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大数据管理与分析技术（1）

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...分布式处理：是将不同地点的，或具有不同功能的，或拥有不同数据的多台计算机通过通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成大规模信息处理任务的计算机系统。...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

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大数据企业安全管理平台分析与应用

1、大数据分析在企业安全管理平台上的应用目前应用于大数据分析的主流技术架构是Hadoop，业界在进行大数据分析时越来越重视它的作用。...Hadoop的HDFS技术和HBase技术与大数据的超大容量存储需求正好匹配，Hadoop的MapReduce技术也能满足大数据的快速实时分析需求。...其次，大数据理念可以被利用到信息安全技术中来，比如通过大数据分析可以对海量的网络安全数据进行快速有效的关联分析，从中找出与网络安全相关的信息。...借助大数据安全分析技术，能够更好地解决海量安全数据的采集、存储的问题，借助基于大数据分析技术的机器学习和数据挖据算法，能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势，更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险...在网络安全领域，大数据安全分析是企业安全管理平台安全事件分析的核心技术，而大数据安全分析对安全数据处理效果主要依赖于分析方法。

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重磅 | DAAS（数据管理服务）调研与简要分析

Qubole简化、加快和缩减了处理存储在AWS、谷歌或者Azure云中的大数据分析的工作量，用户无需了解Hadoop系统管理，大大简化了大数据应用的复杂性，而且成本更低。...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。...DaaS提供商承担合规和数据保护的成本，当数据存储到他们的云服务器上后，一切工作将由他们负责。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。...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 ?...数据在云端的管理开始变得更加重要，很多软件企业开始思考数据在云端的交互，这样对于数据流通有天然的氧吧。

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探索数据宇宙：深入解析大数据分析与管理技术

大数据分析与管理技术关于大数据 2008年，英国著名学术杂志《Nature 》上推出了大数据的专刊。...美国一些知名数据管理领域的专家从专业角度出发联合发布了一份名为《大数据的机遇与挑战》(Challenges and opportunities with big data )的白皮书，从学术角度介绍了大数据的产生...美国政府更是在 2012 年发布了“大数据研究和发展倡议”(Big data research and development initiative)，斥资2 亿多美元计划在科研、环境、生物医学等领域利用大数据分析管理技术取得新的突破...NewSQL 数据库是对各种新的可扩展、高性能数据库的简称这类数据库不仅具有 NOSQL对海量数据的存储管理能力，还保持了传统数据库支持事务 ACID 和 SQL等特性。...Storm 的优点包含以下几个方面 (1)易整合: Storm 可以方便与数据库系统进行整合。

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【管理】数据分析下的人力资源管理优化与提升

大家经常说：无工具不管理、无数据难决策。所以企业的人力资源管理，我们首先要考虑在目前大数据背景下如何开展人力资源数据的整理与分析。...一、人力资源大数据的关键要素对于大数据在人力资源管理中的应用，最关键的不是数据绝对化的大与多，而是信息的丰富性与连续性。...对于培训管理，员工能力的提升是企业关注的重点，培训实施的形式很多，也花费了企业大量的成本与精力，通过数据分析，可以评价培训实施的效果与投入产出比。...对于隐性收益分析，就是如何能够通过员工满意度的提升，来促进员工工作质量的提升，从而达成客户满意度的提升，这就需要在做人力资源数据分析时或者做管理设计时，充分考虑员工对于敬业度提升的驱动力模型，这往往是与岗位职责...如何在新技术下转型升级，将成为每一位管理者的课题，愿与大家一起迎接变革！

