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数据集 | 煤炭消费量数据

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 煤炭消费量数据集中包含了30个地区的煤炭消费量(y)以及对其产生影响的相关因素,如地区、地区生产总值(x1)、居民消费价格指数(x2) 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源

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煤炭电商采购管理系统:构建煤炭企业贸易信息数据交互处理核心功能

目前国内的煤炭采购电商交易平台形成了以煤炭行业的现货电子商务平台交易、煤炭电商贸易融资、煤炭物流配送一体化的创新形态煤炭电商采购供应链管理服务体系,传统煤炭行业在转型电子商务战略上,需要解决降低企业交易成本 ,市场化进程加快; (3)煤炭行业新常态:市场供给持续宽松,国内外竞争加剧; 2、煤炭电商平台系统管理要求提升 (1)国内发电集团管理趋向集中管控要求,煤炭采购平台的燃料管控要求增强; (2)各区域电厂改革现货煤炭平台采购方式 ; (2)煤炭燃料采购平台公司需要面向市场,创新服务手段,加快建立煤矿、港口、电厂等信息相关数据的采集、分析和共享的平台,用信息化的手段提高服务质量,改进煤炭采购系统服务方式,提升煤炭采购系统服务水平, 通过优质高效的服务,巩固煤炭平台内部市场,扩大外部市场; 三、煤炭采购平台系统信息数据交互处理核心功能 1、煤炭电商采购交易功能 (1)包括煤炭电商平台及运力的比价采购、邀约购销、挂牌销售、竞价采购、竞价拍卖 ; (6)及时准确的客户需求信息; 5、质检机构 (1)质检数据在线查看; (2)质检过程实时反馈; (3)质量异议在线处理; 6、集团公司 (1)数据统计查询; (2)煤价与市场分析; (3)区域信息共享

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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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    煤炭行业数智化B2B商城驱动企业转型升级,B2B平台降低运行成本

    煤炭是我国第一能源,煤炭行业具有产业规模、分布地域广、危险系数高等特点。 基于大数据分析与云计算技术,B2B系统帮助企业建设在线销售、交流的数智化B2B商城,合理调整销售策略,通过B2B平台对供销进行指导,对库存结构进行优化,做到将企业、采购商、供应商资源有效的整合,提高企业与采购商 2、大数据驱动,煤炭企业B2B电子商务系统精准构造用户画像 煤炭行业数智化B2B商城通过大数据和信息化手段充分了解市场,构建用户画像,梳理煤炭市场上游信息,建立统一的智慧供应链B2B网站管理制度,严格监控各个上游产地的发展状况和优劣势 煤炭企业B2B电子商务系统接入自动化营销系统,基于全链数据分析,帮助煤炭智慧供应链B2B网站拓展上下游营销渠道,精准获取客户,个性化维系客户,科学决策,实现数智化B2B商城精细化运营。 3、煤炭B2B电商平台授信支付与供应链金融,安全可靠轻松交易 煤炭企业B2B电子商务系统支持大额在线支付,B2B平台提供授信评估,风控预警,煤炭智慧供应链B2B网站可对接第三方金融平台,为供采双方搭建可信的供应链金融服务平台

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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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    煤炭行业管理平台解决方案,生产全过程价值管理,降本增效

    与此同时,以大数据、互联网+为代表的信息技术迅速发展为煤炭企业转型升级带来新选择。 利用大数据、互联网+,寻求实现技术升级、管理提升,构建的新型发展模式,增强集团管控,实现业务精细化管理,降本增效成为整个煤炭行业长远发展的必经之路。 而数商云认为通过搭建集团管控信息化平台,可以为高层决策者建立决策支持系统,全面查询统计分析数据,以大数据思维寻找规律,为决策支持提供依据;针对集团管理,在全面预算系统的统一管控下,实现集团统一管理财务、 、区队、班组、个人的内部市场化体系,采用阿米巴管理方式,预算、结算业务数据的一体化控制,进行煤炭生产过程价值链管理,降低生产成本。 实现了煤矿生产过程中当日煤炭产量、进尺、回采量、材料消耗、人工、水电、吨煤生产成本构成等指标数据准确、快捷在线统计分析管理,实现精细化管理;通过数据采集,将轨道衡、地磅等设备数据传输到运销管理信息系统,

