1、将项目软件工具包导入 2、项目思路： 2.1、读取 HDFS 数据进行 ETL 清洗操作，并将最终结果写入到 HBase 中。 3.2.2、重要细节： 开始清洗数据，首先使用 LoggerUtil 将数据解析成 Map 集合 将得到的存放原始数据的 Map 集合封装成事件以用于事件数据合法性的过滤（事件的封装依赖于一个枚举类， 使用事件的 alias 别名来区分匹配事件） 事件的封装要按照平台来区分 平台区分完成后，按照事件类型来区分（例如 en=e_l 等) 事件封装过程中涉及到事件数据完整性的清洗操作 数据输出：创建 3.4.1、从 Hbase 中读取数据开始分析，输出 Key 的类型为总维度（进行用户分析的组合维度），输出 Value 的类型为 Text（保存的是 uuid）读取数据时，要验证数据有效性。 3.6.4、IDimensionConverter.java：接口，通过维度对象（每个维度对象中保存着不同的维度数据），得到维度对应的维度 id。
一、项目背景 通信运营商每时每刻会产生大量的通信数据，例如：通话记录，短信记录，彩信记录，第三方服务资费等等繁多信息。 数据量如此巨大，除了要满足用户的实时查询和展示之外，还需要定时定期的对已有数据进行离线的分析处理。例如：当日话单，月度话单，季度话单，年度话单，通话详情，通话记录等等。 二、项目架构 ? 但是如果涉及到项目的一体化方案的设计（数据的产生、存储、分析、展示），则必须清楚每一个环节是如何处理的，包括其中每个环境可能隐藏的问题；数据结构，数据内容可能出现的问题。 1百万条数据大小50M到100M。假设我们取平均值75M。 1个region维护的数据量是1G到10G。假设我们取1G。1024/75=14百万条数据=1千4百万条数据。
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。
惠普在2013年开展了一项调查研究发现，在专用计算机上租用处理器的每小时成本，大约是水平扩展系统的2~3倍。我们可以从下面的曲线上看出，在交点之后，垂直扩展与水平扩展相比，成本呈指数级增长。 通过大数据平台，用户能够更方便地在计算机集群中部署和使用分布式存储与分布式计算能力。例如，Hadoop、Spark和Storm都是非常好的大数据平台。 基于批处理的大数据平台 批处理技术适用于对时间要求不高的大规模数据处理场景。批处理技术是对一段时间内存储的数据块进行统一地集中处理。 它是用Java编写的开源的、可伸缩的、有着良好容错性的一个大数据处理框架，并且它可以部署在廉价的计算机集群中。也就是说，我们用几台普通的台式机就可以组成一个小型的Hadoop集群。 Apache Spark是由美国加州伯克利大学的AMP实验室开发的，是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。用户使用Spark，可以构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
用于存放所有用户【用户关系】的结果数据。（作业中使用） 3.3.2、需求：按照不同的维度统计通话 根据需求目标，设计出如上表结构。 b) 通过 Mapper 将数据按照不同维度聚合给 Reducer。 c) 通过 Reducer 拿到按照各个维度聚合过来的数据，进行汇总，输出。 d) 根据业务需求，将 Reducer 的输出通过 Outputformat 把数据输出到 Mysql。 数据输入：HBase 数据输出：Mysql HBase 中数据源结构： ? 思路： a) 已知目标，那么需要结合目标思考已有数据是否能够支撑目标实现； b) 根据目标数据结构，构建 Mysql 表结构，建表； c) 思考代码需要涉及到哪些功能模块，建立不同功能模块对应的包结构 加反引号的意思是：不让其对字段进行大小写的优化。 使用 Navicat 创建数据库和表，如下： ?
