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...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。
08 元数据管理产品设计 元数据管理的应用通常一款元数据管理工具应具备元模型设计、元数据采集、元数据分析、数据地图展现等核心功能。...功能层 元数据功能层提供了元数据管理产品的基本功能，包括元模型增删改查及版本发 布功能、元数据增删改查及版本管理、元数据变更管理、元数据分析应用、元数据检 核以及产品的系统管理功能。...元数据管理主要包括了元数据增删改查日常维护，版本管理，元数据全文检索。元数据分析应用主要包括了血缘分析、影响分析、关联度分析、数据地图等多种 图形化分析应用，并提供导出和收藏功能，将分享结果进行留档。...8.3 元数据管理服务：实现元数据的模型定义并存储，在功能层包装成各类元数据功能，最终对外提供应用及展现；提供元数据分类和建模、血缘关系和影响分析，方便数据的跟踪和回溯。...8.4 元数据分析服务：元数据的应用一般包括数据地图，数据的血缘、影响分析，全链分析等；元数据管理平台提供了丰富的元数据分析功能，包括血缘分析、影响分析、全链分析、关联度分析、属性值差异分析等，分析出元数据的来龙去脉
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...Amazon EMR 能够安全可靠地处理大数据使用案例，包括日志分析、Web 索引、数据仓库、机器学习、财务分析、科学模拟和生物信息。 ? ?...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 ?...点击阅读原文，查看最火的50篇数据分析文章
本章重点介绍数据管理的总体流程、人员和技术。undefined 核心要点 引言 数据管理是一个职能或是高层级的业务流程。...（十大职能），数据治理、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、文档和内容管理、元数据管理、数据质量管理。...考虑数据管理职能范围相关性。据不同企业不同时期、不同阶段，考虑相关职能的优先级，同时考虑投入、时间、努力等。 数据管理活动，职能范围的分解（结构：职能活动-子活动）。...计划，设置战略和战术路线；开发，生命周期（分析、设计、构建、测试、准备、部署，交付）；控制，持续监督；操作，持续服务和支持。...指导原则 本书中对于指导原则方面的介绍包括：数据资产、数据资产的有效利用、数据管理组织和人员、数据管理职能和职业。
一、数据管理安全 （一）数据溯源 数据溯源技术对大数据平台中的明细数据、汇总数据使用后中各项数据的产生来源、处理、传播和消亡进行历史追踪。...二、安全分析 （一）大数据安全分析架构 1、数据采集 数据采集包括日志采集和原始流量采集，日志采集器负责日志采集，流探针负责原始流采集。...5、事件关联分析 关联分析主要通过挖掘事件之间的关联和时序关系，从而发现有效的攻击。...关联分析采用了高性能的流计算引擎，关联分析引擎直接从分布式消息总线上获取归一化日志装入内存，并根据系统加载的关联规则进行在线分析。...系统预置了一部分关联分析规则，用户也可以自定义关联分析规则。当多条日志匹配了某一关联规则，则认为它们之间存在对应的关联关系，输出异常事件，同时将匹配用到的原始日志记录到异常事件中。
数据管理 DML数据操作语言） INSERT命令 INSERT INTO 表名 [ ( 字段1, 字段2, 字段3, … ) ] VALUES ( '值1', '值2', '值3', …) UPDATE
数据管理和部署流水线 我们通过测试来断言我们所开发的应用程序的行为符合我们期望的结果。...小结 由于生命周期不同，数据管理也面临一些待解决的问题。尽管这些问题与部署流水线上下文中的问题有所不同，但管理数据所用的基本原则是一样的。关键是要把创建和迁移数据库全部变成自动化过程。
在企业的SSC 看来，这些经由不同系统产生的员工数据十分重要，通过一定程度的分析能够透过数据发现深层次的问题，乃至能够对未来员工行为做出预测。因此，SSC 当下十分关注对数据的治理和分 析工作。...◈ 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
8.ES数据管理 8.1 ES数据管理概述 ES是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。
也就是相当于操作，数据库-表-字段-约束信息，索引-_doc-字段映射，设置字段的约束信息，叫做字段映射。
Rex-Ray作为跨机房的数据驱动 安装 image.png image.png image.png 创建磁盘卷 image.png image.png ima...
矢量数据是通过记录空间对象的坐标及空间关系来表达空间几何位置的数据，主要是点、线、面，在ArcGIS中也成要素类。
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。...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
我们已经熟悉了 -v 或者 --volume，官方最近建议( Docker 17.06+ ) 使用 --mount。 官方文档：https://docs.doc...
数据卷 （ Data Volumes ） 是一个可供容器使用的特殊目录，它将主机操作系统目录直接映射进容器，类似于 Linux 中的 mount 行为 。
用户在使用Docker的过程中，往往需要能查看容器内应用产生的数据，或者需要把容器内的数据进行备份，甚至多个容器之间进行数据共享，这必然涉及到容器的数据管理操作。
Docker数据管理 写在前面 在前面我们详细学习了docker的三大核心概念：镜像、容器和仓库，接下来开始学习如何管理数据。...在实际工作中使用docker，往往需要对数据进行持久化，或者需要在多个容器之间进行数据共享，此时必然会使用到容器数据管理的各种操作。...容器中的数据管理主要有两种方式：（1）数据卷（Data Volumes），表示容器内数据直接映射到本地主机环境；（2）数据卷容器（Data Volume Containers），表示使用特定容器维护数据卷...本篇就来学习docker数据管理相关的知识，首先会介绍如何在容器内创建数据卷，并且把本地目录或者文件挂载到容器内的数据卷中，接着介绍如何使用数据卷容器在容器和宿主机、容器和容器之间共享数据，并实现数据的备份和恢复...run --volumes-from dbdata2 -v ${pwd}:/backup worldenvy tar xvf /backup/backup.tar 小结 Docker采用数据卷机制为数据管理提供了方便的操作
docker镜像被存储在一系列的只读层，当我们开启一个容器，docker读取只读镜像并添加一个读写层在顶部，如果正在运行的容器修改了现有的文件，该文件将被拷贝出...
在经营分析系统时代移动的标杆一直是广东，进入大数据时代浙江移动就成了移动集团内的标杆省份，当然标杆取决于三点，首先是敢想敢为，制约国企的最关键因素也是如此；其次是人才，浙江移动业务支撑部号称有十几个博士
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