问题导读 1.作为一个技术人员，你认为该如何搭建大数据平台？ 2.构建大数据平台，你认为包括哪些步骤？ 3.本文是如何构建大数据平台的？ 亲身参与，作为主力完成了一个信息大数据分析平台。中间经历了很多问题，算是有些经验，因而作答。 整体而言，大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步： 1、linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统–CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。例如，可以选择给HDFS的namenode
贝贝网的主要产品是垂直的母婴类，母婴相对一般的电子商务网站有一些特点：第一个特点是商品周期短，在母婴网站上的商品，在线的时间不会超过5-7天，第二个是用户需求的变化快，在母婴行业，可能是用户的需求变化
母婴相对一般的电子商务网站有一些特点：第一个特点是商品周期短，在母婴网站上的商品，在线的时间不会超过5-7天，第二个是用户需求的变化快，在母婴行业，可能是用户的需求变化最快的领域，比如是用户处在怀孕当
如今，企业都面临着日益增长的数据量、各种类型数据的实时化和智能化处理的需求。此时，云原生大数据平台的高弹性扩展、多租户资源管理、海量存储、异构数据类型处理及低成本计算分析的能力，受到了大家的欢迎。但企业应该如何做好大数据平台的云原生改造和升级呢？
海致BDP进军教育市场，与恒企教育合作打造O2O教育新模式；九次方大数据与韩国The IMC集团达成战略合作，将共建舆情大数据平台；Teradata发布物联网分析加速器，将物联网数据转化为洞察信息……
10000元能买多少份基金，看起来是一道简单的数学问题，实则是一道复杂的IT难题。
python对于电脑硬件基本没什么要求，下载python安装程序的时候，注意看下自己电脑属性是64位系统还是32位系统，再下载对应的python安装程序。
大数据已不再是一个单纯的热门词汇了，随着技术的发展大数据已在企业、政府、金融、医疗、电信等领域得到了广泛的部署和应用，并通过持续不断的发展，大数据也已在各领域产生了明显的应用价值。 企业已开始热衷于利用大数据技术收集和存储海量数据，并对其进行分析。企业所收集的数据量也呈指数级增长，包括交易数据、位置数据、用户交互数据、物流数据、供应链数据、企业经营数据、硬件监控数据、应用日志数据等。由于这些海量数据中包含大量企业或个人的敏感信息，数据安全和隐私保护的问题逐渐突显出来。而这些问题由于大数据的三大主要特性而
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。
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。
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，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。
最近有几个群友问我大数据怎么入门，作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书呢？我结合自己看过的书和了解到的比较好的数据，给大家分享一下。
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。
揭开大数据生态圈背后的真相，切实了解开发者对大数据平台的需求，用真实数据分析大数据行业发展趋势及产品方向。近日，在2014中国大数据技术大会召开前夕，CSDN特推出“2014中国大数据有奖调查”活动，旨在更全方位地洞察中国大数据产业现状，为大数据技术从业者和创业者们提供良好的参考与建议。 公司使用大数据的基本情况 时至今日，无论你是来自互联网行业、通信行业，还是金融行业、服务业或是零售业，相信都不会对大数据感到陌生。据调查报告显示，32.5%的公司正在搭建大数据平台，处于测试阶段；29.5%的公司已经在生
