本文作者：TMT研究部-张凤 2012年大数据是个流行词，没想到4年过后，在一些大数据论坛上还有人会说“如果我有大数据，我会怎样怎样……。”...比如商业应用中打车平台的应用，国内平台滴滴与快滴合并之后，业务线从出租车扩张到专车、顺风车、公交等领域，数据范围猛增，数据量包含司机行为数据、顾客行为数据及各种路线数据、实时交通情况数据，定位数据等。...大数据服务的现在及未来：智能+生态模式 未来人工智能+大数据生态模式将更多的应用于在商业场景下。HCR慧辰TMT研究部认为，大数据服务未来将有以下四种模式： 一是形成数据资源和计算资源提供平台。...PaaS服务将数据处理能力作为模块开放出来，使得数据挖掘技术的使用门槛和成本大幅降低，更多企业有能力利用云端数据服务创造附加价值。...另外也会形成基于数据存储、处理及挖掘技术的整体服务解决方案提供商，企业可以将数据服务完全外包给第三方机构，第三方机构也可以通过这种方式在云端整合资源并优化技术，提高准确率，同时产生推动行业发展的效果。
WCF 数据服务默认使用IIS 作为 Data Service 宿主，很显然这是个极好的选择，我们可以利用 IIS 强大的基础功能。
有状态服务或者说数据服务，上线遇到问题很棘手，回滚无济于事；而且数据加载通常都很慢，部署时间长；最终导致不敢修改代码，谨小慎微；服务质量也是能忍就忍，不愿意深度优化。...在我负责顺风车LBS以来，感受愈加强烈；区别于无状态服务，数据服务的几个方面需要格外关注。（此处假设数据服务类似redis基于内存，数据量大到需要磁盘存储，关注点会有所不同。）...数据往往可以以层次划分，连文件系统和操作系统都做层次化设计。对应数据服务，把锁分散在各层，尽量减少锁等待。 ? 以一个多级hash+跳表结构为例，操作跳表时，锁粒度已经可以非常细。...struct Data { Header header; int dsize; void* data; }; 最后 还有两个无状态服务也会面临的重点，功能边界划分和线下环境搭建：内部数据服务不同于开源项目...自研数据服务听起来非常高大上，高性能数据存储、分布式架构设计、解决业务痛点，对外宣传的一把好手；实际上只要根据业务场景，合理分析，完成稳定高效的数据服务非常简单。
、实时化、灵活化的智能数据服务平台。...图片 在传统数据服务中，我们为业务分析师提供了多种数据服务，包括 SQL 查询、固定看板、定制化的分析工具以及人工跑数。...大模型 + OLAP 引擎结合的全新数据服务模式，不仅为平台用户提供了个性化、灵活表达、秒级回复的服务体验，还大幅降低了企业内部技术与业务学习成本，加速数据分析效率，实现多端入口统一、界面统一的平台构建...大模型 + OLAP ：开启数据服务平台新模式 在大模型 + OLAP 架构方案中，目前经典方案如下图所示，大模型充当中间层将用户输入的自然语言转化为 SQL 执行语句，OLAP 作为底层存储和数据处理的引擎...接下来我们将对比介绍 OLAP 早期架构与新一代架构在数据写入与查询两方面的差异，分享在架构演进过程中大模型 + OLAP 模型优化历程，最终助力超音数平台的构建，开启新一代的数据服务模式。
