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如何读懂数据平台—写给大数据开发初学者的话 | 附教程

此时,你的”大数据平台”是这样的: 那么问题来了,海量数据如何到HDFS上呢? 第三章:把别处的数据搞到Hadoop上 此处也可以叫做数据采集,把各个数据源的数据采集到Hadoop上。 如果你认真完成了上面的学习和实践,此时,你的”大数据平台”应该是这样的: 第四章:把Hadoop上的数据搞到别处去 前面介绍了如何数据源的数据采集到Hadoop上,数据到Hadoop上之后,便可以使用 如果你认真完成了上面的学习和实践,此时,你的”大数据平台”应该是这样的: 如果你已经按照《写给大数据开发初学者的话2》中第三章和第四章的流程认真完整的走了一遍,那么你应该已经具备以下技能和知识点: 知道如何把已有的数据采集到 接下来是时候考虑如何更好的对外提供数据了。 如果你已经掌握了如何很好的对外(业务)提供数据,那么你的“大数据平台”应该是这样的: 第十章:牛逼高大上的机器学习 关于这块,我这个门外汉也只能是简单介绍一下了。

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如何读懂数据含义?(通俗版)

1 读懂第一阶段:明指标 给一个数字:180,能看出含义不? 不能! 因为这就是孤零零一个数字,啥含义都没有。想读懂数据,至少它得是一个明确的数据指标。包含了指标名称,使用场景,计算口径。 2 读懂第二阶段:立标准 而且很多人可能已经有了本能的判断:这个女生个子很高。这么判断,可能基于数据统计。 两种判断都没有错,其实都是进一步读懂数据的方法:统计法和习惯法。统计法基于数据统计上的差异进行高中低划分。习惯法则是把人们约定俗成的习惯量化。 问两种场景下小明的心情如何? 有些女生会嫌弃比自己矮的男生,很不幸,小明就是被深深嫌弃过的一名靓仔。所以小明遇到场景1估计就直接骂娘了:“早就说了不要找比我高的,你丫是诚心给我难堪吗!” 所有这些都是基于一个身高数据,所谓见微知著,其实背后都是有逻辑的推理(如下图) ? 5 读懂与瞎胡乱读的区别 当然,解读数据也是有限度的,过分解读,或者随便乱猜,都会导致错误理解。

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    【独家】一文读懂数据计算框架与平台

    在定义map任务输出数据的方式时,键的选择至关重要,除了影响结果的正确性外,也决定数据如何分组、排序、传输,以及执行reduce任务的计算机如何分工。前面提到的商品销售统计的例子,可选择商品种类为键。 概述 在解决了大数据的可靠存储和高效计算后,如何数据分析人员提供便利日益受到关注,而最便利的分析方式莫过于交互式查询。 很多图数据库也内置图计算框架。 另一类是增量计算框架,探讨如何只对部分新增数据进行计算来极大提升计算过程的效率,可应用到数据增量或周期性更新的场合。 其他值得关注的网站或论坛包括炼数成金、人大经济论坛、CSDN、博客园、云栖社区、360数据、推酷、伯乐在线、小象学院等。 算法模型组、自然语言处理组、系统平台组、调研分析组....总有一款适合你~ 【一文读懂】系列往期回顾: 【独家】一文读懂文字识别(OCR) 【独家】一文读懂回归分析 【独家】一文读懂非关系型数据库(NoSQL

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    数据平台和AI平台应该如何整合

    数据和AI两者最核心的部分都是数据。大数据的主要工作是对数据进行各种转换和存储。而AI的主要工作是学习数据并且得出模型。 AI天然需要大数据的基础,因为AI需要各种形态的数据,而我们得到这些形态的数据,必然离不开大数据。就此而言,他们两个合在一起,才是一个完整的工作流。 所以大数据平台要和AI进行整合,有两个核心点: 数据的交换 统一的语言 无论进程内还是进程间,数据交换最高效的方式是通过 Apache Arrow。那么数据交换的问题算是有了一个标准。 统一的语言呢? 看似简单的交互,里面涉及到了很多的细节问题: 在分布式系统中,如何让worker节点的日志信息输出到driver并且实时回显到控制台。 底层Python和SQL引擎如何交互等 如何解决python调试的问题。 用户应当可以指定python运行在worker节点还是driver节点。 如何管理python环境问题等等。

