大数据【项目结构+内容组成】简单说明

内容与结构的调整扩充
最新推荐文章于 2025-05-28 12:21:29 发布
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#大数据

内容和结构会不断进行调整和扩充，理论为基、实践为主。
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智慧政务 大数据平台项目建设方案
zuoan1993的博客
08-03 977
导读：原文《智慧政务大数据平台项目建设方案》（获取来源见文尾），本文精选其中精华及架构部分，逻辑清晰、内容完整，为快速形成售前方案提供参考。1.1 项目建设目标推进市一级政府搭建数字政府建设的规划要求，结合市一级政府“互联网+政务服务”建设现状，牢牢抓住市一级政府政务大数据应用的痛点，以云计算、大数据、物联网、区块链、人工智能等技术为支撑，以“统筹规划、集约建设、共享共治”为原则加强市一级政府政务大数据顶层设计。
大数据学习之路112-大数据项目（中国移动运营数据分析二）
爱米酱的博客
10-21 1215
经过上次的准备我们现在来实现将偏移量存入mysql 为了在mysql中存储偏移量我们首先要在mysql中创建表： 这里设置三个联合主键的目的是为了使这三个属性唯一，如果不设置的话就会出现很多重复的值。如下： 而且每次发生变化的只有offset,所以我们就可以将另外三个属性设为联合主键。 可是这样的话我们每次都用insert去写的话就会报异常。 所以我们可以将insert改为rep...
大数据项目
qq_70016908的博客
06-15 223
1，离线数据处理：项目内容为通过对网站访问日志的采集和清洗，结合数据库中的结构化用户数据，统计并展示网站的PV、UV情况，以对网站的运行情况进行监控。通过此项目，回顾并串联前面讲述的离线数据处理相关技术，如：FIune、Sqoop、Hive、Spark等，了解和掌握PB级数据离线处理的一般过程和架构。 2，流式数据处理：项目内容为通过对数据库交易数据修改的实时同步，监控网站实时交易情况，以提高网站交易情况监控的时效性，降低网站运行的风险。 通过此项目，回顾并串联前面讲述的实时数据处理相关技术，如：k.
大数据项目内容纪要（持续更新中）
weixin_30576827的博客
06-21 134
摘要 作为一个本科主修统计学的学渣，毕业时为了图一时安逸，选择了入职本省的某制造业企业。本以为在这根本没我半点容身之处，却意外赶上了公司的大数据项目。转眼参加项目开发及后期运维有10个月了，本帖就是回顾一下我在项目中接触到的方方面面，整理成文，加深自己对这个项目的认识。 项目架构 本次项目是由乙方公司进行实施，借鉴他们之前的成熟的架构，搭建我们自己的大数据平台。目前就我接触到的东西罗列一下： 一、...
常见的大数据项目
fuzekun的博客
04-13 1万+
大数据项目最重要的两个特点是数据量大，实时性要求强，这也是与小数据和传统数据处理方式的最重要的区别。 大数据领域的主打项目，如下所示： 大数据领域的项目，主要分成以下几个部分 数据的整合，也就是数据的输入和存储。 数据的处理，包括流的处理以及专业的大数据处理，离线和实时处理，可视化处理等。 数据的快速查询，ETL是典型。 数据集群提供服务，也就是集成上面一种或者多种，给用户提供服务。 说到底，也是计算机的设计思想，I/0，存储，处理。只不过数据量变大之后，原有的技术已经不能够快速、实时的处理。所.
12个大数据项目
NilEcho2333的博客
09-05 7133
介绍一下，应用较多的大数据项目： 1，离线数据处理：项目内容为通过对网站访问日志的采集和清洗，结合数据库中的结构化用户数据，统计并展示网站的PV、UV情况，以对网站的运行情况进行监控。通过此项目，回顾并串联前面讲述的离线数据处理相关技术，如：FIune、Sqoop、Hive、Spark等，了解和掌握PB级数据离线处理的一般过程和架构。 2，流式数据处理：项目内容为通过对数据库交易数据修改的实时同步，监控网站实时交易情况，以提高网站交易情况监控的时效性，降低网站运行的风险。 通过此项目，回顾并串联前面讲述
MQ使用经验总结
cartersyc的专栏
04-21 2万+
MQ使用经验总结mq经验总结首先了解什么是mq？mq的作用是什么？mq是通讯中间件。他的作用是省去开发人员开发通讯工具的时间，节省开发成本，提高开发效率。mq的使用，如何安装mq？根据以往的经验，win版的mq比较容易安装，傻瓜式，一路next就可以。aix版本的用smitty安装。linux版本用rpm -ivh 安装mq中一些名称的概念：队列管理器：简单的说就是一个大容器的管理员，这个大容器里
“人力资源+大数据+薪酬报告+涨薪调薪”
12-18
调查涉及的内容包括基本工资、补贴、奖金、年终奖等薪酬项目，以及员工福利构成。这一过程需要依托专业的人力资源调查机构，如中国薪酬网这样的平台，通过其在线调研系统和庞大的客户群体，结合丰富经验和专业顾问...
