人力资源大数据解决方案 大数据技术的应用正在潜移默化改变着我们的日常生活习惯和工作方式，很多看起来有点“不可思议”的事情也渐渐被我们“习以为常”。 前些时候有分享了一个大数据技术在智慧人社上面的应用案例，最近也一直看一些人力资源方面大数据解决方案的案例，比较集中的都是围绕智慧人社的。 之前分享的一篇关于智慧人社的大数据应用，也仅仅是简单的说了一下当前智慧人社建设中所面临以及要解决的问题。 这篇算是补上那篇欠缺的内容吧，把智慧人社大数人力资源据解决方案的大数据平台搭建、技术架构、数据可视化等几个方面的内容给朋友分享一下。 image.png 三、人力资源数据可视化 人力资源数据的可视化是智慧人社大数据解决方案中的重要一个环节，大数据处理平台通过对海量数据的集中分析、处理，并且通过合适的方式展现给管理者，便于管理者进行科学分析和决策
传统数据处理方法 在传统的大数据处理方法中，一个企业将有一个计算机存储和处理大数据。 传统数据处理的局限性 这种方式能完美地处理那些可以由标准的数据库服务器来存储。但是，当涉及到处理大量的可伸缩数据，这是一个繁忙的任务，只能通过单一的数据库瓶颈来处理这些数据。 谷歌的解决方案 Google使用一种称为MapReduce的算法解决了这个大数据量的问题。这个算法将任务分成小份，并将它们分配到多台计算机，并且从这些机器收集结果并综合，形成了结果数据集。 Hadoop 使用谷歌提供的解决方案，Doug Cutting和他的团队开发了一个开源项目叫做HADOOP。 Hadoop使用的MapReduce算法运行，其中数据在使用其他并行处理的应用程序。 总之，Hadoop用于开发可以执行完整的统计分析大数据的应用程序。
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今天给大家带来的是华为电力PON配网解决方案，将从以下四个方面介绍： 配电网的趋势与挑战 基于PON的配电网络解决方案 典型方案应用与案例 华为产品与实力 配电网的趋势与挑战 [数据来源，电科院专家。 通信网是智能配电网的基础支撑平台，是智能配电网各种管理和控制信息传输的重要载体。 配电网传输业务： 配电自动化信息采集数据（包括开关、配变、故障指示、。。） 电力配网面临的挑战 配电网具有网架结构变动频繁的特点、对通信网影响较大，对于易于组网、方便接入的要求跟高。 基于PON的配电网络解决方案 [1620793722244-image.png] [1620793733933-image.png] [1620793748312-image.png] [1620793757541 2、另传统方式下，软调（即数据配置）、验收操作方式较多，比如上海电信先将MxU在OLT机房进行调测配置、再现场安装，西安电信安装、调试、验收3次不同人员进站，有些局点不进行验收或抽验 [1620793840209
作为一个不断发展的行业，电力行业面临着应对不断增长的电力需求的重大挑战。未来 25 年，全球能源消耗预计将增长40% 以上。为了在不提高客户价格的情况下迎接这一挑战，电力行业正在寻找智能解决方案。 «通过围绕具有明确社会和财务回报的久经考验的物联网解决方案集中注意力和联合支持，世界经济论坛第四次工业革命中心及其合作伙伴致力于最大限度地提高物联网投资的价值和影响。» 所有这些因素结合起来，促使公司寻找通过使用精益运营更有效地经营业务的方法，旨在为其利益相关者创造价值。使之成为可能的解决方案之一在于电网基础设施的现代化。 工艺优化 智能物联网驱动的分析解决方案可以显着改善运营流程，使公用事业公司能够实现更好的绩效和产出。物联网系统提供有关发电站整体状态的实时数据，从而有助于工厂自动化。 物联网嵌入式资产管理解决方案允许监控和跟踪实物资产和他们的数据。随着物联网技术的实施，资产维护系统可以在故障和故障变得至关重要之前检测到故障和故障的来源，从而提高资产的可靠性和可用性。
