工作这么多年，浪尖一直从事大数据相关的架构设计，计算框架的二次开发，尤其是实时计算框架，最近两年在搞实时数仓和数据分析，浪尖算是跟着大数据生态成长起来的老人了。...目前，大数据能做的或者还在折腾的方向基本就是： 1.数仓建设，大都是是 lamda 架构，也即是离线+实时数仓。这也是 lamda 架构演进的第二阶段。 2.通过湖仓一体，来实现离线和实时统一。...典型的组合是 flink+hudi，感觉还是 flink 发展带动的，目前问题比较多，比如血缘追踪，数据修正等。需配合一些 olap 框架，如 presto 和 ck。...5.数据开发，主要是 etl，特征抽取，sql 取数 boy 啥的，这类工作可替代性太强薪水上不去的，3-5 年以内的可以搞搞；5 年以上 希望大家远离吧，尽早提升。
导读：大数据生态圈就是一个厨房工具生态圈。为了做不同的菜，中国菜，日本菜，法国菜，你需要各种不同的工具。
大数据技术在企业项目开发中主要涉及数据采集、数据存储和数据计算三个方面：数据采集是利用采集技术将各种数据源、不同格式的数据快速采集到大数据平台。...数据存储是将采集过来的数据，按照不同应用场景，使用不同技术进行存储，为数据计算做准备。数据计算可以根据数据的时效性，对存储的数据进行离线计算和实时计算，最终的计算结果可以为企业决策提供数据支撑。...数据采集、数据存储和数据计算这三个方面是大数据工程师的必备技能。 大数据不是一项专门的技术，而是很多技术的综合应用。可以通过一系列大数据技术对海量数据进行分析，挖掘出数据背后的价值。...数据从总体上可以分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。...数据获取 数据总体可分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格遵循数据的字段类型和长度限制，主要通过关系型数据库进行存储和管理。
大数据Hadoop生态圈-组件介绍 Hadoop是目前应用最为广泛的分布式大数据处理框架，其具备可靠、高效、可伸缩等特点。 Hadoop的核心组件是HDFS、MapReduce。...随着处理任务不同，各种组件相继出现，丰富Hadoop生态圈，目前生态圈结构大致如图所示： 根据服务对象和层次分为：数据来源层、数据传输层、数据存储层、资源管理层、数据计算层、任务调度层、业务模型层...接下来对Hadoop生态圈中出现的相关组件做一个简要介绍。 1、HDFS（分布式文件系统） HDFS是整个hadoop体系的基础，负责数据的存储与管理。...数据的导入和导出本质上是Mapreduce程序，充分利用了MR的并行化和容错性。 Sqoop利用数据库技术描述数据架构，用于在关系数据库、数据仓库和Hadoop之间转移数据。...它将数据从产生、传输、处理并最终写入目标的路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在Flume中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据。
第二章，数据类型。这一章在我面对的面试中，是高频考点。看完这一章，你需要知道，有哪几种数据类型，有哪些二值逻辑，哪些又是四值逻辑，要能脱口而出头的那种，比如logic是几值，bit类型是几值。...除了数据类型，这一章的重点 还有数组，数组类型有哪些，又分别有什么特点，相互又有什么区别，各自的应用场景，每次都问，真的每次都问，这真的是高频考点！！ 第三章，过程语句和子程序。
文章目录 一、环境需求 R 及 Rstudio 的安装配置 RCircos安装 二、绘制圈图 0.载入包 1.绘制人染色体圈图 2.绘制基因 5.绘制折线图 6.绘制网络图 7.添加和弦图...install.packages("BiocManager") library(BiocManager) # 方法一 BiocManager::install("RCircos",ask = F,update = F) 二、绘制圈图...0.载入包 rm(list=ls()) # 载入包 library(RCircos) 1.绘制人染色体圈图 # 绘制人染色体圈图 ----------------------------------...-------------------- # 导入内建人类染色体数据 data(UCSC.HG19.Human.CytoBandIdeogram) # 设置染色体数据 cyto.info <- UCSC.HG19...会在根目录发现导出的圈图 ?
