大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
本文将重点探讨Docker容器中的数据管理策略，包括卷、挂载和数据持久化。通过深入分析这些数据管理策略在Docker社区和市场中的应用，以及在不同领域和技术领域中的具体应用案例，我们可以更好地理解如何有效地管理Docker容器中的数据，并确保数据的安全和持久性。
eXtremeDB实时数据库是美国McObject公司于上世纪九十年代末推出的全世界第一款全内存式实时数据库，特别为高性能、低开销、稳定可靠的极速实时数据管理而设计。
大数据概念 "大数据"是一个体量特别大，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。 大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构
大数据文摘和御数坊合作，带给您“数据治理与管理领域”顶尖时讯。此活动由御数坊创始人刘晨，亲临美国企业数据世界EDW2015大会现场，为您报道大数据最不应却又最容易被忽略的内容，大数据文摘和御数坊同步为您传递... 御数坊简介 微信ID: DGWorkshop_CN 专注于数据治理与管理领域，致力于将全球最优质的数据治理与数据管理资源带给中国数据从业者，帮助中国各行各业企业客户夯实数据基础，提升数据质量，为数据资产价值的挖掘和创造保驾护航。 春节过完了，两会也开完了，又开始一天天掰着手指头过日子...这就开始
作者：腾讯云大数据ES团队 自治索引是腾讯云ES推出的一站式索引全托管解决方案，应用于日志分析、运维监控等时序数据场景，提供分片自动调优、查询裁剪、故障自动修复、索引生命周期管理等功能。可在降低运维与管理成本的同时，提高使用效率与读写性能。 背景概述 腾讯云ES团队从大量的运营实践中发现，索引的合理设置是业务高效稳定运行的基础，现实中索引管理不仅使用门槛高、运维投入高，更是很多线上问题的源头，目前ES 60%的运维管理操作、60%的基础线上问题都与此相关，是使用ES的关键痛点。 基于此背景，腾讯云ES推出
▲点击上方 腾讯云数据库 关注 传统的数据库+云的模式没有给用户带来很多惊喜，云原生成为新的大方向。 IT产业正在经历新的周期，离散的私有IT基础设施转向集中式，这在产业发展史上已经不甚新鲜，主机时代、PC时代我们都曾经历过不同的转变，从主机的集中到个人计算机的分散再到云计算，IT的发展似乎也在遵循着“否定之否定”的钟摆定理。 数据库作为计算机架构的核心底层软件，同样处于变化之中，其历史可以追溯到1970年，50年来数据库领域厂商进进出出，但传统数据库厂商的地位从未动摇，直到云计算的出现。 Gart
近几年来数据的量级在疯狂的增长，由此带来了系列的问题。作为对人工智能团队的数据支撑，我们听到的最多的质疑是 “正确的数据集”，他们需要正确的数据用于他们的分析。我们开始意识到，虽然我们构建了高度可扩展的数据存储，实时计算等等能力，但是我们的团队仍然在浪费时间寻找合适的数据集来进行分析。
HDFS作为分布式文件系统的代表性产品，在大数据学习当中的重要性是不言而喻的，基于Hadoop基础架构，HDFS更是得到了广泛的认可，在大规模离线数据处理上，提供稳固的底层支持。今天的大数据开发技术分享，我们就主要来讲讲HDFS Namenode元数据管理。
“大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。
《业务架构·应用架构·数据架构实战》读书笔记 什么是数据架构？ 数据架构是通过对齐企业战略得到的数据资产管理蓝图。 具体而言，该蓝图用于指导如何分析数据需求、如何做好响应设计。 数据架构描述企业的： 主要数据类型及其来源； 逻辑数据资产； 物理数据资产； 数据管理资源； 上述所有内容的结构和交互； 数据架构的五大设计内容： 数据类型及其来源 - 例如一个电商企业需要操作日志、生产库、BI 库，这三类数据； 数据模型 - 例如日志模型、进销存模型、BI 星型模型，以及跨业务的主数据模型； 数据存储 - 例如日
一般买云服务器时，挑选自己的服务器系统，也可以随便选择后，在下方图中，根据自己的需求安装相应的镜像系统。这里我使用宝塔系统，通过宝塔系统进行后端数据管理。 如下：
企业硬件设备较多，不利于快速发现设备故障及能源消耗异常。依托于hadoop、hbase搭建大数据分析平台，采用Springboot开发框架搭建一套完善的企业能源监控检测数据分析可视化平台。本次毕设程序基于前后端分离开发模式，搭建企业设备监控，数据管理汇总，大屏分析可视化于一体的企业能源检测系统，实现设备异常状态的及时发现预警，减少故障反应时间。
即数据本身的管理，对于数据本身，基于数据仓库，我们做了数据的分层、数据域的划分、基于维度建模的架构、命名规范、对需要共享的数据建立统一视图和集中管理等，这些都是属于这个主数据管理的范围。
