“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上，易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲，从技术角度给大家讲述如何用实时分析帮助企业进行数据运营。 各位嘉宾，各位领导，各位技术的小伙伴们，早上好！ 非常荣幸今天站在这里和大家分享一下我们易观对于实时分析技术的一些理解。其实昨天于老师也曾经讲过，我们的实时分析会助力我们的用户资产增长，究竟什么是实时分析，实时分析究竟怎么样帮助企业能够做到他的用户资产增长。今天上午主要有几个技术大咖，后面我相信王
导·读 近日，“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上，易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲，从技术角度给大家讲述如何用实时
随着互联网、移动互联网、物联网和各种智能终端的快速发展，各种数据无时无刻地生成，新数据的产生成大爆炸趋势，如此大数据量的实时查询和分析能力已然成为企业报表分析系统的重要考量指标。
数据猿导读 大数据客户行为实时分析系统采用大数据与实时流处理平台技术，从营销、风控、客户体验等多个业务视角满足渠道业务分析决策需求，帮助银行以产品为核心的经营模式，转变为以客户为核心的经营模式，最终实现向客户提供个性化、场景化的智能金融服务。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融行业信息协会、互联网普惠金融研究院联合主办，中国信息通信研究院、
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
网络安全态势越来越复杂，传统的基于单点的防护和攻击检测系统在应对现代网络攻击方面有着很大的局限性。
大数据已经改变了许多行业的运营方式。现在，大流行加速了全球的数字化转型，该领域的增长速度超过了大多数人的预期。这种前所未有的增长无疑将在2022年带来相当大的破坏。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RadClEeU-1625444773065)(/img/1615516690862.png)]
针对第一个问题，就是ETL技术-数据的抽取，清洗，加载。传统数据抽取、清洗、加载是无法做到的。例如一个1TB的数据，需要抽取一些客户的基本信息。上万的文件，多种数据库，每个数据库有很多节点等，这些问题如何解决。第二是时间问题，如果这个ETL过长需要半个月时间，那么就没有意义的。
随着大数据时代的发展，诞生了一大批大数据时代下的新数据库产品，如今MongoDB、Redis、HBase这些NoSQL数据库已经成为了互联网开发的新标配，SQL一统江湖的时代不复存在了。
智慧税务建设的关键环节就是在合适的业务场景中，综合运用人工智能、分布式等领先技术，释放大数据的智慧，实现“以数治税”。烟台市税务局基于 TiDB 分布式数据库构建新一代智慧税务平台，满足海量、实时的数据服务需求，打造智能的分析与决策能力，走出一条税务大数据创新应用的示范之路。
人类正在进入移动加大数据加大网络加云计算的“移、大、云”时代，数据已成为国家战略。海量数据的挖掘、分析、应用，预示着新一波改革的浪潮即将席卷而来。 为了更好地迎战此次大数据浪潮的冲击，不断提升大数据应
雀巢是一家全球性的大公司，其旗下的486个工厂遍布86个国家，员工超过33万人。它拥有2000多个全球性和地方性品牌，是营养和健康食品行业的领导企业。2012年，这家公司总收益为约980亿美元，为全球数百万消费者提供服务。所有这些消费者都对它的产品有自己的评价，雀巢也借助大数据了解这些消费者的意见。2010年，150万人看到了绿色和平组织录制的关于Kit Kat巧克力棒和棕榈油的You tube视频，被称为“Kit Kat危机”。咨询师Bernhard Warner称之为“社交媒体最糟糕的50个事件”之一。
今天聊聊一种列式数据库，基于 MPP 和真正列式数据库技术，创建了面向大数据实时分析的全新架构：Vertica
