一、大数据的基本概念 摘要：大数据基本概念考点：大数据的4V特征、类型(结构化与非结构化大数据)、核心技术(分布式存储和分布式处理)、大数据计算模式(批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算)、每类计算模式典型的代表产品...大数据的4V特征 规模性大（volume）、多样性多（variety）、价值密度低（value）和高速性快（velocity） 大数据的类型 结构化大数据：能够用数据或统一的结构加以表示的，如数字、...主要技术：Pregel、GraphX、Giraph、PowerGraph、Hama、GoldenOrb等 （4）查询分析计算：大规模数据的存储管理和查询分析。...(1)HDFS文件系统基本内容：体系结构、HDFS实现的目标与局限性、HDFS的NameNode和DataNode的功能与模块(NameNode：FsImage与EditLog;DataNode：数据存储与检索...（4）Hadoop YARN任务调度与资源管理 HDFS文件系统基本内容 （1）体系结构：主从结构 1）NameNode：主节点 （职责是管理维护HDFS（主要维护两个文件：FsImage与EditLog
用户可在BD公司提供数据管理平台上处理自己的数据库 Users have the option to access data (their own and/or other parties) on a...此外，它还提供了一个叫做”firehose”的推讯分析工具与应用，将这些混乱的非结构化数据转变为有意义的信息；它还培训了4000名咨询师，协助企业将计划付诸行动以期获益。...3）DaaS案例-自产自销 农业机械生产商John Deere，他为所有拖拉机配备了传感器，这些传感器会收集机械、土壤以及庄稼状况的信息，并将这些流数据传到MyJohnDeere.com与Farmsight...租用他们基于云的存储与分析引擎，然后按使用时间或者处理的数据量来付费。向客户提供分析服务（分析报告或者人工服务费）。直接卖加工后的数据。 ?...数据源：专注在IT能力比较弱，但是数据价值较高的行业客户上； 数据云化：强调数据管理的云化； 数据产品SaaS化：为可以接受SaaS服务的客户提供数据产品 DaaS（数据管理服务）的技术整体架构 ?
“数据管理”,这听起来高大上的名词, 然而只要执行上稍一不慎, 却往往会打击团队的士气与产品开发的效率与质量。...ScrumMaster 的 “数据管理”一定要和团队的现况与行为相结合。依团队的现况与行为制定出多面向,多纬度的度量模型。
◈ 数据字典规范数据输入 数据管理的第一步也是最重要的一步便是源数据的规范统一，在输入端保证数据的标准一致性越高，在后期越能节省大量数据清洗与核查的时间。...这样一来，在需要查看和分析 HR相关数据时，便能直接从数据库中提取出所需数据，再不用逐个从不同系统的数据库中筛选和调取，大大提升对数据的利用效率。...◈ 数据分析与呈现 确保了数据的规范与一致性，接下来便是对数据加以分析并直观 呈现给需要的同事。 1....数据分析时， SSC 人员主要从以下几个方面分析背后意义： • 系统报表背后对应的现实情况变化，数据未能达到或超出预期背后的深层次原因：例如本年度人员招聘总量比预期减少，这一现象背后对应的员工主动离职情况...、员工该绩效标准起伏变化大背后受到是否受业务主管个性格因素影响较大； 2.
基于数据仓库构建与管理主数据 数据仓库在建设之处就是为了解决数据集成的问题，通过ELT过程，数据仓库得到集成后的数据。...MDM集成中心 相对与数仓被动的承担了主数据管理的部分职责，这种方案引入了专门的集成中心来完成主数据的收集，清理和分发工作。数据仓库成为了MDM的下游系统之一。...传统的ERP系统（CS架构）往往对此方案的第一反应是技术维护难度大， 需要大量的接口查找和开发调用工作。 在微服务体系下， 这些不再是不可逾越的难点。 这和业务中台的设计思想和定位是一致的。...对比与选型 对比 当我们仔细对比在四种方案， 实际上代表了两类实现思想：集中式第三方管理 和 业务自治。...数据仓库与商业智能宝典(第2版) 成功设计、部署和维护DWBI系统- Ralph Kimball etc. 清华大学出版社 2. 主数据管理实践白皮书 中国信通院 3.