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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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    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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    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? 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。 列式存储在MPP数据库里面应用广泛,例如RedShift、Vertica及hadoop上的Parquet等。这种结构适合需要表扫描的数据处理问题,数据聚合类操作(最大最小值)更是他的主战场。 列式存储特别适合需要加载数据块,且数据块分到多个文件中的场景。Druid把一些近线实时数据放到写优化的存储中,然后随着时间的推移逐步把这些数据迁移到读优化的存储中。

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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 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。 在Splunk提供的软件仓库里有很多成熟的数据采集应用,例如数据库(DBConnect)等等,可以方便的从云或者是数据库中获取数据进入Splunk的数据平台做分析。 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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    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。 但是这里仍然存在一个非常的缺点,在任何给定时间,到给定region的读写操作只被一个region服务器控制。如果这个region挂掉,故障将会被发现,故障转移会自动的进行。 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。 这就意味着,Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础,其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等,同步进行垃圾回收将解决非常的问题。

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    把握数字化核心趋势,推动煤炭企业数字化转型布局

    煤炭供应链平台煤炭供应链的发展是“互联网+煤炭”的重要应用方面,通过平台化,可以帮助煤炭企业在原来信息化改造的基础上,全面整合内、外部信息资源,实现对供应链管理的整体优化。 提高整个采购环节和客户关系管理的效率;同时,煤炭供应链平台是可以从B2B电子商务模式切入,大量减少中间成本,全面提升企业的市场竞争能力。 传统的煤炭企业都应该正视加快数字化转型进程这一关键要务。但是面对煤炭行业供应链和采购系统相对落后、供需信息不匹配、透明度有待提高、融资难度等难点,企业具体应该如何进行数字化转型布局? 因为拥有完善的商业生态资源,【数商云】能在供应商、智能化交易、业绩表现评估、供应链金融、大数据分析、诚信保障体系等供应链管理的环节发力,逐步形成了以物质采购为核心,整合信息流、物质流、资金流、制造平台、 以上,【数商云】在煤炭供应链的各个环节服务均实现了数字化,通过数字化赋能、数据共享与分析,促进平台自身和生态圈用户的科学决策,实现煤炭行业供应链精细化管理以及供应链整体效率与效益的提升,满足用户个性化需求

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    深度解析快DKM大数据运维管理平台功能

    深度解析快DKM大数据运维管理平台功能 之前几周的时间一直是在围绕DKhadoop的运行环境搭建写分享,有一些朋友留言索要了dkhadoop安装包,不知道有没有去下载安装一探究竟。 关于DKHadoop下载安装基本已经讲清楚了,这几天有点空闲把快DKM大数据运维管理平台的内容整理了一些,作为DKHadoop相配套的管理平台,是有必要对DKM有所了解的。 DKM 是DKHadoop管理平台。作为大数据平台端到端Apache Hadoop 的管理应用,DKM 对 DKH 的每个部件都提供了细粒度的可视化和控制。 DKM 设计的目的是为了使得对于企业数据中心的管理变得简单和直观。通过DKM ,可以方便地部署,并且集中式的操作完整的大数据软件栈。该应用软件会自动化安装过程,从而减少了部署集群的时间。 2.提供实时的集群概况,例如节点,服务的运行状况; 3.提供了集中的中央控制台对集群的配置进行更改; 4.包含全面的报告和诊断工具,帮助优化性能和利用率; 基本功能:DKM的基本功能主要可以分为四模块

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    干货 | StarRocks在携程住宿智能数据平台的应用

    作者简介 Wenjun,携程资深软件工程师,负责住宿数据智能平台的研发与维护,对于大数据领域技术有浓厚兴趣。 一、平台现状 住宿数据智能平台(简称HData)是一个为携程住宿业务提供数据可视化的平台。 让权限的用户通过Clickhouse请求数据,这样可以引流很大一部分用户。 离线T+1数据主要使用Zeus平台,通过Stream load的方式导入,以使用明细模型为主。 T+1数据我们通过携程自研的数据同步平台Zeus进行ETL和导入: 六、DR和高可用 携程对DR有着很高的要求,每隔一段时间都会有公司级的DR演练。