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    JuiceFS 在搜车数据平台的实践

    搜车已经搭建起比较完整的汽车产业互联网协同生态。 在这一生态中,不仅涵盖了搜车已经数字化的全国 90% 中大型二手车商、9000+ 家 4S 店和 70000+ 家新车二网,还包括搜车旗下车易拍、车行168、运车管家、布雷克索等具备较强产业链服务能力的公司 , 与搜车在新零售解决方案上达成深度战略合作的长城汽车、长安汽车、英菲尼迪等主机厂商,以及与中石油昆仑好客等产业链上下游的合作伙伴。 基于这样的生态布局,搜车数字化了汽车流通链条上的每个环节,进而为整个行业赋能。 说到大数据,对于每个公司都不陌生。 大数据集群现状 搜车目前大数据集群分为离线计算集群和实时计算集群,离线计算基于 Hive 和 Spark,实时计算基于 Flink,这两类集群分别基于 HDP 和 CDH 两套管理方式。

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    58数据平台架构演进-图

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    数据调度平台分类对比(OozieAzkabanAirFlowXXL-JobDolphinScheduler)

    数据调度系统,是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的调度系统做了一下分类总结和对比。 XXL-Job XXL-JOB是一个开源的,具有丰富的任务管理功能以及高性能,高可用等特点的轻量级分布式任务调度平台,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展、开箱即用。 Apache DolphinScheduler是一个分布式、去中心化、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统,其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用。 类型支持 支持传统的shell任务,同时支持大数据平台任务调度:MR、Spark、SQL(mysql、postgresql、hive/sparksql)、python、procedure、sub_process 可以通过对用户进行资源、项目、数据源的访问授权。支持,可视化管理文件,及相关udf函数等。

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    快DKH大数据基础数据平台的监控参数说明

    2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来,快以黑马之姿闯入50强,并摘得多项桂冠。Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖。对这份榜单感兴趣的可以找一下看看。 本篇承接上一篇《DKM平台监控参数说明》,继续就快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明。 DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过,详细的内容可以找一下看看。 今天就把剩下的一些监控参数一起介绍完,关于快大数据处理平台监控参数的介绍就完整了。 kill的应用程序 图片6.png 监控 yarn资源管理中被杀死的应用程序数量 纵轴表示应用程序数量,单位个 横轴表示时间,单位分钟 2、Spark监控界面 注意:(spark 运行任务后才有监控数据

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    Apache Hadoop大数据平台,金融行业搭建大数据平台数据采集、分析、处理如何实现?

    Apache Hadoop目前市场上主流的大数据研发技术之一,基于 Hadoop 开源框架开发的一个开源的分布式存储、分布式计算平台。 大数据平台可以对这些数据进行集中的数据分析管理,然后对不同类型的客户进行用户标签设定。 使用机器学习平台数据挖掘平台)的算法来对客户进行分类管理,根据大数据平台将客户进行分类管理后,结合用户的一些消费等等方式,来对用户进行画像,从而根据画像来推测用户的可能受青睐或者可能感兴趣的产品,进行定位转化 3.金融行业精准营销管理 利用大数据分析平台,对多样化的用户数据(基本信息数据、财富信息数据、教育数据、消费数据、浏览数据、购买路径、客户的微博、客户的微信、客户的购买行为)进行挖掘、追踪、分析,以提升精准营销水平 舆情分析:银行可以通过网络爬虫,在互联网上对:B2B平台、社区、论坛、微博、博客等等多平台数据进行爬取,搜索有关金融机构的信息,通过舆情分析,来对采集到的数据进行进一步的分析,看看哪些是正面信息,那些是负面信息

