从入门到精通 本课程是整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统HDFS用于存储海量数据，无论是Hive
移动互联时代大浪淘沙，「数据」亦主沉浮。各家公司在追逐产品不断完善的同时，也都在累积各自的用户数据反哺产品。而随着数据的不断累积庞大也容易带来一些难以用老旧方法解决的问题，这些问题驱使着企业的大数据体系迭代演进，也再次把「大数据技术」推向高潮。
企业要开展大数据相关业务，首先就需要基于自身的需求，来设计搭建数据系统平台。而大数据系统平台的搭建，需要基于实际需求，来进行系统架构规划。今天我们就从大数据平台开发的角度，来对大数据系统架构模块做一个简单的介绍。
最近一直在参加安徽省大数据与人工智能应用竞赛，因此学习了很长一段时间的大数据，也积攒了一些大数据的开发经验；工欲善其事，必先利其器，所以想要给准备学习大数据的同学总结一下自己在大数据开发中所用到的工具。
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？
近年来，大数据技术的发展，不论是技术迭代，还是生态圈的繁荣，都远超我们的想象。从 Spark 成为 Hadoop 生态的一部分，到 Flink 横空出世挑战 Spark 成为大数据处理领域的新星，大数据技术的发展可谓跌宕起伏，波澜壮阔。
Spark是一种基于内存的、分布式的、大数据处理框架，在 Hadoop 的强势之下，Spark凭借着快速、简洁易用、通用性以及支持多种运行模式四大特征，冲破固有思路成为很多企业标准的大数据分析框架。
本文会简单介绍大数据、大数据前端团队以及可落地的演进方向。ps: 针对数据前端团队 10 人及以内的中小厂。
今天我们来看一下淘宝、美团和滴滴的大数据平台，一方面进一步学习大厂大数据平台的架构，另一方面也学习大厂的工程师如何画架构图。通过大厂的这些架构图，你就会发现，不但这些知名大厂的大数据平台设计方案大同小异，架构图的画法也有套路可以寻觅。
编者注：互联网后时代，我们谈的最多的不是电脑，而是基于互联网产生的伟大的互联网公司，比如谷歌、微软、百度、阿里巴巴等；移动互联网后时代，我们谈的更多的不是手机，而是基于移动互联网产生的各种APP和手机游戏等。大数据时代，2012年，2013年你谈概念还可以，但从2014年起来，我们也陆续看到了一些基于大数据产生的创业公司和大数据产品。无论任何时代，产品才是王道。我们可以大胆的预计，在2015年，大家在来谈大数据，肯定不是说大数据的概念、存储硬件、解决方案等等，更多的是基于大数据开发出来的数据产品。 所以
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。尤其是在近10年来，各方面因素都推动其不断发展：理论上，机器学习，尤其是统计学习和神经网络理论不断突破，效果显著；外部环境上，软硬件技术的进步为人工智能模型的实现提供了足够的计算能力；此外，极为重要的一个因素就是在数据方面，大数据技术的发展使人工智能终于摆脱了数据的桎梏，可以在充足的样本基础上提升模型的能力。可以说，现在各领域智能模型的研发绝大多数都离不开大数据技术的支持。
随着科技的高速发展，数据在人类生活和决策中所占的比重越来越大，大数据的兴起只是说明了一种现象，面对如此广度和深度的大数据技术栈和工具集，如何学习和掌握好大数据分析这种技能，犹如盲人摸象，冷暖自知。不过技术的学习和应用也是相通的，条条大路通罗马，关键是要找准切入点，理论与实践结合，有全局观，工程化思维，对复杂系统设计开发与关键技术体系的主要矛盾要有所把握。熟悉大数据基础理论与算法、应用切入、以点带面、举一反三、横向扩展，从而构建完整的大数据知识结构和核心技术能力，这样的学习效果就会好很多。
