Hadoop离线数据分析平台实战——500事件数据展示 项目进度 模块名称 完成情况 1. 程序后台框架搭建 完成 2. 用户基本信息展示 完成 3. 浏览器信息展示 完成 4. 地域信息展示 完成 5. 外链信息展示 完成 6. 用户浏览深度展示 完成 7. 事件数据展示 未完成 8. 订单数据展示 未完成 模块介绍 事件数据展示主要包括一个页面， 通过我们选择不同event的category来展示对应的流图。 采用js获取后台json数据的方式进行数据的请求， 在前台将json数据转换为highcharts需要的数据格式进行展示。 编码步骤 编写后台接口 编写前端页面 测试
Hadoop离线数据分析平台实战——480外链数据展示 项目进度 模块名称 完成情况 1. 程序后台框架搭建 完成 2. 用户基本信息展示 完成 3. 浏览器信息展示 完成 4. 地域信息展示 完成 5. 外链信息展示 未完成 6. 用户浏览深度展示 未完成 7. 事件数据展示 未完成 8. 订单数据展示 未完成 模块介绍 外链数据展示主要包括两个页面， 分别为用户外链偏好结果展示(活跃用户数)以及跳出率分析图表。 采用js获取后台json数据的方式进行数据的请求， 在前台将json数据转换为highcharts需要的数据格式进行展示。 编码步骤 编写后台接口 编写前端页面 测试
提供包括云服务器，云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务，助力开发者和企业零门槛上云。
Hadoop离线数据分析平台实战——510订单数据展示 项目进度 模块名称 完成情况 1. 程序后台框架搭建 完成 2. 用户基本信息展示 完成 3. 浏览器信息展示 完成 4. 地域信息展示 完成 5. 外链信息展示 完成 6. 用户浏览深度展示 完成 7. 事件数据展示 完成 8. 订单数据展示 未完成 模块介绍 订单数据展示主要包括一个页面， 通过选择不同的currency type和payment type来展示不同的数据， 主要包括展示订单数量、订单金额以及成功支付和退款订单的信息 采用js获取后台json数据的方式进行数据的请求， 在前台将json数据转换为highcharts需要的数据格式进行展示。 编码步骤 编写后台接口 编写前端页面 测试 注意：在编码之前，请将模拟数据中的dimension_date中对应的时间调整为昨日和前日的，方便我们进行数据的展示。
query using _interval_ms variable throws error #14507 而 Grafana 在 6.0 版本的主要新特性有： Explore – 一个新的查询，专注于数据探索和故障排除的工作流程 Azure Monitor 插件从外部插件移植到核心数据源。 React Plugin 支持（React Plugin support）为构建插件提供了更简单的方式。
“腾讯慧聚”是腾讯运用多年技术及经验打造而成的政企大数据解决方案系列产品，旨在为政府和企业提供可靠、安全、易用的大数据处理平台。 同时，通过深挖大数据潜在价值，助力用户提高大数据管理效率，实现“智慧政企”的目标。 回溯过往，腾讯大数据经过了8年的打磨和积累，如今以全新的品牌形象展示在世人面前。 腾讯互联网+大数据产品中心总经理刘煜宏表示，腾讯内部有强烈的大数据业务需求，且已在QQ、微信、视频、游戏等上千款产品上进行了应用。因此无论是大数据实践经验还是运营能力，腾讯慧聚都具有无可比拟的优势。 作为腾讯力推的政企大数据解决方案专家，腾讯慧聚可为政府、企业提供内容多样的大数据平台产品。 ? 据刘煜宏介绍，腾讯慧聚当前共包括五大平台：Dmaster（大数据一站式平台）、Tbase（海量事务处理平台）、TDbank（实时接入平台）、Hermes（实时多维分析平台）、TDinsight（机器学习基础平台
Hadoop离线数据分析平台实战——470地域信息数据展示 项目进度 模块名称 完成情况 1. 程序后台框架搭建 完成 2. 用户基本信息展示 完成 3. 浏览器信息展示 完成 4. 地域信息展示 未完成 5. 外链信息展示 未完成 6. 用户浏览深度展示 未完成 7. 事件数据展示 未完成 8. 订单数据展示 未完成 模块介绍 地域信息数据展示包括两个界面， 分别为活跃用户地域分布以及跳出率分析。 采用js获取后台json数据的方式进行数据的请求， 在前台将json数据转换为highcharts需要的数据格式进行展示。 编码步骤 编写后台接口 编写前端页面 测试
Hadoop离线数据分析平台实战——490用户浏览深度数据展示 项目进度 模块名称 完成情况 1. 程序后台框架搭建 完成 2. 用户基本信息展示 完成 3. 浏览器信息展示 完成 4. 地域信息展示 完成 5. 外链信息展示 完成 6. 用户浏览深度展示 未完成 7. 事件数据展示 未完成 8. 订单数据展示 未完成 模块介绍 用户浏览深度数据展示主要包含一个页面， 在这个页面中通过分别显示用户角度的浏览深度和会话角度的浏览深度来进行数据展示。 采用js获取后台json数据的方式进行数据的请求， 在前台将json数据转换为highcharts需要的数据格式进行展示。 编码步骤 编写后台接口 编写前端页面 测试