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    2019年数据产业发展如何

    01 2019年中国大数据发展如何 2018年中国大数据产业规模推测达到5405亿元,较2017年4700亿元同比增长15%; 2019年有望达到6216亿元,并且未来几年中国大数据产业将保持在10-15% 报告引用中国信息通信研究院“2015-2019年中国大数据产业市场规模趋势”数据。 02 大数据顶层设计 2018年,全国各地加强贯彻落实《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划(2016-2020)》及相关政策,十多个地方已经设置了省级大数据管理机构,30多个省市制定实施了大数据相关政策文件 03 大数据技术创新 国内骨干企业已经具备了自主开发建设和运维超大规模大数据平台的能力,一批大数据以及智慧城市方面的独角兽企业快速崛起,大数据领域的专利申请数量逐年增加。 05 大数据区域布局 中国已经建设了8个国家大数据综合试验区和5个国家大数据新型工业化示范基地,开展大数据方面的实践探索,区域布局持续优化。

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    美国大数据智能理财平台的5模式

    不过,世易时移,近年来美国出现了智能投资市场,涌现出很多基于大数据分析的智能理财平台,大大降低了财富管理的门槛,让原先处于“服务真空区”的中产阶级也能享受同等的财富管理服务。 ? 智能理财平台为什么会成功? 现在看来,有两因素促成了这些智能理财平台的成功。 首先,ETF基金的出现大大降低了投资成本。 第1种:基于大数据分析给出投资建议 这种类型的平台根据客户在其他理财交易平台的行为数据,全面了解客户的财务状况和投资现状,帮助客户对过去的投资决策做出回顾。 这种模式利用大数据分析技术,让客户在咨询投资顾问之外,有了另一种渠道可以获取投资顾问提供的服务,比如分析需求、解读投资报告和调整投资方案等。 第2种:基于大数据分析购买投资组合 这种类型的平台基于客户的财务状况和风险承受能力,为客户推荐或购买相应的交易型指数基金。 ETF成为这类型平台的首选基金,因为它的周转率低,降低了交易成本。

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    勿谈,且看Bloomberg的中数据处理平台

    时至今日,高核心数、SSD以及海量内存已并不稀奇,但是当下的大数据平台(通过搭建商用服务器集群)却并不能完全利用这些硬件的优势,存在的挑战也不可谓不大。 数据集确实可以达到一定的效果,但是在性能、效率、期满及弹性上都存在一定的障碍。这样一来,问题就在于如何移除这些障碍。 当一个节点发生故障后,数据并不会丢失——因为数据已经通过HDFS备份到多个节点上。 通过使用开源平台,我们认真思索来自多个提供商的意见,在中型数据处理上,我们可以看到很大的发展空间。 更重要的是,我们的收获不只是性能一个特性,我们更可以通过开源技术连接到一个更广泛的发展空间。 使用HBase,用户可以在的Portfolio文件上做拆分,并且分配到集群中的多个主机上进行处理。 第一个工作就是如何平均的将作业拆分:在一个指定的大数据集上,集群中每台机器获得的chunk大小都是相同的?理想状态中,对1000行的数据进行拆分,每台服务器都应该获得100行。

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    中通大数据平台促中的进化

    而经过这些年的发展,促早已不仅仅局限于电商行业,现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动,汽车界有 818,电商有 618 、11.11 等等,各种各样的促场景,对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战 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。

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    5架构:细数数据平台的组成与扩展

    数据处理平台已不集中于传统关系型数据库,各种其他平台层出不穷,也各有其适用范围。 从哪些角度去理解各种数据处理平台的设计思想及发展演进呢? 我们如何尽量实现数据的顺序存取呢?让我们设计一个很简单的数据库开始,存取一个文件。 1、数据存储和更新 追加写可以让我们尽量保持顺序存储文件。 这种方式有一个弊端是存储的数据量受限于内存的大小,数据量一,索引也增大,数据就饱和了。 2)第二种方式是把的索引结构,拆成很多小的索引来存储。 列式存储尤其适用于表扫描,求均值、最大最小值、分组等聚合查询场景。 前面是我们必须考虑的一些点,现在思考如何把这些设计组装在一起做成一个数据处理平台? ? 三、架构 1、命令查询职责分离架构(CQRS) 最常用的架构就是用传统关系型数据库存取数据,上层承接各种应用。

