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。
本文字数为1151字，阅读全文约需5分钟 本文为《数据蒋堂》第二期，为你解释为什么非结构化数据分析是忽悠。 大数据概念兴起的同时也带热了非结构化数据分析。传说一个企业中80%的数据都是非结构化数据，如果按占据空间来算，这个比例大体不假，毕竟音视频这类数据真地很大。有这么大的数据量，需要进行分析是很自然的事了，而要分析当然就要有相应的技术手段了。 那为什么说非结构化数据分析技术是忽悠呢？ 不存在通用的非结构化数据计算技术 非结构化数据五花八门，有声音图像、文本网页、办公文档、设备日志、....；每类数
数据储存技术、网络技术的迅猛发展，为大数据时代的到来准备了物质基础。物联网的本质就是更多采集数据的入口和节点；云计算培养了服务的商业模式和集中建设降低单位计算和存储成本。大数据在如此的社会背景下产生并逐渐发展。接下来，我们具体聊一下大数据的方法与技术。
简单的说，搜索就是搜寻、查找，在IT行业中就是指用户输入关键字，通过相应的算法，查询并返回用户所需要的信息。
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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
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。
物联网云平台是一个连接设备和互联网的系统，通过传感器、设备和网络进行数据采集和传输，需要一个可靠和高效的存储系统来存储和管理大量的物联网数据。存储的意义在于提供数据的持久性和可访问性，使得数据可以在任意时间被查询、分析和应用。
据赛迪顾问统计，在技术领域中最近10,000条专利中常见的关键词中，数据采集、存储介质、海量数据、分布式成为技术领域最热词汇。其中，数据采集是提到最多的词汇。
作者 | Kimberly Powell 翻译 | Nora 注：诚然，本文中所提到的内容并使非结构化数据结构化的唯一步骤，但该步骤的可行性，以及在创造可持续模式方面的表现已在实践中得到证实。 如今，
1.大数据的概念 麦肯锡公司对大数据的定义: 大数据是指大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。 维基百科对大数据的定义: 大数据是指利用常用软件工具来获取、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间限制的数据集。这并不是一个精确的定义，因为无法确定常用软件工具的范围，可容忍时间也是个概略的描述。
写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一
文档管理是组织数字化进程中的关键环节。《国家信息化发展战略纲要》中要求“开发信息资源，释放数字红利”，“全面提升信息采集、处理、传输、利用、安全能力”。
在上一篇文章中，我们说过，随着企业数字化发展，AIOps作为企业数字化转型关键支撑力，AIOps不仅仅关注异常检测、根因分析的情况，还包括行为分析、客户参与和识别潜在机会。并且会需要和NLP进行结合。
早期在系统规模较小的时候，系统的运维主要靠运维人员手工完成。随着业务的急剧膨胀、微服务化，运维面临巨大的挑战，日志数据管理也面临各种问题：
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》
本文作者主要从总体思路、模型设计、数据架构、数据治理四个方面介绍了如何利用大数据平台的特性，构建更贴合大数据应用的数据仓库。
大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大
下面是一些机构的定义： 维基百科： 传统数据处理应用软件不足以处理的大型而复杂的数据集； 包含的数据大小超过了传统软件在可接受时间内处理的能力。 互联网数据中心(IDC)： 为了能够更经济地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。
一般情况下，大数据平台指的是使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink、Blink等这些分布式、实时或者离线计算框架，并在上面运行各种计算任务的平台。
运营商已跨入大数据时代 由于网络的快速发展和智能机的快速拓展，目前已经进入移动互联网时代，移动数据流量大幅增加。 造就该趋势主要有两个原因：第一，运营商大力推广3G 甚至4G 智能手机，支持高速宽带的智能终端得到进一步普及;第二，移动网民规模持续增长，而在智能终端的支持下，网民对移动服务的需求也在持续增加。 目前，运营商在数据的采集上进展迅速。三大运营商普遍已在2012 年起开始进行大数据中心的建设，并于2013 年起开始陆续收集大数据(如图表2)，开始累积比较完整的用户信息;进入20
非结构化数据是指没有固定格式和规则的数据，例如文本、图片、视频、音频等。随着信息技术的迅速发展，非结构化数据越来越多，越来越重要，主要原因如下：
大数据技术已经被应用到各行各业，涉及人们生活的方方面面。大数据技术大大提高了数据存储和计算能力，从而为企业快速决策提供了数据支撑，能够助力企业改进业务流程、控制成本、提高产品质量，应用大数据技术为企业核心竞争力的提升打下了坚实的基础。
我们之后在做开发的时候，可能是选择某几个组件来使用。比如做数仓开发，可能就是用sqoop把数据抽到hdfs里，用spark或者mapreduce对这部分数据做一个清洗。
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。
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。
作者 CDA 数据分析师 大数据抽取转换及加载过程（ETL）是大数据的一个重要处理环节，Extract 即是从业务数据库中抽取数据，Transform 即是根据业务逻辑规则对数据进行加工的过程，
被忽视的非结构化数据 在过去几年，大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据，并从中获得价值，而其中绝大多数都是结构化数据。不可否认，这些数据的体量足够巨大，然而我们今天必须承认这些只是冰山
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
据统计，我国“十一五”末馆藏档案已达到39264万卷（件）。随着社会活动快速加强、网络信息化日益普遍，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了网络的疆界和应用领域，悄无声息，大数据时代已经来临。我国的档案数据广泛存在于政府、企业的各行各业。我们正走向我国的档案大数据时代。 档案大数据的产生 过去，档案检索主要依靠手工著录、卡片检索。随着信息技术的进步、数据库技术的发展，计算机辅助档案管理使档案管理变得更为快捷和方便。档案数据主要来源于两个方面：1、各业务部门通过业务系统产生的业务数据转为档案数据；2、档案部
