小伙伴们选择大数据平台，想必是传统的关系型数据库无法满足业务的存储计算要求，面临着海量数据的存储和计算问题。
元数据管理可分为如下5个流程步骤：元模型定义、元数据采集、元数据加工、元数据存储、元数据应用。其中，元模型定义是整个元数据管理的前提和规范，用于定义可管理的元数据范式。元数据采集是元数据来源的重要途径，提供可管理的元数据原料，而如何进行可扩展且高效的元数据采集也是元数据管理的难点之一。本文将主要针对元模型定义、元数据采集两个模块进行详细说明。
今天谈下大数据平台构建中的数据采集和集成。在最早谈BI或MDM系统的时候，也涉及到数据集成交换的事情，但是一般通过ETL工具或技术就能够完全解决。而在大数据平台构建中，对于数据采集的实时性要求出现变化，对于数据采集集成的类型也出现多样性，这是整个大数据平台采集和集成出现变化的重要原因。
针对光网络故障实时定位这个挑战，现有的光网络管控系统是否最优？针对硬件设备的异构性，能否实现统一并直接的管控？针对光层瞬发事件，SNMP技术是否还有用武之地？针对大规模故障实时定位，传统的管控软件是否还能应对？本文展示了一个全新的系统，来解答上述几个问题。 在即将举行的计算机网络顶会 NSDI 2022 上，腾讯网络平台部设计并实现大规模光网络实时管控系统TOOP(又名OpTel)，通过开放解耦合实现设备统一管控，光层流式遥测实现高精度数据采集，腾讯云平台实现海量数据分析和故障实时定位
问题导读： Hadoop数据采集框架都有哪些？ Hadoop数据采集框架异同及适用场景？
导读：工业物联网感知层作为物理世界与数字世界的桥梁，是数据的第一入口。现实情况下，由于感知层数据来源非常多样，来自各种多源异构设备和系统，因此如何从这些设备和系统中获取数据，是工业物联网面临的第一道门槛。在工业领域，感知即通常所说的工业数据采集。
MES系统已经成为企业目前实施的焦点。但是MES系统又分为很多的种类，对企业之间则是很难选择的，因为大部分的企业对MES系统的要点和难点并不清楚，而今天就让先达盈致的小编带大家了解一下广东MES系统实施过程中的要点和难点。 MES系统是实现企业上层管理与下层生产信息集成的枢纽，是实现生产管理控制自动化的关键点，而实现这一切的基础与核心就是系统的信息集成，信息集成式系统的应用功能之一，但这一功能对于实现企业生产自动化的意义绝不可小觑，系统信息集成是通过从企业全局管理到生产执行的角度进行统一规划而实现的，那么在
随着物联网的应用及智慧产业的爆发，“大数据”这个词汇再次高频度地出现在人们的视线中，围绕大数据做文章也相应催生出了农业大数据、工业大数据、健康大数据、旅游大数据等一批行业领域的大数据概念。作为各行各业智能化变革的重要组成部分，“如何利用大数据”成为传统企业和新兴互联网厂商争相涌入的新一片蓝海。 1 合理利用大数据助力中国各产业加速发展 智慧产业的应用简单来说，需要依托传感前端的智能感知或者数据采集，经过数据筛选、分析等处理，最终根据业务需求提供服务应用的一个过程。其中，大数据起着“中枢”的作用，犹如人体五
不是所有的大数据都是有价值的，大数据只有“动起来”才能体现其价值，否则，很可能是无用的。很多有着海量数据流的公司，虽然有着大把客户资源和现金流，本来是非常适合进行大数据处理，但因为各种原因，这些数据依然存在服务器中，没有发挥一点价值。
多协议转modbus协议网关是一种用于打通异构设备数据交流的解决方案。它可以将不同通信协议的设备连接到modbus协议的物联网平台，实现设备之间的数据交换和互通。
Tapdata Cloud 是国内首家异构数据库实时同步云平台，目前支持Oracle、MySQL、PG、SQL Server、MongoDB、ES 、达梦、Kafka、GP、MQ、ClickHouse、Hazelcast Cloud、ADB MySQL、ADB PostgreSQL、KunDB、TiDB、Dummy DB、MariaDB之间的数据同步，即将支持 DB2、Sybase ASE、Redis、GBase、GaussDB 等，并对用户永久免费。