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Linux系统日志分析与管理

Linux系统内核和许多程序会产生各种错误信息、警告信息和其他的提示信息,这些信息对管理员了解系统的运行状态是非常有用的,所以应该把它们写到日志文件中去,完成这个过程的程序就是syslog,syslog...,才能知道你的日志文件主要是放在哪里了.日志文件所需相关服务与进程其实日志文件的产生,基本上有两种方式：一种是有软件开发商自定义写入的日志文件与相关格式,另一种则是由Linux发行商提供的日志文件管理服务来统一管理...,总结一下,针对日志文件所需的功能,我们需要的服务与程序有以下几个： syslogd：主要登陆系统与网络等服务的信息 klogd：主要登陆内核产生的各项信息 logrotate：主要进行日志文件的轮询以上就是关于日志相关的常用常识...SYSlog日志文件的格式一般情况下,系统产生的信息经过syslog而记录下来的数据中,每条信息均会记录下面的几个数据. ● 事件发生的日期与时间 ● 发生此事件的主机名 ● 启动此事件的服务名,或函数名...news与新闻组服务器有关的东西syslogsyslogd本身生成的信息user,uucp,local0-local7与Unix-Like机器本身有关的一些信息对配置文件的几点说明： ● 日志类型和优先级由点号

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Docker数据管理与挂载管理

介绍如何在 Docker 内部以及容器之间管理数据；在容器中管理数据主要有两种方式：数据卷（Volumes）、挂载主机目录 (Bind mounts) 镜像来源 1 [root@docker01...registry.cn-beijing.aliyuncs.com/google_registry/nginx 1.17 ed21b7a8aee9 2 weeks ago 127MB 数据卷...【-v, --volume】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： 1、数据卷可以在容器之间共享和重用 2、对数据卷的修改会立马生效 3、对数据卷的更新...，不会影响镜像 4、数据卷默认会一直存在，即使容器被删除注意：数据卷的使用，类似于 Linux 下对目录或文件进行 mount，镜像中的被指定为挂载点的目录中的文件会隐藏掉，能显示看的是挂载的数据卷。...数据卷挂载方式1【重点，常用】包括挂载目录和挂载文件宿主机挂载的目录和文件 1 [root@docker01 ~]# mkdir -p /data/nginx_test2 # 在宿主机创建目录，要挂载的目录

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【风·析】第一文：风险管理与数据分析

我有一个风一样的名字，我写风险管理，也写数据分析，他们都叫我，风析人。本系列是关于风险管理，也是关于数据分析的。...【风·析】第一文：风险管理与数据分析 1 风险管理和数据分析风险管理，是金融各领域中与数据分析关系很大的一个方向。...比如： 2015年8月28日微博【小狗钱钱携手蜜蜂数据】小狗钱钱正式与蜜蜂数据达成合作协议，共同建设“互联网+”的征信体系。...，然后才能很好的对风险进行分析、管理和控制。...在此过程中，你会慢慢了解金融、了解金融风险、了解金融风险的度量、分析和控制，并且，你会发现数据分析有很大的作用。

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SSC（共享服务中心）数据管理与分析应用

◈ 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。...◈ 数据逻辑筛查提升质量当规范数据输入与存储的工作完成后，还尚不能一劳永逸的解决数据输入中的错漏问题。在实际工作中，灵活多变是常态，对应的数据质量管理工作也要多管齐下。...◈ 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....呈现数据时，SSC 部门会根据集团管理层、事业部管理层、HRBP 部门与 COE 部门的不同需求呈现不同形式和内容的数据报表。...• 对于管理层，更侧重呈现统览全局的“管理者驾驶舱”； • 对于 HRBP，则需要呈现细分维度的多重数据，帮助 HRBP深度了解所在业务部门的现状，例如对比业务部门研发团队绩效数据与集团研发团队绩效数据

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需求分析与需求管理方法

01 概述本文是梳理需求分析与需求管理方法-产品经理工作职责&工作核心技能之一，笔者写本文的目的一是把自己的知识体系做个输出，包含来自己的经验总结和最近学习到的知识总结，其二顺便分享。...在分析一个问题时，可以用一个通用的框架方法论，WWH法：是什么？为什么？怎么做？这样可以把思路理清晰。因此引出了本文的主要内容：什么是需求？为什么要做需求分析？什么时候做需求分析？怎么做需求分析？...产品衰退期当产品进入衰退期时，需求分析重在研究市场发展趋势，以帮助决策是调整发展战略。 05 需求分析方法需求分析可以分为三大步：明确问题–拆解需求–提供解决方案。 1....06 需求管理需求管理指的是如何安排已经明确产生的需求，工作中我们通常会遇到四面八方包括产品经理自己给的需求，但是资源和精力无法让做到有求必应，我们需要去把需求做一个分类和排序，尽可能的去做性价比高的需求开发...按照上表的格式，对每一个功能做一个的调研，充分收集用户的数据并得出结果。 2. 时间管理四象限法 ? 本方法可以快速帮助我们评估需求开发的时间优先级。