“每天一个数据”分析师新一期内容奉上，请享用~ 采访 | Penny 整理 | Sophie 转载请注明来自CDA数据分析师 否则小编将举报到底！ 人物档案 周宇红，大麦网大数据技术负责人，专注于娱乐行业大数据应用，负责大数据平台建设，机器学习，自然语言处理，社交媒体挖掘等。 DA：能请您先介绍一下自己的基本情况吗？ 周宇红：我其实是从2013年底开始转战互联网的，之前主要在传统的IT行业。到大麦网以后，一开始就接触到大数据。到了2015年初，公司专门设立大数据部门，专门进行大数据的应用分析，我负责整合大
在大数据平台建设初期，安全也许并不是被重点关注的一环。大数据平台的定位主要是服务数据开发人员，提高数据开发效率，提供便捷的开发流程，有效支持数仓建设。大数据平台的用户都是公司内部人员。数据本身的安全性已经由公司层面的网络及物理机房的隔离来得到保证。那么数据平台建设过程中，需要考虑哪些安全性方面的问题？
随着云计算、大数据等各类新技术的兴起普及，汽车行业正迎来一场数据变革。12月7日的线上数据侠实验室中，DT君邀请到了车主服务平台公司“微车”的联合创始人、CTO包炬强，为我们分享了如何用车主大数据助力汽车产业精准营销。
在大数据推动的商业浪潮中，要么学会使用大数据的杠杆创造商业价值，要么被大数据驱动的新商业格局所淘汰。毋庸置疑，当下越来越多的企业已开始应用大数据，并利用大数据分析增强企业的创新能力、竞争力、用户体验与生产力。出身于互联网行业的电商企业已经先知先觉，意识到未来对数据收集和分析能力的强弱将可能决定自身的核心竞争力，数据力就是企业的生命力。目前大部分电商都有自己的大数据策略，在愈演愈烈的市场格局中占取更有利的地形优势。 众所周知，电商和传统商家的最大区别在于，电商构建的各类型数据库可以轻而易举地记录全部用户的各类
国家 2035 远景规划提出要加快全面数字化转型的步伐，而“大数据平台”是数字化转型的基础技术之一。经过六年多的探索和实践，微众银行打造了一套在金融领域“自主可控”的开源大数据平台。对于任何企业来说，建立和维护一个大数据平台都不是一件容易的事情，而建设一个有特色的、完整易用的大数据平台，显然更是一件技术难度极高的事情。InfoQ 采访了微众银行 WeDataSphere 主创团队，希望他们的实践经验能给大家带来一些启发和思考。
大数据是人工智能的基础。从大数据到数据分析再到 AI 应用的转变，这也是一个很自然的发展过程。但是只有在数据、算法、企业的场景应用三者紧密配合的前提下，才可以有效地提升整个 AI 业务的流程。因此，爱奇艺在原来的数据积累基础上，进一步的完善了技术平台，形成了大数据 +AI 的统一架构，同时兼顾了数据、算法训练、人力物力算力等多方面的因素。那么爱奇艺在探索和实践过程中，有哪些沉淀出的经验可以分享给大家？InfoQ 采访了爱奇艺大数据计算团队负责人刘骋昺，得到了一个初步的了解。
在大数据的风口，起飞的为什么是360？这也许是很多人的疑问，作为大数据业界的弄潮儿，360大数据平台是如何演进的，QDAS是缘何诞生，以及再次变革的原因又是什么？
现在大数据这么火，各行各业想转行大数据，那么问题来了，该往哪方面发展，哪方面最适合自己？
本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
当传统数据存储与处理架构，在数据达到海量以后，产生了存储与性能瓶颈。这个时候大数据出现了，它帮忙解决了数据在海量规模情况下的的存储与计算问题。这是一个技术发展的必要途径，旧的技术无法适应新出现的场景，新技术就要诞生去进行解决。
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。
大数据平台通过将所有数据整合起来，充分分析与挖掘数据的内在价值，为业务部门提供数据平台，数据产品与数据服务。大数据平台接入的数据中可能包括很多用户的隐私和敏感信息，如用户在酒店的入住纪录，用户支付信息等，这些数据存在可能泄漏的风险。大数据平台一般通过用户认证，权限管理以及数据加密等技术保证数据的安全，但是这并不能完全从技术上保证数据的安全。严格的来说，任何有权限访问用户数据的人员，如ETL工程师或是数据分析人员等，均有可能导致数据泄漏的风险。另一方面，没有访问用户数据权限的人员，也可能有对该数据进行分析挖掘的需求，数据的访问约束大大限制的充分挖掘数据价值的范围。数据脱敏通过对数据进行脱敏，在保证数据可用性的同时，也在一定范围内保证恶意攻击者无法将数据与具体用户关联到一起，从而保证用户数据的隐私性。数据脱敏方案作为大数据平台整体数据安全解决方案的重要组成部分，是构建安全可靠的大数据平台必不可少的功能特性。本文首先分析了数据泄露可能带来的风险，然后详细介绍了数据脱敏技术的理论基础与常用算法，最后介绍了一个基于大数据平台的数据脱敏解决方案。