数据卷 是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录，它绕过 UFS，可以提供很多有用的特性：
元数据管理平台管什么 数据治理的第一步，就是收集信息，很明显，没有数据就无从分析，也就无法有效的对平台的数据链路进行管理和改进。...与表结构信息类似，对于这类Audit审计类信息的采集和管理，通常具体的底层数据存储管理组件自身的功能也无法直接满足我们的需求，需要通过专门的元数据管理平台中统一进行采集，加工和管理。...与之相反，数据的业务属性信息，通常与底层系统自身的运行逻辑无关，多半就需要通过其他手段从外部获取了。 那么，业务属性信息都有哪些呢？...此外Atlas在数据审计环节做的工作也不多，与整体数据业务流程的集成应用方面的能力也很有限。Atlas项目本身很长时间也都处于Incubator状态，因此还需要大家一起多努力来帮助它的改进。...从元数据管理系统的角度来说，业务组的管理，包括数据和任务与业务组的归属关系映射，业务组内角色的权限映射关系等，此外，为了适应业务的快速变化，也给用户提供的数据资产的归属关系转移等功能。
1.1.2 元数据价值 元数据有重要的应用价值，是数据管理、数据内容、数据应用的基础； 在数据管理方面为集团数据提供在计算、存储、成本、质量、安全、模型等治理领域上的数据支持。...1.1.3 统一元数据体系建设 元数据的质量直接影响到数据管理的准确性，如何把元数据建设好将起到至关重要的作用。...1.2.2 元数据门户 元数据门户致力打造一站式的数据管理平台、高效的一体化数据市场 “前台”产品为数据地图，定位消费市场，实现检索数据、理解数据等“找数据”需求 “后台”产品为数据管理，定位于一站式数据管理...常见的应用链路分析应用主要有影响分析、重要性分析、下线分析、链路分析、寻根溯源、故障排查等 1.2.4 数据建模 通过元数据驱动的数据仓库模型建设，可以在一定程度上解决此问题，提高数据仓库建模的数据化指导...； 如，阿里 “双 11” 的交易大屏数据，就要做到秒级； 4.2 数据质量方法概述 阿里的数据质量建设体系： 消费场景知晓 功能：分析解决消费场景知晓的问题； 方法：通过数据资产等级和基于元数据的应用链路
Gartner这个定义不仅强调了数据/信息管理和治理上的紧密关系，也重申了数据管理包含治理这个观点。 治理与管理的区别 在明确数据治理是数据管理的一部分之后，下一个问题就是定义数据管理。...在Gartner的术语表中，没有单独解释数据管理和数据治理的概念，取与代之的是重点介绍了信息治理和信息管理的概念。 数据治理主要围绕对象：角色 与正式的数据治理流程相关的角色是有限的。...尤其当业务必须更主动地参与到治理方式和数据管理其他层面（例如自助数据分析）的时候，目的是要从这些工作参与中获益。在更多的案例中，特定领域的治理可以直接应用于业务。...数据建模 数据建模是依赖于数据治理的另一个数据管理中的关键领域，它结合了数据管理与数据治理两者进行协调工作。...在此重申一点，数据治理和数据管理非常接近是有事实支撑的，数据质量经常被视为与数据治理相结合，甚至被认为是数据治理的产物之一。
重构血缘关系 DAG 图展示，优化用户视觉体验同时避免大图渲染过慢问题。 支持血缘关系关联调度引擎工作流，解决数据血缘中最重要的「查找产出」一环。...上图 P99 需要耗时 2s 多的原因是搜索总存在大搜索，会拖慢搜索速度。...数据地图 [BIGO 的数据管理与应用实践] 上图为数据地图-搜索（部分），支持全域元数据（HIVE、HDFS、CK、BAINA）搜索与发现（数据源还在增加中）、结果排序和下载、支持筛选、支持高级搜索等功能...[BIGO 的数据管理与应用实践] 上图为数据血缘核心模块，展示了某个元数据的上下游。...[BIGO 的数据管理与应用实践] 图注：一条 SQL 模型数据 [BIGO 的数据管理与应用实践] 图注：数据建模入口 监控大盘 BIGO 内部的监控大盘实时展示公司数据，包括资源总量、各业务线资源占比