【公司·大数据】 1 联通大数据&腾讯 签署战略协议， 将在信息安全等多领域深化合作 据中国联通官网消息，1月14日，联通大数据有限公司与腾讯公司在北京签署了战略合作协议，双方将就大数据在信息安全、金融反欺诈等多个领域开展合作 根据协议，双方将结合各自优势，联合组建大数据实验室，在跨平台数据聚合、数据挖掘能力、网络安全技术、产业链整合等方面投入资源，研发相关技术；在电信安全、金融反欺诈等领域共同开发相关产品，响应社会关切问题等 2 摩拜单车 宣布开放出行大数据平台 据36氪，1月17日消息，摩拜单车当日宣布，将开放海量出行大数据，在确保用户隐私和数据安全的前提下，通过与政府部门、科研机构等合作，共同推进共享单车精细化、智能化管理 目前，摩拜大数据开放平台网站首期内容已上线，外界可登录了解摩拜单车运用大数据技术洞察出行需求、优化单车运营效率的众多案例，并提交合作申请。 该公司方面称，融资主要用于产品研发的持续投入，并在大规模数据采集、PB级数据实时处理和数据可视化方面等领域。目前，天机数据已经获得了数据建模、数据处理和数据可视化等领域的多项技术专利和软著证书。
各线路最大运单数 minRouteTotalCount 各线路最小运单数 avgRouteTotalCount 各线路平均运单数 maxTransportToolTotalCount 各运输工具最大运单数 minCtypeTotalCount 各类客户类型最小运单数 avgCtypeTotalCount 各类客户类型平均运单数 2、Spark实现 实现步骤： 在dws目录下创建 WaybillDWS ，如果是首次运行的话，则全量装载数据（含历史数据） 指标计算 计算总运单数 最大区域运单数 最小区域运单数 各区域平均运单数 各分公司最大运单数 各分公司最小运单数 各分公司平均运单数 各网点最大运单数 各网点最小运单数 各网点平均运单数 各线路最大运单数 各线路最小运单数 各线路平均运单数 各运输工具最大运单数 各运输工具最小运单数 各运输工具平均运单数 各类客户最大运单数 各类客户最小运单数 各类客户平均运单数 获取当前时间yyyyMMddHH 构建要持久化的指标数据（需要判断计算的指标是否有值，若没有需要赋值默认值） 通过StructType构建指定Schema 创建运单指标数据表（若存在则不创建） 持久化指标数据到
3.4、数据展示3.4.1、环境准备3.4.2、编写代码3.4.3、最终预览3.5、定时任务四、项目总结 ---- 3.4、数据展示 令人兴奋的时刻马上到了，接下来我们需要将某人按照不同维度查询出来的结果 数据展示模块流程图： ? 3.4.1、环境准备 1) idea 新建 module 或项目：ct_web pom.xml 配置文件： <? b) 测试通过后，通过输入手机号码以及时间参数，查询指定维度的数据，并以图表展示。 查询人通话时长与通话次数统计大概如下所示，统一展示： ? 3.5、定时任务 新的数据每天都会产生，所以我们每天都需要更新离线的分析结果，所以此时我们可以用各种各样的定时任务调度工具来完成此操作。 a、定时任务统计结果是否会重复 b、定时任务处理的数据是否全面 四、项目总结 重新总结梳理整个项目流程和方法论。
服务框架的功能侧重点往往不尽相同，因而大家也会用各种大同小异的名称来称呼这类服务，比如数据传输服务，数据采集服务，数据交换服务等等 至于大数据开发平台的数据同步服务，加上了限定词，那当然是进一步把业务的范围限定在了和数据平台业务相关的一些组件和应用场景之下了 大数据平台数据同步服务业务场景 讨论场景之前，先来看一下数据同步的目的，为什么我们需要在不同的系统之间进行数据的同步？ 然后，在开发平台中处理完毕的数据，有时候也并不能或者不适合在大数据开发平台的相关服务中直接使用，需要反馈回线上的业务系统中，这个过程我们称为数据的回写或导出。 从上述三类应用场景来看，我们可以看到，通常来说我们所说的大数据开发平台环境下的数据同步服务，主要处理的是不同系统组件之间的数据导入导出工作。 小结 总体来说，大数据开发平台的数据同步服务的构建，可以参考的方案很多，具体的读写组件的开发也并不困难，能够找到很多现成的解决方案。对于多数公司的大多数业务来说，底层不论采取什么方案，通常都是可行的。