云原生大数据：Kafka+Flink实时处理架构
最新发布
AI云原生与云计算技术学院
05-28 1239
在当今数字化时代，数据呈爆炸式增长，企业和组织需要能够实时处理大量数据以获取有价值的信息。云原生大数据技术为解决这一问题提供了有效的途径。Kafka是一个高性能、分布式的消息队列系统，而Flink是一个开源的流处理框架，二者结合形成的实时处理架构能够高效地处理实时数据流。本文的目的是详细介绍Kafka+Flink实时处理架构的原理、实现方法以及实际应用，涵盖从核心概念到项目实战的各个方面，帮助读者深入理解并掌握这一架构。
C#课程作业-药品进销存管理系统源码+项目说明+sln解决方案.zip
12-15
C#课程作业-药品进销存管理系统源码+项目说明+sln解决方案.zip 药品进销存管理系统在药品的采购、入库、销售过程中，尤其是当下疫情期间，发挥了重要作用，它使得企业对药品的处理更加便利快捷，提供了优质的服务，...
大数据实战项目-招聘网站职位分析
wujddjdjndn的博客
06-11 2377
本项目是以国内某互联网招聘网站全国范围内的大数据相关招聘信息作为基础信息，其招聘信息能较大程度地反映出市场对大数据相关职位的需求情况及能力要求，利用这些招聘信息数据通过大数据分析平台重点分析一下几点：分析大数据职位的区域分布情况分析大数据职位薪资区间分布情况分析大数据职位相关公司的福利情况分析大数据职位相关公司技能要求情况。
大数据项目及实现
浩天的博客
05-11 5033
1，离线数据处理：项目内容为通过对网站访问日志的采集和清洗，结合数据库中的结构化用户数据，统计并展示网站的PV、UV情况，以对网站的运行情况进行监控。通过此项目，回顾并串联前面讲述的离线数据处理相关技术，如：FIune、Sqoop、Hive、Spark等，了解和掌握PB级数据离线处理的一般过程和架构。 2，流式数据处理：项目内容为通过对数据库交易数据修改的实时同步，监控网站实时交易情况，以提高网...
大数据介绍及大数据项目流程
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weixin_45749011的博客
11-04 2万+
1. 什么是大数据？ 字面意思理解：大量的数据，海量的数据 数据集的大小已经远远超过了现有普通数据库软件和工具的处理能力的数据 2. 大数据有什么特点？ 1.海量化 数据量大（多） 2.多样化 结构化数据，半结构化数据，和非结构化数据 3.快速化 数据的增长速度快 4.高价值...
什么是大数据架构？需要学什么内容？
大数据开发
09-07 4950
大数据架构设计用来处理对传统数据库系统而言太大或太复杂的数据的引入、处理和分析。组织进入大数据领域的门槛各不相同，具体取决于用户的权限及其工具的功能。对某些组织来说，大数据可能意味着数百个 GB 的数据，而对另一些组织来说，大数据则意味着数百个 TB 的数据。随着处理大数据集的工具的发展，大数据的涵义也在不断地变化。慢慢地，这个术语更多的是指通过高级分析从数据集获取的价值，而不是严格地指数据的大小...
大数据项目架构思考（一）
08-16 3275
大数据概念到今天，炒作的最高风口已经过去了，根据Gartent发布的HypeCycle曲线，大数据已经处于炒作顶点之后的衰退期。 HypeCycle曲线 而从HypeCycle曲线定义的阶段来看，越过炒作顶点的技术，通常被认为已经满足了技术可行性，进入了可实用的阶段。 所以，对于大数据项目来说，技术上已经没有什么太大的问题了，无论从软件还是从人员来说，该填的空也都填得差不
大数据项目架构思考
郭首志的博客
06-19 1503
的阶段来看，越过炒作顶点的技术，通常被认为已经满足了技术可行性，进入了可实用的阶段。所以，对于大数据项目来说，技术上已经没有什么太大的问题了，无论从软件还是从人员来说，该填的空也都填得差不多了，剩下就是看整体项目建设中该考虑如何落地的问题。项目如何实施，第一步应该怎样走？为什么这样走？怎么样才算成功？大数据不缺情怀，汗牛充栋的大数据情怀之作，让大家打足鸡血，甚至产生宗教崇拜情节-不用大数据的都是邪...