主数据与其他数据的关系 在《DAMA数据管理知识体系指南》一书中，将数据管理领域知识体系概括为十个大的方面，分别是数据架构管理、数据开发、数据操作管理、数据安全管理、参考数据和主数据管理、数据仓库和商务智能管理...主数据管理流程包括主数据业务管理流程（主数据的申请、校验、审核、发布、变更、冻结、归档等进行全生命周期管理）、主数据标准管理流程（对主数据标准的分析、制定、审核、发布、应用与反馈等流程）、主数据质量管理流程...主数据规划强调将需求分析与系统建模紧密结合，需求分析是系统建模的基础，而业务调研又是需求分析的前提。...上文提到主数据实施要点主要包含主数据规划、制定主数据标准、建立主数据代码库、搭建主数据管理工具、构建运维体系及推广贯标六大部分，结合到实际具体项目过程中，则需要将主数据管理和项目过程管理的知识与经验结合起来...第一阶段：主要工作内容包括标准化制定、主数据平台基本模块建设、数据初始化清理与导入等； 第二阶段：主要工作内容包括完善主数据平台建设、部分系统对接、数据监控与统计分析等； 第三阶段：主要工作内容包括扩大主数据范围
作为企业业务的生命线，云中的数据必须容易获得，以提高企业的灵活性和创新能力，而易于访问也必须与安全保护相平衡，以确保最大的业务价值。...作为企业业务的生命线，云中的数据必须容易获得，以提高企业的灵活性和创新能力，而易于访问也必须与安全保护相平衡，以确保最大的业务价值。...人们需要快速、轻松地访问数据和实时分析，以实现创新飞跃，实现卓越运营，并获得最重要的竞争优势。...分析行为以查看请求访问的用户或设备是否属于正常使用模式，这也是一种能够查找出恶意活动的好方法。 3....智能数据管理将使企业的员工能够利用最新的云计算技术、创新新产品和服务，并使企业在竞争中脱颖而出。 （来源：企业网D1Net）
大数据管理与应用和以下两种专业的区别： 信息管理与信息系统（信管） 特点： 侧重信息技术和经济管理应用的结合，传统常见领域有企业信息化(MIS等)、信息咨询（ERP实施等）、互联网信息服务（包括信息检索...，更注重培养学生的研究设计和项目开发能力，要求学生能综合运用计算机科学和应用数学的知识来分析与处理大规模数据收集的能力，具体包括数据清洗、存储与检索、挖掘与探索、数据可视化、道德与隐私、数据分析、沟通与呈现等内容...大数据管理与应用的培养方案 目标：我们将该专业的人才培养定位为具有良好的数据科学基础，掌握面向互联网大数据环境的数据处理和分析方法、面向某行业数据管理方向的管理科学专业知识，具有较强的大数据管理能力和技术应用能力...师资方面：大数据管理应用方面的企业技术人才较为普遍，因此合理地加大与企业联合培养、引进行业应用案例、搭建产学研合作平台是大数据管理与应用专业师资队伍建设地必然之选。...互联网用户行为 分析、大数据营销 大数据 微观管理 大数据管理、大数据经济学、 大数据安全管理 大数据企业管理、 竞争情报、商业价值、 大数据经济、 大数据咨询等 大数据管理工具（Oracle、Microsoft
腾讯云存储专家解决方案架构师屠伟新带来《AIGC 场景下存储与数据管理的挑战与应对》主题分享。下面我们一起来学习回顾一下AIGC场景下的存储解决方案。...AIGC 场景下存储与数据管理的挑战与应对 在分享伊始，屠伟新首先提出了团队持续关注的问题，从2022年年底 ChatGPT 发布出来以后，AIGC 对数据的要求持续高涨，一方面模型训练需要非常多的数据量...面对巨大的数据量，首先需要一个大容量、可靠的存储，同时这些数据的流动也需要快捷高效，屠伟新也推荐大家选择腾讯云的对象存储COS作为数据存储的底座，腾讯云COS单集群可以达EB级的规模。...在推理的过程中，则需要满足数据合规、数据智理两大核心需求。...同时数据万象也提供了便捷智能的图片压缩服务，用户不用调相应的参数，系统会自动分析图片的质量和冗余度，在保证一定图片质量的基础上，降低图片的大小，为客户节省带宽成本。
PARTITIONS 表中的 TBL_ID 字段是 TBLS 表的外健、SD_ID 字段是 SDS 表的外健； DATABASE_PARAMS 表中的 DB_ID 字段是 DBS 表的外健； 这样的嵌套让表与表之间的关系表现为