一、项目开发流程 1.1、项目调研 了解项目的初始需求，以及完成该需求可能涉及到的市面上的常用的技术。 、用户画像 2.8、人工智能(机器学习/深度学习) 三、大数据分析平台 主要用于分析处理收集得到的数据，根据最终的分析结果产生业务支持、进行业务调整等等。 3.1、离线大数据分析平台 对分析结果的时效性要求比较低，业务场景不要求很快，很及时的数据反馈，对机器的性能要求比较低，成本稍低。 3.2、实时大数据分析平台 对反馈的延迟要求很严格，一般都要求在毫秒，最多到秒级，对机器的性能要求会稍高一些，成本略高。 4.2、自己研发大数据平台 4.2.1、优势 数据在自己手里，安全度高，灵活度高 开发更自由，更方便 4.2.2、劣势 开发延迟相对较高 公司前期成本会比较大 人员招聘需要耗时，略有风险
整个快递的生命周期、转运周期可以用五个字来概括——收、发、到、派、签： [在这里插入图片描述] 而支撑整个快递生命周期的平台就是中通大数据平台。 中通从离线到实时的数据兼容再到数仓，有着一套比较完善的大数据平台体系。 ETL 建模也会依托该大数据平台，最终通过大数据平台对外提供数据应用的支持以及基于离线 OLAP 分析的支持，整个数据建模的频率可以支持到半小时级别。 在这个完善的大数据平台基础上，中通开始更多地思考如何增强实时多维分析能力。 [在这里插入图片描述] 中通与 TiDB 的结缘是在 2017 年调研分库分表场景时开始的。 主要的项目接入是通过 Flink 和 Spark ，打通了各个业务产生的数据，汇总到 TiDB 形成业务宽表。
Hadoop离线数据分析平台实战——520项目总结 到这里本次项目也就介绍完了，不过在项目最后简单的介绍一些数字以及项目优化、扩展等情况 通过本次课程的学习，希望同学们对离线数据分析这一块有一个初步的了解 在本次课程中，我主要目标是放到了如何产生用户浏览数据以及如何解析数据， 对应解析后的数据结果展示，讲解的不是特别的详细， 所以希望同学们在学习之余，自己想想如何能够更好的显示解析后的数据， 最后祝同学们能够有一个好的开始 如果IP解析采用我们项目中介绍的这种，在集群规模为3+8(3台机器为NN+RM, 8台机器为DN+NM)的情况下，所有的mr和hive程序运行时间在一个小时以内。 扩展： 数据收集 可以通过Nginx的负载均衡机制动态的根据项目的需要添加Nginx+Flume的数据传输机器， 需要注意的是在采用负载均衡的时候，flume配置中最后在文件产生格式中添加一个编号来分别表示不同的机器产生的日志记录 数据解析： 利用hadoop的本身优势，可以动态的添加datanode节点，增大数据的执行能力。
电信大数据项目 以通话数据去展示如何处理并分析大数据，并最终通过图表可视化展示。 /Movie_Recommend 大数据项目实战之新闻话题的实时统计分析 一个完整的大数据项目实战，实时|离线统计分析用户的搜索话题，并用酷炫的前端界面展示出来。 https://github.com/LuckyZXL2016/Movie_Recommend 基于WIFI探针的商业大数据分析技术 WIFI探针是一种可以记录附近mac地址的嗅探器，可以根据收集到的mac 地址进行数据分析，获得附近的人流量、入店量、驻留时长等信息 本系统以Spark + Hadoop为核心，搭建了基于WIFI探针的大数据分析系统 https://github.com/wanghan0501 /WiFiProbeAnalysis 作者 | 思齐 | 蚂蚁开源社区大神，资深开发工程师
