【CSDN现场报道】2015年12月10-12日,由中国计算机学会(CCF)主办,CCF大数据专家委员会承办,中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办,以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会 (Big Data Technology Conference 2015,BDTC 2015)在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 2015中国大数据 技术大会首日全体会议中,星环科技创始人兼CTO孙元浩带来了名为“现代数据仓库的技术演变和关键特性”的主题演讲。
最近在设计数据仓库的数据逻辑模型,考虑到海量数据存储在分布式数据仓库中的技术架构模式,需要针对传统的面相关系型数据仓库的数据存储模型进行技术改造。设计出一套真正适合分布式数据仓库的数据存储模型。
📷 摘要:分析大量的数据只是使大数据与以前的数据分析不同的部分,还需要了解其他三方面是什么。 人类每天都吃、睡、工作、玩,这生产数据并且是大量的数据。根据IBM的数据,人类每天产生2.5万亿(250亿
旨在最大化其数据资产的企业正在采用可扩展、灵活且统一的数据存储和分析方法。这种趋势是由负责构建与不断变化的业务需求相一致的基础架构的企业架构师推动的。现代数据湖架构通过将数据湖的可扩展性和灵活性与数据仓库的结构和性能优化相结合来满足这一需求。这篇文章提供了一个参考架构,用于理解和实施现代数据湖。
安全业务的核心逻辑在安全策略中实现。整个的策略开发流程包括特征数据的收集,安全策略的编写实现,和策略的反馈评估。其中特征数据的收集是必不可少的环节,数据的质量将直接影响安全策略的效果。
一提到大数据,大多数技术人可能会想到它的4V特征:数据量、速度、多样性、价值。但同时也会想到它庞大的技术生态圈——大数据产品的数量非常丰富。
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数据存储是人类千百年来都在应用并且探索的主题。在原始社会,人类用树枝和石头来记录数据。后来,人类制造了铁器,用铁器在石头上刻画一些象形文字来记录数据,而此时,语言还没有形成,人们记录的东西只有自己才可以看懂。从使用树枝和石块记录数据和用铁器在石头上刻画一些形象文字,到通过竹简和纸张,再到通过计算机保存在软盘,硬盘等设备上。随着技术的发展,信息数据的量越来越大和复杂度越来越高。特别是在近几十年,数据已经呈几何指数增长,早在2012年,就已经宣称大数据时代到来。随着物联网的普及,越来越多的数据将被生产出来。
微信作为月活过10亿的国民级应用,其安全能力备受关注。值得注意的是,没有足够的特征数据,安全策略将是"无根之木,无源之水"。微信安全数据仓库作为安全业务的特征数据存储中心,每天服务了万亿级的特征数据读写请求,为整个微信安全策略提供了可靠的数据支撑,是微信安全的一块基石。事实上,微信安全数据仓库不仅仅是一个存储中心,更是一个特征管理和数据质量管理的中心。本文将介绍安全数据仓库的起源、演进、当前的架构设计和数据质量保证系统的实现,请往下阅读。
我们每天都在吃饭,睡觉,工作,玩耍,与此同时产生大量的数据。根据IBM调研的说法,人类每天生成2.5亿(250亿)字节的数据。 这相当于一堆DVD数据从地球到月球的距离,涵盖我们发送的文本、上传的照片、各类传感器数据、设备与设备之间的通信的所有信息等。
Hive和HBase是两个在大数据领域中被广泛使用的开源项目,它们各自适用于不同的场景,但也可以在某些情况下结合使用。以下是Hive和HBase在不同场景下的应用示例:
我之前写过关于 现代数据湖参考架构,解决了每个企业面临的挑战 — 更多数据、老化的 Hadoop 工具(特别是 HDFS)以及对 RESTful API(S3)和性能的更大需求 — 但我想填补一些空白。
本文将对这些方面做一个总体性的介绍(尤其是OLAP),旨在让读者对数据仓库的认识提升到一个全局性的高度。 创建数据仓库 数据仓库的创建方法和数据库类似,也是通过编写DDL语句来实现。在过去,数据仓库系统大都建立在RDBMS上,因为维度建模其实也可以看做是关系建模的一种。但如今随着开源分布式数据仓库工具如Hadoop Hive,Spark SQL的兴起,开发人员往往将建模和实现分离。使用专门的建模软件进行ER建模、关系建模、维度建模,而具体实现则在Hive/Spark SQL下进行。没办法,谁让这些开源工具没
如今硬件的性价比越来越高,网络传输速度越来越快,数据库分层的趋势逐渐显现,人们已经不再强求用一个解决方案来解决所有的存储问题,而是通过分层,让缓存与数据库负责各自擅长的业务场景。
在BI系统里面,核心的模块是Cube,Cube是一个更高层的业务模型抽象,在Cube之上可以进行多种操作,大部分BI系统都基于关系型数据库,关系型数据库使用SQL语句进行操作。
多云的兴起,源于用户应用对于基础设施、云服务功能、安全性等的差异化需求,用户希望根据需求将应用、数据因“云”制宜,实现业务的高度灵活性和高效性。这也直接驱动着云原生数据仓库等一批云原生应用的流行,以及存储等基础设施加速走向变革。
随着大数据在越来越多的企业当中落地,企业要开展大数据相关的业务,那么首先要搭建起自身的数据平台。而企业搭建大数据平台,往往需要结合成本、业务、人员等各方面的因素,来规划数据平台建设方案。今天我们就来聊聊数据平台建设的几种方案。
