大数据分析实战之异构数据源联合分析业务创新实践

最新推荐文章于 2025-11-12 21:29:05 发布
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本文探讨了数据仓库与数据湖的区别，前者如打包产品，后者原始数据混合；实时处理通过Kafka，列族数据库如HBase和MongoDB适用于不同类型的数据，表单结构则常用PostgreSQL。DLI在整合多种数据时发挥作用。案例深入解析这两种技术在实际项目中的角色。

理论

数据仓库都是打包好的
数据湖更像是原生的结构化半结构化非结构化数据混杂在一起
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实时的一般Kafka做消息推送
列族数据库一般hbase,mongdb
表单结构数据一般用传统数据库postgreSQL
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多种数据就用DLI

案例

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AI天才研究院
06-14 859
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多源异构数据集的分析及对比分析方法：Analysing and Comparing Heterogeneous
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09-10 2819
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04-07 3208
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大数据产品中的异构数据源整合
05-15
大数据产品中的异构数据源整合 大数据中的问题，淘宝的架构
基于异构并行计算的大数据分析与挖掘
打怪升级ing
07-31 832
全文摘自： https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_42229404/10575139
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budapest的专栏
12-12 1984
跨库异构表数据的比较需求： Summary：可支持不同的两张表之间的数据比较；数据源可以不样，表结构也可以不一样。 Details： 1）可以从不同表中，指定基准表与采样表，再按“指定需匹配的字段”进行行数据的对比；“需匹配的字段”指 认为是同笔需比较的数据的依据，如sequence, companyId 或Name+ChangeDate等。或两边这些字段中的值相同，则说明它们是需要同
岗位招聘信息大数据分析实践(数据分析岗)
weixin_45966548的博客
01-20 2797
个人大作业，希望对你有用
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hh64237的博客
11-03 2730
大数据分析作为数据时代的核心驱动力，正以前所未有的力量推动着社会进步和产业升级。通过深入分析大数据分析的深化应用、前沿探索、挑战与应对策略以及未来发展趋势，我们可以更加清晰地认识到大数据分析的重要性和价值所在。让我们携手并进，共同探索大数据的无限可能性和广阔前景，为社会的可持续发展和智能化转型贡献力量。
【实战教程】TransBigData交通大数据分析与可视化全攻略：10个案例带你玩转出行数据
熵数实验室
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移动开发前沿的博客
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