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ScrumMaster 与数据管理

ScrumMaster 若只是从单一或表面的度量数据,评定团队敏捷执行的现况, 往往会将团队导入更没效率, 更没质量的道路上。...“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。...更不顾从开发效率数据中所透露的, 工作量过载的信息。其结果往往是单元测试代码都是事后补上的。而流于形式的单元测试, 最终还得背上没效率, 没有用的恶名。...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。...如此, 不管度量数据是来自于系统, 或是来自于人工,不管是真实数据, 还是美化数据, Scrum Master 都能从多面向, 多纬度的度量数据中,挖掘出数据背后, 团队执行敏捷的真正故事……

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服务管理与通信，基础原理分析

：服务组件的抽象声明，本文只分析注册发现与负载均衡； nacos：当下常用的注册中心组件，用来进行服务管理； feign：服务间通信交互组件，在服务请求时涉及负载均衡的策略； ribbon：在服务间通信请求时...，提供多种负载均衡的策略实现；在熟悉工程依赖之间的结构时，还要明白服务间交互的流程和原理，这样在分析源码设计时，有一个清晰的思路与轮廓；如何实现下面的服务交互模式，在阅读源码工程时，围绕如下两个核心逻辑...：注册发现：注册时如何上报服务的信息数据，这些数据以怎样的方式管理；负载均衡：当请求的服务同时存在多个时，以什么样的策略选择执行请求的服务；在这里先简单的聊一下个人在阅读源码工程时的基本思路，比如微服务组件...：通常从配置参数作为切入口，观察基于参数构建的核心对象，再重点分析对象的管理模式，以及适配的扩展能力，最后结合项目的应用场景即可：阅读源码最重要的是耐着心情慢慢看，并随手画下核心流程，实际上如果有一定的编程经验...至于Nacos服务端是如何管理这些注册数据的，参考部署版本的nacos-naming模块源码，阅读上报接口和页面中的列表加载的实现即可；注意在初始的配置文件中，加入的branch分支参数也在元数据结构中

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重新思考风险分析与管理

风险分析的结果将可以在发生概率与影响程度矩阵中进行可视化，该矩阵被称为 R-Map（风险坐标图）。这样两个坐标轴都可以尽可能地保持简单，而且可用非安全领域人士可以理解的术语（概率与影响）来表达风险。...因此，本类图表通常用于向管理层进行解释描述。 ? 定义二：威胁/资产/漏洞现在，我们确定风险可以用发生概率与影响程度进行衡量。接着的问题是如何评估发生的概率和影响程度。...在对每个元素进行具体解释前，重新回顾一下定义一与定义二的关系。在实际风险分析中，可以说首先调查了威胁、漏洞与资产，然后从结果中得出了安全事件发生的可能性与影响程度。...基于以上描述，在风险分析中考虑威胁时，通常可以只通过攻击意图×能力继续评估（将机会的部分留给脆弱性评估）。风险管理流程在深入探讨风险分析方法的细节之前，首先探讨下上层概念风险管理。...总结本文介绍了风险的定义、风险的三要素（资产、脆弱性和威胁）、风险管理流程。后续将会介绍风险管理的流程与特定的风险分析方法。

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2023爱分析·数据开发与管理平台市场厂商评估报告：炎凰数据

传统的数据开发与管理、数据计算分析正面临着巨大的挑战。...本评估报告聚焦数据开发与管理平台市场，爱分析遴选出具备成熟解决方案和落地能力的厂商，为企业做数据开发与管理平台厂商选型时提供参考。...同时，在该市场下，爱分析重点选取了数据开发与管理平台厂商炎凰数据进行能力评估。...02.数据开发与管理平台市场分析市场定义：数据开发与管理平台，是指针对业务用户需求，建立涵盖数据集成、开发、存储、计算、服务、任务调度等在内完整的数据加工链路，并提供全域数据资产管理能力的数据平台。...结合其一站式的数据开发与管理能力，以及独特的读时建模、搜索引擎等技术，用户可以对来自各类机器、物联网设备、移动终端、业务系统、数据库异构的原始数据进行即时分析。

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主数据与主数据管理

主数据管理不是一个单一的短期项目，而是一个长期的，贯穿整个企业发展历程的一系列的活动。比较早关于主数据的讨论起源与20世纪90年代中后期，热度持续到21世纪的第一个十年左右。...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。...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.