来源|Slideshare 作者|Jen Underwood（微软高级程序经理） 翻译|王翕然 校对|康欣 编辑|Ivy 实时看板开发最佳实践 其他贡献者 本文有6个部分：现实中的实时
徐蓓，腾讯云容器专家工程师，10年研发经验，7年云计算领域经验。负责腾讯云 TKE 大数据云原生、离在线混部、Serverless 架构与研发。 1 方案介绍 大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业，为业务解决海量存储和海量分析的需求。但数据量的爆发式增长，对数据处理能力提出了更大的挑战，同时对时效性也提出了更高的要求。实时分析已成为企业大数据分析中最关键的术语，这意味企业可将所有数据用于大数据实时分析，实现在数据接受同时即刻为企业生成分析报告，从而在第一时间作出市场判断与决策。 典型的场景如电商大促和金
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。
大数据一直是近年的热点话题，随着数据量的急速增长，数据处理的规模也从GB 级别增长到TB 级别，很多图像应用领域已经开始处理PB 级别的数据分析。大数据的核心目标是提升业务的竞争力，找到一些可以采取行动的洞察（Actionable Insight），数据分析就是其中的核心技术，包括数据收集、处理、建模和分析，最后找到改进业务的方案。
大数据技术，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、
大数据时代来临，如果你还不知道Kafka那你就真的out了！据统计，有三分之一的世界财富500强企业正在使用Kafka，包括所有TOP10旅游公司，7家TOP10银行，8家TOP10保险公司，9家TOP10电信公司等等。
随着云平台、容器等技术的不断成熟，云原生大数据解决了传统大数据平台建设和运维中的繁琐，使即时可得，按需分配的高效大数据开发平台成为可能。 云原生的到来不止为大数据部署和交付带来了变革，它更是帮助大数据连接了一个生态。利用云原生生态，真正做到了为大数据赋予云的能力，使得大数据可以“生长在云端”。 【腾讯云原生】收集了关于大数据云原生系列原创干货文6篇，帮助你更好了解”大数据云原生“，一定要收藏哦！ 技术原理 Apache Flink on K8s：四种运行模式，我该选择哪种？ 本文根据 Flink 在 Ku
本问介绍的Druid 是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统（Data Store）。美国广告技术公司MetaMarkets 于2011 年创建了Druid 项目，并且于2012 年晚期开源了Druid 项目。Druid 设计之初的想法就是为分析而生，它在处理数据的规模、数据处理的实时性方面，比传统的OLAP 系统有了显著的性能改进，而且拥抱主流的开源生态，包括Hadoop 等。多年以来，Druid 一直是非常活跃的开源项目。
即将逝去的2013年，被认为是具有跨时代意义的“大数据元年”。在这一年，数据比以往任何时候都要宝贵，甚至成为可以与石油资源相媲美的新能源，大数据被认为是继信息化和互联网后整个信息革命的又一次高峰。然而，大数据不是口号，需要更多的企业付诸实践，从单调的数据中挖掘出潜在价值。 年初的一项调查曾指出，28%的全球企业和25%的中国企业已经开始进行大数据实践。为了进一步了解中国企业大数据应用的真实情况，IT168近期联合ITPUB、ChinaUnix展开了一项有关大数据应用与趋势的专
导读：物联网大数据七大应用：1.加速产品创新、2.产品故障诊断与预测、3.工业物联网生产线的大数据应用4.工业供应链的分析与优化、5.产品销售预测与需求管理、6.产品计划与排程、7.产品质量管理与分析 物联网五大新兴战场：消费者、物联网、工业互联网、网络实时分析、自动化 全文较长，建议阅读时间4分钟。 上期回顾：大数据助力打造智慧工厂 引领智造变革新风尚 随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、
