对于企业而言，坐拥庞大的数据资源，想要实现大数据分析，首要的就是要搭建起自身的大数据系统平台，而每个公司都有自己特定的业务场景，因此在大数据平台上的需求是不一样的。今天我们仅从通用的角度，来聊聊大数据分析需要什么技术架构？
不可否认，大数据在这些年的发展当中，实现大数据处理的核心技术，始终是分布式。基于分布式技术架构，有分布式存储、分布式计算等相应的技术框架组件，形成了完善的技术生态，为大数据处理需求任务提供相应的解决方案。今天我们就从大数据平台架构的角度，来聊聊分布式技术架构。
最近几年，我跟很多创业者交流，发现创业最艰难的地方，莫过于创业项目难以实现商业价值。很多时候技术实现了、产品做好了，然后千辛万苦做运营，各种补贴、各种宣传，但是用户就是不买账，活跃度差、留存率低。 很多时候，我们不是不够努力，可是如果方向错了，再多努力似乎也没有用。阿里内部有句话说的是“方向对了，路就不怕远”，雷军也说过“不要用你战术上的勤奋，掩盖你战略上的懒惰”。这两句话都是说，要找好方向、找准机会，不要为了努力而努力，要为了目标和价值而努力。而王兴则更加直言不讳：“很多人为了放弃思考，什么事情都干得出来
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”。大数据可能在国内的起步较晚，但我们可能却是对大数据应用最好的了代表了。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。
4月20日，京东大数据来到了北京大学光华管理学院，这次由京东大数据部平台运营管理负责人葛胜利老师给北大光华管理学院的师生们带来主题为“电子商务大数据平台技术架构与产品架构”的专题讲座，为大家讲述京东大数据平台如何在短短几年的时间里突破技术难关，实现产品创新，建设高效、安全、稳定的大数据平台，并以数据支撑京东的快速发展。 讲座中，葛胜利从京东大数据平台的“使命、架构、产品、运营”四大方面出发，全面的剖析了其中的奥秘。 在讲到平台使命时，胜利总提到，大数据平台在京东集团中的战略地位很重要，因为京东的公司运营是由
在大数据处理的各项技术当中，Hadoop的地位无疑是得到充分肯定的，做大数据，避不开Hadoop，学大数据，当然也必学Hadoop。而对于很多零基础学习者，学Hadoop不知道该从何着手，那么今天的大数据入门到及进阶，我们来分享一下Hadoop学习路线规划。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 最近有不少小伙伴在问有没有架构类的书单，博文菌收到了大家的需要，这就安排上！ 俗话说：不想当架构师的程序员不是好程序员。成为架构师几乎是每位开发者入行初期的共同理想。 如何站在架构的视角去看代码世界，如何依托企业业务需求搭建可高用架构，云端架构的设计原则有哪些…… 本期书单为你带来今年出版的10本架构类好书，希望能够帮你建立架构思维，解开架构谜团！ ---- 01 ▊《业务架构・应用架构・数据架构实战（第2版）》 温昱 著 国内知名架构专家创新
大数据已深入到企业经营的方方面面，数字化管理已不仅仅是传统的报表，更深入到具体的业务核心流程中，数据平台的稳定性、数据质量问题将直接影响到企业的正常经营，业务对数据的依赖也越来越高，更低的使用成本、更高的计算性能、更快的数据时效等一直都是大数据平台技术架构升级与优化的目标。 近年来，云原生、资源弹性伸缩、数据实时化、湖仓一体、流批一体等新兴技术术语时常出现，但这些技术如何落地、后续演进方向如何、给业务带来的价值几何等很多人都不清楚。 在 4 月 21-22 日上海举办的 ArchSummit 架构师峰会上，
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 前段时间有报道称，有学者质疑“大数据”理论，也有硅谷公司负责人质疑大数据应用的效果。结合2011年Gartner关于BI（Business Intelligence）应用70%-80%都失败的一个调查结论（这里的fail是夸张的说法，更确切地讲应该是没有达到预期效果），本文就来谈谈为什么会出现这样的问题，大数据应用落地的瓶颈是什么？为什么大数据应用容易失败？为什么大数据应用需要敏捷？敏捷