阿里、腾讯内部十二个大数据项目，你都有做过吗？
weixin_33851429的博客
06-13 3392
随着社会的进步，大数据的高需求，高薪资，高待遇，促使很多人都来学习和转行到大数据这个行业。学习大数据是为了什么？成为一名大数据高级工程师。而大数据工程师能得到高薪、高待遇的能力在哪？自然是项目经验。下面给大家大概介绍一下在阿里的"双11"、"双12"、"双旦"即将到来的"618"与腾讯大数据都用上的十二个大数据项目： 一个大数据分析项目关键构成如下： 信息采集组、数据清洗组、数据融合组、数据挖掘组...
大数据技术大致包含哪些内容
weixin_33856370的博客
10-16 345
　　关于大数据的概念，指的是无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。而大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。那么关于大数据的技术大致包含哪些内容?　　一、数据采集　　ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。　...
大数据阶段项目之项目介绍
LiuY521的博客
07-12 6060
项目介绍 一、zebra概述 如图所示，电信运营商的用户通过连接到互联网中的各种网络设备访问一个网站时，其访问信息会通过基站在网络中传递，基站可以收集所有用户的访问日志数据 zebra是对电信运营商收集的用户上网数据进行分析的一个应用程序。通过分析得到的结果可以展现不同小区的上网详情 注：zebra本意为斑马，命名类似had...
实战大数据（Hadoop+Spark+Flink）​：从平台构建到交互式数据分析（离线/实时）所遇到的问题
12-27
### Hadoop、Spark 和 Flink 平台构建及离线实时数据分析常见问题 #### Hadoop 构建平台及其挑战 Hadoop 是一个用于处理大规模数据集的分布式系统框架。其核心组成部分包括 HDFS (Hadoop Distributed File System) 和 MapReduce 计算模型[^2]。 - **硬件配置不当**：由于 Hadoop 集群通常由大量节点组成，在规划阶段如果未能充分考虑 CPU、内存以及磁盘 I/O 能力，则可能导致性能瓶颈。 - **网络带宽不足**：当集群规模扩大时，节点间的通信量也会随之增长。若网络基础设施无法满足需求，将会严重影响作业效率。 - **数据倾斜现象严重**：MapReduce 过程中可能出现某些 reduce 任务分配过多的数据而其他任务却很少的情况，这会拖慢整个流程的速度。 ```bash hdfs dfs -put localfile /user/hadoop/fileonhdfs ``` 上述命令展示了如何将本地文件上传至 HDFS 文件系统内，这是日常操作之一，但在大容量传输过程中容易遭遇超时错误等问题。 #### Spark 离线数仓建设中的难题 作为新一代快速通用的大数据处理引擎，Spark 支持多种编程语言并提供了丰富的 API 接口来简化复杂算法的应用程序开发工作。然而，在实际应用当中仍然存在不少障碍： - **资源争抢冲突**：多个应用程序共享同一套 YARN 或 Mesos 资源调度器的情况下，可能会因为争夺有限计算资源而导致部分任务被推迟甚至失败。 - **持久化策略选择困难**：为了提高迭代运算速度，开发者往往需要权衡 checkpointing 的频率与存储开销之间的关系，过频或过稀都会影响最终效果。 - **依赖外部服务稳定性**：许多情况下 Spark 应用依赖于 Kafka、Cassandra 等第三方中间件完成消息传递或是数据库访问等功能，一旦这些组件出现问题就会波及整体业务逻辑正常运转。 ```scala val conf = new SparkConf().setAppName("example").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) sc.textFile("/path/to/input").flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _).saveAsTextFile("/output/path") ``` 这段 Scala 代码片段体现了基本单词计数任务实现方法，不过对于更复杂的 ETL 流程而言还需要额外考量诸如异常捕获机制等因素。 #### Flink 实施实时数仓所面临的技术难点 Flink 定位为一款专注于低延迟能够支持高吞吐量流式数据处理的服务端软件产品。相较于传统批处理型解决方案有着明显区别之处在于它可以持续不断地接收新到来的信息并且即时做出反应反馈给下游消费者群体。但是这也带来了新的困扰： - **状态管理复杂度上升**：随着应用场景日益多样化，保存历史记录以便后续查询成为必要条件之一。此时就需要精心设计 key-value 形式的内部缓存结构以确保高效检索的同时兼顾容错恢复特性。 - **精确一次语义难以保障**：尽管官方宣称实现了 exactly-once processing guarantee ，但是在面对频繁断电重启或者网络分区故障情景下依旧很难做到绝对意义上的准确性。 - **运维成本相对较高**：相比于静态批次作业来说，维护一套长期运行着的在线服务平台显然更加耗费人力物力财力投入，比如定期巡检日志监控报警设置等方面都需要付出更多精力去打理。 ```java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.addSource(new CustomDataSource()).keyBy(value -> value.f0).process(new MyProcessFunction()).print(); env.execute("Flink Streaming Java API Example"); ``` 此段 Java 编写的简单例子说明了怎样定义输入源头并通过自定义函数来进行初步变换再输出结果的过程，而在真实项目里则要考虑到更多的边界情况处理措施。
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