站长以前介绍过这个开源项目，最近又有人在问，索性挂在Dotnet9网站上，方便大家在线浏览，先声明，模板来自下面的仓库：
大数据的出现催生出产业人才缺口瓶颈，在大数据挖掘项目的实施方面，被调查公司普遍缺乏相关的技术能力。75%以上的公司表示在人员和培训方面存在障碍，会大数据挖掘技术的人才很热门，但是比较难找而且昂贵，会 Hadoop 技术的数据挖掘人才更是奇缺。
大数据在企业运营的不同层次有着不同的作用，也对应了不同的应用方法论。本文抽象出大数据应用于企业运营的不同层次以及相应的应用方法——大数据企业运营应用金字塔模型。大数据企业运营金字塔分为7个层面，包括数
近年来，国际形势的风云变幻，中美双边关系的恶化，自 2013 年 “棱镜门” 事件之后，又一次警示国人，对于科技领域，只有自己掌握核心关键技术，实现自主可控，才能摆脱越来越频繁的 “卡脖子事件”，保证企业和国家信息安全。
说到三大信息技术大家都很清楚，指的是云计算、大数据和人工智能，在人工智能（AI）快速发展的当下，例如常见的大数据分析、人工智能芯片生产的智能机器人等等，在工作、生活、教育、金融、科技、工业、农业、娱乐等各个领域随处可见，那么三大信息技术在智能监控中又有哪些应用呢？今天我们就结合安防监控系统EasyCVR平台，来给大家具体介绍一下。
导读：本期“谁是数据英雄？传统企业大数据应用案例”给大家介绍《 秦山核电：为何启动国内首个核电大数据咨询项目？ 》。据悉， 中核核电将在秦山站启动国内首个核电大数据咨询项目，旨在利用大数据检测分析设
大数据已不再是一个单纯的热门词汇了，随着技术的发展大数据已在企业、政府、金融、医疗、电信等领域得到了广泛的部署和应用，并通过持续不断的发展，大数据也已在各领域产生了明显的应用价值。 企业已开始热衷于利用大数据技术收集和存储海量数据，并对其进行分析。企业所收集的数据量也呈指数级增长，包括交易数据、位置数据、用户交互数据、物流数据、供应链数据、企业经营数据、硬件监控数据、应用日志数据等。由于这些海量数据中包含大量企业或个人的敏感信息，数据安全和隐私保护的问题逐渐突显出来。而这些问题由于大数据的三大主要特性而
今天一大早就看到了一篇文章，叫【大数据对于运维的意义】。该文章基本上是从三个层面阐述的： 工程数据，譬如工单数量，SLA可用性，基础资源，故障率，报警统计 业务数据，譬如业务DashBoard,Trace调用链，业务拓扑切换，业务指标，业务基准数据，业务日志挖掘 数据可视化 当然，这篇文章谈的是运维都有哪些数据，哪些指标，以及数据呈现。并没有谈及如何和大数据相关的架构做整合，从而能让这些数据真的变得活起来。 比较凑巧的是，原先百度的桑文峰的分享也讲到日志的多维度分析，吃完饭的时候，一位优酷的朋友也和我探
许俊是极光的第一位严格意义上的大数据工程师，目前是大数据平台的负责人，见证了极光大数据平台从0到1，迅速发展到现在规模的历程。他给开发者带来的是大数据架构下对于业务监控的几点思考。通过类比地球地质演进
原文地址：https://www.cnblogs.com/ztfjs/p/bigdata.html
原作者 Maruti Techlabs 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 大数据每天都在发展，并成为科技界的热门词汇。我们周围的许多人都在谈论它，但他们知道它的真正含义吗？ 大数据只不过是非结构化数据的集合。这些数据不是以特定的格式，因为数据集通常是巨大的，有时是数十兆字节，有时甚至超过了PB级别。大数据这个术语出现之前用的是大型数据库（VLDB），由数据库管理系统（DBMS）进行管理。 大量与商业有关的数据能够有效增加公司的销售与利润。为了做到这一点，我们需要利用大
7 月 28 日，在袋鼠云 2022 产品发布会上，袋鼠云技术负责人思枢正式宣布旗下产品「大数据基础平台 EasyMR」发布。
在智慧城市、平安城市大的发展潮流下，人们对于自己居住的环境要求也逐渐提升，不少消费者开始关注家庭级安防产品，一方面是应对用户日渐苛刻的需求，而另一方面也是减少人工支出成本，安防监控领域逐渐向智能化转变。当越来越多的地方普及监控设施，越来越多的地方普及高清监控，随之而来的就是海量数据信息及复杂的视频检索。如何在安防大数据中找到最核心信息，智能监控对大数据提出了更多挑战。 大数据对监控数据处理的价值 大数据在对安防数据处理价值上主要体现在以下几个方面： 一、数据应用效率不断提升。通过智能分析技术、