服务框架的功能侧重点往往不尽相同，因而大家也会用各种大同小异的名称来称呼这类服务，比如数据传输服务，数据采集服务，数据交换服务等等
工业互联网作为全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式，通过人、机、物的全面互联，实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接，推动传统产业加快转型升级、有力支撑了实体经济的数字化转型、加速推进了我国第四次工业革命进程。
DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
随着工业4.0的到来，以及工业企业向数字化和智能化方向快速发展，工业设备传感器数量持续增加，采集数据也呈指数级增长，海量多维度传感数据蕴藏着巨大的工业价值。
本文想讨论下大数据分析处理平台的调度从架构上看应该起到一个什么样的作用，达到一个什么样的能力。 谈调度之前，先说说大数据分析处理平台的定义：集成数据采集/导入/存储、高效统计分析/挖掘分析、结果数据可视化呈现等功能的一体化系统，它具有简单易用、高度管理、平滑扩展、定向定制、算法丰富、支持迁移、可视呈现等特点。一般来说，大数据分析处理平台有以下几个显著特点： 1、规模大，集群化。百度，腾讯，阿里的大数据分析平台目前都在几千甚至上万台X86服务器的规模。 2、复杂度高，多个子系统
利用多种数据智能技术实现数据驱动的分析与决策，已经成为当前企业数字化转型最重要的目标之一。随着数据来源日益丰富、数据体量快速增长，企业对数据的依赖和挖掘愈发深入，不仅带来数据应用场景、数据用户角色的复杂和多元，也使得企业对于数据应用的敏捷性和即时性的要求变得越来越高。
叮嘟！这里是小啊呜的学习课程资料整理。好记性不如烂笔头，今天也是努力进步的一天。一起加油进阶吧！
四方伟业上海售前总监任鹏：智能分析在智慧司法系统的应用
2019年8月30日，《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》（GB/T 37988-2019）简称DSMM（Data Security Maturity Model）正式成为国标对外发布，并已于2020年3月起正式实施。
Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制、快速扩容、灵活容错等特性。本文是 Pulsar 技术系列中的一篇，主要介绍 Pulsar 在海量DB Binlog 增量数据采集、分拣场景下的应用。
随着互联网+的进一步发展，各行业对大数据技术的应用日趋成熟，企业的信息化范围正在高速扩展。
串口服务器能够将传统的串口通信转化为网络通信，使得串口设备能够无缝地融入现代的网络环境中。这种服务器内置了多种协议，如TCP/UDP/HTTP等，能够轻松地将RS-232/485/422串口转换为TCP/IP网络接口。通过这样的转换，不仅实现了数据的双向透明传输，还使得串口设备能够立即获得TCP/IP网络接口功能，极大地拓展了串口设备的通信距离。
专家们将工业大数据分为公共资源数据、工程类数据、管理类数据和物联数据。传统的管理系统将人作为数据采集端，用流程来固化组织的行为，用指标来衡量评价流程和组织的效率。 工业企业的物联网，就是要将人和物联系起来，将系统和物联系起来，将物作为数据采集端，由人或系统进行数据分析和决策。数据的分析与优化是物联网的关键技术之一，也是未来物联网发挥价值的关键点。 物联网在工业中有很多种应用方式，如物流仓储、生产制造、产品运维等，我们这里重点讲讲生产制造和产品运维。 物联数据的组织方式 工业企业的生产制造物联网应用一般称为车