随着互联网技术的不断发展以及大数据时代的兴起，企业对于数据分析和洞察的需求日益增长。大多数企业都积累了大量的数据，需要从这些数据中快速灵活地提取有价值的信息，以便为用户提供更好的服务或者帮助企业做出更明智的决策。
大家好，我们小组的题目是基于生态环境行业文本大数据的智能助手训练与应用。本次汇报共分为四个部分。
QQ音乐是腾讯音乐旗下一款领先的音乐流媒体产品，平台打造了“听、看、玩”的立体泛音乐娱乐生态圈，为累计注册数在8亿以上的用户提供多元化音乐生活体验，畅享平台上超过3000万首歌曲的海量曲库。优质服务的背后，是每天万亿级新增音乐内容和行为数据，PB数据量级的数据计算服务。
这是GHBD的第5篇文章 GHBD旨在推广医院医疗大数据与人工智能的发展 “让我们与世界连接” 📷 叶锦坤 中国香港大学深圳医院 【摘要】 随着国家深化医疗改革的不断推进，信息技术的发展对医院起着越来越重要的作用。国家对医疗卫生机构实施大数据工作的要求也越发详细具体，这是医院精细化管理发展的重要趋势。 作为医院大数据的一块，移动数据在移动设备、物联网技术发展越来越成熟的今天起着越来越重要的作用。 本文从医院角度出发，结合移动医疗信息系统的建设，探讨医院发展与移动大数据的关
在《什么的是用户画像》一文中，我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义，当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢？
携程作为中国领先的综合性旅行服务公司，每天向超过2.5亿会员提供全方位的旅行服务。拥有海量的用户行为数据、订单数据、供应商操作数据和员工操作数据等。 云海是携程旗下的大数据算法竞赛平台，旨在发掘和培养优秀的大数据人才，以“众创、众智、众包”的新模式，共同探索大数据机器学习的无限潜能。 云海大数据算法竞赛是携程主办的顶级算法竞赛，通过开放数据让所有对机器学习感兴趣的人有机会应用算法来解决旅游行业的实际问题。 通过举办机器学习沙龙，云海希望聚集来自各地的数据科学爱好者，切磋技艺、合作交流、并成为好友，在沙龙讨论
一说到开源大数据处理平台，就不得不说此领域的开山鼻祖Hadoop，它是GFS和MapReduce的开源实现。虽然在此之前有很多类似的分布式存储和计算平台，但真正能实现工业级应用、降低使用门槛、带动业界大规模部署的就是Hadoop。得益于MapReduce框架的易用性和容错性，以及同时包含存储系统和计算系统，使得Hadoop成为大数据处理平台的基石之一。 Hadoop能够满足大部分的离线存储和离线计算需求，且性能表现不俗；小部分离线存储和计算需求，在对性能要求不高的情况下，也可以使用Hadoop实现。因此
一说到开源大数据处理平台，就不得不说此领域的开山鼻祖Hadoop，它是GFS和MapReduce的开源实现。虽然在此之前有很多类似的分布式存储和计算平台，但真正能实现工业级应用、降低使用门槛、带动业界大规模部署的就是Hadoop。得益于MapReduce框架的易用性和容错性，以及同时包含存储系统和计算系统，使得Hadoop成为大数据处理平台的基石之一。Hadoop能够满足大部分的离线存储和离线计算需求，且性能表现不俗；小部分离线存储和计算需求，在对性能要求不高的情况下，也可以使用Hadoop实现。因此，
大数据越来越受到重视的今天，企业级数据平台搭建，也成为更加普遍的需求。而要搭建起符合自身需求以及提供稳定支持的数据平台系统，基础架构的选型是非常重要的。今天我们就来聊聊大数据基础架构选型。
大数据指不用随机分析法这样捷径，而采用所有数据进行分析处理的方法。互联网时代每个企业每天都要产生庞大的数据，对数据进行储存，对有效的数据进行挖掘分析并应用需要依赖于大数据开发，大数据开发课程采用真实商业数据源并融合云计算+机器学习，让学员有实力入职一线互联网企业。
最近有很多人问我，大数据专业有什么好的毕设项目，我就简单的回复了一下。也有直接问我要源码的....