蔡延亮，北京大学计算机硕士毕业，明略数据技术合伙人。专注于大数据解决方案的研发和实施，拥有丰富的大数据分析平台建设实施经验。 数据处理平台已不集中于传统关系型数据库，各种其他平台层出不穷，也各有其适用范围。 从哪些角度去理解各种数据处理平台的设计思想及发展演进呢？ 后端模块利用异步性、状态不变性、去扩展离线处理进程，具体方式可以采用副本、异化、或者完全使用不同的存储引擎。信息桥，连接前端与后端，允许上层应用使用访问数据处理平台的数据。 这种架构是对精准度和反馈时间做了一个聪明的平衡，作为后续发展，Spark平台同时提供了批处理和流处理模块(虽然流处理实际上市用微型批处理来实现的）。这种架构也可以满足 100TB以上数据的处理。 四、小结： 我们开始于数据的位置，用来读写数据的顺序地址，从而说明了我们用到组件对该问题的折衷。我们讨论了对一些组件的拓展，通过分区和副本构建分布式的数据处理平台。
来源：http://www.uml.org.cn 一.大数据平台测试简述 大数据平台测试包括2部分：基础能力测试和性能测试 Ⅰ).基础能力测试 大数据平台的基本功能和数据的导入导出对SQL任务、NoSQL b).是否能够进行细粒度的权限管理 c).是否能够提供审计和数据加密功能 大数据平台是否具备高可用的机制，防止机器的失效带来的任务失败以及数据丢失 大数据平台是否能够支持机器快速平滑地扩展和缩容时带来线性的计算能力 基准测试之上的扩展 二.大数据平台测试流程 Ⅰ).数据生成 BDGS: 能够快速生成保持真实数据特性的文本、表和图数据的数据生成工具 BDGS构造方法 a).数据筛选：选取代表性的真实数据集和相应的建模方法或工具 Ⅲ).测试指标 主要从性能、能耗、性价比和可用性4个维度来测试对比平台性能 ? 三.大数据平台测试工具 Ⅰ).平台单组件测试 测试应用单一、效率高、成本低，但无法全面衡量大数据平台性能 ? Ⅱ).平台性能测试用例 在基准测试的基础上扩展测试内容，增加SQL任务测试比重 ? Ⅲ).平台基础能力测试用例 ?
在“我所经历的大数据平台发展史 上篇 非互联网时代”曾经提到Bill inmon与 Ralph kilmball两位大师的设计理念，对业务的数据按照某种规则进行有效组织并满足业务需求。 本文带大家回忆了历史非互联网的数据平台发展与核心模型特点，当然数据平台的发展不是一步到位的，是经过无数人的智慧、努力反复迭代而逐渐演进的。 非互联网企业的数据平台发展，每一代的平台架构中的结构都是及其复杂的，比如ETL架构、数据模型架构、BD的架构、前端展现、元数据、数据质量等各方面，每一部分展开都是一个很深的话题，有机会再分享给大家。 下篇章将分享给大家互联网时代的数据平台，互联网的数据平台也就是在07年-08年左右开始迅猛发展的，在发展的初期也是从传统数据平台的第三代架构开始演进的，互联网产品发展特点是“糙、快、猛”，同时数据量的超快速膨胀所带来的技术变革 ，从数据仓库->海量数据->大数据膨胀必然原有的技术无法支撑高IO吞吐、密集型计算，从而发展了合适互联网大数据平台。
15.jpg 企业要进行大规模的数据分析，基于开源的Hadoop及其生态圈来搭建起大数据系统平台，无疑是一种低成本高效率的选择。 Hadoop大数据平台 Hadoop在大数据技术生态圈，经过这么多年的发展，基础核心架构的地位，依然稳固。 针对不同的具体需求，采用不同的数据分析架构和框架组件来解决实际问题。 大数据分析平台需求规划 按照数据分析的时效性需求，大数据分析可分为实时数据分析和离线数据分析两种。 对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，可采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。 9.jpg 关于大数据平台搭建，基于Hadoop的数据分析平台，以上就是今天的分享内容了。
Broad的单细胞数据分享和展示平台 可选择子类展示 映射单个基因的颜色到t-SNE/UMAP图 分屏展示Cluster着色图和单基因着色图 多基因热图、Dotplot、Boxplot、Violinplot 展示 部分图可导出矢量图格式 http://mpvideo.qpic.cn/0bf2nmabeaaa6qao272sznqfa26dcjvqaeqa.f10002.mp4? ，可直接播放 UCSC single cell browser 细胞t-SNE/Umap图可按metadata中很多属性着色 可查找定位关注的细胞、细胞簇 可着色单基因的表达图 可自定义颜色 可分屏展示 1786101356433342475&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false 视频2-4分钟，都没有声音，可直接播放 ASAP在线单细胞分析平台 可在线进行单细胞分析 展示功能多出一个三维展示，其它无明显特色 http://mpvideo.qpic.cn/0bf2omabeaaalaabfgctyrqfa46dcjzqaeqa.f10002.mp4
第四部分介绍如何从后台获取业务数据及在窗体上展示绘图库图形 ? 分为4个项目： 1）UI项目，此项目包含了View和Controller的基类的定义，以及某种View和Controller的实现。 View对象中声明窗体展示，数据加载，创建painter等事件，声明需方法LoadData和backgroundwork，使用异步的方式加载数据。 代码示例： /// /// 曲线数据源数据描述 /// public class DataMetadataBase { /// public int Samples { get; set; } } } 3）Service项目主要定义了绘图库展示相关的服务。 4）Data项目，包含远程的数据代理及本地数据获取提供。 ?