当今时代，免费信息充斥互联网， 开源的大数据分析工具也不少，然而彭博的终端机业务却可以通过销售数据和数据分析工具，每年获得数十亿美元的收入， 且很多数据是彭博从第三方获得的。...大规模的提供金融数据并不是简单的比拼技术， 所以也不是可以单纯的靠提供更好的技术来整合和显示数据就能获胜。...金融数据服务的机会在哪里？...3、众包数据。一种全新的收集金融数据的方式已经产生了。 Estimize通过众包收集公司预估信息（estimates）。Premise通过全球手机用户众包收集宏观数据信息。...起码，在处理非核心业务和非实时数据时，这样的终端是足够靠谱的？ 4、利用大数据“洞察力”。
Hive 或者其他执行引擎在运行时使用此数据来确定如何解析，授权以及有效执行用户查询。 MetaStore 分为两个部分：服务和后台数据的存储。 2....hive.metastore.uris 远程元数据存储的 Thrift URI。元数据服务客户端通过该配置连接远程元数据。...javax.jdo.option.ConnectionUserName 元数据存储数据库用户名 javax.jdo.option.ConnectionPassword 元数据存储数据库密码 hive.metastore.warehouse.dir...但是，每次只有一个内嵌的 Derby 数据库可以访问某个磁盘上的数据库文件，一次只能有一个进程可以连接到数据库，因此它并不是一个实际的解决方案，但对于单元测试来说效果很好，并不适合在生产环境使用。...这也可以有更好的可管理性/安全性，因为数据库层可以完全防火墙关闭。客户端不再需要与每个 Hiver 用户共享数据库凭据即可访问元存储数据库。
目录： 1.数据服务共享发布核心场景 2.数据服务共享发布技术架构 3.数据服务共享发布关键设计 4.数据服务共享发布安全考虑 5.结束语 1.数据服务共享发布核心场景 按功能划分核心场景 ?...核心场景主要包括四个环节：资源目录生成、数据服务发布、数据服务消费、数据服务监控。...在功能架构上主要包括四大支撑引擎+四大功能模块。...四大支撑引擎： 实时服务引擎：实时服务发布及访问功能，以RESTful方式提供； 批量服务引擎：批量服务发布及访问功能，以File方式提供； 调度引擎：提供对批量服务的调度功能； 日志引擎：采集日志进行指标分析...四大功能模块： 资源目录：数据消费方和数据开发人员使用视图； 数据服务发布：实现对实时服务和批量服务的发布管理； 数据使用及安全：定义数据申请使用流程及数据安全管理； 数据服务监控：对数据服务生命周期进行全链路监控
如何有效的管理数据、高效的提供数据服务的其中一个关键就是提供对数据服务的统一监控。...目录： 一、数据服务监控 二、数据采集 三、数据格式化 四、数据存储 五、数据展示 一、数据服务监控 为提供统一、标准、安全、高效的数据服务，我们需要做好一点那就是统一数据运行监控，那么统一数据服务运行监控需要做哪些事情呢...我们可以在网关处添加对数据服务的采集功能。 网关拦截器手动埋点 ?...所以我们只需要极少的代价在数据服务总入口也就是网关进行数据埋点，收集数据详情即可。 异步落日志 ?...All线程任务会将每一笔的数据服务记录到案 Top线程任务用来统计数据服务调用访问时长TopN的调用详情。 数据分析线程解析 ?
