企业正在寻求以创新方式管理尽可能多的数据及数据源。尽管Hadoop、NoSQL等技术提供了应对大数据问题的具体方法,但是这些技术却可能引入数据孤岛,导致形成关键洞察力所需的数据访问及数据分析复杂化。为了最大化信息价值,更好的处理大数据,企业需要逐步改变数据管理架构,使之变成大数据管理系统,以无缝整合各种来源、所有类型的数据,包括Hadoop、关系数据库以及NoSQL。大数据管理系统在简化所有数据访问的同时,还应该帮助企业利用人员的现有技能,保持企业级数据安全性及数据治理能力,并且保护敏感信息,满足监管要
大数据互联网时代下大家耳熟能详的名词,但是我们离大数据有多远呢?从2011Hadoop1.0问世到现在,渐渐地大数据解决方案已经趋向成熟,笔者觉得也是时间来学习接触一下大数据解决一些在工作中实际遇到的
为了方便大家梳理清楚大数据学习路线,本文从以下四个方面来介绍大数据技术: 大数据技术栈 大数据发展史 大数据应用 大数据开发岗位
该案例描述了中国农业银行基于中兴通讯GoldenData大数据平台,实现了对海量数据的快速处理,提升了业务应用的性能,并支持了数据分析和决策制定等需求。
画像数据的产出、画像平台工程化实现都会涉及OLAP技术领域,本节先介绍一下OLAP是什么以及相关技术的发展历程。
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。
内容来源:2017 年 7 月 29 日,青云资深产品经理李威在“大数据与人工智能大会”进行《云端大数据平台最佳实践》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数:3289 | 9分钟阅读 摘要 很多企业在做大数据平台或大数据方案的时候,常常不知道该选用哪些产品来满足自己的需求。本次分享将从青云的云平台架构出发,探讨大数据平台的实践以及思考。 嘉宾演讲视频及PPT回顾:http://suo.im/4A4Y7h 云平台架构 青云提供了完整的
大数据挖掘中最重要的是决定挖掘什么样的知识,这是在数据的收集、处理、挖掘的整个过程中都需要认真考虑的问题。本文首先提出大数据挖掘的几项策略,即尽量设想挖掘的场景,尽量多方面收集数据,尽量将数据整合,悉心观察数据特征。之后结合自己在互联网搜索中的大数据挖掘工作经验,分享对这些策略的体会。最后介绍一个互联网搜索中大规模日志数据挖掘的工作,展示大数据挖掘的威力,呈现大数据挖掘的挑战。
2023 年 9 月 26 日,腾讯大数据团队与 StarRocks 社区携手举办了一场名为“构建新一代实时湖仓”的盛大活动。活动聚集了来自腾讯大数据、腾讯视频、腾讯游戏、同程旅行以及StarRocks 社区的技术专家,共同深入探讨了湖仓一体技术以及其应用实践等多个备受瞩目的话题,观看人数过万。
大数据技术应用于大数据系统端到端的各个环节,包括数据接入、数据预处理、数据存储、数据处理、数据可视化、数据治理,以及安全和隐私保护等。
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
image.png 大数据似乎在一夜之间迅速走红,它势不可挡地冲击着金融、零售等各个行业。云计算将如何改变计算的世界?未来将有怎样的应用前景?如何解决“信息孤岛”的问题?大数据又将如何提高我们决策的准确性,帮助我们更准确地预测未来? 在2014年7月25日腾讯互联网与社会研究院主办的“大数据连接的未来——2014腾讯互联网与社会研究院高峰论坛”上,中国人民大学信息学院副院长文继荣分享了《大数据的经验主义解释》。 中国人民大学信息学院副院长文继荣 大数据的经验主义解释 今天很高
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 文 | 孙镜涛 来源 | InfoQ 数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢?虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分
胖子哥是我网名,叫了很多年的网名,网名的来历与自己的沧桑和身材有关,不知是IT改变了我,显得苍老,还是我本就苍老,顺应了IT行业的需要。25岁那面,曾被跟我一样高的漂亮美眉叫叔叔,从此再也不敢打小姑娘的注意,走上了重口味热爱阿姨级别女性的不归路;曾被三十五、六岁的同事阿姨说苍老:看你也就三十五六吧,那年我25;周一的时候,还有一个60后的同事问及我的年龄,他很含蓄的,明显带着保留的口吻问我:你是75年的吧?因为他一直认为和我一般大。然后...然后泪奔。关于体型方面也是个悲剧、三围相等,体重大于身高的角色,算是已经胖出了一定层次,每次听到别人叫我胖子,就感觉小小的自尊多少受到了伤害,然后就给自己在后面加了一个哥子,算是给自己遮半张脸吧。闲话就聊到这里,还是继续胖子哥的大数据之路吧,这次要谈的还是数据仓库。