自我介绍下，我是微众银行大数据平台的工程师：周可，今天给大家分享一下 Nebula Graph 在微众银行 WeDataSphere 的实践情况。
标题图来源：pexels 自治理念 一、趋势 在科幻电影中未来的太空飞船上往往有着人工智能角色，协助人类掌控飞船各方面的状况，或是为飞船上的每个乘客提供贴心的服务。这样的科幻场景离我们现实也不算太远，汽车的自动驾驶能力实际上就是这样一种智能化探索方向。而在我们所关心的大数据平台中，其实也急迫需要这样一个类似大脑的角色，以腾讯大数据平台现阶段的情况为例，我们有着10万+机器的存算集群，上面每天运行千万级别的离在线任务，我们的用户、大数据组件研发者、运维专家们可能会消耗不少精力去处理一些非业务逻辑相关的问
上篇文章《漫谈大数据平台架构》（阅读原文查看）大家应该对大数据平台有了一个整体架构上的理解和认识，作为姊妹篇，本篇着重讲解大数据平台安全风险与建设。
[ 导语 ] 2022年3月26日，DataFun联合腾讯大数据及其他平台举办的第二届线上大数据存储架构峰会已经完美收官落幕。当日，腾讯大数据作为主办平台之一，分享了诸多自主研发的产品，给大家剖析了其中的技术原理以及运用场景。俗话说，温故而知新，那么今天，应诸位小伙伴的呼声和要求，我们就一起来复习一下当日腾讯大数据平台各位老师们的精彩分享吧！ ▍腾讯Alluxio—加速新一代大数据与AI变革 陈寿纬 | Alluxio OS核心工程师 罗格斯大学计算机博士 毛宝龙 | 腾讯 Alluxio Oteam
5月8日，腾讯云联合鹏华基金共同对外宣布，通过双方技术团队以及战略合作伙伴华云中盛共同努力，腾讯云大数据套件TBDS日前已经正式在鹏华基金大数据核心系统落地应用，实现对原有大数据TA（Transfer Agent，过户代理）和营销数据中心的国产化替换。
煤老板和IT精英相遇，两个人想比比谁更富有，但都不愿告诉对方自己真正拥有多少财富，也不想让第三方掌握原始信息。何解？
2017年，就要过去了，这一年想了很多事，也实践了一些，取得了一些进展，但也留下更多遗憾，需要在2018年去解决，特此分享于你。 1、关于大数据变现 我们成立了对外拓客的模型团队，用精准去赢得客户，这是以前从来没有过的，走在正确的道路上很重要。 一般企业的短信营销点击率（里面有链接）能做到多少呢？我们希望能达到50%，这也许是个不可能完成的任务，但精准的驱动力还是太强了，在很多场景上，我们从1%开始做，迈到了5%，10%，直到34%，虽然没法达成终极目标，但对于精准的探索过程让每个人受益，每次客户的复购
为了分享过去一年云原生产业联盟（CNIA）在标准建设、评估测试、技术研究、实践合作等方面的工作成果、探索行业最新趋势动态，云原生产业联盟于2023年1月9日举办了2022年度线上年会，发布了“大数据云原生能力成熟度模型”，并进行了标准解读。 云原生时代，数据系统的技术架构正在多样化用户需求的驱动下快速演进。容器、Serverless、CI/CD、Kubernetes等云原生技术与大数据系统的深度融合，可以有效应对海量、异构、实时的用户数据处理请求。充分利用云原生平台能力实现大数据系统的“云原生”转型升级，已
吴怡燃， 京东大数据平台高级技术专家，擅长大数据平台的资源管理与调度系统的开发与建设。目前专注于以万台分布式调度系统及深度学习平台的开发与建设。
作者 | 蔡芳芳、Tina 3 月 21 日，AI 领域爆出重大人事变动：在阿里任职四年后，Caffe 作者贾扬清即将离职。 昨日，有自媒体爆料称，阿里巴巴集团副总裁、阿里硅谷研究院负责人贾扬清将于近期离职创业，创业方向将聚焦于人工智能架构领域，目前已获得了首轮融资意向。 对此，贾扬清对 InfoQ 回应称： 加入阿里巴巴的时候，最吸引我的是云计算可以带给社会的独特贡献：AI，Big data，Compute，Developer，和 Ecosystems。 有幸在过去几年中带领计算平台事业部，建设了一支从