导读：随着蜀海供应链业务的发展，供应链中各个环节角色的工作人员利用数据对业务进行增长分析的需求越来越迫切。在过去大数据分析平台架构1.0的实践中，存在数据生产链路太长，架构太复杂，开发运维成本都很高，之前的团队对这个架构的驾驭能力不足，数据冗余，对业务的适应能力较弱和不能快速的响应业务各种数据需求等诸多问题，基于这种问题，我们通过引入Apache Doris引擎优化生产方案，实现蜀海供应链大数据数仓的升级，在数据开发上跑通了一套完整的流程，使我们数据需求的日常迭代更加迅速和开发效率的提升，同时也解决了我们在1.0架构中存在的诸多问题。
2017年中国国际大数据挖掘大赛在贵安落幕，吸引全球19个国家和地区的12646支项目团队、5万余人参赛，覆盖政务、医疗、交通、金融、教育等领域。大赛旨在唤醒沉睡的数据，发掘数据的价值。最终麻省理工大学三位博士研发的“数据融合平台”获“数据开放的价值”板块一等奖，博为101异构数据采集平台获“数据挖掘的魅力”板块一等奖，众智云基站项目获得“数字经济的效能”特别奖，蓝杞数据——冷数据黑技术和阿尔法鹰眼获“数字经济的效能”板块一等奖。此外，大赛还举办智慧交通预测挑战赛等三项系列赛事，并发起寻访高成长性大数据“幼苗”活动。
数据采集时如果使用datax的话，必须先手工建好表之后才能进行数据采集；使用sqoop的话虽然可以默认建表，但是每次还要手工配置命令。表数量不多的话还好，如果多库多表需要批量采集的话工作量会很大，因此需要一个批量生成建表语句的功能来节省人力。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
脑机接口 (BCI) 通过识别大脑活动并将其转化为外部命令，提供了大脑与外部设备之间的另一种通信方式。功能性近红外光谱 (fNIRS) 作为一种非侵入性的大脑活动检测方式正变得越来越流行。
大数据包含太多东西了，从数据仓库、hadoop、hdfs、hive到spark、kafka等，每个要详细的说都会要很久的，所以我不认为这里面有一个答案是合理的。
ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。数据源是整个大数据平台的上游，数据采集是数据源与数仓之间的管道。在采集过程中针对业务场景对数据进行治理，完成数据清洗工作。
简介 周东祥，本人从2010年毕业进入腾讯互动娱乐部门工作，一直致力在腾讯游戏运营开发工作。先后负责SAP业务受理系统，盗号自助系统，元数据系统以及近2年在腾讯游戏大数据运营开发中积累大量的大数据开发
FlinkX是一款基于Flink的分布式离线/实时数据同步插件，可实现多种异构数据源高效的数据同步，其由袋鼠云于2016年初步研发完成，目前有稳定的研发团队持续维护，已在Github上开源（开源地址详见文章末尾），并维护该开源社区。目前已完成批流统一，离线计算与流计算的数据同步任务都可基于FlinkX实现。
11月到了，大家都应该开始写年度总结了，这里笔者结合工作实践写了一个虚拟版的年度总结计划，希望于你有所启示。
元数据管理包括元数据采集、存储、管理及应用等关键环节，是数据治理的基础与核心。但元数据管理实践过程中通常会面临元数据来源众多且分散在不同系统中、元数据类型多样以及元数据频繁变更等问题。因此构建一个基于统一标准规范实现的，通用可扩展的元数据管理体系是至关重要。
传统数仓定制化报表，排期周期长，响应需求慢，重复开发工作比较多。T+1的数据失效也满足不了现在互联网业务场景下对数据实时处理能力的需求。对中台平台自主化开发，可以提升数据加工能力沉淀，以及实时数据处理能力。
本内容由数新网络投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业国产化优秀代表厂商”评选。
Zabbix是一个企业级的高度集成开源监控软件，提供分布式监控解决方案。可以用来监控设备、服务等可用性和性能。