本文首先介绍了大数据架构平台的组件架构,让读者了解大数据平台的全貌,然后分别介绍数据集成、存储与计算、分布式调度、查询分析等方面的观点,最后是专家眼里大数据平台架构的发展趋势。
随着互联网技术的发展,每一个业务都与数据息息相关,如搜索,推荐。这些业务有一个共同的特点是连接用户和数据。随着数据量的不断增加,对大数据的处理的要求也就会越来越高,在这期间出现了很多大数据的处理平台和工具,如Hadoop,Storm等。在不同的应用场景中也有不一样的数据架构,那么什么是大数据架构,引用如下的定义:
大数据的价值我们已经有目共睹,与此同时,国家也在大力推动“互联网+”战略,大数据在政务工作中的应用也越来越广泛。
中国已到数字化革命阶段-苏州太牛!其他城市还在迷茫时候,苏州已成为大数据商业创新发源地城市。
一场新冠病毒席卷全球,目前国内疫情即将消散,眼下最重要的就是严防境外输入病例,那么在本次疫情防控中,我们常听到用大数据帮助疫情防控,那大数据究竟如何帮助政府及相关部门做防控,可以用到哪些数据呢?
MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。
什么是Spark 大数据计算框架 离线批处理 大数据体系架构图(Spark) Spark包含了大数据领域常见的各种计算框架:比如Spark Core用于离线计算,Spark SQL用于交互式查询,
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。
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
数据猿导读 本文将以全国中小企业股份转让系统(俗称“新三板”)大数据监管应用为案例。通过对大数据的应用,新三板监管实现了从信息核查到财务异常分析的全过程监管,推动金融监管模式的创新。 本篇案例为数据猿
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企业已经看到了将大数据与云计算绑定所带来的好处。云计算提供可扩展性,使得其成为大数据分析的实践之车。 对于企业而言,大数据不仅是个热门话题,更是真切的需求所在。许多企业开始着手于大数据分析项目,但是现在,越来越多的企业存储的信息量就算不是PB级,起码也有TB量级。这些企业可能希望每天能分析几次关键数据,甚至是实现实时分析;而传统BI流程对历史数据进行分析的频率是以周或月为单位的 此外,越来越多复杂查询的处理带来了各种不同的数据集,其中有可能包含来自企业资源计划(ERP)系统和客户关系管理(CRM)
腾讯云大数据平台是腾讯云推出的专业大数据解决方案,旨在为企业提供稳定、高效、安全、可靠的大数据服务。该平台具备海量数据处理能力、多种数据存储方式、强大的数据分析与挖掘能力,以及智能化应用场景,为企业提供全方位的大数据支持。
数据是关系数据库系统中存储的统一化格式。 因此,实施我们需要非常先进和复杂的SQL查询统计计算。但是R能够轻松地连接到诸如MySql, Oracle, Sql server等多种关系数据库并且可以从它们的记录转为R中的数据帧。一旦数据是在R环境中可用,就变成了正常R数据集,并可以被操纵或使用所有强大包和函数来进行分析。 在本教程中,我们将使用 MySQL 作为参考数据库,用于连接到 R 中。 RMySQL 软件包 R有一个名为“RMySQL”它提供了与 MySQL 数据库之间的本地连接的内置软件包。可以使用
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
基于大数据技术构建数据仓库平台,源于大数据技术本身的不成熟和普及度问题,以及辅助工具的缺失,注定了其实施过程与传统数据仓库的差异性,和更大的实施难度。本文针对大数据技术应用与数据仓库类项目需求分析阶段,需要完成的主要工作基于用户需求分析说明书的文档结构进行目录式展现。如需了解更深层的细节,可以做专项技术交流和咨询服务。
程序员作为曾经备受羡慕的高薪群体,如今也面临着“保饭碗”的巨大压力,许多想要入坑的新人也处于观望态势。
传统意义上的索引,目标是为了加快查询速度,但独立于数据,通常可以加载到内存,典型的比如B-Tree等。
在【rainbowzhou 面试3/101】技术提问--大数据测试是什么,你如何测?中,如果细看的小伙伴会发现通篇仅在基准测试的时候,提到过性能,那么是否在大数据领域基准测试即性能测试呢?本篇带着这个疑问,我将和大家聊聊大数据中的性能测试,性能测试的步骤,以及分享一个大数据性能测试案例,希望对大家有所帮助。