腾讯云商业智能分析产品由北京永洪商智科技有限公司提供，永洪BI-一站式大数据分析平台 大数据分析激活电力价值，八大案例深度解析电力大数据应用 麦肯锡曾有报告预测，在全球范围内，大数据分析方案的广泛使用能够带来每年 电力行业的数据源主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监测数据;二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据; 有趣的是，它发现如果在预期恢复供电时间两个多小时前恢复供电，会对客户满意度的产生负面影响。理解了类似这样的指标，能够帮助电力企业解决他们最大的客户体验挑战。 除了解决对额外收入的需求外，他们还能够设计供客户选择的替代费率，一方面降低电力高峰需求，另一方面客户也在此过程中节省资金。 有关电力行业案例及应用场景，可以致电永洪科技010-53381518，亦可申请免费试用，开启永洪一站式大数据分析平台的体验之旅。
TcaplusDB作为游戏存储的主流数据库，在设计之初即充分贴合游戏存储场景，为解决上述问题所采用的方案如下： 紧密贴合腾讯云，作为全托管服务，用户无需关注后端，只需聚焦游戏业务本身，依托云上全球部署能力 同时采用稳定可靠的序列化、反序列化协议以及高效的数据包压缩性能为游戏数据传输节省大量的网络开销，提升数据传输效率，最终给玩家带来低时延的游戏体验。 三、方案能力 1. 全托管能力 作为腾讯云游戏专属的游戏存储解决方案，TcaplusDB紧密结合腾讯云，为用户提供全托管云数据库服务。灵活的按量计费模式为用户节省使用成本。 与传统的数据库方案所不同的是，云托管的数据库服务免去用户购买维护服务器资源、自建管理数据库服务的烦恼，只需聚焦业务逻辑开发，大幅减轻研发运维压力。 灵活方便的云数据库管控平台、完善的云监控告警能力、数据自动备份能力为用户提供简单、高效、开箱即用、安全可靠的数据库服务。 2.
学习大数据分析与应用课程的首要任务，是先了解统计与建模方法和数据挖掘方法所呈现出来的效果，然后依次学习Excel数据处理及编程、MySQL数据库的简单操作及Hadoop的基础知识。 （2）Excel进行数据进行处理的方法 数据分析工作普及度排行第五位（咨询公司Kdnuggets发布），对学生无任何基础要求，Excel 是微软公司office系列办公软件的组件之一，它是一个功能强大的电子表格程序 Excel不仅可以将整齐而美观的表格呈现给用户，还可以用来进行数据的分析和预测，完成许多复杂的数据运算，帮助使用者做出更加有根据的决策。 同时它还具有强大的可视化功能，可以将表格中的数据通过各种各样的图形、图表的形式表现出来，增强表格的表达力和感染力。在Excel中，有些数据分析的高级功能需要掌握VBA才能充分实现。 通过本类实验，学生可以掌握用Hadoop进行大数据分析的常用方法和流程。
摘要 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 周末去哪儿架构师李锡铭根据自己的成功经验，为我们分享大数据平台快速解决方案。 ? 搭建始末 当时我们确定要做大数据的时候，有两种选型。 第一种选型是用用原生的、开源的大数据技术，需要自己搭建；第二种是ODPS。 后来我们选择了利用原生大数据，自己搭建一个大数据平台。因为我们已经有了一定的小积累，并且也想做一个大数据方面的技术沉淀。 我们最开始的数据实现方式是把所有用户的行为数据放到传统的关系型数据库中，利用纯Java应用程序去读这张表。当计算某个指标的时候，还会关联若干张子表。 在快速实践的过程中会发现很多问题需要解决，很多知识需要补充，所以要在实践中前行，在错误中补充。 我的分享到此结束，谢谢大家！
Hadoop支持解决方案规模的快速、有效扩大，使不断增长的容量、速度以及多样的数据尽在公司的把控之中。 根据报告的内容，Hadoop的购买周期正处于上升阶段，因此在该领域催生了越来越多的厂商。 搭配额外实现增强Hadoop的功能，并增加差异化功能使其解决方案更具吸引力。 ： 现有产品，包括解决方案架构、数据和处理功能、安装、管理、监控工具、兼容性和社区成熟度等方面。 在此次大数据Hadoop解决方案评测中，表现强劲的厂商有Intel和Microsoft。Microsoft为HDInsight产品制定了强劲的路线图，使其竞争力不亚于其他领导厂商。 根据该报告，虽然此次对大数据Hadoop解决方案市场的评测只是一个开始，但是对于那些努力摆脱复杂的Hadoop厂商局面的公司而言，该报告提供了很好的参考信息。