最近有不少质疑大数据的声音，这些质疑有一定的道理，但结论有些以偏概全，应该具体问题具体分析。对大数据的疑问和抗拒往往是因为对其不了解，需要真正了解之后才能得出比较客观的结论。 大数据是一个比较宽泛的概念，它包含大数据存储和大数据计算，其中大数据计算可大致分为计算逻辑相对简单的大数据统计，以及计算逻辑相对复杂的大数据预测。下面分别就以上三个领域简要分析一下：第一，大数据存储解决了大数据技术中的首要问题，即海量数据首先要能保存下来，才能有后续的处理。因此大数据存储的重要性是毫无疑问的。第二，大数据统计是对海量
<数据猿导读> 智能交通在生活中应用很广，如我们平时所见的城市公共交通采用一卡通的便捷快速刷卡换乘、互联网、电话等多种购票方式，这些只是智能交通的初级阶段呈现。未来，你可以幻想一下，坐在无人驾驶的汽车
随着互联网技术的不断发展以及大数据时代的兴起，企业对于数据分析和洞察的需求日益增长。大多数企业都积累了大量的数据，需要从这些数据中快速灵活地提取有价值的信息，以便为用户提供更好的服务或者帮助企业做出更明智的决策。
数据猿导读 面对猖獗的金融欺诈，如何借助人工智能、大数据技术，在新型模式下，高效、准确地应对金融行业中从线下到线上，从单点到海量并发，从人工到自动化程序化各方面进行的欺诈升级，提高整体反欺诈能力，对于
7月13日，2017中国大数据应用大会及同期举办的中国电子展在成都召开。大会聚焦“大数据、大智能、大健康”，梳理过去一年大数据在各行业、各领域的创新应用，探讨我国建设大数据强国的机遇与路径。中国电信北
在大数据快速发展的大背景下，大数据相关的岗位需求也在增多，并且随着大数据业务的扩展，大数据技术团队的工作，也开始走向岗位细分，比如说在大数据储存阶段，也有专门的大数据DBA岗位。今天我们就来了解一下大数据数据库管理做什么？
3.1 运营商常见的大数据业务 第1章介绍了运营商拥有的数据资产，运营商拥有从底层的设备和网络数据到上层的用户行为数据。有了这些数据，运营商大数据便可以衍生出众多业务，主要有SQM（运维质量管理）、CSE（客户体验提升）、MSS（市场运维支撑）、DMP（数据管理平台）。 3.1.1 SQM（运维质量管理） 一个电话或者用户一个上网行为的成功发生，对于整个运营商背后的网络来说，经过了很多种类、很多台设备才能一起完成。传统的监控和告警设备只能单点地监控整个流程中的某一处是否出现问题，这样就和业务脱钩了。 以
视频大数据的发展趋势是多样化和个性化的。随着科技的不断进步，人们对于视频内容的需求也在不断变化。从传统的电视节目到现在的短视频、直播、VR等多种形式，视频内容已经不再是单一的娱乐方式，更是涉及到教育、医疗、商业等各个领域。
做大数据有几年了，这些年耳濡目染了一些大数据管理平台的使用，但是或多或少使用起来，都不怎么方便，所以决定自己来实现一个简单的大数据平台
自从2015年8月国务院发布"促进大数据发展行动纲要"，将大数据提升为国家发展战略以来，在市场需求和国家战略引导下，大数据技术在各行各业的应用得以加速推进，在生态环境保护领域尤其具备广阔的应用和发展前景。
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
搭建大数据环境是一个广泛讨论的主题，它涉及到许多不同的技术和工具，用于存储、处理和分析大规模数据。本文将介绍如何搭建大数据环境，包括步骤、所需的软件以及一些示例代码，以帮助你入门大数据技术。
大数据的发展伴随着互联网技术的进步，数据量的增大、数据源的增多,大数据在互联网时代针对数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
文 | 傅志华 互联网行业在大数据的积累和应用以百度、腾讯和阿里巴巴最为值得关注。百度、腾讯和阿里巴巴在大数据的应用上虽然有共同的地方，但由于各自的数据来源和商业模式的不同，其大数据应用也有不同的特色。本文将分析他们拥有的数据资产和应用，以方便大家了解大型互联网企业的大数据现状和未来策略。 百度、阿里巴巴和腾讯的数据资产 从数据类型看，腾讯数据最为全面，这与其互联网业务全面相关，其最为突出的是社交数据和游戏数据，其中：社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、图片和视频内容；游戏数据