首先,在学习大数据之前,需要了解什么是大数据?它是如何诞生的?它有哪些应用场景?只有了解了这些,才能窥视大数据的技术全貌。一个技术的诞生,是顺应时代的,是用于解决某些问题的,它的发展也一定是有内在逻辑的。接下来,一起去看看。
在企业数字化转型的当下,数据仓库的云端构建成为主流趋势,Gartner 预测,到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。
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关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说,分别做一句话直白解释就是:云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。如果做一个更形象的解释,云计算相当于我们的计算机和操作系统,将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用;大数据则相当于海量数据的“数据库”。
在企业数字化转型的当下,数据仓库的云端构建成为主流趋势,Gartner 预测,到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。 12月20日,腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据分论坛在北京召开。腾讯数据平台部数据中心技术总监于洋、腾讯云大数据首席产品架构师高廉墀以及腾讯云大数据团队 Ozone 项目技术负责人陈怡等嘉宾出席大会,并探讨了数据仓库的多元技术,聚焦云端数据仓库的热潮,展现腾讯数据仓库技术架构演进与未来发展。 云原生数据仓库成为风口,助力解决企业数据仓库转型升级 从企业数字化转型看,
在以上的架构中可以看出Greenplum主要是由Master和Segment组成的,Master承担生成查询计划并派发汇总执行结果,Segment是执行查询计划及数据储存管理。集群可以直接加载外部的数据。
Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用。它够从各种日志源上收集日志,存储到一个中央存储系统上,以便于进行集中的统计分析处理。 Scribe为日志的“分布式收集,统一处理”提供了一个可扩展的、高容错的方案。(老师收学生信息表,需要班长代理收集的例子)。
通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行,以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足,后续及时修改。 HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后,但是具有非常重要的作用,数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展,数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高,但是在类似于Hadoop
随着数字化时代的来临,企业面临的数据处理与分析问题越来越多,近几年冒出了众多的BI工具,都着重强调其数据可视化效果有多好。诚然,数据可视化效果是很重要,清晰亮丽的各类图表,狂拽酷炫的动态大屏展示,看起来真的很爽。但是,可视化只是BI工具的最终呈现效果,企业做数据分析不是仅仅把表做好看,真正的数据分析需要数据的获取、清洗、形成报表、得出结论等一系列工序,最终为企业管理者提供决策支持。
原文链接:https://engineering.linkedin.com/distributed-systems/log-what-every-software-engineer-should-know-about-real-time-datas-unifying
数据湖(Data Lake)是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库,其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库,通常是对象blob或文件。数据湖通常是企业所有数据的单一存储,包括源系统数据的原始副本,以及用于报告、可视化、分析和机器学习等任务的转换数据。数据湖可以包括来自关系数据库(行和列)的结构化数据,半结构化数据(CSV,日志,XML,JSON),非结构化数据(电子邮件,文档,PDF)和二进制数据(图像,音频,视频)。
引言 人工智能、大数据与云计算三者有着密不可分的联系。人工智能从1956年开始发展,在大数据技术出现之前已经发展了数十年,几起几落,但当遇到了大数据与分布式技术的发展,解决了计算力和训练数据量的问题,开始产生巨大的生产价值;同时,大数据技术通过将传统机器学习算法分布式实现,向人工智能领域延伸;此外,随着数据不断汇聚在一个平台,企业大数据基础平台服务各个部门以及分支机构的需求越来越迫切。通过容器技术,在容器云平台上构建大数据与人工智能基础公共能力,结合多租户技术赋能业务部门的方式将人工智能、大数据与云计算进行
摘 要:通过对数据处理阶段性发展的解析,分析大数据、人工智能技术的发展趋势。结合实际生产需求,验证了基于容器云架构的新一代大数据与人工智能平台在数据分析、处理、挖掘等方面的强大优势。