ASP.NET + SqlSever 大数据解决方案 PK HADOOP 半个月前看到博客园有人说.NET不行那篇文章，我只想说你们有时间去抱怨不如多写些实在的东西。 2、SQLSERVER真的不能处理大数据？ 答案：当然可以的，打个比方：操作单一数据库称为一维操作，如果操作相同结构，分布在多个服务器上的多个数据库这个可以称为二维操作。 我们只需要对这个二维操作进行一层封装，让他支持并行运算，把服务器压力分散开，我们不需要写太多东西，SQL已经为我们封装了很多，它就好比是一个巨人，而我们只需要站在他的肩膀上，就可以轻松实现针对WEB的大数据处理 （1）、数据同步慢 （2）、事务处理难 （3）、异常捕获难 （4）、很难与ASP.NET结合，无论是学习学成本，还是自身的支持方面 （5）、 需要安装，适合离线大数据处理，但未必适合WEB 4、什么是 使用Taskable需要注意每个节点获取的数据量都不能很大，通过少取多，内存运算，在取在运算的方式处理复杂数据的查询。 ?
二：本方案预期成果 本解决方案可有效解决电力时间同步系统存在的授时精度低、广域监测精度较低、无法监测站内各电力设备的时间同步精度等问题： 1.安全可靠 电力时间同步从GPS全面切换至我国自主研发的北斗卫星导航系统 ，安全可靠； 2.可作为备份授时设备 本方案成果“电力时钟同步及监测系统（TSM）”，高度集成授时、监控等功能，同步精度远高于现有的电网授时设备（电力钟），即可作为备份授时设备，也可全面替代现有的授时设备 三：电力时钟同步及监测系统（TSM） 针对电力系统对时间同步监测的迫切需求以及当前电力系统时间同步系统的不足，我公司提出电力时钟同步及监测系统(TSM)产品及解决方案。 四：TSM在电力系统中的应用 image.png 图 1 TSM在电力系统中的应用示意图 如图 1所示，调度/中心站配备中心站TSM，在各变电站配置站端TSM，调度/中心站与各变电站通过综合数据网交互数据 共视交互数据量较少，无需专用的SDH通道，利用现有数据网即可，不影响原有电力业务。
政务大数据解决方案之大快DKhadoop 从事大数据行业的朋友应该都知道大数据已经上升到了国家战略高度，2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》。 我国的电子政务发展指数为0.6071，排名第63位。经过这几年的发展的，已经偶60余个地方政府出台了城市大数据发展计划。 但能够提供政务大数据解决方案的也是有一些的，这里就简单介绍下大快搜索的政务大数据解决方案，以供学习参考。 首先，通过一张图来看一下大快搜索的政务大数据解决的总体架构： image.png 技术架构图： image.png 大快政务大数据解决方案的平台特色： 1、基于人工只能的全文搜索引擎：各种政务文件 7、强大的容灾备份功能：基于大数据的海量数据管理能力，对原有政务系统的数据，可以做到无缝的全自动灾备还原。 ���]d�#
官方的数据表明：它可以比传统的MapReduce快上100倍。 大规模：原生支持HDFS，并且其计算节点支持弹性扩展，利用大量廉价计算资源并发的特点来支持大规模数据处理。 大家知道HDFS是用来管理大规模非结构化数据的存储系统，具有高可用和巨大的横向扩展能力。 所以一个完整的大数据解决方案，包含了存储，资源管理，计算引擎及接口层。 那么问题来了：我们画了这么大这么圆的大饼，MongoDB可以吃哪一块呢？ ? 大家可以想象，MongoDB是个什么？ MongoDB基于内存缓存的数据管理方式决定了对并发读写的响应可以做到很低延迟，水平扩展的方式可以通过多台节点同时并发处理海量请求。 Spark + MongoDB 方案 我们知道MongoDB可以用来做我们海量运价数据的存储方案，在大规模并行计算方案上，就可以用到崭新的Spark技术。 ? 这里是一个运价系统的架构图。
