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关键词

【微报告】校园行(上)之社交及应用案例

一、 1、时代 随着智能手机的普及,网民参与互联网产品和使用各种手机应用的程度越来越深,用户的行为、 位置、 甚至身体生等每一点变化都成为了可被记录和分析的量呈现爆炸式增长。 =海量(交易、交互)+针对海量决方案 海量交易: 企业内部的经营交易信息主要包括联机交易和联机分析,是结构化的、通过关系库进行管和访问的静态、历史。 海量的涌现已经催生出了设计用于密集型处的架构。例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的Apache Hadoop。 (4)价值(Value) 沙里淘金,价值密度低:虽然量很,但是价值密度较低,如何通过强的机器算法更迅速地完成价值“提纯”,是目前亟待决的难题。 二、微博社交应用案例 案例一:用户画像体系 每个企业都不可以避免的要对用户进行画像,用户画像的提出,根本上是源于企业对用户认知的需求。产品经,需要了用户的特征,对产品进行功能的完善。

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今天我们谈谈论,首先我们要了,如今人们都在谈论,感觉不不熟悉都有点时代的落伍。 现在阿里巴巴,腾讯等一些公司都在向着发展,时代是一个时代的象征,也是一个改变人们的生活的一个常态。不只是分析的一个时代,更是方便人们选择的一种个分析。 浅谈的运行与运行分析 的字面意思是指小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集,管和处能力的集;是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处现有集规模产生的相对 在运行过程中首先要进行预处 主要完成对已接收的辨析、抓取、分类等操作。 (1)辨析:通过接收输入需求进行辨析产品或。 (2)抓取:由于获取的可能具有多种结构和类型,抽取的过程可以帮助我们将这些复杂的转化为单一的或者便于处的构型,以达到快速分析处的目的。

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    最早提出“”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,是当前很热的一个词。这几年来,云计算、继而,成了整个社会的热点,究竟是什么东西?有哪些相关技术? 在讲什么是之前,我们首先需要厘清的基本 是可以获取和存储的信息,直观而言,表达某种客观事实的值是最容易被人们识别的(因为那是“”)。 ,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管和处集合,是需要新处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。 当决了海量的存储问题,接下来面临的海量的计算问题也是比较让人头疼,因为企业不仅追求可以计算,还会追求计算的速度、效率。 这个时候就需要有新的技术去决这些问题,这个技术就是主要决的问题: 海量的存储和海量的计算问题 ​

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    :史上最全

    我会从的特征定义行业对的整体描绘和定性;从对价值的探讨来深入的珍贵所在;从对的现在和未来去洞悉的发展趋势;从隐私这个特别而重要的视角审视人和之间的长久博弈 ,智慧医疗,智慧环保的需要,这些都所谓的智慧将是的采集来源和服务范围。    如果将云计算与进行一些比较,最明显的区分在两个方面:   第一,在上两者有所不同,云计算改变了IT,而则改变了业务。然而必须有云作为基础架构,才能得以顺畅运营。    四组成部分满足不同的应用场景需要,Autonomy决音视频识别的重要决方案;Vertica的速度和效率的方案;ArcSight决机器的记录信息处,帮助企业获得更高安全级别的管;运营管决的不仅仅是外部的处 个人的这个   个人的很少有人提及,简单来说,就是与个人相关联的各种有价值信息被有效采集后,可由本人授权提供第三方进行处和使用,并获得第三方提供的服务。

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    仓库—

    经过反复炒作之后,慢慢的降温下来。家不再谈几个v了,落地到企业会发现,部分场景还是传统的仓库的替换。今天梳仓库的使用场景,以及需要的技术。 1,先谈下仓库准确的是什么? 仓库 ,由仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)于1990年提出,主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处(OLTP)经年累月所累积的量资料,透过仓库论所特有的资料储存架构,作一有系统的分析整 对于小于100T的结构化时,往往会发现MPP架构的仓库反而性能更高。但是仓库有非常明显的扩展瓶颈,目前已知的,最生产仓库节点是几百个节点。 本文先介绍仓库的基本,下一篇介绍仓库的应用场景。

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    基本

    想必家都不陌生,毕竟是近年来最热门的话题之一。 但是,只是的特征之一,有4个特征简称4V特征: ? 3./分析/挖掘: 存储的问题决后,才开始对这些进行处,分析、挖掘有价值的出来 4.可视化: 最后就是将这些挖掘出来的进行可视化、图形化后呈现给别人看,总不可能让你领导来看一堆字或字符串吧 在技术架构上带来的挑战: 1.对现有库管技术的挑战: 海量的想要存储到传统的关系型库是不太现实的,虽然库可以进行集群,但是基本上也不能处TB级以上的分析的,所以现阶段无法使用结构化的查询及处决这些问题 : 之前也提到过的特征之一就是的多样性,如何处好多样的是个问题 ---- 如何应对带来的挑战 对于以上所说到的挑战,Google已经有应对这些挑战的技术了: MapReduce 可以决计算效率的问题