Microsoft SQL Server 2019通过SQL Server 2019大数据集群 (Big Data Clusters, BDC)推出了突破性的数据平台。Microsoft SQL Server大数据集群旨在解决当今大多数组织面临的大数据挑战。您可以使用SQL Server BDC来组织和分析大量的数据,也可以将高价值的关系型数据与大数据结合起来。本文描述了使用Dell PowerFlex软件定义存储在Kubernetes平台上部署SQL Server BDC的过程。
经过这么多年的发展,已经从大数据1.0的BI/Datawarehouse时代,经过大数据2.0的Web/APP过渡,进入到了IOT的大数据3.0时代,而随之而来的是数据架构的变化。
在这篇博客中,我们将深入探讨Apache Kylin的工作原理、优势以及如何高效使用它来处理大数据。这篇文章是为了帮助那些对大数据分析、数据立方体、OLAP技术感兴趣的读者,无论是初学者还是行业专家。我们将探讨Kylin的关键特性,如预计算数据立方体、多维分析和海量数据支持,以及如何在实际项目中应用这些特性。
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
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。
大数据是一个大的数据集合,通过传统的计算技术无法进行处理。这些数据集的测试需要使用各种工具、技术和框架进行处理。大数据涉及数据创建、存储、检索、分析,而且它在数量、多样性、速度方法都很出色,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
一直以来,大数据的使用远远不及大数据收集能力,就起原因主要是目前企业的数据主要分散在不同的系统或组织,大数据战略的杀手锏就是能够更深度的,更丰富的挖掘所有数据系统中的有价值的信息,从而更准确的预测客户行为,发现商业价值,但是目前很难将这些数据移到一个单独的数据存储中,另外,安全和监管问题也得不到保障,Oracle Big Data SQL的推出解决了现在面临的难题。 以下为译文: 发现企业或组织对数据管理架构的需求,Oracle推出Big Data SQL软件来整合包括Hadoop、NoSQL和Oracl
2015年12月10-12日,由中国计算机学会(CCF)主办,CCF大数据专家委员会承办,中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办,以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会 (Big Data Technology Conference 2015,BDTC 2015)在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 2015中国大数据技术大会第三天的大数据分析及生态系统分论坛中,来自Hortonworks、IBM、京东、百度、eBay、银联智惠和南京大学的七位专家
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。
通过数据虚拟化打破数据孤岛, 通过利用SQL Server PolyBase, SQL Server大数据集群可以在不移动或复制数据的情况下查询外部数据源。SQL Server 2019引入了到数据源的新连接器。
在昨天(4月24日)的百度技术开放日上,李彦宏现身并推出了百度大数据引擎。这在百度,表明对相关产品最高的重视了。 这个发布是什么意思呢?简单地讲,大数据引擎将百度在大数据的数据、能力和技术开放给行业,行业可以近身距离甚远的大数据盛宴,百度则寻到了一个新的增长点。 大数据引擎三件套 百度大数据引擎一共分三个部分。 开放云:百度的大规模分布式计算和超大规模存储云。过去的百度云主要面向开发者,大数据引擎的开放云则是面向有大数据存储和处理需求的“大开发者”。 百度的开放云拥有超过1.2万台的单集群,超过阿里飞天计
大数据作为当下最为热门的事件之一,其实已经不算是很新鲜的事情了。如果是三五年前在讨论大数据,那可能会给人一种很新鲜的感觉。大数据作为当下最为重要的一项战略资源,已经是越来越得到国家和企业的高度重视,我们从大数据被上升到国家战略层面就可窥见一二!
目前,大数据领域每年都会涌现出大量新的技术,成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来,为人类社会经济活动提供依据,提高各个领域的运行效率,
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