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 前面介绍了如何把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。
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。
---- Hello folks，我是 Luga，今天我们来分享一下关于 Kubernetes 大数据平台管理工具-CloudEon。...作为一款基于 Kubernetes 大数据平台，CloudEon 旨在为管理 Kubernetes 大数据资源提供一种更直观和可视化的方式。 — 01 — CloudEon 是什么？...CloudEon 是一款基于 Kubernetes 的开源大数据平台，旨在为用户提供一种简单、高效、可扩展的大数据解决方案。...该平台致力于简化多种大数据服务在 Kubernetes 上的部署和管理，如 Hadoop、Doris、Spark、Flink、Hive 等，能够满足不同规模和业务需求下的大数据处理和分析需求。...关于 CloudEon 平台的简介，可观看如下视频： — 02 — CloudEon 特性 基于 CloudEon 平台，我们能够实现如下，具体： 1、快速搭建大数据集群
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，如何为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大数据、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
然后，点击”录制”按钮，开始记录数据。这时，可以在页面进行各种操作，然后停止”录制”。 这时，开发者工具会显示一个时间轴。它的下方就是火焰图。 ?
然后，点击"录制"按钮，开始记录数据。这时，可以在页面进行各种操作，然后停止"录制"。 这时，开发者工具会显示一个时间轴。它的下方就是火焰图。 ?
这些法律规定了如何收集、使用和储存个人数据，并规定了违反这些规定的后果。负责处理个人数据有助于遵守这些法律和规定，避免违反法律的后果。另一个原因是数据泄露事件会给企业带来严重的信任危机和经济成本。...通常，与商业性质有关或与合同有关的数据被认为是敏感的，泄露这类数据往往会影响商业运营或面临法律风险。 如何识别隐私数据？ 对于数据工程团队，一般来说没有统一的敏感信息的标准。...数据平台隐私数据保护实践 数据平台隐私数据保护架构 数据平台接收上游数据源中各种数据，其中包括大量的用户和雇员的个人信息，以及公司运营、财务等机密信息。...为了降低在数据平台中发生数据泄露的可能性和危害性，数据平台需要应用数据脱敏、数据加密等隐私数据保护技术。...处理加密时需要考虑的问题： 如何管理加密密钥，如何保证密钥安全地和其他系统集成？ 多个实体之间安全地共享加密密钥？ 对于问题1，我们选择了开源的密钥管理系统HashiCorp Vault。
很多客户在进行EDI项目的时候，想要了解如何看懂EDIFACT报文中的数据，今天的文章就带大家学习EDIFACT报文的结构，以及如何才能获取到需要的数据。...对报文结构有了基本的了解之后，我们再来看下如何从报文中获取数据。...，并从中提取数据是非常麻烦的。...报文设计的初衷是为了方便计算机处理，不过直接阅读报文对于开发人员来说也是有意义的，可以用来对比收到的数据与原始数据是否一致。...文章中讲解的ORDERS报文只是EDIFACT标准中一种简单的类型，还有很多种结构不同的报文，大家可以利用今天讲解的方法尝试地去读懂其他的报文，如果有任何疑问，请联系我们。
然后，点击"录制"按钮，开始记录数据。这时，可以在页面进行各种操作，然后停止"录制"。 这时，开发者工具会显示一个时间轴。它的下方就是火焰图。
在机器学习中，我们不是直接编程告诉计算机如何完成任务，而是提供大量的数据，让机器通过数据找出隐藏的模式或规律，然后用这些规律来预测新的、未知的数据。...另一方面，"大"也指的是训练数据的规模。大语言模型通常在大规模的文本数据上进行训练，这种数据可以来自互联网、书籍、新闻等各种来源。...这使得大语言模型能够在数据稀缺的领域中也能表现出色。 随着更多的数据和参数，性能持续提升：大语言模型的性能通常随着训练数据的增加和模型参数的增加而提升。...传统的机器学习开发： 需要机器学习专业知识：开发者需要理解不同的机器学习算法，知道如何选择合适的算法，如何设置参数，以及如何解决可能出现的问题。...语言：在 “Gen AI Studio” 平台上，用户可以测试，微调，并部署生成型 AI 语言模型。
大数据和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。
然而，在实际应用过程中仍然存在一定痛点：SQL 查询平台 ： 业务分析师根据需求进行 SQL 语句编写，对平台数据进行查询分析，每位业务人员都需要掌握 SQL，导致学习成本高、上手难度大。...当平台融入大模型后，平台用户输入的问题会进入大模型进行语义解析，自动转化为 SQL 语句触发 OLAP 引擎开启数据分析与查询。...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...因此挑战之一是需要思考如何引导用户进入指标范围内提问，挑战之二是当用户存在对多种指标、多类指标查询时，需要考虑如何保持指标维度口径的统一、如何有效生成对应的指标计算公式。
有几种方法，一种是输入一条条的类似于if-then的规则；或者利用互信息，把问题跟答案成对的数据挖掘出来，形成常识；再或者构建更为复杂的知识图谱。 对于设计而言，如何教会机器设计的常识呢？...02 如何教会机器理解字体 ? 对于机器而言，字体是一系列的.otf文件，机器只认识文件名，而不能理解。有一个方法，通过把字体特征化，量化每个特征，进而衡量他们的距离，从而达到分类的目的。 ?...03 如何教会机器理解颜色 颜色，则是一系列十六进制，RGB或HSL的数值。以中国传统颜色为例，我们知道中国传统颜色大概有400多个，而任意颜色的输入多达1678万种（RGB色彩组合）。 ?...04 如何教会机器理解图片 利用图像内容的识别、人脸识别等技术，我们可以教会机器识别情绪、标签、分类、色彩等，进而机器可以了解图像里的主要对象和次要对象。 ?