Kafka的优势比较多如多生产者无缝地支持多个生产者、多消费者、基于磁盘的数据存储、具有伸缩性、高性能轻松处理巨大的消息流。多用于开发消息系统，网站活动追踪、日志聚合、流处理等方面。今天我们一起来学习Kafka的相关知识吧！
2022年6月11日，DataFun将举办第二届线上DataFunSummit2022：多维分析架构峰会。本次峰会共设置9大主题论坛，并邀请目前工作在大数据多维分析领域的负责人、架构师、数据工程师和开源多维分析项目的核心成员分享，内容既涵盖了开源多维分析、新一代MPP数据库架构、数据湖分析型架构、实时多维分析等核心技术，也包含金融、互联网、交通、物流、工业、画像、营销等多个应用场景的实践经验。非常期待这次峰会的到来，同时也希望各位能从中收获更多的知识，结识更多的朋友，让大数据的多维分析能力达到新的高度！ ▌
小伙伴们选择大数据平台，想必是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求，面临着海量数据的存储和计算问题。
4月11日，国内领先的业务数据协作平台DataHunter正式宣布，已完成千万级A轮融资，投资方为Ventech China。本次融资将帮助DataHunter进一步加强在数据可视化分析展示领域的市场布局，并为公司产品研发和行业拓展提供重要驱动力。
当下，海量数据结合前沿技术架构正在为保险业带来根本性的变革。本文以某知名保险机构为例，结合偶数行业实践经验，介绍保险企业如何利用湖仓一体技术推动数据战略转型升级。背景介绍在对该客户需求进行深度挖掘并横向比较行业现状后，我们发现：(1) 包括该客户在内的多数保险企业的数据分析场景较为单一，直接产生业务价值的数据挖掘不够丰富；(2) 该客户现有数据分析场景的效率、性能、用户体验都亟待提升。下文我们详细展开分析。业务场景分析客户现有的数据分析应用集中在经营分析、监管报送和风险管控等几个传统场景，其实不止该客户，目前大多数保险企业的大数据业务应用价值挖掘都还不够丰富。1.风险管控仅以目前多数保险企业都非常关注的风控环节为例，该客户仍以风险部门固定报表分析为主，而通过风险数据建模，应用在投保前风险排查、承保中风险管控及理赔时风险识别和反欺诈等全业务链条还非常有限。在投保环节，可以利用数据搭建风险评估模型，筛查高风险客户，对大概率产生负价值的客户采用拒保或者提高保费的方式以减少损失。以互联网场景下的意外险和健康险为例，由于投保手续较为简单，很多产品免体检，只需要填写投保人基本信息即可，这些业务中，很容易出现投保人隐瞒病情、造假家庭收入的情况，逆向选择甚至欺诈的可能性非常大。因此在投保场景下可以利用数据进行多维分析，及时发现高风险投保客户，避免欺诈行为的发生。在承保运营环节，相比较传统风控，大数据风控让保险机构对保险用户的动态跟踪反馈，定期对承保中用户信息进行维护，更新用户风险指数。此外，在加强用户信息安全管理和隐私方面，保险公司借助大数据和人工智能（如设备指纹、IP 画像、机器行为识别等工具）加以防范，在回访环节，根据用户情况及其手机在网状态选择拨打方式及话术，更有利于提高回访效率，提升客户体验。在理赔环节，大数据风控先通过构建模型的方式筛查出疑似欺诈的高风险案件，然后再人工重点审核和调查，减少现场查勘误差，提高查勘效率。除了风险管控，通过数据赋能业务还可以落地在其他几个重点保险场景中，包括产品创新、风险定价、精准获客。接下来我们展开说明下数据赋能这些场景的形式和实现逻辑。
数据仓库分为离线数仓和实时数仓，但是企业在招聘时大多要求两者都会，进入公司之后可能会专注于离线或实时其中之一。
ELT的过程是，在抽取后将结果先写入目的地，然后利用数据库的聚合分析能力或者外部计算框架，如Spark来完成转换
前面已经给大家讲了《从0到1搭建大数据平台之数据采集系统》、《从0到1搭建大数据平台之调度系统》，今天给大家讲一下大数据平台计算存储系统。大数据计算平台目前主要都是围绕着hadoop生态发展的，运用HDFS作为数据存储，计算框架分为批处理、流处理。
【直播回顾】Tapdata 首席架构师杨庆麟（Arthur）现场连线张家港市卫健委规划发展与信息化科负责人刘浩哲，围绕 Tapdata 在张家港市卫健委数字化防疫场景的最佳实践，从以下4个关键点出发，展开深度分享与交流：
大数据的出现催生出产业人才缺口瓶颈，在大数据挖掘项目的实施方面，被调查公司普遍缺乏相关的技术能力。75%以上的公司表示在人员和培训方面存在障碍，会大数据挖掘技术的人才很热门，但是比较难找而且昂贵，会 Hadoop 技术的数据挖掘人才更是奇缺。
声明:本文参考了淘宝/滴滴/美团发表的关于大数据平台建设的文章基础上予以整理。参考链接和作者在文末给出。