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    腾讯数据平台部总监刘煜宏:这5产品平台,展示了腾讯大数据的核心能力

    腾讯技术工程事业群数据平台部刘煜宏受邀参加“腾讯慧聚”品牌的发布仪式,并向在场嘉宾介绍了“腾讯慧聚”的5产品平台。 ? 十年磨一剑,砺得梅花香。 据刘煜宏介绍,腾讯慧聚当前共包括五平台:Dmaster(大数据一站式平台)、Tbase(海量事务处理平台)、TDbank(实时接入平台)、Hermes(实时多维分析平台)、TDinsight(机器学习基础平台 这五平台除了Dmaster是一个一站式、覆盖全流程的平台外,其他四个平台各有侧重。这也是腾讯根据多年服务不同类型客户的经验,所挖掘出的不同需求。 作为实时接入平台,TDbank具有的“高灵活、高可用、高吞吐、低延时”的核心优势,可以从业务数据源获取数据分发给离线/在线处理平台,构建数据源和数据处理系统间的桥梁,将数据处理系统同业务侧的数据源解耦。 实时多维分析平台Hermes,是腾讯针对交互式海量数据分析需求自主研发的数据多维分析平台,是腾讯处理千亿级海量数据用户画像和多维分析的核心技术与经验的积累。

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    10云存储平台技巧

    数据迁移至云中时,选择一个适合组织需求的策略很重要。随着数据迁移至云存储平台,有一些因素需要考虑,如你是否迁移了归档数据,他们具有不同的宕机需求。 IoT最佳存储系统   由于对象存储的无限扩展架构和持久的性质,它非常适合处理通过IoT文件积累的PB级的非结构化数据。对于云的主要选择,对象存储可以用于私有、公有和混合云平台。 通过在每个文件中提供广泛的元数据,对象存储可以筛选大量非结构化数据,却不会让你感到苦恼。   公有与私有云各自优缺点   当选择云存储平台时,你可能在公有云与私有云之间难以选择。 通过将被动数据迁移到较低的存储层,混合云平台可以清理急需的存储空间,否则可能会被很少访问的数据浪费。 在灾难发生后保护,并确保重要数据可用并不是一件小事,但是使用云存储平台可使提供商做更多的工作。

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    煤炭行业DMS经销商系统建立数字化渠道体系,构建企业核心竞争力

    1、核心管理模块,煤炭经销商智能管理系统轻松实现管控代理商 提供标准化注册、认证,商机一键报备、联合商机跟进,煤炭经销商DMS协同平台完善的管理模块可以实现区别上下级经销商的责任和权限,经销商管理平台清晰的展现经销商信息 2、自动化集成数据工具,煤炭DMS经销商系统后台模式一键链接 通过煤炭行业经销商平台数据自动导出和自动传输,千种后台,一键对接。 基于数商云经销商管理平台强大的数据网关集成功能,煤炭经销商智能管理系统支持大量主流后台系统快速智能适配,正向传输反向调用双向支持,国际数据互通安全性认证,自定义格式和EDI标准格式支持。 4、煤炭行业经销商智能管理系统支持经销商划分及订单管理 煤炭经销商DMS协同平台支持多层次、多级别地划分经销商管理,经销商平台灵活划分管理销售区域,并加强对经销商订货处理管理,完成商品的订购,企业采购订单自动生成 经销商平台能够实现渠道数据实时上报,精准掌控市场动态,实现经销商渠道通路数字化、透明化,对煤炭企业突围市场竞争,实现高质量发展具有重要意义。

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      大数据处理套件

      腾讯大数据处理套件(TBDS)是基于腾讯多年海量数据处理经验,对外提供的可靠、安全、易用的大数据处理平台。你可以根据不同数据处理需求选择合适的大数据分析引擎和相应的实时数据开发、离线数据开发以及算法开发服务,来构建您的大数据应用服务……

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