客户名称/所属分类 某城商行/数据平台 任务/目标 重点完成银行数据平台建设，包括数据仓库、报表平台、管理驾驶舱等模块。 （五）标准体系、安全体系及运维支撑体系 标准体系、安全体系及运维支撑体系为我行数据平台的建设提供标准支撑、安全支撑及后续的运维支撑，以保证整个项目的顺利开展。 总体架构图： ? 流动性主题：3个指标 资本充足率主题：2个指标 （三）报表平台 建设全行统一的报表平台，确保了数据的准确性，支持全行业务人员开展统计分析工作，并为本行的经营决策提供数据支持； 报表平台目前总计206张报表 公司核心产品海盒大数据产品套件包括了海盒大数据平台、海盒分布式关系型数据库、海盒人工智能分析平台、海盒分布式内存系统、海盒大数据BI系统、海盒大数据开发平台和海盒数据实时同步工具，涵盖了大数据产业链的数据采集 目前，东方金信公司已在政府、金融、工业、健康、电信等多个行业领域实现大数据战略布局，服务过的客户项目多数成为大数据典型案例和行业标杆。
2021年9月2日，贵州茅台发布《大数据服务平台项目》招标公告，包含大数据服务平台采购、数据治理平台定制研发和应用系统集成开发等。
电信客服分析平台_学习总结 电信项目： 一、idea 项目构建 1、安装 jdk 并配置环境变量。 该项目的各种包 4、新建 ct_producer 模块，用于数据生产代码的编写或构建。 ** 构建该项目选择 maven，ct 项目下所有的模块（module）都是 maven 工程。 勾选上 ** 取消 idea 自动打开之前项目的功能（搜索 Reopen，关闭相关标签即可） ** 设置字体大小（Editor -> Font -> Size ** Value：本次通话（1） + 通话时间 6、复习第三天内容： ** 构建数据分析项目 ** 构建数据表结构
为满足行内数据分析和监管数据不断增加的需求，农业银行在2013年开始建设完全自主可控的大数据平台。 平台建设期间，农行与南大通用共同对MPP数据库进行深入研究、适配，总计完成数百项包括底层架构、高可靠性、高可用性、性能等方面的优化与改进。 2013年8月，农行数据仓库正式立项，确定采用南大通用GBase 8a MPP Cluster与Hadoop的混搭架构。 客户名称/所属分类 中国农业银行/大数据技术服务 任务/目标 围绕农行发展战略，围绕数据管理和数据服务两个基点，按照全行大数据平台统一框架，遵循“统筹规划、顶层设计、共享复用、分步实施”的设计思路，构建全行企业级大数据平台 大数据平台还包括：统一调度、统一监控、统一ETL开发工具、统一元数据管理、统一数据质量管理等系统以及统一展示平台。
开源项目 ——API接口管理平台数据库原型设计（三） 背景 日常我们开发人员在开发一些常用的平台时都会用到各种各样的接口，而对于这些接口的有效管理都会成为我们的一些麻烦事，一些常见的接口管理平台我们使用起来又不是很顺手 ，因此我想进行编写一个自己的API接口平台，用于我们日常的一些接口快速开发和管理共享使用。 里面会涉及到各类开发的知识，每项知识我们都会进行同步发布相应的学习记录文章，以便于想要学习某类知识的小伙伴能一起来成长。 该项目将每周进行更新2-4篇，该类别下同类延伸出来的文章均会以知识共享——XXXX命名。 简介 本节根据API接口管理平台功能清单进行设计了数据库模型，在此进行分享给大家。 内容 文章中的代码将同步更新至API接口管理平台仓库中，有需要的可以进行了解或下载需要的代码。 本作品由 cn華少 采用 知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议 进行许可。
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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