> “大数据“,近几年来最火的词之一。虽然大数据这个词的正式产生也就10年左右,但对大数据分析却早就有之。早在互联网初期,就有很多公司通过计算机技术对大量的分析处理,比如各个浏览引擎。> 然而,大数据的真正提出却是源自2008.09.03 《Nature》专刊的一篇论文,紧接着,产业界也不断跟进,麦肯锡于2011.06 发布麦肯锡全球研究院报告,标志着大数据在产业界的真正兴起,随着白宫发布大数据研发法案,政府开始加入大数据的角逐。# *...
互联网、5G、AI、IoT 的飞速发展,企业数据建设正处于更大规模和更多样的变化趋势中。传统自建数据仓库,在企业数据体量持续增长、业务时效性持续提升的情况下,已经很难应对更复杂、更多样化的场景需求,平台扩展和数据融合面临重重障碍。8 月18 日,火山引擎开发者社区技术大讲堂第四期将为大家从 **开源大数据生态**和 **源于字节跳动内部的智能实时湖仓**两个方面详细介绍 **如何构建企业级数据湖仓**,剖析火山引...
### 企业级数据平台构建背景 在没有大数据生态之前,企业内部大多数据量沉淀是有上限的,大多数的企业报表分析通过 Excel、Mysql、SqlServer 就可以满足相关的业务分析,随着互联网的蓬勃发展以及移动互联网浪潮的冲击下,数据量呈现了指数级的增长趋势,在原有的技术实现路径中已经无法满足这种大数据量场景的分析需求,于是,随着大数据开源技术的发展,以 Hadoop 生态体系为根基的大数据技术栈得以填补了这块的不足。 从技...
对分析结果进行可视化呈现,帮助人们更好地理解数据、分析数据。* 数据隐私和安全:在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时,构建隐私数据保护体系和数据安全体系,有效保护个人隐私和数据安全。两大核心技术:分布式存储、分布式处理### 1.6 工业大数据的概念与特征概念:工业大数据就是**在工业领域信息化相关应用中所产生的海量数据**,“相关应用”包括企业内和产业链以及客户、用户和互联网上的数据工业4.0四...
酒店等在内的产品和服务——“要旅游,找途牛”的企业口号,更是被众多消费者熟知。全面精细化的服务背后,是海量数据的沉淀和应用。过去,为了应对蓬勃发展的前线业务,途牛通过IDC(Internet Data Center ,互联网数据中心)自主建设大数据平台,覆盖离线计算、实时计算和OLAP分析等多个大数据体系,用以支撑包括市场画像分析、业务计收统计等场景下的业务数据分析需求。“当时的大数据平台建设主要聚焦于如何更快地解决早期业务需...
智能数据洞察这款产品在内部现在是受到比较广泛的使用,是我们技术 2B 重要的一分子,在对外的版本里面主要包含了 ABI 和 CDP 两部分,分别用于通用的数据分析和确定业务主题的深度分析。我自己在互联网行业做了很多年的对内支持,又在过去几年经历着大型互联网 2B 的一个历程,有一些感想和心得,这里就借此机会和大家探讨一下。 本次演讲的主题叫《极速数据探索驱动数字转型》,顾名思义希望呈现这样一个逻辑,通过快速的做数据支持的...
## 背景介绍最近几年国内大数据apache开源社区计算框架最火的莫过于Flink,得益于阿里在后面的推动以及各大互联网大厂的参与,flink业已成为流式计算事实上的标准。一句话来介绍 Flink 就是 “Stateful Computatio... flink基于jvm实现了独立的内存管理:可超出主内存的大小限制、承受更少的垃圾回收开销、对象序列化二进制存储,下面在来详细介绍下flink内存管理。## 完全JVM内存管理存在的问题基于JVM的数据分析引擎都需要面对...
2021年12月2日,火山引擎在“新云·共未来”发布会上推出两款数据产品——湖仓一体分析服务(Lakehouse Analysis Services)和 E-MapReduce 服务,帮助企业构建湖仓架构的大数据平台。伴随着移动互联网、5G、AI、IoT的飞速发展,企业数据建设正处于更大规模和更加多样的变化趋势中。随着企业业务持续和规模化上云,数据分析系统和应用正逐步面向公有云进行构建或迁移,云上大数据分析能力正成为业务数字化、智能化的关键支撑。传统自...
和大型模型已成为探索未来可能性的关键技术。我将通过回顾2023年本人参与的项目经验,探讨这些技术的出现和融合如何改变了我们的世界,并对未来的发展趋势进行预测。## 大数据:数据驱动的决策基石大数据是现代技术体系的最基础的底层技术。通过收集和分析海量大数据,我们能够展示大量工作模式、趋势和关联,这些信息对于企业和组织做出明智的决策至关重要。在我参与的一个零售行业分析项目中,通过利用用户购买数据,我们能够准确...
随着时代的发展和技术人员不断地研究,深度学习技术逐渐在研究领域扩散开来,大数据也逐渐进入我们的生活,大模型也无处不在地帮助我们生活和工作。 # 大数据、大模型的应用总结 大数据技术在医疗领域的应用:... 提高居家的舒适体验和便利性。 # 大数据、大模型的技术心得 在今年我从事的工作中,人脸识别项目占了很大的比重,最先进的面部识别算法是使用数百万张图像进行训练的。通过互联网作为资源,面部图像是相对容易...
开发者可以用 pig 脚本描述要对数据集进行的操作,Pig 经过编译后会生成 MapReduce 程序,然后运行到 Hadoop 集群中。Pig 有个问题虽然比直接编写 MR 成需要容器但是仍然需要去学习新的脚本语法,于是 Facebook 又发明了 HIve 支持使用 SQL 语言进行大数据计算,然后转化成 MR 计算程序运行,极大的简化了 MapReduce 分布式程序的门槛,让数据开发人员、数据分析师也能够快速入手,因此 hive 迅速得到了开发者和企业的追捧。随后众多 ...
就可以基于这个系统来观察数据,可以由建模人员利用其专业知识进行基于机器学习方法理论的建模,在得到一个合适的模型之后,需要把此模型放置到大数据系统中进行运行。一般来说,这个大数据系统需要有大数据工程师一起参与,将模型转换成适合在平台上运行的代码,当然逐渐地会出现很多高效率的工具来帮助这种代码化的转换。最后是数据业务开展,需要把数据价值体现到业务上去,也就是数据业务的发展,通过分析人员对数据进行再整理、可视化...
# 前言大数据可视化是一种利用图表、图形和别的视觉元素来显示大型数据集的技术。可以帮助大家找到数据中的方法、趋势和关联,随后适用决策、难题改进和洞悉发觉。![picture.image](https://p3-volc-community-... 适合于进行大数据可视化:Python:Python是一种流行的编程语言,有很多强悍的可视化库,如Matplotlibib、Seaborn、Plotly和Bokeh。该库提供了各种图表类型和灵活的可视化选项。R:R知识是统计和数据分析行业常见的编程...