GIS全称是：Geography Information System，意指：地理信息系统，主要将地理空间数据库为基础，在计算机软、硬件支持下，对空间相关数据进行采集、输入、管理、编辑、查询、分析、模拟和显示，并采用空间模型分析方法，适时提供多种空间和动态信息。
从2020年年初以来，疫情已经变成了生活中常见的名词，疫情常态化之下，人们对于网络的依赖性越来越大，互联网产业飞速发展。
Elasticsearch（文中简称 ES）是分布式全文搜索引擎，产品提供高可用、易扩展以及近实时的搜索能力，广泛应用于数据存储、搜索和实时分析。很多服务的可用性对 ES 重度依赖。因此，保障 ES 自身可用性，是实现服务高可用的重中之重。
TDengine 是一款开源、高性能、云原生的时序数据库（Time Series Database, TSDB）, 它专为物联网、车联网、工业互联网、金融、IT 运维等场景优化设计，基于C语言开发。
大数据分析、人工智能等新兴科技已经成为金融、能源、政府、交通、医疗等关键行业在数字化转型过程中，不可或缺的战略实现工具，能否迅速地理解、适应、运用这些工具，在一定程度上决定了企业是否拥有赢得未来市场的实力。
元数据是指来自企业内外的所有物理数据和知识，包括物理数据的格式，技术和业务过程，数据的规则和约束以及企业所使用数据的结构。
导读：工业物联网近些年发展迅猛，无论是操作运营技术（Operation Technology，OT）还是信息技术（Information Technology，IT），都在积极探索和实践，一方面在于落地场景的价值论证，另一方面在于技术创新，以更好地应对场景挑战。
漏洞数据分散在数百种资源中，这些数据是零散的、非格式化的，导致收集不便、处理复杂。而人工构造的漏洞数据集样本类型简单、特征单一，难以支撑真实软件漏洞检测的研究。因此，软件安全领域缺乏大规模、真实、有效的漏洞数据集。为解决这一问题，本文提出了一个面向开源软件的漏洞数据自动化采集与处理系统，该系统能够从多源平台自动采集补丁文件，经过冗余处理和一致化处理得到精简的数据集，进一步的生成大量漏洞样本。相比现有研究，本文构建的系统可以采集更多源平台的漏洞数据，且漏洞数据更加丰富，样本质量更高。通过深度学习漏洞检测实验证明，经过本文数据集训练的模型，在真实软件漏洞检测中效果更好。
大多数数据挖掘或数据工作中，异常点都会在数据的预处理过程中被认为是“噪音”而剔除，以避免其对总体数据评估和分析挖掘的影响。但某些情况下，如果数据工作的目标就是围绕异常点，那么这些异常点会成为数据工作的焦点。 数据集中的异常数据通常被成为异常点、离群点或孤立点等，典型特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致，呈现出“异常”的特点，而检测这些数据的方法被称为异常检测。 “噪音”的出现有多种原因，例如业务操作的影响（典型案例如网站广告费用增加10倍，导致流量激增）、数据采集问题（典型案例如数据缺失、不全、溢出、格式匹配等问题）、数据同步问题（异构数据库同步过程中的丢失、连接错误等导致的数据异常），而对离群点进行挖掘分析之前，需要从中区分出真正的“离群数据”，而非“垃圾数据”。
MQTT是在低带宽高延迟不可靠的网络下进行数据相对可靠传输的应用层协议。 MQTT的核心思想是简单并适应物联网环境。
最早接触Doris是在2020年初，当时是为了解决在海量数据上实时高并发查询的问题，当时调研了很多框架，在使用这Doris之前我的架构和其他公司的架构基本差不多，Hadoop，Hive，Spark，Presto， 但是这些都满足不了我的需求，在调研Clickhouse的时候，发现了Doris，看网上介绍从性能、并发性及易用性上都非常好。在深度做了测试之后给我的是更大的惊喜，我之后就将我的架构全部转向以Doris为核心去构建。同时也深度参与到社区，提了一些RP去改进Doris。
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