腾讯云大数据技术已经从第一代的离线计算，第二代的实时计算，第三代的机器学习，发展到如今以隐私计算、数智融合以及云原生为代表的第四代。 腾讯云今天在首届大数据峰会上公布，其大数据平台算力规模已经突破千万核，日实时计算量达百万亿级、日运行容器数超亿级，日计算数据量数百 PB，服务的企业客户数超 2 万家，开源社区代码贡献量超 800 万行，进一步呈现了自身在大数据领域的顶级实力。 腾讯云副总裁黄世飞表示，基于全新的技术架构、数据治理理念以及产品能力，从底层的大数据基础引擎、中层的一站式大数据开发治理平台, 再到
日前，Linux 基金会执行董事 Jim Zemlin 于 Linux 基金会会员峰会（The Linux Foundation Member Summit）上宣布，Linux 基金会正式成立 NextArch Foundation 下一代架构基金会。该基金会致力于在异构基础设施和多云场景下的构建下一代技术架构，并发展适合企业数字化转型的开源生态，Tapdata 以首批共建企业身份携手40余家行业知名企业或单位，参与该基金会的筹建工作。
星主本名Henry Han ,自称仙翁.19年的IT老兵，做过开发，维护，做过研究创新，做过售前售后，也做过管理咨询。
近日，大数据分析服务供应商Teradata天睿公司举行媒体沟通会宣布，旗下Think Big公司正式进军大中华区市场，面向客户提供开源数据分析的咨询服务，融合优秀的数据仓库方案，帮助各种规模的企业建立和发展适合的技术架构，快速有效地进行多元化大数据分析。 在大数据生态系统建设中，想要整合不同技术架构的优势，就必须要有更好的工具来管理、访问和利用这些平台，尤其是需要具备实际经验的团队指导Hadoop等复杂开源系统的延伸部署。而随着客户应用或开始尝试诸多不同的技术架构或版本，面临着很多技术与路线图规划等实际问题
随着数字化转型的不断深入，在企业中，大数据平台建设是许多技术人关心的内容。随着企业的发展，数据量不断增长，原有的数据平台和数据库已经无法满足企业的需求。这时，企业需要对数据平台和数据库进行升级或迁移。但是，这个过程并不容易，需要耗费大量的时间和精力。 在大数据平台升级或迁移过程中，企业需要考虑很多因素，如数据的安全性、可靠性、稳定性等。同时，企业还需要考虑如何保证数据的一致性和完整性。如果在升级或迁移过程中出现问题，可能会导致数据丢失或损坏，给企业带来不可估量的损失。 为你给你提供更多可靠的实践案例，在即将
进入大数据时代，大数据存储的解决方案，往往涉及到数据仓库的选型策略。从传统时期的数据仓库，到大数据环境下的数据仓库，其核心的技术架构是在随着最新技术趋势而变化的。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲，大数据环境下的数据仓库。
数据中台要求全企业共用一个数据技术平台、共建数据体系、共享数据服务能力。实际上一个企业中由于各个业务线发展不均衡，各自都有独立的数据处理架构，导致共享数据非常困难，所以要构建数据中台不仅是对技术架构的改变，同时还是对整个企业业务运转模式的改变，需要企业在组织架构和资源方面给予支持。数据中台是一个企业战略行动，绝非一个项目组或者一个小团队就能做的，需要了解整个企业的业务情况，对业务进行梳理，还需要技术支撑、组织的支撑，否则很难推行下去。
我们做政企客户的解决方案支撑工作，一直在跟客户提到“大数据”，通过大数据就能将数据转化成推动精准营销、精准管理的利器。但实际，我们对大数据的理解有多少，今天我们用几张图帮助建立对大数据的技术理解。
回顾整个数据平台的发展，在每一个阶段所有数据类应用都会或多或少的都会有数据质量的困扰，数据标准更是难以落地。数据管理由于难度大，涉及方面多逐步成为重要不紧急的事情。 在海量复杂数据的场景下，如果没有有效的管理，那么大数据只能成为数据的沼泽。企业在大数据的投资只能换来低质量的大量无效数据，从而极大的影响企业的大数据战略。在大数据的时代，大家都在重视数据存储和大数据相关技术的同时，都开始注重建设数据管理能力。 传统的数据管理对于企业来确实较为复杂，虽然方法论没有问题，但是对于企业来说往往望而生畏，比如组织架构庞
数据猿导读 本文聚焦背后，从“艰难辛路历程”的角度入手，就是期望能与行业从业者一起找到些许共同点。启发大家的同时，也能换位思考，从另一个侧面了解你的“合作伙伴”，共同推进行业的进步；在商业合作关系中，
日前由西安弈聪信息技术有限公司(简称:弈聪软件)自主开发的的“BDS大数据公共服务平台”通过中国版权保护中心审核并取得国家软件著作权登记证书。
最近没怎么写技术博客了。。原因是，跳到了曾经期望的公司，还在做技术储备。。。如今入职一个月了，已经完全进入状态。同时，也带来更多思考与感悟。