、实时化、灵活化的智能数据服务平台。...图片在传统数据服务中，我们为业务分析师提供了多种数据服务，包括 SQL 查询、固定看板、定制化的分析工具以及人工跑数。...大模型 + OLAP 引擎结合的全新数据服务模式，不仅为平台用户提供了个性化、灵活表达、秒级回复的服务体验，还大幅降低了企业内部技术与业务学习成本，加速数据分析效率，实现多端入口统一、界面统一的平台构建...大模型 + OLAP ：开启数据服务平台新模式* * *在大模型 + OLAP 架构方案中，目前经典方案如下图所示，大模型充当中间层将用户输入的自然语言转化为 SQL 执行语句，OLAP 作为底层存储和数据处理的引擎...接下来我们将对比介绍 OLAP 早期架构与新一代架构在数据写入与查询两方面的差异，分享在架构演进过程中大模型 + OLAP 模型优化历程，最终助力超音数平台的构建，开启新一代的数据服务模式。
大数据服务化架构 关键技术一：配置即开发 平台用户分为两类角色：其一是数据服务生产方，其二是数据服务调用方。...服务可用性是微服务领域内的一大核心，服务的高可用通常需要组合多种手段来保障。...数据服务平台支持了多种模式API，很好满足了多元化需求。此外数据服务平台也支持服务权限、API市场等丰富功能，进一步赋能业务。...大数据服务化平台未来进一步发展方向主要包括： 贴近业务需求：数据服务平台本身是为业务服务，通过赋能业务而对企业带来价值，业务本身在不断发展，未来也会有更多的需求出现，因此数据服务平台本身会不断抽象和沉淀出公共数据服务能力...大数据服务平台的能力建设会朝着统一的 OneService 体系前进。主要包括三个方面： 支持丰富的数据源：包括大宽表、文本文件、机器学习模型（模型也是一种数据资产），来构建完善的数据服务。
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说说大数据怎么上云的一些思考： 1、首先说说，大数据和云的关系。云是一种网络形态的概念，是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。...3、正是因为I层将资源和存储进行了虚拟化然后对上提供，大数据上云最大的两个问题是资源管理和数据存储。...同时大数据又是重载的业务，对资源的需求非常高，因此需要大数据和openstack充分配合，大数据上云才能运行的好。 4、传统数据中心，大数据集群的资源管理和分配目前主要的方案是mesos/YARN。...同时大数据的核心是对数据的处理，数据存储的位置对性能起到非常关键的作用，多层反复虚拟化之后，数据存储的不确定性，性能损耗非常大。...因此I层最好将物理硬盘直接提供出来给大数据服务可见，让用数据的人直接管理数据效率最高。
Genscape通过熟练的监测师和数据分析技术为分析师提供他们所需的非公开报告，其涉及的领域包括石油供应量、发电量、零售量以及粮食产量。...先来看看在这几个领域中如何有效收集数据： 石油 位于俄克拉荷马州的库欣（Cushing，自诩为全球石油管道的十字路口）是美国原油期货的交割地，因此也是美国石油交易中最为重要的环节。...而且EIA的官员在公布每周报告前还会咨询Genscape的报告，当他们发现二者有较大的差异时，会重新检查一遍石油公司提交的数据，偶尔还会找到一些错误。...随着无线技术的发展以及工程师的帮助，该公司设计了一套监控电力频数的系统，并将这些纷乱复杂的数据转换成了有价值的信息。...摘自：华尔街日报 大数据文摘ID:BigDataDigest 专注大数据，每日有分享 覆盖千万读者的WeMedia联盟成员之一
04-08把元数据以及在它基础上的五大应用场景：数据发现（数据地图）、指标管理、模型设计、数据质量、成本优化，全部讲完。这部分内容对应的就是数据中台OneData 方法论。...数据服务到底解决啥问题？ 服务化：不同系统之间通过服务方式交互，服务通常以API接口形式存在。 要搞清数据服务解决啥问题，要先知道，没有数据服务，日常数据建设中存在的痛点。...而数据服务，使数据中台暴露的不再是数据，而是接口，接口不再归属某数据应用，而是在统一的数据服务上。...下讲聊数据服务具备哪些功能，你正准备设计一个数据服务或正做数据服务的产品选型，一定要留意。最后会提供给你一个数据服务实现方案，告诉你数据服务实现的关键设计。...6 FAQ 数据服务解决了数据的安全性的问题，有道理吗？ 是的，数据服务可通过许多安全措施来确保数据的安全性。例如，数据服务可以使用加密技术来保护数据，以确保只有授权用户才能访问数据。