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    来源:掘金 DB、ODS、DW、DM区分: 这几天看了一些专业的释,还是对ODS、DW和DM认识不够深刻,所以就查了相关的资料,分享给家一起学习。 DM:目前网上有两种说法,一说集市(Data Mart);一说挖掘(Data Mining),百度百科给出的是挖掘的,我这里将这两种说法都做了释: DM(Data Mart):集市 DM(Data Mining):挖掘,又称为库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是从中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可的模式的非平凡过程 仓库本身是一个非常库,存储着由组织作业库中整合而来的,特别是指事务处系统OLTP(On-Line Transactional Processing)所得来的。 因此两者关系或许可读为Data Mining是从巨仓库中找出有用信息的一种过程与技术。 ODS到DW怎么集成的呢? ? 将来自不同系统的有用的信息整合在一起。

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    析之仓库简介

    系统平台当中,存储、库、仓库是非常重要的,共同支持存储的实际需求。在当中,存储这个环节,仓库技术起到重要的作用。 (Time Variant)的集合,用于支持管决策(Decision Making Support)。 ,是可以看到的历史变化情况的; 仓库的目标就是支撑分析工作,用于管决策,使得企业获得更好的发展。 它是由多个面向特定方向的分析主题组成的,这样可以使得分析任务变得简单,更容易获取,最化地发挥的效用。 2、可以处量场景。 今天的析,仓库入门,以上就为家做了简单的介绍了。仓库作为支持分析处的重要一环,也是系统架构当中的重要组成部分,从基础入门到逐步深入,需要不断加深和掌握。

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    -仓库的

    什么是仓 1.1. 基本 英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。仓库的目的是构建面向分析的集成化环 境,为企业提供决策支持(Decision Support)。 面向主题 传统库中,最的特点是面向应用进行的组织,各个业务系统可能是相互分离的。而仓库 则是面向主题的。 主题是一个抽象的,是较高层次上企业信息系统中的综合、归类并进行分析 利用的抽象。在逻辑意义上,它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。 集成性 通过对分散、独立、异构的进行抽取、清理、转换和汇总便得到了仓库的,这样保 证了仓库内的关于整个企业的一致性。 仓库中的综合不能从原有的库系统直接得到。 仓库的用户对的操作多是查询或比较复杂的挖掘, 一旦进入仓库以 后,一般情况下被较长时间保留。仓库中一般有量的查询操作,但修改 和删除操作很少。

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    入门:Flink核心

    在流式计算越来越受到主流青睐的市场状况下,流式计算框架技术的掌握,正在成为学习当中的重要部分。以Flink框架来说,作为新一代的流计算框架,越来越多地出现在开发者们的技能树当中。 今天的入门分享,我们就来讲讲FLink的几个核心。 Flink特点 Flink处的是实时的unbounded data,源源不断,可能永远都不会结束,这就给完备性和failover带来了很的挑战。 同时,它也可以做到实时处和输出,让用户快速看到结果。 flinkrole.png Flink核心 1、快照机制 Flink的快照机制主要是为了保障作业failover时不丢失状态。 arch.png 关于入门,Flink核心,以上就为家做了基本的介绍了。

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    2021年基础(一):

    ---- 最早提出“”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,是当前很热的一个词。这几年来,云计算、继而,成了整个社会的热点,究竟是什么东西?有哪些相关技术? 在讲什么是之前,我们首先需要厘清的基本 是可以获取和存储的信息,直观而言,表达某种客观事实的值是最容易被人们识别的(因为那是“”)。 ,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管和处集合,是需要新处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。 当决了海量的存储问题,接下来面临的海量的计算问题也是比较让人头疼,因为企业不仅追求可以计算,还会追求计算的速度、效率。 这个时候就需要有新的技术去决这些问题,这个技术就是主要决的问题: 海量的存储和海量的计算问题

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    库的

    什么是库? 库(Database)是按照结构来组织、存储和管的仓库。 每个库都有一个或多个不同的 API 用于创建,访问,管,搜索和复制所保存的。 我们也可以将存储在文件中,但是在文件中读写速度相对较慢。 所以,现在我们使用关系型库管系统(RDBMS)来存储和管量。 所谓的关系型库,是建立在关系模型基础上的库,借助于集合代和方法来处库中的。 4.许多的行和列组成一张表单 5.若干的表单组成database ---- RDBMS 术语 在我们开始学习MySQL 库前,让我们先了下RDBMS的一些术语: 库: 库是一些关联表的集合 MySQL 为关系型库(Relational Database Management System), 这种所谓的"关系型"可以为"表格"的, 一个关系型库由一个或个表格组成, 如图所示的一个表格