什么是大数据 大数据是指无法在一定时间范围内用传统的计算机技术进行处理的海量数据集。 对于大数据的测试则需要不同的工具、技术、框架来进行处理。 大数据的体量大、多样化和高速处理所涉及的数据生成、存储、检索和分析使得大数据工程师需要掌握极其高的技术功底。 需要你学习掌握更多的大数据技术、Hadoop、Mapreduce等等技术。 大数据测试策略 大数据应用程序的测试更多的是去验证其数据处理而不是验证其单一的功能特色。 当然在大数据测试时，功能测试和性能测试是同样很关键的。 对于大数据测试工程师而言，如何高效正
精彩内容 作为推送行业领导者，截止目前个推SDK累计安装覆盖量达100亿(含海外)，接入应用超过43万，独立终端覆盖超过10亿 (含海外)。个推系统每天会产生大量的日志和数据，面临许多数据处理方面的挑战。 首先数据存储方面，个推每天产生10TB以上的数据，并且累积数据已在PB级别。其次，作为推送技术服务商，个推有很多来自客户和公司各部门的数据分析和统计需求，例如：消息推送技术和数据报表。虽然部分数据分析工作是离线模式，但开源数据处理系统稳定性并不很高，保障数据分析服务的高可用性也是一个挑战。另外，推送业务并
互联网行业在大数据的积累和应用以百度、腾讯和阿里巴巴最为值得关注。百度、腾讯和阿里巴巴在大数据的应用上虽然有共同的地方，但由于各自的数据来源和商业模式的不同，其大数据应用也有不同的特色。本文将分析他们拥有的数据资产和应用，以方便大家了解大型互联网企业的大数据现状和未来策略。 百度、阿里巴巴和腾讯的数据资产 从数据类型看，腾讯数据最为全面，这与其互联网业务全面相关，其最为突出的是社交数据和游戏数据，其中：社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、图片和视频内容；游戏数据主要包括大型网游
一个互联网产品的生成一般经历的过程是：产品经理、需求分析、研发部门开发、测试部门测试、运维部门部署发布以及长期的运行维护。
说到大数据处理可能大家都不会陌生，这是近年来非常火热的话题，各行各业都想借助大数据为自己助力，有了这个工具，就好像在飞机上看农田一般清晰，一目了然，也也就是业内人士常说的大数据提供了一个------上帝视角
在数字化时代，大数据技术的应用已经深刻地改变着各行各业。特别是在教育领域，智慧校园建设作为现代化校园的代名词，正迎来大数据技术的巨大机遇。
3.1 运营商常见的大数据业务 第1章介绍了运营商拥有的数据资产，运营商拥有从底层的设备和网络数据到上层的用户行为数据。有了这些数据，运营商大数据便可以衍生出众多业务，主要有SQM（运维质量管理）、CSE（客户体验提升）、MSS（市场运维支撑）、DMP（数据管理平台）。 3.1.1 SQM（运维质量管理） 一个电话或者用户一个上网行为的成功发生，对于整个运营商背后的网络来说，经过了很多种类、很多台设备才能一起完成。传统的监控和告警设备只能单点地监控整个流程中的某一处是否出现问题，这样就和业务脱钩了。
YARN是一个资源管理、任务调度的框架，主要包含三大模块：ResourceManager（RM）、NodeManager（NM）、ApplicationMaster（AM）。其中，ResourceManager负责所有资源的监控、分配和管理；ApplicationMaster负责每一个具体应用程序的调度和协调；NodeManager负责每一个节点的维护。对于所有的applications，RM拥有绝对的控制权和对资源的分配权。而每个AM则会和RM协商资源，同时和NodeManager通信来执行和监控task。几个模块之间的关系如图所示。
大数据的体量大、多样化和高速处理所涉及的数据生成、存储、检索和分析使得大数据工程师需要掌握极其高的技术功底。
伴随着科技的飞速发展，人工智能逐渐进入日常生活的各个方面。而大数据技术的研究和发展，则更推动技术的革新和社会经济的变革。大数据技术的出现背景、发展历程、研究现状以及发展过程中的存在问题是什么？同时在人工智能领域的大数据技术的发展又有哪些应用场景？让我们一起去探索。