一、业务背景 1、应用场景 在多变的数据服务场景中，应用中常见如下的业务需求，通过对多种数据结构的灵活组合，快速实现业务模型构建，整体示意图如下： 像常用的画图工具，左边提供基础图形库，中间是画布，右边是组件的控制细节...服务API生成：在数据服务中，直接通过配置，生成API服务能力，并控制参数的响应结构，这种情况通常会以实时查询的方式处理。...这里是简述相对单一的应用服务，如果把这里的流程分段放大，在整个数据服务体系下，就是围绕元数据管理的复杂的基础系统：围绕数据结构映射，进行元数据标准化管理，在此基础上二次组织数据，快速响应业务需求。...数据成本分析：基于元数据中链路，分析各个节点数据的生产维护管理等成本，为数据服务中商业定价提供参考，可能直接影响服务是否可提供的决策。...配置可视化：在数据服务平台中，最忌讳的一点就是靠手动去维护各种作业，不管在什么场景下，都要考虑可配置化管理，保证动作可追溯。
Solution 1：写个程序在后台进行加密转换，然后重启系统，用新的代码访问加密后的数据。 存在的问题：如果在转换的过程中有新的数据进来或对原有数据有修改，如何处理？如何保证加密前后的数据同步？...这样乍看起来数据库是有冗余的，但是我们如果直接修改password列中的内容，实质上就是删除了一个原有的列，再新加了一列，我们知道，步子迈得大了，是容易扯着蛋的，具体原因Solution ½ 中已经讲了...方法是读数据。...修改CompositeUserDAOImpl，使其读数据仍操作未加密数据，但写数据同时修改加密和未加密两个列。 Step 4：开始进行数据迁移。...数据迁移完成后，修改CompositeUserDAOImpl，使其读数据从加密数据列中读取，写数据仍同时修改加密和未加密两个列。 Step 6： ?
、实时化、灵活化的智能数据服务平台。...在传统数据服务中，我们为业务分析师提供了多种数据服务，包括 SQL 查询、固定看板、定制化的分析工具以及人工跑数。...大模型 + OLAP 引擎结合的全新数据服务模式，不仅为平台用户提供了个性化、灵活表达、秒级回复的服务体验，还大幅降低了企业内部技术与业务学习成本，加速数据分析效率，实现多端入口统一、界面统一的平台构建...大模型 + OLAP ：开启数据服务平台新模式 在大模型 + OLAP 架构方案中，目前经典方案如下图所示，大模型充当中间层将用户输入的自然语言转化为 SQL 执行语句，OLAP 作为底层存储和数据处理的引擎...接下来我们将对比介绍 OLAP 早期架构与新一代架构在数据写入与查询两方面的差异，分享在架构演进过程中大模型 + OLAP 模型优化历程，最终助力超音数平台的构建，开启新一代的数据服务模式。
，这些围绕数据开展的一系列工作都属于大数据服务的范畴。...供应商向客户提供这些服务的水平就是我们提到的大数据服务能力。图片图片大数据服务能力其实是一个相对于大数据产品能力的概念。...供应商向客户提供这些服务的水平就是我们提到的大数据服务能力。数据服务能力其实是一个相对于大数据产品能力的概念。...供应商向客户提供这些服务的水平就是我们提到的大数据服务能力。要理解大数据这一概念，首先要从”大”入手，”大”是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。...大数据之所以成为时代变革力量，在于它通过追随意义而获得智慧。大数据处理大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。
二、数据服务管理平台的解决思路 数据中台的核心思想是能力复用和数据应用效率的提升，资产是数据中台的核心，没有资产的数据中台只能叫数据平台或工具。因此，数据服务管理必须建立在数据资产层之上。...数据服务层作为数据中台价值输出的最后一公里，数据服务管理效率的高低，直接影响数据中台价值的体现，它提供的核心解决思路是复用资产层的数据能力，通过平台化、配置化的方式，快速生成API服务，减少定制化开发对不同工种的依赖...指标管理平台处理管理统一指标外，还需要支持指标接口的服务化输出，这样针对定制化程度高、BI工具无法配置的可视化需求，如大屏可视化，只需要数据开发人员清洗好指标数据后，进行配置即可输出，无需接口开发介入。...IM结合，形成需求提交、工单流转、处理反馈的数据服务需求流程闭环。...三、总结 数据服务(API)是数据中台的最后一公里，是数据价值输出的重要形式之一，API生产效率的高低直接影响了数据对业务赋能的效率。
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