本文转载自：AI前线 记者 | 冉叶兰 嘉宾 | 邓启斌 Hermes 是腾讯数据平台部自研的实时分析平台，在公司内服务于上百个业务，集群规模 5000 个节点，每日数据接入量 4 万亿，查询量千万级别。作为一个公共的平台，面对的业务场景非常复杂，包括在线高并发分析、即席交互分析、海量日志分析、实时接入数据和近实时增量更新。这样一个万亿级的实时计算开发引擎到底是怎么实现的？研发过程中遇到哪些难点？作为开发者，我该怎么借鉴和避免；作为用户，又有哪些新的思考？ 在2021年4月22-24日举办的 QCo
腾讯云升级发布新一代云数仓产品 CDW ClickHouse，万亿规模数据分析毫秒级响应 6月28日，腾讯云重磅发布了全新升级的全托管数仓产品CDW-ClickHouse，该版本首次填补了原生ClickHouse后续扩容的技术空白，相较Hadoop生态体系有高达10倍乃至100倍的性能提升，支持万亿规模数据毫秒级响应，可为用户提供在海量数据实时分析场景下的极速体验。 腾讯云 CDW ClickHouse 升级发布 现阶段，千行百业都在积极利用大数据能力进行数字化升级，这也对大数据技术提出了更高要求。但目
腾讯大数据最近做了几件事，上线了一个官方网站http://data.qq.com/，将TDW(腾讯大数据库仓库）开源了，封闭的企鹅难得开放了一回。大数据网站上有一些资料，我看到一个叫Hermes爱马仕的系统挺有意思的，今天介绍下。 关于实时分析系统我前面写个几篇文章分析，包括《实时分析系统(HIVE/HBASE/IMPALA)浅析》《MPP DB 是 大数据实时分析系统 未来的选择吗？》《一套数据，多种引擎（impala/Hive/kylin）》《一套数据，多种引擎续---两种数据格式（Parquet/OR
近年来，随着数据规模越来越大，以及由此衍生出数据实时化的诉求激增，产生了一系列大数据相关的业务场景，场景复杂性高以及业务多维度是明显的两个特点，因此出现许多了实时数仓架构来满足业务需求。
本项目涉及的业务数据包括订单、运输、仓储、搬运装卸等物流环节中涉及的数据、信息。由于多年的积累、庞大的用户群，每日的订单数上千万，传统的数据处理技术已无法满足企业需求。因此通过大数据分析可以提高运输配送效率、减少物流成本，更有效地满足客户服务要求，并对数据结果分析，提出具有中观指导意义的解决方案。
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋
在2023腾讯全球数字生态大会大数据专场上，腾讯云大数据正式发布云数据仓库全新品牌TCHouse，全面构建性能与易用性兼具的企业级云数仓体系。同时，还针对大模型场景，率先在国内发布具备云端AI增强与向量检索能力的ES 全新版本，以及代表下一代Lakehouse湖仓架构的数据湖计算产品DLC，免运维、轻量化、低门槛等新特性，助力客户轻松构筑面向AIGC的企业大数据基座。
微软全球执行副总裁陆奇曾指出，如果大数据被充分利用，全球企业将额外获得1.6万亿美元的数字红利。当然，前提是要对海量信息进行分析，无论是深度学习还是神经网络，最终都要转换为产品或服务惠及用户。数字经济
作者：Manisha Nandy Mazumder 有人说对于大数据分析来说Hadoop才是炙手可热的新技术，SQL虽然久经考验但已经有些过时了。这话说得不错，但有非常多的项目都用Hadoop作为数据存储，而以SQL构建前端查询，这说明Hadoop确实需要一种高级的查询语言。为了简化Hadoop的使用，开发人员创造出了类似于SQL的Pig和Hive。而用户在进行数据分析的时候使用这些工具可以避免Java编码，但在使用之前很重要的一点是了解工具之间的区别以便在不同的用例中使用最优化的工具。 在现在的大数据
在刚过去的618购物节，某大型电商企业的订单量在几小时内激增至平时的几十倍。如果该企业的大数据计算引擎无法及时处理这些数据，订单处理、库存管理和客户服务将面临严重滞后，导致客户体验下降和销售机会流失，甚至损害品牌声誉。这一场景，展示了高性能大数据计算引擎对企业运营的重要性。
作者 | Abhinav 译者：王庆 摘要：本文我们将学习如何使用Apache Spark streaming，Kafka，Node.js，Socket.IO和Highcharts构建实时分析Dashboard。 问题描述 电子商务门户希望构建一个实时分析仪表盘，对每分钟发货的订单数量做到可视化，从而优化物流的效率。 解决方案 解决方案之前，先快速看看我们将使用的工具： Apache Spark – 一个通用的大规模数据快速处理引擎。Spark的批处理速度比Hadoop MapReduce快近10倍