今天我们就来讲讲Spark生态圈入门。...Spark生态圈核心组件 围绕Spark，技术生态圈也不断完善，生态圈的各个组件，在Spark Core的支持下，能够满足更多实际业务场景下的数据处理需求。...生态圈其他组件 前面所讲的是Spark当中需要掌握的重点组件，而除此之外，还有Tachyon、BlinkDB、Mesos等组件，也提供相应的支持。...关于大数据Spark框架，Spark生态圈入门，以上就为大家做了一个简单的介绍了。...Spark在大数据领域当中，占据着明显的市场规模，而学习大数据，Spark及其生态圈，是需要掌握的重点内容，需加以重视。
想关注你的爱豆最近在娱乐圈发展的怎么样吗？本文和你一起爬取娱乐圈的排行榜数据，来看看你的爱豆现在排名变化情况，有几次登顶，几次进了前十名呀。...如果我们想一个一个复制这些数据，再进行分析，估计要花一天的时间，才可以把明星的各期排行数据处理好。估计会处理到崩溃，还有可能会因为人为原因出错。 而用爬虫，半个小时不到就可以处理好这些数据。...接下来看看怎么把这些数据用Python爬下来吧。 二、先来看下爬取后数据的部分截图 1 男明星人气榜数据 ? 2 女明星人气榜数据 ?...注2：如果对Requests库不了解，可以参见本公众号中文章【Python】【爬虫】Requests库详解 2 把爬取到的数据整合到一个数据框中 #把爬取的数据整合到数据框中 import re...本段代码是反复调用爬虫函数获取页面数据，并用append整合到一个数据框中。
1、HBase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化数据集群。像Facebook，都拿它做大型实时应用。...2、Hive Facebook领导的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。...3、Pig Yahoo开发的，并行地执行数据流处理的引擎，它包含了一种脚本语言，称为Pig Latin，用来描述这些数据流。...Pig Latin本身提供了许多传统的数据操作，同时允许用户自己开发一些自定义函数用来读取、处理和写数据。在LinkedIn也是大量使用。...4、ascading/Scalding Cascading是Twitter收购的一个公司技术，主要是提供数据管道的一些抽象接口，然后又推出了基于Cascading的Scala版本就叫Scalding
都说朋友圈卖面膜的占了80%，成本几元的面膜可以卖到几十甚至上百，真的是如此吗？ 为了探明真相，我们耗时一个月，对朋友圈的卖货行为进行调查和统计，数据仅供参考，请勿对号入座。...附上最新版的社会化营销核心平台大全，推广的渠道可谓是多种多样，放过朋友圈吧，那只是个晒太阳的地方。 来源：中国统计网
他先后拜访国内多位保险公司高管，寻找双方基于互联网与大数据分析模型开展保险创新业务的可行性。 “互联网正在悄悄改变保险业的整个生态圈，从产品设计、营销服务、流程再造、投资风险承受能力等等各个环节。”...模拟“投资情景” 《21世纪》：保险产品本身已有大数据分析的基因，那么，基于互联网的大数据分析模型，还会给保险产品创新带来多大推动力？...Peter：的确，多数保险产品是由精算师借助各类数据设计的，但这些数据以往主要用于完善保险产品理赔责任与化解运营风险。...在基于互联网大数据的分析下，保险公司可以加入个性化的投资风险承受程度，进而设计更多创新产品。...业务流程改造 《21世纪》：互联网要改变保险业生态圈，最大的难点是改造保险公司的业务流程，这种改造如何进行？
Wolfram|AlphaFacebook用户数据分析：分析朋友圈数据的最后机会！...前些年，在获得广大的数据提供者提供的大量数据后，我们利用Wolfram语言中的社交网络分析、机器学习和数据可视化这些强大的工具来分析并获得Facebook用户的人口统计资料以及他们的兴趣爱好等数据。...因此，在大多数情况中，我们将不能获得充足的Facebook朋友圈数据，无法得到他们的活动行为数据图，因此也就无法通过数据计算来获得他们的地理位置、年龄、婚姻状况以及其他个人性格特征等信息。...这样一来，搜集数据就没那么容易了，许多人能够获得的数据量将大大减少，尽管如此，我们还是对Facebook提高用户数据的缺省安全表示完全支持。...Facebook活动行为数据分析报告。
大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所需要的各种工具：锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。...大数据，首先你要能存储大量数据。 传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。...比如，要想获取/hdfs/tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。...HDFS为你管理这些数据。 数据存储完毕，就需要考虑怎么处理数据。 虽然HDFS可以从整体上管理不同机器上的数据，但是这些数据太大了。...你可以认为，大数据生态圈就是一个厨房工具生态圈。为了做不同的菜，中国菜，日本菜，法国菜，你需要各种不同的工具。