对于架构思维本身仍然是类似系统思维，结构化思维，编程思维等诸多思维模式的一个合集。由于架构的核心作用是在业务现实世界和抽象的IT实现之间建立起一道桥梁，因此架构思维最核心的就是要理解到业务驱动技术，技术为最终的业务服务。要真正通过架构设计来完成业务和技术，需求和实现，软件和硬件，静态和动态，成本和收益等多方面的平衡。
企业互联网时代，是从信息文明到互联网文明的跃迁时代。 企业互联网对于产业，一方面是传统各行业企业的互联网化，如互联网+制造、互联网+金融等；另一方面是互联网与IT企业的跨界。但本质上，企业才是互联网+的主体。企业互联网化对于企业来说，不只是思维模式的冲击，还是商业模式的转换，运营管理的变革；是从营销、设计研发、生产制造、采购、流通、服务以及产业链等所有环节的创新重塑，更包括ICT与企业业务的重构。
画像平台功能具有相似性，其技术架构也可以抽象出统一的模式，本节内容主要介绍画像平台常见的技术架构。为了加强读者对技术选型的认识，本节还会介绍几个互联网公司在画像类平台上的技术选型方案。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 多数企业都意识到数据的重要性，都希望利用数据来驱动业务发展。但经常会听到这样一句话：“我们企业现在业务都还没做起来，连数据都没有，还不到考虑数据利用的时候。” 这句话在某种程度上代表了一部分企业对于数据利用的认知，即数据利用从先有数据开始。 而数据是在应用建设后存到数据库里的，所以先建设应用，然后等数据库里有了数据后，再考虑如何利用数据。 听上去，这个逻辑完全正确。但其实这就是很多企业对于数据利用的误解，即先建设应用，再考虑数据利用。 如果用这样的思路建
在11月6日召开的Techo开发者大会上，腾讯云副总裁、腾讯数据平台部总经理蒋杰博士正式对外披露腾讯大数据平台10年技术演进历程。经过10年的积累，腾讯大数据平台的算力资源池目前已有超过20万台的规模，每天实时数据计算量超过30万亿条，腾讯已经成为中国实时数据计算量最大的公司。并且，随着资源管理平台核心TKE和分布式数据库TBase正式对外开源，腾讯正在成为大数据领域开源最全面的公司。
感谢tataUFO各位同仁的大力支持，帮助我顺利完成了在QingCloud Insigt 2016技术大会上的演讲，特将讲稿PPT分享出来，共勉！
上一期我们谈到通过WEB应用防火墙技术来防护邮箱系统自身的安全问题，由此解决了应用层防护不当导致的邮箱系统被黑客技术入侵的问题，本期我们介绍针对邮箱系统整体大数据审计分析平台的架构部署平台的技术架构以及邮件内容的异常分析。通过本期的介绍您将了解到邮箱大数据处理的全生命周期以及技术架构，另外，了解如何对邮箱业务异常进行基本的判断。 01 邮箱大数据分析处理过程 大数据中心重点实现企业网络环境安全类、管理类、流量数据以及资产、用户的基本数据的采集。数据采集层实现全流量审计引擎、日志采集引擎和资产、用户数据的
01 十亿人都在用的健康码运维体系如何设计？ 随着疫情防控模式的迭代，健康码访问DAU逐渐趋于下跌，意味着健康码将逐步完成历史使命，见证着疫情的结束。本文特邀腾讯研发工程师李雄政将从技术架构、可观测体系、运营保障体系等运维体系多方面，总结回顾健康码业务运营过程中的保障技术手段。 原文链接： | 十亿人都在用的健康码运维体系怎么设计？ 更多运维主题文章推荐： | 发布变更又快又稳？腾讯运维工程师经验首发 | 欢乐斗地主平稳运行的运维妙计 02 算法工程师深度解构ChatGPT技术 ChatGPT以令人惊
作为中国云计算大数据领域的技术剖析与应用实践年度盛会,2016中国云计算技术大会于5月13日-15日在北京举办,以“技术与应用,趋势与实践”为主题,大会特设“中国Spark技术峰会”、“Container技术峰会”、“OpenStack技术峰会”、“大数据核心技术与应用实战峰会”等四大技术主题峰会，以及“云计算核心技术架构”、“云计算平台构建与实践”等专场技术论坛。 北京好雨科技有限公司创始人兼ceo 刘凡受邀出席本次大会，并于“Container技术峰会” 做主题为《docker助力移动教育应用持续交付的
10月18日，星环科技正式登陆科创板，成为国产大数据基础软件第一股。这一事件不仅代表了星环科技这家公司取得的阶段性成就，也标志着在当前数字化转型以及信创建设持续推进的背景下，国产大数据基础软件已驶入了发展的快车道。
本文为作者投稿，作者简介：诸葛子房，曾供职于京东，现就职于BAT，在大数据领域有多年实践经验