ETL流程是数据仓库建设的核心环节，它涉及从各种数据源中抽取数据，经过清洗、转换和整合，最终加载到数据仓库中以供分析和决策。在数据仓库国产化的背景下，ETL流程扮演着重要的角色，今天我们就来讲讲ETL流程的概念和设计方式。
本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验，探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据采集、存储与分析处理等多方面的主流技术、架构决策与技术选型的经验教训。 大数据平台内容 数据源
我们生活中的数据总体分为两种：结构化数据和非结构化数据。 结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库。 非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如word文档等磁盘上的文件 结构化数据搜索
近期，巨杉数据库的技术总监郝大为受邀在第七届数据技术嘉年华中做了“银行PB级别海量非结构化数据管理实践”为主题的演讲，分享了巨杉数据库有关金融行业数据库管理以及金融级数据库技术与应用的一些实践及思考。
数据湖是近两年中比较新的技术在大数据领域中，对于一个真正的数据湖应该是什么样子，现在对数据湖认知还是处在探索的阶段，像现在代表的开源产品有iceberg、hudi、Delta Lake。
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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。
随着新能源汽车市场占比的不断提升，全球汽车产业的转型升级已成为时代趋势，“数字化、智能化、网联化”成为汽车产业主要方向。随着人工智能技术的快速发展，新能源汽车、无人驾驶技术、车联网技术的不断升级与应用，汽车已从传统的运输工具，变成了新的数据处理节点。除了汽车自身信息、车主信息、座舱内数据外，汽车所搭载的各类设备还会采集海量的车外个人信息与测绘信息等重要数据，这些重要数据可以与其他智能终端进行数据交互，使汽车从传统的信息孤岛转变成为数据网络的重要节点。目前，包括驾驶辅助系统、车载摄像头、车辆和机器系统的语音信息等在内的大部分智能车联网功能，都需要依赖于大量车内外信息、司乘信息等多种类、敏感度高的数据，为司乘带来便利的同时，也使得汽车行业数据合规问题面临多个方面的新挑战。
大数据已经逐渐普及，大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
在Kubernetes中，日志采集是一个非常重要的任务，因为它可以帮助我们监控应用程序的运行状态，并诊断潜在的问题。ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）是一个流行的日志采集和分析工具集。
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分布式数据采集是分布式记录方式可以在影响网络带宽最小的情况下采集到所需要的数据，其主要设计思路就是在成员与RTI之间加一层记录接口，成员在向RTI发送数据时，首先经过记录接口，由记录接口将数据记录之后，再转发给RTI，这样就不会有冗余的数据在网络上传输（特别是大大减少了网络上的网间数据），消除了系统瓶颈。
维基百科定义： 大数据是指利用常用软件工具捕获，管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。
抛开大数据的概念与基本知识，进入核心。我们从：数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘，四个方面讨论大数据在实际应用中涉及的技术与知识点。 核心技术 架构挑战： 1. 对现有数据库管理技术的挑战。 2. 经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。 3. 实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区
根据用户输入的关键词(java), 应用服务器使用SQL语句查询数据库, 将查询到的结果返回给用户.
之所以要区分大数据应用与BI(商业智能)，是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知。 BI（BusinessIntelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。 伴随着BI的发展，是ETL，数据集成平台等概念的提出。ETL，Extraction Transformation Loading，数据提取、转换和加载，数据集成平台主要功能对各种业务数据进行抽取和相关转化，以此来满足
云计算、大数据、人工智能技术的广泛应用模糊了传统网络安全的边界。在数据安全领域，个人和企业面临哪些挑战？《网络数据安全管理条例》拟落地，对个人和企业将有哪些影响？人工智能技术将为网络安全带来哪些新的解题思路？
1、引言 从人类文明诞生的那一刻起，数据就伴随我们而生——人类交流信息所用的文字和语言，计量距离或数量使用的记号和图案，观察自然所积累和传承的经验等，都是数据构成的。这些数据在百万年历史长河里，为人类文明的发展进化带来了难以估量的巨大价值。 自从人类发明了纸和笔，创造了数字、文字、几何技术后，数据有了更精确的描述和记录的方法，在此基础上催生出了数字、物理、化学，以及文学、艺术、管理等学科，我们今天所享受的现代文明，都深深的植根于数据技术。 随着互联网时代的大发展，数据记录逐步脱离了纸笔的限制，人类发明了廉价
电力系统是实现电能生产、传输、分配和消费瞬时平衡的复杂大系统。智能电网需进一步实现各类新能源、分布式能源、各种储能系统、电动汽车和用户侧系统的接入，并借助信息通信系统对其进行集成，实施高效的管理和运行。风、光、海洋能等新能源发电的发展和电能生产受到国家政策、激励机制、地理环境和天气状况的影响;分布式能源和电动汽车的发展和接入运行、用户侧系统与电网的互动受社会环境、用户心理的影响;随着智能电网的发展，电网的复杂性和不确定性进一步加剧，不同环节的时空关联性更加密切，使电网的发展和运行受外部因素的影响加大。与此同时，社会对电力供应的经济、安全、可靠性和电能质量提出了更高的要求，智能电网中部署的WAMS系统、AMI系统、调度自动化系统、PMS系统、输变电设备监控系统等为认识电网特性、预测电网发展和可能的运行风险提供了依据。
翻译：黄念 校对：王倩 素材来源：https://datafloq.com/ 看一看所有与大数据相关的活动，我们应该问一个问题：究竟有多少大数据在实际上是有用的。根据常识稍微思考一下，我们就会发现
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