Service Identifier：简称SID，1个字节的无符号整数，用以代指某个诊断服务 （4）Data Identifier：简称DID，2个字节无符号整数的ID，用来标识ECU中储存的某个诊断单元数据...ISO 15765中明确规定了4种类型的网络层协议数据单元，分别是： · 单帧（SF N_PDU） · 首帧（FF N_PDU） · 连续帧（CF N_PDU） · 流控帧（FC N_PDU） PDU格式...（4）FS（FlowStatus） 表示发送网络是否可以继续进行数据传送。 （5）BS（BlockSize） 规定了发送端允许发送的连续帧数目的最大值。...诊断报文示例 单帧数据传输 （1）肯定响应 发送请求：10 02 响应请求：50 02 00 32 00 C8 （2）否定响应 发送请求：10 01...响应请求：7F 10 12 （NRC：sub-functionNotSupported） 多帧数据传输 （1）发送数据为单帧，06开头代表有发送的数据中含有6个字节 （2）响应为肯定响应
大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，不仅涵盖了大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，还包括大搜车旗下车易拍、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...， 与大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，大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 大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。
当平台融入大模型后，平台用户输入的问题会进入大模型进行语义解析，自动转化为 SQL 语句触发 OLAP 引擎开启数据分析与查询。...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...因此挑战之一是需要思考如何引导用户进入指标范围内提问，挑战之二是当用户存在对多种指标、多类指标查询时，需要考虑如何保持指标维度口径的统一、如何有效生成对应的指标计算公式。...超音数平台框架构思 根据上述大模型 + OLAP 的四大解决方案进行了方案整合，以此进行框架设计并将其命名为超音数平台。
大家好，很多客户在进行 EDI 项目的时候，想要了解如何看懂 X12 报文中的数据，那么今天的文章就带大家来了解一下X12报文的结构，以及如何才能获取到需要的数据。...对报文结构有了基本的了解之后，我们再来看下如何从报文中获取数据。...了解了如何去阅读数据，我们再来详细地解析一下这一条850数据，假如我们要获取以下数据（该表格可由EDI文件规范中整理获取）： 例如要获取订单号，那么我们就找到BEG这一行，从左向右数第三个数据元素即08292233294...以此类推，我们可以获取到报文中的关键信息，如下图： 以上就是基本的阅读X12报文以及获取业务数据的方法，虽然我们可以直接从X12报文中读取到数据，想必大家也可以感受到人工去阅读X12报文，并从中提取数据是非常麻烦的...今天的850报文只是X12标准中一种简单的类型，还有很多种结构不同的报文，希望大家可以利用今天讲解的方法尝试地去读懂其他的报文，如果有任何疑问，请联系我们。
大数据调度系统，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。
缺乏标注良好的大的数据集。 算法速度，缺乏实际应用良好的高效算法。 ? ?...数据库介绍 目前在该领域最常用的数据库有 UCF101，UCF Sports，JHMDB，Sub-JHMDB，Sports1M，HMDB，Hollywood2Tubes，DALY，Kinetics。...上图即为 HMDB 数据库中的51种动作类别。...数据集并不是那么多样化，对于特征的学习比较困难； ?...;在多流网络中(例如 two-stream)里面如何整合不同流(双流)的信息。
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