数据大屏，仅仅是数据展示吗？ 大数据时代，各行各业对数据价值的重视程度与日俱增。 数据大屏是数据可视化技术的重要展示形式和载体。 数据的原始形态是复杂、抽象的，通过可视化大屏的方式以人们更易理解的图形展示，更形象地表达数据内在的价值，以大屏为主要展示载体进行数据的可视化呈现，供企事业单位使用。 (Wyn展示汇报大屏2) 数据大屏仅仅是数据展示吗？ 在大部分人的理解中，数据大屏就是将数据展示出来而已，并没有察觉到，其实，在很多实际的业务场景中，大屏不单单只是展示数据这么简单，其中含蕴含着更多的交互能力。
2 大数据平台架构 ? 首先，对于做大数据开发而言，平台的监控与报警和平台管理不归我们管，主要是给运维人员做的事情。我们要做的就是中间的事情。 然后来看看数据基础平台。 另外还有HBase，可以称作大数据中的数据库。Kafka的话一般会跟Flume作为一个组合。调度层，就是把计算层的计算放到调度层运行。如前面讲的小案例，就是把mapreduce放到yarn上面去运行。 计算层，就是对数据的处理运算。 接着看数据应用平台。元数据管理。这边的元数据要存储到关系型数据库中。作业平台管理，就是任务调度。交互分析就关系到sql语句。 多维分析主要是对数据的维度分析，如按年分析，按月分析，按周分析等。数据可视化，展示数据，供给决策。 最后看看数据应用。一般做的就是流量统计和用户行为分析，做数据展示。 3 系统数据流动 ? 离线流，存储到hdfs然后由MR调用，接着是ETL对数据的处理，处理完后将数据存储到关系型数据库，最后可以做出BI报表展示。 这边的话可能我的逻辑也有点乱...主要还是看图分析吧。
一、概述 Cloudera版本（Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop，简称“CDH”），基于Web的用户界面,支持大多数Hadoop组件，包括 HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeeper、Sqoop,简化了大数据平台的安装、使用难度。 生成密钥对 for num in `seq 1 3`;do ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub root@hadoop-$num;done c.在cm-server安装数据库 " 登录数据库后我们采用root登录 e.java环境配置 如果系统有安装java环境卸载干净使用oracle的jdk，此处使用jdk-7u80-linux-x64.rpm,在各节点均配置java环境 #将jar包复制到cm的lib目录下 cp mysql-connector-java-5.1.46/mysql-connector-java-5.1.46-bin.jar b.创建用户及初始化数据库
一、概述 Apache Ambari是一个基于Web的支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控的开源工具，Ambari已支持大多数Hadoop组件，包括HDFS、MapReduce、Hive 提供Web UI进行可视化的集群管理，简化了大数据平台的安装、使用难度。 for num in `seq 1 3`;do ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub root@hadoop-$num;done c.在ambari-server安装数据库 在ambari的setup中我们可以选择使用默认的postgresql，也可以自定义使用其他数据库，此处选用mariadb，便于后期管理维护 yum -y install mariadb-server mysql-connector-java systemctl start mariadb mysql -uroot password "mysqladmin" 登录数据库后我们采用root登录 d.配置本地
腾讯大数据处理套件（TBDS）是基于腾讯多年海量数据处理经验，对外提供的可靠、安全、易用的大数据处理平台。你可以根据不同数据处理需求选择合适的大数据分析引擎和相应的实时数据开发、离线数据开发以及算法开发服务，来构建您的大数据应用服务……
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