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    主流大数据采集平台架构分析

    今天为大家介绍几款数据采集平台: Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台数据采集 任何完整的大数据平台,一般包括以下的几个过程 这其中包括: 数据源多种多样 数据量大 变化快 如何保证数据采集的可靠性的性能 如何避免重复数据 如何保证数据的质量 我们今天就来看看当前可用的六款数据采集的产品,重点关注它们是如何做到高可靠,高性能和高扩展 在商业化的大数据平台产品中,Splunk提供完整的数据采金,数据存储,数据分析和处理,以及数据展现的能力。 Splunk是一个分布式的机器数据平台,主要有三个角色: Search Head负责数据的搜索和处理,提供搜索时的信息抽取。 总结 我们简单讨论了几种流行的数据收集平台,它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入,输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接,大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。

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    数据分析平台如何成为企业标配?

    进入21世纪以来,云计算、大数据、人工智能、物联网等信息技术的快速发展和产业数字化转型,使得数据量几乎呈现几何级增长,如何从海量数据中获取有用信息也显得尤为重要。 企业数据分析平台建设实施落地 数据分析平台的搭建以企业业务场景和用户需求为基础,以未来通过平台需要得到的价值信息和接入数据为参考,明确基于场景业务需求的数据平台要具备的基本功能,从而搭建出适合自己企业的数据分析处理平台 对于企业而言,在构建数据分析平台的过程中,可能会面临来自各方面的问题,如何选择合适的工具是重中之重: 1、各种来源的数据 在企业运维中,数据采集系统会从ERP、WMS、CRM等各种来源获取数据,企业进行数据分析之前首先需要将所有零散数据数据库中整合起来 3、固化的数据分析平台 对大多数企业而言,数据分析平台往往只用于企业获取分析结果或进行决策支持。 亦策观数台也支持在微信、钉钉、企业APP等移动端进行应用,相较于常规BI平台,亦策观数台协同智能分析平台的出现,为数据分析平台的应用提供了更多的可能。

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    如何设计实时数据平台(技术篇)

    导读:实时数据平台(RTDP,Real-time Data Platform)是一个重要且常见的大数据基础设施平台。 在技术篇里,我们则会推荐整体技术组件选型;对每个技术组件做出简单介绍,尤其对我们抽象并实现的四个技术平台(统一数据采集平台、统一流式处理平台、统一计算服务平台、统一数据可视化平台)着重介绍设计思路;对Pipeline 其他数据终端消费系统如数据开发平台Zeppelin、数据算法平台Jupyter等在本文不做介绍。 ,那么Wormhole如何做到兼容性模式演变支持呢? 自此,我们对“如何设计实时数据平台”这个话题的讨论暂时告一段落。我们从概念背景,讨论到架构设计,接着介绍了技术组件,最后探讨了模式场景。由于这里涉及到的每个话题点都很大,本文只是做了浅层的介绍和探讨。

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    如何让分析师用上数据平台

    写在腾讯合作运营中心数据平台正式运营三年之际,第三篇是如何让分析师用上数据平台。 前面提到了对开发流程的完善,但是针对的大多是开发的同学,作为数据平台的另一个的用户是分析的同学。 Hue 首先是一个 Web 端的工具,对于使用者而言,不用关心如何连上对应的数据库,只需要打开页面使用即可。其次,Hue 不仅对 Impala 支持特别好,还支持 Oracle、ES 等关系型数据库。 某种程度上,Hue 和 PL/SQL 是等价的,而 Oracle 处理不了庞大的历史数据数据平台可以,于是分析师就自然而然的使用数据平台做分析了。 然后再教会他们如何进行一些简单的取数,这样他们就可以在分析师工作需求排满的情况下,自己去发现数据、分析数据。 SQL 语言虽然很强大,但是总有一些比如数据之间的相关性的工作,是需要编程语言和算法去完成的 前文也提到了,我们的用户体量基本上是在亿级以上,随随便便的一张表可能就是几千万上亿的数据的表,可能一天的数据增量就是一百亿上下

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