例如，销售数据可能具有与地区、一年中的时间、产品型号等相关的多个维度。 OLAP 多维数据集扩展了传统关系数据库模式的逐列格式，并为其他数据维度添加了层。...OLAP和OLTP的主要区别：处理类型 这两个系统的主要区别在于它们的名称：分析型与事务型。每个系统都针对该类型的处理进行了优化。 OLAP 经过优化，可进行复杂的数据分析，从而做出更明智的决策。...OLAP 与 OLTP：哪个最适合您？ 为您的情况选择正确的系统取决于您的目标。您需要单一平台来获取业务洞察力吗？OLAP 可以帮助您从海量数据中释放价值。您需要管理日常交易吗？...要了解有关与 OLAP 和 OLTP 一起使用的数据库系统的更多信息，我们鼓励您浏览有关这些主题的学习中心文章。...知识星球向大咖提问，近距离接触，或者获得私密资料分享。 喜马拉雅路上或者车上了解最新黑科技资讯，架构心得。【智能时刻，架构君和你聊黑科技】知识星球认识更多朋友，职场和技术闲聊。
寻找周期性要从大到小找出业务发展的周期性规律： 先看最大、最关键的收入指标，从月到日，逐步缩小范围。在日期上，标注会影响整体收入的重大举措（促销/政策）。...在数据差异非常大的时候，可以利用平均数倍数分层。...从广大的子个体中找到能力最优秀/最差劲的个人 分层分析法的关键： 1.对个体做分层，找关键指标（收入/成本） 2.分层过程中，关注极端个案，关注平均值差异 3.跟踪分析结果是否稳定，与业务讨论是否值得进一步深挖...2 多指标分析方法 使用多指标分析法，可以综合收入与成本两个指标，评价业务，并了解收入/成本是怎么产生的，给出业务建议。...指标拆解与结构分析的区别： 指标拆解是将一个指标拆解成两个新的指标； 结构分析 是将一个指标的结构进行拆解，如总消费=食物消费+饮料消费，但是指标还是消费，并没有改变。
接下来，我们就探索一下用count与用FPKM去处理获得的差异基因是否具有巨大差别吧？...因为我们要比较FPKM与count分别进行差异分析的区别，所以我们需要自身对于上游转录组数据进行定量，去获得「Ensenmble count矩阵」。...,sep = "~~~~")),formula = y~x,parse=T,size=3.0) 以上演示了count与FPKM进行差异分析的方式，并通过散点图展示了两者差异分析后获得的差异基因的区别...两个散点图分别分析了FPKM与count进行差异分析后整体差异基因的相关性与差异基因的相关性。...但为什么limma包不提倡用FPKM以及有的推文说用FPKM错了呢，然而此处针对FPKM与count进行差异分析，为什么结果没有很明显的区别呢？小编觉得是一个很好的问题，希望明白的小伙伴可以补充下。
今天来说另外一个生物科学数据分析和数据管理本体论——EDAM - Bioscientific data analysis ontology。...背景知识 关于本体论，本体论与生物医学的一些背景知识可以参考隔壁老湿在简书的《学习笔记：本体论与生物医学》一文， 这里主要聊一下 EDAM - Bioscientific data analysis ontology...with EDAM 简介 EDAM - Ontology of bioscientific data analysis and data management，是一个全面的本体论，包含了在生物科学数据分析和数据管理...EDAM 包括与生命科学中的数据分析和数据管理相关的主题（topics）、操作（operations）、数据类型（types of data）和数据标识符（data identifiers）以及数据格式...总结 简单总结一下，目前对 DEAM 了解不多，Bio.Tools 也只还在探索中，但个人的感觉这其实就是一个生物医学软件与数据库的标准化数据库，把那些杂乱无章的软件统计分类管理，结构化也好层次化也好，
如果我们要分析受访者行为和他所居住小区的建设年代是否有关（老旧小区、新建小区等等）——信息虽然在两个表中，但我们照样可以用Excel解决，一个简单的Vlookup函数就可以了，=Vlookup（问卷表....——的确，我们可以通过多次Vlookup来集合所有需要的信息 如果我们研究分析的内容又增加了呢？表格增加到4个、5个……呢？我们需要的信息分散在4个、5个……中呢？
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