继腾讯电子签等入驻后，上线近半年的腾讯技术公益数字工具箱再次迎来新成员——腾讯云企业网盘，现已正式接受公益机构申请公益权益。 腾讯云企业网盘（https://pan.tencent.com）是由腾讯云推出的一款安全、高效、开放的企业级办公产品，可为公益机构提供文件存储、权限管理、在线协作、文档收集与分发等服务，助力机构提升数据管理效率，更大化地挖掘数据的业务价值，打通从业务到数据再到商业价值挖掘的整条链路。 企业网盘带来什么公益权益 1 首次开通企业网盘的公益机构，将获得20人/5T存储的年度公益权益； 2
2017年，就要过去了，这一年想了很多事，也实践了一些，取得了一些进展，但也留下更多遗憾，需要在2018年去解决，特此分享于你。 1、关于大数据变现 我们成立了对外拓客的模型团队，用精准去赢得客户，这是以前从来没有过的，走在正确的道路上很重要。 一般企业的短信营销点击率（里面有链接）能做到多少呢？我们希望能达到50%，这也许是个不可能完成的任务，但精准的驱动力还是太强了，在很多场景上，我们从1%开始做，迈到了5%，10%，直到34%，虽然没法达成终极目标，但对于精准的探索过程让每个人受益，每次客户的复购
DAMA认证的教材，没报考也没报班，但是买了书。一些知识“知道”和成体系往往是两码事，证不证的不重要，含金量如何也不重要，重要的是读书本身就是有收获的。
一、前言 在互联网时代，业务规模常常出现爆发式的增长。快速的实例交付，数据库优化以及备份管理等任务都对DBA产生了更高的要求，单纯的凭借记忆力去管理那几十套DB已经不再适用。那么如何去批量管理这些实例的备份、元数据、定时脚本和快速实例交付就成了急需解决的的问题。 二、数据库的标准化 在实现MySQL的自动化运维的过程中，最痛苦的无非是目录的不统一，配置文件的混乱以及DB主机的不标准，而这些不标准的环境会让自动化运维的路途荆棘重重。所以首先我们将相应的DB主机以及目录做了标准化，将以前不符合的标准的主机和实例
我们云原生实验室在这段时间一直从事联邦学习的项目研发，联邦学习解决的是机器学习中企业数据联合使用的问题，因此我们也很关注各类数据管理框架和技术。近期读了一本关于数据管理的书：《华为数据之道》，对企业管理和使用数据做了系统的总结，其中有不少的原理值得借鉴。在征得出版社许可后，摘录部分章节分享给大家，感兴趣的读者可以点击图片购买图书作参考。 最近的畅销书《华为数据之道》对华为的数字化转型方法和经验进行了系统性地披露。企业的数字化转型，数据治理是关键，数据的分类管理又是数据治理的核心，本文将通过《华为数据之道》
本文是学习数据安全态势感知运营中心建设桔皮书. 下载地址 http://github5.com/view/471而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们
本文是WOT2016互联网运维与开发者大会的现场干货， 新一届主题为WOT2016企业安全技术峰会将在2016年6月24日-25日于北京珠三角JW万豪酒店隆重召开！ 卢学裕的演讲分为小米数据工场的技
导读：2017 年华为提出了企业的新愿景："把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界"。同时，华为公司董事、CIO陶景文提出了"实现全联接的智能华为，成为行业标杆"的数字化转型目标。
梦晨 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “靠过去的老办法，增长不动了”。无论线上线下都传出这样的声音。 如何从“增量竞争”转向“存量竞争”，成了很多行业最大的焦虑。 改变，必须改变。 于是乎，旅游、汽车、消费、等一众行业，纷纷学起了互联网。 比如说，不要小瞧现在抖音里的景点直播间： 除了能过一把“云旅游”的瘾之外，陕西旅游集团将你在6寸屏幕上的每一次停留、互动都汇成数据流，流入数字媒体中台，从而优化景区营销。 下一次，不管实地还是云端，你在陕旅景区的体验都更快乐。 又比如，零售和消费
作为企业的运维人员，经常会担心公司的服务被黑客攻击了而头疼。一旦被攻击就要为了恢复业务，就需要运维人员保障业务连续，需要从备份中恢复数据。但这种情况对于运维人员来说并不容易，不仅备份恢复时间长、恢复数据不准确等问题，让领导跟业务方都很火大。关键时刻备份系统不给力， IT运维又得背锅了～
导读：本案例描述的数据仓库建设问题和解决经验，在企业数仓初期建设时多少都会遇到，对制定数仓初期建设方案有一定的参考意义，推荐收藏。
0、为什么写这篇博文 最近有很多刚入门AI领域的小伙伴问我：数据挖掘与机器学习之间的区别与联系。为了不每次都给他们长篇大论的解释，故此在网上整理了一些资料，整理成此篇文章，下次谁问我直接就给他发个链接就好了。 本篇文章主要阐述我个人在数据挖掘、机器学习等方面的学习心得，并搜集了网上的一些权威解释，或许不太全面，但应该会对绝大多数入门者有一个直观地解释。 本文主要参照周志华老师的：机器学习与数据挖掘 一文。有兴趣的可以自行百度，其文对人工智能、数据挖掘、机器学习等演变历程，有详细介绍。 1、概念定
① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ;
（文末有福利！） 今天为大家分享贝壳找房流式数据的平台化实践与挑战，具体介绍下如何建设流式数据平台来满足业务方的需求。
作者 | Tina 采访嘉宾 | 韩欣、王国璋 “我对该版本感到非常兴奋，但我们的业务特性决定了我们不能停机升级...” 3 月 30 日，Kafka 背后的企业 Confluent 发布博客表示，在即将发布的 2.8 版本里，用户可在完全不需要 ZooKeeper 的情况下运行 Kafka，该版本将依赖于 ZooKeeper 的控制器改造成了基于 Kafka Raft 的 Quorm 控制器。 在之前的版本中，如果没有 ZooKeeper，Kafka 将无法运行。但管理部署两个不同的系统不仅让运维复杂度
引言：谈了很多年的企业数字化转型的今天是什么样的呢？企业如何才能拥有数据力？数字化的核心是什么？数字化的变化和发展又是什么？现在又该如何实现企业数字化转型呢？
随着数字经济的飞速发展,各行各业都需要储存、提取、使用大量信息，伴随着新业务模式的到来, 数字系统的后台应用及平台也在面临着从传统架构向新型分布式架构变迁的过程。业务越集中, 对IT技术平台的分布式架构要求越高。后端软件从集中式架构向分布式架构的转型越来越迫切。
这周的行情非常的刺激——一直给希望，然后吞噬希望。很多时候涨起来了，快收盘就都跌了。今年A股除了小盘（参考中证2000）基本都是负收益。因此现在买沪深300、恒生、恒生科技指数都是比较好的机会，这些都是典型的高市值公司，我们可以开玩笑说：这么一买，我们就成了中国前500强公司的股东（手动狗头）。
大数据是为了解决复杂的企业优化问题。为了充分利用大数据，我们必须认识到，数据是一个重要的企业资产，因为数据是互联网经济的命脉。今天的组织依靠数据科学可以做出更明智和更有效的决策，通过创新产品和运营效率创造竞争优势。
2020 年是元数据管理兴起的一年。在 Datakin 你可以看到元数据管理的发展历史。在前人努力的基础上，Datakin 和其它的开源数据血缘以及架构软件，比如 Airflow，Amundsen，Datahub，dbt，Egeria，Great Expectations，Iceberg，Marquez，Pandas，Parquet，Prefect，Spark 和 Superset 宣布开放血缘（Open Lineage）倡议。
公司经营分析会提到家庭市场的重要性，我就问负责家庭模型的同事：去年做的家庭结构标签用得怎么样？然后同事给我拉出了下面这张表。
在大数据处理框架不断更新和优化的过程中，Hadoop和Spark之间既有竞争关系，也有相互协同的需求。比方说Hive和Spark，在一段时间内，很多人认为Spark会代替Hive，作为Hadoop的数据仓库，Hive真的已经落后了吗？
Docker是一款开源的容器化平台，它可以让开发者将应用程序以及所有依赖项打包到一个可移植的容器中，然后将其部署到任何Docker环境中。Docker的使用可以带来很多好处，比如提高应用程序的可靠性、可维护性以及可扩展性等。下面我将从多个方面来分享一下我的Docker使用心得。
导读：传媒的数据管治体系，解决了资源使用负载高、不可控的痛点，搭建了数据资产登记和成本运营体系，保障了数据生产长期稳定，为自动化数据治理提供了一个很好的落地方案。全文将围绕以下四部分展开：
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。
信息安全的保障体系是一套旨在保护信息安全和数据隐私的措施和标准，它通过不同层次和方式来实现对信息系统的保护。其中，保护级别可以分为以下几种类型：
微信前几天发布了通告https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/announce?action=getannouncement&announce_id=11652079103zi
ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据抽取、转换和加载。 一般随着业务的发展扩张，产线也越来越多，产生的数据也越来越多，这些数据的收集方式、原始数据格式、数据量、存储要求、使用场景等方面有很大的差异。作为数据中心，既要保证数据的准确性，存储的安全性，后续的扩展性，以及数据分析的时效性，这是一个很大的挑战。
作为在数据行业的老人，我觉得有必要从痛点、模式、方法来为各位解答疑惑，同时，我也调研了几十家中小型公司的管理层和CIO，他们也给出了自己的思考，都总结在下面的这些内容里。
摘抄一段官网上的介绍，Atlas 是一个可伸缩且功能丰富的数据管理系统，深度集成了 Hadoop 大数据组件。简单理解就是一个跟 Hadoop 关系紧密的，可以用来做元数据管理的一个系统。
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