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元数据管理与数据血缘

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？...Navigator同时还为用户提供了各种统计分析视图和查询管理工具来分析这些数据。从底层实现来看，Navigator同样通过Hook或着Plugin插件的形式从各种底层系统的运行过程中获取相关信息。...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。

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数据挖掘与数据分析

2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。...将待分的字符串与一个充分大的机器词典中的词条进行匹配。分为正向匹配和逆向匹配；最大长度匹配和最小长度匹配；单纯分词和分词与标注过程相结合的一体化方法。...TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外，因特网上的搜寻引擎还会使用基于连结分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果中出现的顺序。...4.2.5 数据相似度聚类分群效果可以通过向量数据之间的相似度来衡量，向量数据之间的相似度定义为两个向量之间的距离（实时向量数据与聚类中心向量数据），距离越近则相似度越大，即该实时向量数据归为某个聚类...SAS: 是一个模块化、集成化的大型应用软件系统，由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。

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数据挖掘与数据分析

2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。...将待分的字符串与一个充分大的机器词典中的词条进行匹配。分为正向匹配和逆向匹配；最大长度匹配和最小长度匹配；单纯分词和分词与标注过程相结合的一体化方法。...TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外，因特网上的搜寻引擎还会使用基于连结分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果中出现的顺序。...4.2.5 数据相似度聚类分群效果可以通过向量数据之间的相似度来衡量，向量数据之间的相似度定义为两个向量之间的距离（实时向量数据与聚类中心向量数据），距离越近则相似度越大，即该实时向量数据归为某个聚类...SAS: 是一个模块化、集成化的大型应用软件系统，由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。

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数据分析 | 基于智能标签，精准管理数据

2、基本概念通过上面的场景，衍生出来两个概念：用户画像用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，把该用户相关联的数据的可视化的展现，就形成了用户画像。...标签是把分散的多方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这些数据进行标准化和细分，进行结构化存储和更新管理，让业务线可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里的平台，产生价值，这些数据称为标签数据，也就是常说的标签库...标签库通过标签库，管理复杂的标签结果，除了复杂的标签，和基于时间线的标签变，标签数据到这里，已经具有相当大的价值，可以围绕标签库开放一些收费服务，例如常见的，用户在某电商APP浏览某些商品，可以在某信息流平台看到商品推荐...标签的数据类型不同标签的分析结果需要用不同的数据类型描述，在标签体系中，常用描述标签的数据类型如下：枚举、数值、日期、布尔、文本类型。不同的类型需要不一样的分析流程。...如果有这样的疑问，把上述案例换成用户查询，标签数据的价值会更直观。三、智能画像 1、基本概念用户画像作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。

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数据资产管理技术与工具

数据使用和分析功能数据资产管理平台通常提供数据可视化和分析功能,让用户能够探索和利用数据资产中蕴含的洞见。...常见的分析功能包括:自助服务数据探索和分析自定义仪表板和报告数据建模和数据科学工作流集成操作智能和预测分析人工智能/机器学习模型开发和部署数据分析功能可以与其他组件紧密集成,如数据搜索、元数据管理和数据质量工具...企业通过采用数据资产管理平台,可以实现统一的数据管理、治理和利用,提高数据资产的价值。平台的开放性和可扩展性还可以确保其与企业现有系统和未来IT景观的无缝集成,实现数据资产管理的现代化。...数据资产管理技术与工具的整合视角到目前为止,我们分别介绍了元数据管理工具、数据质量工具以及数据资产管理平台。...数字化转型与数据资产管理的未来展望在当前的数字化转型浪潮中,数据正成为推动创新和业务增长的核心动力。有效管理和利用数据资产将为组织带来巨大的竞争优势。

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