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    Elasticsearch

    索引和搜索查询等操作会占用量的cpu,内存,io资源,为了确保一个集群的稳定,分离主节点和节点是一个比较好的选择。 当量较时,索引的存储空间需求超出单个节点磁盘容量的限制,或者出现单个节点处速度较慢。 为了决这些问题,ElasticSearch将索引中的进行切分成多个分片(shard),每个分片存储这个索引的一部分,分布在不同节点上。 mapping 类比关系型库中的 schema ,mapping 定义了 index 中的 type。 Elastic 和 关系型对比 ElasticSearch RDBMS 索引(index) 库(database) 类型(type) 表(table) 文档(document) 行(row

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    CSRF

    跨站请求伪造 CSRF攻击原及过程 用户C打开浏览器,访问受信任网站A,输入用户名和密码请求登录网站A 在用户信息通过验证后,网站A产生Cookie信息并返回给浏览器,此时用户登录网站A成功,可以正常发送请求到网站 A 用户未退出网站A之前,在同一浏览器中,打开一个TAB页访问网站 网站B接收到用户请求后,返回一些攻击性代码,并发出一个请求要求访问第三方站点A 浏览器在接收到这些攻击性代码后,根网站B的请求,在用户不知情的情况下携带 网站A并不知道该请求其实是由B发起的,所以会根用户C的Cookie信息以C的权限处该请求,导致来自网站B的恶意代码被执行。 流程示意图 ?

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    析:分布式存储与

    技术当中,在海量的存储环节,涉及到两个重要的,就是分布式存储与库,稳定高效安全的存储,才能为后续的计算分析环节,提供稳固的支持。 今天的析,我们来讲讲分布式存储与库。 进入时代,特征发生了明显的变化,规模、非结构化/半结构化的多,使得存储本身也需要克服很多的问题。 8.jpg 要实现规模的计算分析加工等问题,对于企业而言,需要通过各种手段来决相关的问题,比如说通过优化存储基础设施,或者搭建高性能的存储框架等等。 分布式关系型库 关系型库是建立在关系模型基础上的库,借助于集合代和方法来处库中的。 目前业界比较流行的键值存储库包括:Redis、Memcached、Tair等。 10.jpg 关于析,分布式存储与库,以上就为家做了一个简单的介绍了。

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    ?只是个吗?

    二、分散、利用率较低 当前已经深套到各行业与业务职能领域,资产的管也变得十分困难,其原因有几点。 孤岛化明显缺乏融合。 四、企业无法判定客户的行为 虽然提供了过往的行为与复盘,但仅凭经验无法超前做用户行为预判,很难把控客户的动态和市场的变化。 ,该如何为企业增长赋能? 处于发展阶段的人工智能、、云计算等新技术应用,必须系统的帮助企业实现用户的打通与管,简历全方位立体化的用户管体系;对用户的全生命周期进行追踪,去提升自己用户的用户价值,而非一味的扩新;达到智能决策的作用 由于管职能的划分,企业的信息系统会按照以上展开不同维度的扩充,但是最关键的是各类的整融合,其中包含:碎片化储存的第一方的融合、实时和非实时的融合、结构化和非结构化的融合。

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    的定义与

    然而,在设计决方案时,规模,摄取和处的速度以及在过程的每个阶段必须处的特征提出了重的新挑战。系统的目标是从量异构中获得使用传统方法无法实现的洞察力和连接。 经常从多个来源流入系统,并且通常需要实时处以获得见并更新当前对系统的。 这种对近乎即时反馈的关注促使许多从业者远离面向批处的方法,更接近实时流媒体系统。 虽然该术语通常是指遗留仓库过程,但是一些相同的适用于进入系统的。 可视化是发现趋势和点的最有用方法之一。 实时处经常用于可视化应用程序和服务器度量标准。经常变化,指标中的量增量通常表明对系统或组织的健康状况产生重影响。 词汇表 虽然我们在整个指南中尝试定义,但有时在一个地方提供专业术语是有帮助的: 集的总称,由于其量,速度和种类,传统计算机或工具无法合这些集。

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    -Hive的基本

    Hive 的基本 2.1. Hive 简介 什么是 Hive Hive是基于Hadoop的一个仓库工具,可以将结构化的文件映射为一张库表,并提供类 SQL查询功能。 其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算,底层由HDFS来提供的存储,说白了hive可以 理为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具,甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce 的 客户端 为什么使用 Hive 直接使用hadoop所面临的问题 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太 为什么要使用Hive 操作接口采用类SQL语法 元存储: 通常是存储在关系库如mysql/derby中。Hive 将元存储在库中。 释器、编译器、优化器、执行器: 完成HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在HDFS 中,并在随后有MapReduce 调用执行。 2.3.

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