作者博客 | https://www.cnblogs.com/foreach-break
来一起认识下大数据的技术框架有哪些,它们分别用于解决哪些问题?它们的内在逻辑和适用场景有哪些?OK,一起去探索下。
导读: 开源数据集如今深受开发者喜爱,比如谷歌的Images dataset数据集,YouTube-8M数据集等。通过对数据集里的数据进行分析,可以发现许多隐藏信息,比如客户喜好、未知相关性,市场趋势以及其他有用的商业信息。大数据分析对企业降低成本,准确掌握市场趋势,更快完成产品迭代十分有用。说到大数据分析,16年基本被Spark与Hadoop霸屏,到底是什么样的魔力让它们足以引起大数据世界的波动,未来又会如何发展呢 Apache Spark Apache Spark起源于加州大学伯克利分校,对于
Snova为您提供简单、快速、经济高效的PB级云端数据仓库解决方案。借助于Snova,您可以在数分钟内创建拥有数百节点的企业级云端数据仓库,并高效的完成日常维护工作;也可以使用丰富的Postgre开源生态工具,实现对Snova中海量数据的即时查询分析、ETL处理及可视化探索;还可以借助其云端数据无缝集成特性,轻松分析位于COS、CDB、ES等数据引擎上的PB级数据。
ClickHouse是一个面向大数据分析和数据仓库的分布式列式存储数据库。它通过数据分片和分布式查询来实现高性能和可扩展性。
在本文中我们讨论下你可能已经遇到过的关于数据大规模增长的问题,以及数据被忽略的价值。Presto 是处理所有数据并通过结构化查询语言(SQL)提供行之有效工具的关键推动力。Presto 的设计和功能能够让你获得更好的见解,而不仅仅只是访问。你可以更快地获得这些见解,并获得过去由于成本过高、时间太长而无法获得的信息。除此之外,你可以使用更少的资源,花费更少的预算来学到更多。
当前数据仓库的主流架构:分为两个方向一个是 hadoop 体系,一个是 MPP 数据库
整理了当年使用过的一些,大数据生态圈组件的特性和使用场景,若有不当之处,请留言斧正,一起学习成长。
大数据在近些年来越来越火热,人们在提到大数据遇到了很多相关概念上的问题,比如云计算、Hadoop等等。那么,大数据是什么、Hadoop是什么,Hadoop和大数据有什么关系呢? 大数据概念早在1980年,著名未来学家阿尔文·托夫勒提出的概念。2009年美国互联网数据中心证实大数据时代的来临。随着谷歌MapReduce和GoogleFileSystem(GFS)的发布,大数据不再仅用来描述大量的数据,还涵盖了处理数据的速度。目前定义:大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透
在已经存在分布式计算引擎MapReduce的情况下,为什么会诞生Hive这样的产品?其实主要还是因为易用性问题。虽然MapReduce提供了分布式开发的能力,但它毕竟是一个通用计算引擎,在特定且相对成熟的垂直场景中,易用性就比较差了。
近年来,Zabbix凭借其近乎无所不能的监控及优越的性能一路高歌猛进,在开源监控领域独占鳌头;以下将对乐维与Zabbix的各项优劣势进行一一对比,本篇为二者架构、性能的对比,后续还将发布更多zabbix技术分享,大家可以持续关注。
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的学习资源,希望能给大家带来价值。
数据产品和数据密不可分作为数据产品经理理解数据从产生、存储到应用的整个流程,以及大数据建设需要采用的技术框架Hadoop是必备的知识清单,以此在搭建数据产品时能够从全局的视角理解从数据到产品化的价值。本篇文章从三个维度:
实时数据仓库,简称实时数仓,是一种用于集成、存储和分析大规模结构化数据与非结构化数据的数据管理系统,强调数据的易用性、可分析性和可管理性。它主要面向实时数据流,能够实时地接收、处理和存储数据,并提供实时的数据分析结果。
关于数据中台的概念定义,业内有各种各样的版本,尤其是涉及数据中台与数据仓库、数据平台等相关概念的差异一直争议不断,可谓一百个人眼中,就有一百个数据中台,千百万人眼中,就有千百万个数据中台。关于概念之争论,笔者无意逐一罗列,更无意参与其中,而是希望从工程实践者的视角,提供一种全新的关于数据中台定义的思考逻辑。本章内容围绕数据中台的定义,采用两种方法,三个视角,给大家阐述,在工程实践者的眼中,数据中台的概念定义。
1. Java编程 Java编程是大数据开发的基础,大数据中很多技术都是使用Java编写的,如Hadoop、Spark、mapreduce等,因此,想要学好大数据,Java编程是必备技能!
导语 | 分析型数据仓库经历了共享存储、无共享MPP、SQL-on-Hadoop几代架构的演进,随着云计算的普及,传统的数据仓库架构在资源弹性,成本等方面已经很难适应云原生的要求。本文由偶数科技 CEO,腾讯云TVP 常雷在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」 的《新一代云原生数据仓库的应用》演讲分享整理而成,为大家详细剖析新一代云原生数据仓库的架构、原理和实现技术,以及如何充分应用云原生数据仓库的特点来实现云上大数据应用。 点击可观看精彩演讲视频
Hadoop Hadoop是一个分布式系统基础架构,核心是 HDFS、YARN、MapReduce 3大组件组成。
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