今天，大数据文摘【金融与商业专栏】成立！ 此栏目将视角集中在金融及商业决策分析相关的大数据分析文摘，内容涵盖金融，信贷，风控，投资，理财，商业等领域。 现在有越来越多的金融咨询师利用到高等算法，并且这也逐渐成为整个社会各行业“大数据”解决方案的一个重要组成部分，包括信用风险评估、商品与服务需求预测、通过社交网络分析预测市场导向、机器可读格式的公司报告制作 实际上，中国政府已经和IBM公司开始尝试合作使用大数据来解决这个远东国家日益严峻的污染问题。 什么是“大数据” 大数据解决方案主要是针对那些复杂的大型数据集，这些数据集往往很难用往常的方法进行操作和分析。 当然，世界上还是没有一个完美无缺的投资解决方案，但通过这些高级算法和大数据分析的使用，不管针对人群是散户还是专业人员，我们都能够在某种程度上提高我们投资组合的整体表现。
解决方法：确保所有节点之间能够免密码登录 31、集群模式下，spark无法向elasticsearch写入数据 解决方法：采用这种写入方式（带上es配置的Map参数）results.foreachRDD : Missing an output location for shuffle 0 解决方法：加大executor内存，减少executor个数，加大executor并发度 92、ExecutorLostFailure 解决方法：在Spark Web UI看一下当前stage各个task分配的数据量以及执行时间，根据stage划分原理定位代码中shuffle类算子 97、如何解决spark数据倾斜 解决方法：1 map操作，遍历小表数据（仅适用于大小表或RDD情况），5）使用随机前缀和扩容RDD进行join，对其中一个RDD每条数据打上n以内的随机前缀，用flatMap算子对另一个RDD进行n倍扩容并扩容后的每条数据依次打上 ：清除ES中跟scala数据类型不兼容的脏数据 133、HDFS误删文件如何恢复解决方法：core-site文件中加入 fs.trash.interval 2880
文章目录 方案概述 方案特色 系统架构 典型客户 方案概述 银行业是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。 随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，在业务开展过程中积累了大量有价值的数据，通过运用大数据技术挖掘和分析之后，这些数据将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件 ，有能力采用大数据的最新技术。 方案特色 创新把大数据平台数据多样性的特点融入传统银行，全面有效支撑精准营销，风险防控，反欺诈，大数据动态评级金融机构等应用场景帮助金融机构实现产品创新和客户创新。 按照“数据标准先行，数据管控落地，应用驱动与数据驱动相结合”的建设方法论，确立了“落实数据标准，实现集中共享，提升各个应用，支持经营决策，统一全行报表，挖掘数据 价值”建设目标 业务应用层：与前端业务交互
数字“新基建”，数据宝政务大数据解决方案发布，以打造“聚、享、用”为一体化的政务数据中台，帮助政府治理数据资产。 一、数据治理 数据宝政务大数据解决方案帮助政府打通各部门之间的数据孤岛。 二、数据共享交换 数据宝政务大数据解决方案帮助政府盘活数据资源实现共享交换。帮助政府建设数据中台、国数通（政务数据共享交换平台）、大数据交易中心承建及运营。 开放、集约、共享的国有涉密数据流通解决方案。 大数据交易中心承建及运营 数据宝政务大数据解决方案还包含官方大数据交易中心承建及运营，进一步推进政务数据共享交换增值。主要包含交易中心承建、日常运营管理、衍生增值服务。 、企业数据资产的交易与流通，为地方传统产业升级转型、民生发展提供助力，提升政府社会治理能力。
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