报告显示， 2023 年，人工智能、边缘计算、云和混合计算、湖仓一体等技术取得较大发展，持续推动组织处理数据的方式发生变化，带动了数据治理、数据智能分析、湖仓一体等市场快速发展。中国大数据市场整体规模达到 6482.2 亿元，同比增长 15.1% 。其中，数据分析软件市场呈现较快增长趋势，占比为 36.2% ，相比全球市场的 43.1% 仍有较大增长空间。未来三年，中国大数据市场仍将保持稳定增长，预计到 2026 年，中国大数据市场规模将超过 9000 亿元。
MapReduce简化大数据编程难度，但对经常需大数据计算的人，如从事研究BI的数据分析师，他们通常使用SQL进行大数据分析和统计，MapReduce编程还是有门槛。且若每次统计和分析都开发相应MapReduce程序，成本确实太高。
关注微信公众号“数据派THU”，后台回复“20210918”可获取《工业安全大数据蓝皮书》。 安全生产一直是经济发展过程中的关键问题。针对我国工业安全大数据领域研究和应用的现状，清华大学-中国人寿财产保险股份有限公司工业安全大数据联合研究中心充分利用其在技术、人才、实践等方面的积累，对工业安全大数据的各个方面开展系统性研究，初步研究成果汇编成这本《工业安全大数据蓝皮书》。本蓝皮书首先给出工业安全大数据的定义和边界，分析工业安全大数据的主要应用领域，给出典型的工业安全大数据技术架构和应用架构，提出工业安全大数
本文由数元灵科技CEO朱亚东撰写并投递参与“数据猿年度金猿策划活动——2023大数据产业年度趋势人物榜单及奖项”评选。
腾讯云最具价值专家，简称 TVP（Tencent Cloud Valuable Professional），是腾讯云颁发给第三方技术专家们的一项荣誉认证，以此感谢他们为推动云计算技术的发展所作出的贡献。这些技术专家来自于各个技术领域和行业，是技术和行业实践的领导者，他们热衷实践、乐于分享，为技术社区的建设和推动技术传播做出了巨大的贡献。
Google大数据“三驾马车”的第一驾是GFS（Google 文件系统），而Hadoop的第一个产品是HDFS（Hadoop分布式文件系统），可以说分布式文件存储是分布式计算的基础，由此可见分布式文件存储的重要性。如果我们将大数据计算比作烹饪，那么数据就是食材，而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅。 厨师来来往往，食材进进出出，各种菜肴层出不穷，而不变的则是那口大锅，大数据也是如此。这些年来，各种计算框架、各种算法、各种应用场景不断推陈出新，让人眼花缭乱，但是大数据存储的王者依然是HDF
最近几年Python编程语言在国内引起不小的轰动，有超越Java之势，本来在美国这个编程语言就是最火的，应用的非常非常的广泛，而Python的整体语言难度来讲又比Java简单的很多。尤其是在运维的应用中非常的广泛，所以之前出了一句话，在如今的时代，运维不学Python，迟早会被淘汰！
数字化时代，数据使用场景呈现多元化趋势，数据规模也随之爆发式增长。海量异构数据的爆发式增长，对数据库的存储和计算能力提出了更高的要求。分析型数据库因其在处理海量实时数据时具有优秀的存算和管理能力，近年来赢得了市场的青睐。
1977年，美国计算机科学家费根鲍姆正式命名知识工程，他曾于1994年获得图灵奖，被誉为专家系统之父，知识工程奠基人。知识工程是自上而下的，并严重依赖专家干预。知识工程的基本目标就是把专家的知识赋予机器，利用机器解决问题。
4.掌握大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用。
大数据越来越受到重视的今天，企业级数据平台搭建，也成为更加普遍的需求。而要搭建起符合自身需求以及提供稳定支持的数据平台系统，基础架构的选型是非常重要的。今天我们就来聊聊大数据基础架构选型。
在《什么的是用户画像》一文中，我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义，当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢？
2022年，搜狐智能媒体完成了迁移腾讯云的弹性计算项目，其中大数据业务整体都迁移了腾讯云，上云之后的整体服务性能、成本控制、运维效率等方面都取得了不错的效果，达到了预期的降本增效目标。
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