2015 年对于银行和金融业公司来说是一个开局之年，在这一年中他们继续用大数据来帮助他们进行业务和组织架构的演进。现在，放眼2016年将要面对的，我们猜测金融服务公司为了利益最大化进而不断整合大数据环境而言，他们面前的路依旧漫长。 银行家们也正在起草大数据战略，制定入门和随后的用例。 对于银行来说，大数据主要还是围绕提高客户情商，减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台
CSDN授权转载 译者：袁璞 摘自：CSDN 2015 年对于银行和金融业公司来说是一个开局之年，在这一年中他们继续用大数据来帮助他们进行业务和组织架构的演进。现在，放眼2016年将要面对的，我们猜测金融服务公司为了利益最大化进而不断整合大数据环境而言，他们面前的路依旧漫长。 银行家们也正在起草大数据战略，制定入门和随后的用例。 对于银行来说，大数据主要还是围绕提高客户情商，减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理
从互联网、移动互联网到物联网，数据量之巨大已突破想象边界。与此同时，实时数据分析的需求日益增长，那么，当数据量达到亿级、百亿级甚至万亿级规模，实时数据分析如何来做？尤其在To B/G来说，大多数企业和政府客户区别于互联网企业，自身不具备技术团队，缺乏技术运维能力，因此在搭建本地化万亿级大数据平台时，如何交付更为标准化、透明化设计的产品成为最大挑战。
计划研究一下搜索search，然后写个学习过程系列博客。开动之前先说说学习搜索的目的：不是想开发个什么搜索引擎，而是想用现成的搜索引擎在传统信息系统中引进搜索的概念和方法。对我来说，传统的管理系统legacy i.t system已经走到了尽头。根本原因是信息在量上的爆发增长，传统数据管理方式已经无法兼顾了。在我看来，除了交易管理，传统的关系数据库方式在业务管理的其它方面，特别是业务相关的数据分析、决策支持等肯定是力不从心了，这些从持续多年我所经历的数据库红色锁标记就很有说服力了。无可否认，必须想办法在大数据、分布式计算方面寻找合适的解决方案。前两年已经完成了一系列分布式计算、分布式数据库，分布式流处理等博客，足够构建一个分布式大数据平台来实现对海量数据的存储、处理了。剩下最重要的问题是如何使用平台上的这些数据，即如何能轻松又高效的使用大数据，否则前面一切努力将化为乌有。现在最迫切的需求（我认为的）就是如何对这些大数据进行高效的分析、关联，组合然后产生全面、精准的业务决策或者系统使用的支持数据。也就是说可以通过搜索把大数据平台上的数据按照业务管理要求的信息内容、表现形式提供给前端系统。
存储是大数据的基石，存储系统的元数据又是它的核心大脑，元数据的性能对整个大数据平台的性能和扩展能力非常关键。本文选取了大数据平台中 3 个典型的存储方案来压测元数据的性能，来个大比拼。
互联网的发展，带来了各种数据的爆发式增长，所有接入互联网的相关操作行为，都化为虚拟的数据被记录了下来。大数据时代的带来，一个明显的变化就是全样本数据分析，面对TB/PB级及以上的数据规模，Hadoop成为主流选择。
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。
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。
4月20日，京东大数据来到了北京大学光华管理学院，这次由京东大数据部平台运营管理负责人葛胜利老师给北大光华管理学院的师生们带来主题为“电子商务大数据平台技术架构与产品架构”的专题讲座，为大家讲述京东大数据平台如何在短短几年的时间里突破技术难关，实现产品创新，建设高效、安全、稳定的大数据平台，并以数据支撑京东的快速发展。 讲座中，葛胜利从京东大数据平台的“使命、架构、产品、运营”四大方面出发，全面的剖析了其中的奥秘。 在讲到平台使命时，胜利总提到，大数据平台在京东集团中的战略地位很重要，因为京东的公司运营是由
近几年我们经常听到AI人工智能、大数据、机械进修等等，似乎良多企业都已经涉足这些行业停止研究，那么想体味、想进入这些行业我们应该怎样做呢？科多大数据带你来进修一下。
日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。
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