本文转载自互联网金融干货 作者经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构，很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略，如需深入学习和了解互联网电商、互联网金融和大数据方面干货，核心底层技术及架构设计，可以关注微信公众号：互联网金融干货，有时间就会和大家分
数据猿导读 面对猖獗的金融欺诈，如何借助人工智能、大数据技术，在新型模式下，高效、准确地应对金融行业中从线下到线上，从单点到海量并发，从人工到自动化程序化各方面进行的欺诈升级，提高整体反欺诈能力，对于
50 年前，数据库管理系统、关系型数据库诞生，数据处理效率大大提升。数据库软件开始被应用于业务数据处理。20 年前，单机存储能力遭遇瓶颈，分布式存储计算架构成为主流。Apache Hadoop 成为大数据技术的代名词。
大数据实战项目的知识点 1、大数据集群环境的搭建 CentOS 6.8、 hadoop-2.7.3、 hive-0.13.1 zookeeper-3.4.10 kafka_2.10-0.10.2.0、 flume-ng-1.7.0 日志采集流程、 Spark 1.6.3 2、企业级大数据项目的架构搭建 Java、配置管理组件、JDBC辅助组件（内置数据库连接池）、Domain与DAO模型 scala：只适合用于编写一些比较纯粹的一些数据处理程序（比如说一些复杂的数据etl） 真正的讲师本人做
Twitter是最早一批推进数字化运营的硅谷企业之一，其公司运营和产品迭代的很多功能是由其底层的大数据平台提供的。图7-2所示为Twitter大数据平台的基本示意图。
Kafka不是一个单纯的消息引擎系统，而是能够实现精确一次（Exactly-once）处理语义的实时流处理平台
本项目基于大型物流公司研发的智慧物流大数据平台，该物流公司是国内综合性快递、物流服务商，并在全国各地都有覆盖的网点。经过多年的积累、经营以及布局，拥有大规模的客户群，日订单达上千万，如此规模的业务数据量，传统的数据处理技术已经不能满足企业的经营分析需求。该公司需要基于大数据技术构建数据中心，从而挖掘出隐藏在数据背后的信息价值，为企业提供有益的帮助，带来更大的利润和商机
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
林元庆离开百度三个多月后（戳这里看大数据文摘此前报道），他的新公司Aibee拿到了1.65亿元的天使轮融资。 作为曾经的百度研究院院长、深度学习实验室（IDL）主任，林元庆这番创业选择了传统行业，与他的前同事、百度前首席科学家吴恩达（Andrew Ng）的选择不约而同（戳这里了解吴恩达新公司landing.ai）。 Aibee（爱笔）寓意AI2B，意即用AI技术对传统行业赋能升级。 对于一家AI创业公司来说，最重要的工作可能是“抢人”——精干的AI团队将成为公司最大的资产。目前，Aibee有近20名员工，其
1.Storm是什么，应用场景有哪些？ 2.Storm有什么特点？ 3.spout发出的消息后续可能会触发产生成千上万条消息，Storm如何跟踪这条消息树的？ 4.Storm本地模式的作用是什么？ 一、实时流计算 互联网从诞生的第一时间起，对世界的最大的改变就是让信息能够实时交互，从而大大加速了各个环节的效率。正因为大家对信息实时响应、实时交互的需求，软件行业除了个人操作系统之外，数据库（更精确的说是关系型数据库）应该是软件行业发展最快
十年前，在信息化“十二五”规划中，提出建设一个令人激动的“智慧型校园”概念。这幅蓝图描绘的是无处不在的网络学习，融合创新的网络科研、透明高效的校务治理、丰富多彩的校园文化、方便周到的校园生活。
背景 11月10日，具有计算奥运会之称的 Sort Benchmark 全球排序竞赛公布了2016年最终成绩，腾讯云大数据联合团队用时不到99秒（98.8秒）就完成 100TB 的数据排序，打破了阿里云去年创造的329秒的记录。在更早前，百度创造的纪录是716秒，Hadoop 的记录是4222秒。 在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台，夺得 Sort Benchmark 大赛 GraySort 和 MinuteSort 的冠军，这也体现了腾讯云数智分布式计算平台在数据处理上的优越性能。在竞赛结果公布之后，
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