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如何快速全面建立自己的大数据知识体系?

本文转载自互联网金融干货 作者经过研发多个大数据产品,将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来,希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路,让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构,很多人都看过不同类型的书,也接触过很多有关大数据方面的文章,但都是很零散不成系统,对自己也没有起到多大的作用,所以作者第一时间,带大家从整体体系思路上,了解大数据产品设计架构和技术策略,如需深入学习和了解互联网电商、互联网金融和大数据方面干货,核心底层技术及架构设计,可以关注微信公众号:互联网金融干货,有时间就会和大家分

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推荐一个直播活动:未来大数据的发展趋势是什么样的?

随着移动设备、物联网设备的持续增长。流式数据呈现了爆发式增长。同时,越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求。基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求,在这个背景下,各种实时流处理平台应运而生。 运用好大数据可以让为消费者提供产品或服务的企业进行更精准的营销;比如我们大家都熟知的海尔,他们在推出某一款新型智能空调时,将广告投放到与会员大数据平台合作的旅游、健康类杂志上,不仅为杂志用户提供购买优惠的双赢模式,还通过用户订阅的杂志来判断用户的特点,从而进行更精准的营销。

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Flume+Kafka+Spark Streaming实现大数据实时流式数据采集

大数据实时流式数据处理是大数据应用中最为常见的场景,与我们的生活也息息相关,以手机流量实时统计来说,它总是能够实时的统计出用户的使用的流量,在第一时间通知用户流量的使用情况,并且最为人性化的为用户提供各种优惠的方案,如果采用离线处理,那么等到用户流量超标了才通知用户,这样会使得用户体验满意度降低,这也是这几年大数据实时流处理的进步,淡然还有很多应用场景。因此Spark Streaming应用而生,不过对于实时我们应该准确理解,需要明白的一点是Spark Streaming不是真正的实时处理,更应该成为准实时,因为它有延迟,而真正的实时处理Storm更为适合,最为典型场景的是淘宝双十一大屏幕上盈利额度统计,在一般实时度要求不太严格的情况下,Spark Streaming+Flume+Kafka是大数据准实时数据采集的最为可靠并且也是最常用的方案,大数据实时流式数据采集的流程图如下所示:

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如何做好大数据产品设计架构和技术策略?

作者经过研发多个大数据产品,将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来,希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路,让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。 很多人都看过不同类型的书,也接触过很多有关大数据方面的文章,但都是很零散不成系统,对自己也没有起到多大的作用,所以作者第一时间,带大家从整体体系思路上,了解大数据产品设计架构和技术策略。 大数据产品,从系统性和体系思路上来做,主要分为五步: 针对前端不同渠道进行数据埋点,然后根据不同渠道的采集多维数据,也就是做大数据的第一步,没有全量数据,何谈

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如何快速全面建立自己的大数据知识体系?

作者刘永平经过研发多个大数据产品,将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来,希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路,让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。 很多人都看过不同类型的书,也接触过很多有关大数据方面的文章,但都是很零散不成系统,对自己也没有起到多大的作用,所以作者第一时间,带大家从整体体系思路上,了解大数据产品设计架构和技术策略。 大数据产品,从系统性和体系思路上来做,主要分为五步: 针对前端不同渠道进行数据埋点,然后根据不同渠道的采集多维数据,也就是做大数据的第一步,没有全量数据,

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五个经典大数据案例,带你深入医疗行业中的“高科技”

医保行业可以通过大数据和高级分析来获得巨大收益。请看下面医保行业里的五个大数据产品案例。以下为译文: 医保的成本推动了对大数据驱动的医保应用系统的需求。医保行业中的技术决策者不会忽略大数据带来的效率提升,经济吸引力和快速的创新步伐,这些都可以用在医保行业中并使行业受益。许多人发现,对医保数据进行数字化和共享的新标准和激励措施–以及商用硬件产品在存储和并行处理方面的改进和价格的下降–正在导致医保行业的的大数据革命,其以更低的成本提供更好的服务为目标。 医保行业可以通过大数据和高级分析来获得巨大收益。本文将介绍

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Python爬虫与反爬虫左右互搏(带视频)

爬虫与反爬虫是两类互斥的应用,它们争斗了多年。就像病毒程序与反病毒程序,永远是先有病毒程序,再有反病毒程序一样,爬虫程序总是先诞生,然后网站服务商就会想尽办法不让爬虫抓取自己的数据,它们经过了多年的战争,互有胜负。那么它们为什么水火不容呢?其实原因很复杂,当然,有时网站是希望自己的内容被抓取的,如被Baidu、google等搜索引擎抓取,然后被收录。但更多时候,网站被大量爬虫抓取数据,将会酿成一场灾难。而作为程序员来说,同时掌握爬虫和反爬虫技术非常必要,因为不管自己的雇主需要爬虫,还是反爬虫,自己都能游刃有余地应对。

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