都说朋友圈卖面膜的占了80%，成本几元的面膜可以卖到几十甚至上百，真的是如此吗？ 为了探明真相，我们耗时一个月，对朋友圈的卖货行为进行调查和统计，数据仅供参考，请勿对号入座。...附上最新版的社会化营销核心平台大全，推广的渠道可谓是多种多样，放过朋友圈吧，那只是个晒太阳的地方。 亲爱的坛友们，当你们的好友中出现刷屏发广告的个人微商时，你会怎么处理？...A 善意提醒 B 设置不看其朋友圈 C 删友、拉黑 偷偷的告诉你，楼主果断的选择B~~~
12、找点POI数据，很准确 13、https://zhuanlan.zhihu.com/p/69478862 14、 15、下一步，跑大量POI数据。
文章目录 Hadoop生态圈总览图 1.HDFS（分布式文件系统）——核心 2.MapReduce（分布式计算框架）——核心 3.Yarn（分布式资源管理器）——核心 4.Spark（分布式计算框架...Zookeeper（分布式协作服务） 15.HCatalog（数据表和存储管理服务） 16.Impala（SQL查询引擎） 17.Presto（分布式大数据SQL查询引擎） Hadoop生态圈总览图...Reduce task：从Map 它深刻地执行结果中，远程读取输入数据，对数据进行排序，将数据分组传递给用户编写的Reduce()函数执行。...数据的导入和导出本质上是Mapreduce程序，充分利用了MR的并行化和容错性。 Sqoop利用数据库技术描述数据架构，用于在关系数据库、数据仓库和Hadoop之间转移数据。...它将数据从产生、传输、处理并最终写入目标的路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在Flume中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据。
原文作者：smallnest Go生态圈有好几个K/V数据库，我们经常用它来做我们的存储引擎，但是这些数据库引擎的性能如何呢？...本文试图用性能而不是功能的数据考察这些数据库，我测试了几种场景： 并发写、并发读、单一写并发读、并发删除，得出了一些有趣的数据。...－buntdb: 一个基于内存的K/V数据库，也可以落盘。 －cznic/kv： 基本上不维护了。 －pebble: 一个性能优异的K/V数据库。...－map (in-memory) with AOF persistence: 基于map数据结构的数据库。...－btree (in-memory) with AOF persistence: 基于btree数据结构的数据库。
吞吐量较低 4.扩展性不如非关系型数据库方便 根据上面的总结，随着每日增量数据的累加，短期来看mysql数据库是能够承载一定程度的数据量的，但是长期来看，mysql数据库将不堪重负。...因此，我们需要寻找mysql数据库的替代方案，这里我们选择了apache druid实时数据库。...HDFS以集群硬盘作为存储资源池的分布式文件系统; 在海量数据的处理过程中，会引起大量的读写操作，随机IO是高并发场景下的性能瓶颈 (3)数据查询效率问题 HDFS对于数据分析以及数据的即席查询，...传统的Hadoop大数据处理架构更倾向于一种“后台批处理的数据仓库系统”，其作为海量历史数据保存、冷数据分析，确实是一个优秀的通用解决方案，但问题主要体现为： 1.无法保证高并发环境下海量数据的查询分析性能...Druid的关键特性如下： 1.亚秒级的OLAP查询分析 采用了列式存储、倒排索引、位图索引等关键技术 2.在亚秒级别内完成海量数据的过滤、聚合以及多维分析等操作 3.实时流数据分析 传统分析型数据库采用的批量导入数据
数据需求 4. 多维数据模型基础 二、在Hadoop上实现数据仓库 1. 大数据的定义 2. 为什么需要分布式计算 3. Hadoop基本组件 4. Hadoop生态圈的其它组件 5....Hadoop生态圈的分布式计算思想 6....与传统数据仓库架构对应的Hadoop生态圈工具 第二部分：环境搭建 一、Hadoop版本选型 二、安装Hadoop及其所需的服务 三、建立数据仓库示例模型 1. ERD 2. 选择文件格式 3....建立数据库、表和视图 第三部分：ETL 一、使用Sqoop抽取数据 1. Sqoop简介 2. CDH 5.7.0中的Sqoop 3. 使用Sqoop抽取数据 二、使用Hive转换、装载数据 1....比较 三、Impala OLAP实例 四、数据可视化与Hue简介 五、Hue、Zeppelin比较 六、Hue数据可视化实例
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