随着云平台、容器等技术的不断成熟，云原生大数据解决了传统大数据平台建设和运维中的繁琐，使即时可得，按需分配的高效大数据开发平台成为可能。 云原生的到来不止为大数据部署和交付带来了变革，它更是帮助大数据连接了一个生态。利用云原生生态，真正做到了为大数据赋予云的能力，使得大数据可以“生长在云端”。 【腾讯云原生】收集了关于大数据云原生系列干货文8篇，帮助你更好了解”大数据云原生“，一定要收藏哦！ 技术原理 Apache Flink on K8s：四种运行模式，我该选择哪种？ 本文根据 Flink 在 Kuber
1.实时分析 在我们开始之前，让我们来看看美国社交媒体比较有名的企业每分钟产生的数据量。
简介 NoSQL在过去几年迅速增长，很多大型企业将其应用于重要任务，例如 Tesco（全球三大零售企业之一）使用 NoSQL 支持他的目录、价格、库存等多个主要领域 Sky（网络电话服务商）使用 NoSQL 管理他的 2000 万用户配置信息 Sabre（机票全球分销商）使用 NoSQL 支撑其世界上最大的旅游数据服务 现在 NoSQL 的发展呈现出4个明显特点： 超越了实验阶段，进入了主流，被应用于核心应用 被各行业的主流公司所采用，使用场景非常广泛 早期采用者已经受益，高性能、易扩展、开发快、资源利用率
大数据时代来临，如果你还不知道Kafka那你就真的out了(快速掌握Kafka请参考文章：如何全方位掌握Kafka核心技术)！据统计，有三分之一的世界财富500强企业正在使用Kafka，包括所有TOP10旅游公司，7家TOP10银行，8家TOP10保险公司，9家TOP10电信公司等等。
Apache Hadoop是一个成熟的开发框架,它有庞大的生态系统,并得到了Cloudera,Hortonworks,雅虎等重要参与者的支持和贡献。Apache Hadoop为企业管理各种规模的数据提供了工具。 在过去,Hadoop的批量处理特性使得使用MapReduce就足以满足大部分企业的处理需求。然而,越来越多的数据需要更快速的处理，这些需求来自于流技术、物联网和实时分析等领域的快速发展 。这些新的需求需要新的处理模式，现在,Apache Spark作为可以满足这些需求的一项重要新技术,已经获得相
云计算和大数据现状不说了 学习BigData和Cloud，需要学习这些基本的技能与知识： 大数据Java基础 大数据Linux基础 大数据网络基础， Python网络编程开发， 大数据统计学基础， 大
【编者按】在笔者看来，语言和工具之争从来都没有太大的意义，所谓存在既有道理，如何在场景下做出最合适的选择才至关重要。本文，DeZyre公司专家Manisha Nandy Mazumder对比了Pig、Hive和SQL的区别，并为读者浅谈了一些选择标准。 以下为译文 有人说对于大数据分析来说Hadoop才是炙手可热的新技术，SQL虽然久经考验但已经有些过时了。这话说得不错，但有非常多的项目都用Hadoop作为数据存储，而以SQL构建前端查询，这说明Hadoop确实需要一种高级的查询语言。为了简化Hadoop的
相关交通运输行业作为传统行业的“老大哥”，在大数据时代的背景下，面临海量交通安全数据的处理，转型势在必行。对基础架构技术进行革新，配合上层软件解决方案的软硬件结合的模式将重塑高效、安全的交通运输业未来。
上一篇《大数据基础知识科普(1)》为大家讲解了关于服务器,存储磁盘以及RAID的内容。这一篇将沿着之前的脚步,为大家带来更多学习大数据必须要掌握的知识!
昨日，IBM与腾讯达成深度战略合作，成为腾讯体育社交媒体数据分析合作伙伴。双方将针对包括2014巴西世界杯在内的一系列体育赛事报道开展深入的合 作，通过IBM大数据分析、云计算等领先技术能力提供社交和移动等数据分析支持，为用户打造全新的体育观赛体验。双方此次合作是大数据在实际应用层面上的 一次重要落地，同时也是腾讯作为网络媒体在世界杯报道模式上的有效创新。 此次合作中，IBM将根据网友和球迷在腾讯网络媒体平台及社交网络上发布的海量公开信息及数据，进行精准的大数据分析，获得关于球迷话题、球迷类型、球迷个
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