随着企业信息化、数字化的发展，对于数据管理者提出了更高的要求。自服务数据共享与服务架构是为了更好的解决数据管理者对数据管理中的数据的交换、资源的管理、数据的共享以及带动业务创新而提出的数据管理框架。自服务数据共享与服务架构的目标是实现对企业级的数据和资源进行管理，推动业务创新带动企业业务拓展。在自服务数据共享与服务架构中提出以元数据为核心，自动采集数据信息进行数据分类管理，并建立了自助式数据交换和数据共享通道，制定了数据交换中所常用的数据交换标准，提供了对数据的全生命周期的监控和预警功能。 目录： 一、数
棱镜门事件以来，NSA的全球监控行为遭到各国政府和人民的谴责，但美国情报部门所展现的大数据和信息安全技术实力也成为各国政府甚至一流IT企业为之“艳羡”的对象。 NSA为代表的美国国家安全和情报机构不但在信息安全技术上领先业界数年，而且在大数据采集、处理和分析技术上也让大数据技术厂商们“惊艳”。事实上，NSA大数据项目的规模、可扩展性、安全性在很多方面甚至超过了Google、亚马逊和苹果这样的大型互联网企业。 NSA旗下的风险投资公司In-Q-Tel迄今已经投资了200多个云计算、大数据、搜索与分析创业项目（
之前我开发 Byzer-helm 的项目就觉得，要是 Kubernetes 上也有个类似 CDH 的管理工具就好了， 我可以通过界面的方式安装大数据/AI 类的应用。现在，这个产品有了，就是云原生数据底座玄武里的 Xuanwu Manager 。该工具未来会内置主流的大数据应用，用户也可以根据 Xuanwu Manager 的标准发布自己的应用。这样上面的租户/用户就可以一键启动已经发布的大数据应用了。
目前大数据的就业情况，对我们大学生来说，重要的一道坎是什么？实战经验有木有？翻看各大招聘网站的应聘需求，都需要两到三年的开发经验。这个很重要，企业开出了高额的薪资，自然是想得到相应的回报。
前言 人类每一次大的技术变革都是先在新兴产业生根发芽，再慢慢把触角伸到传统行业。在当前这股由IT(Information Technology)向DT(Data Technology)转变的技术浪潮中，互联网行业成为云计算、大数据等高新技术的试验田。经过近十年的发展，随着大数据技术的不断成熟以及互联网应用案例的普及，"数据驱动业务"的模式逐渐得到各行各业的广泛认同，“互联网+”战略的提出更是为大数据从互联网向其他行业的传播吹来一阵东风。腾讯作为互联网企业的代表，早在09年就开始探索建设大数据平台，经过批
看到About云中很多成员，特别是初级入门Hadoop成员，当然也包括已经工作的成员，经常会遇到Cloudera的问题。About云邀请了鸟叔，一线资深大数据工程师，任职于某知名直播、免费电子书平台、具有5年的大数据开发经验，从事过开发、大数据架构设计等。下面给大家介绍了企业为什么使用Cloudera及在企业的作用。 1.为什么许多企业使用Cloudera Manager Cloudera Manager的设计目的就是针对企业，为了方便企业数据中心的管理简单和直观，在一定程度上降低了公司的成本 ①人员成本：减少了搭建集群的人员和维护人员； ②时间成本：在一定程度上较Apache版本减少搭建时间，小白式安装,维护时间，任务运行时间， ③提高了公司的资源使用，设置了资源池，有利于任务的高效处理，解决了大数据技术栈中各组件间的兼容性。同时Cloudera Manager提供了一系列的报告和诊断工具，有利于集群性能优化，提供了中央控制器对集群配置统一处理修改。 在功能上 Cloudera Manager 宕机也不会影响到其他组件的任务运行，配置存放于sql数据库，避免了运维人员误操作导致的集群运行失败，主要得益于Cloudera Manager的架构设计。 在组件配置中类window操作，不需要写命令，看到即得到，同时他也提供了对应的Api功开发者使用。 对于权限也分完全管理员和一般管理员，提高了集群的安全性，当集群出现警告会第一时间通过邮件通知，有效的降低了集群宕机的风险。 2.Cloudera Manager 在企业的作用 企业需要的就是这种能高效处理，把更多时间投入到开发的工具上，所以许多企业都会选择基于Cloudera Manager 监控的CDH版本的集群， （1）有效的监控集群的健康状态 （2）有效的解决了hadoop生态圈中各组件及版本的兼容性。
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