继上期数据中台技术汇栏目发布DataSimba——企业级一站式大数据智能服务平台,本期介绍DataSimba的数据采集平台. DataSimba采集平台属于DataSimba的数据计算及服务平台的一部分, 负责数据的导入, 从而支持上层的数据处理. DataSimba的定位是面向企业私有化部署,决定了采集平台面临要解决的问题和传统的互联网公司不太一样: 1.企业使用的数据库类型多且杂, 包括很多非主流的数据库: 2.企业的数据管理水平参差不齐, 依赖数据规范(如:维护列modify_time判断

大数据篇:一文读懂@数据仓库 1 网络词汇总结 1.1 数据中台 数据中台是聚合和治理跨域数据,将数据抽象封装成服务,提供给前台以业务价值的逻辑概念. 数据中台是一套可持续"让企业的数据用起来"的机制,一种战略选择和组织形式,是依据企业特有的业务模式和组织架构,通过有形的产品和实施方法论支撑,构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制. 数据中台连接数据前台和后台,突破数据局限,为企业提供更灵活.高效.低成本的数据分析挖掘服务,避免企业为满足具体某部门某种数据分析需求而投放大量高

大数据关键技术 大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样,存储和分析挖掘的数据量庞大,对数据展现的要求较高,并且很看重数据处理的高效性和可用性. 传统数据处理方法的不足 传统的数据采集来源单一,且存储.管理和分析数据量也相对较小,大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理.对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言,传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性,根据CAP理论,难以保证其可用性和扩展性. 传统的数据处理方法是以处理器为中心,而大数据环境下,需要采取以数据为中心的模式,减少数据移动带来

一.建设背景 自2020年以来,疫情对各行各业的都造成了不同程度的影响,对依赖人口消费实现商业价值的文旅行业更是受到了更大的冲击,因此在疫情当下以及科技发达的今天,如何利用科技的手段赋能文旅行业进行数字化升级是值得深思的问题.随着5G.大数据.VR/AR/MR等现代信息技术的发展和成熟应用,以数字内容为核心的数字和科技文旅产业出现逆势增长的现象,各省市文旅相关单位及文旅企业都开始拥抱科技,跨界融合,实时文化产业数字化. 无论是主动还是被动,数字化发展已成为文旅产业未来的发展趋势,数字化战略能够有

"大中台.小前台”新架构下,阿里大数据接下来怎么玩?_炬鼎力_新浪博客 http://blog.sina.com.cn/s/blog_1427354e00102vzyq.html "大中台.小前台”新架构下,阿里大数据接下来怎么玩?  此博文包含图片(2016-01-05 11:39:50)转载▼ [淘宝大学]阿里巴巴上周宣布“大中台.小中台”组织新架构后,阿里大数据接下来怎么玩,成为各界关注的焦点.12月15日,阿里大数据团队首次公开亮相,对阿里未来大数据策略进行解读,并宣布首个商家

5月15日 阿里云DataWorks正式推出Stream Studio,正式为用户提供大数据的实时计算能力,同时标志着DataWorks成为离线.实时双计算领域的数据中台. 据介绍,Stream Studio基于阿里巴巴Flink实时计算引擎,支持DAG和SQL双模式开发流计算作业,并支持DAG与SQL互转:支持Function Studio在线开发UDF并一键发布:支持线上数据采集与本地调试:支持作业运维和智能诊断:极大地降低了流计算作业开发门槛,提高了开发效率.通过DataWorks已有的数

在这个“数据即资产”的时代,大数据技术和体量都有了前所未有的进步,若企业能有效使用数据,让数据赚钱,这必将成为企业数字化转型升级的有力武器. 奇点云自研的一站式大数据智能服务平台——DataSimba,旨在提供数据采集.数据加工.数据治理.数据规范.数据资产.数据服务等全链路的产品+技术+方法论服务,构建面向业务应用的大数据智能平台.其主要核心模块包括了数据开发套件.数据治理套件.数据服务引擎.数据智能.数据安全. 1.数据采集 数据采集作为数据中台第一个环节,不仅仅是要“采集”,也要将数据合理

日前,由阿里数据打造的智能数据构建与管理Dataphin,重磅上线阿里云-公共云,开启智能研发版本的公共云公测!在此之前,Dataphin以独立部署方式输出并服务线下客户,已助力多家大型客户高效自动化构建企业数据中台,不仅大幅度提升大数据研发效率,实现数据资产的标准化管理,更通过数据服务体系让数据智能驱动业务. 智能数据构建与管理Dataphin是企业在建设数据中台中必不可少的核心组成部分,是阿里巴巴大数据能力的集大成产品.Dataphin主要面向各行各业大数据建设.管理及应用求,一站式提供从数

大数据的测试工作: 1.模块的单独测试 2.模块间的联调测试 3.系统的性能测试:内存泄露.磁盘占用.计算效率 4.数据验证(核心) 下面对各个模块的测试工作进行单独讲解. 0. 功能测试 1. 性能测试 2. 自动化测试 3. 文档评审 4. 脚本开发 一.后台数据处理端 后端的测试重点,主要集中在数据的采集处理.标签计算效率.异常数据排查(功能),测试脚本编写(HiveQL).自动化脚本编写(造数据.数据字段检查等) 1.数据的采集处理(Extract-Transform-Load) ETL

  WOT大数据处理技术分会场,PingCAP CTO黄东旭.易观智库CTO郭炜.Mob开发者服务平台技术副总监林荣波.宜信技术研发中心高级架构师王东及商助科技(99Click)顾问总监郑泉五位讲师,分别针对时下热门的HTAP数据库TiDB.去ETL化的IOTA架构.数据工厂架构.实时敏捷大数据理念实践.基于场景的大数据营销等话题,展开实践分享. 作者:查士加来源:51CTO 2018年5月18-19日,由51CTO主办的全球软件与运维技术峰会在北京召开.来自全球企业的技术精英汇聚北京,畅谈软件

随着移动互联网.云计算.物联网和大数据技术的广泛应用,现代社会已经迈入全新的大数据时代.数据的爆炸式增长以及价值的扩大化,将对企业未来的发展产生深远的影响,数据将成为企业的核心资产.如何处理大数据,挖掘大数据的价值,让大数据为企业的发展保驾护航,将是未来信息技术发展道路上关注的重点. 传统的数据处理方式通常是将数据导入至专门的数据分析工具中,这样会面临两个问题:1.如果源数据非常大时,往往数据的移动就要花费较长时间.2.传统的数据处理工具往往是单机模型,面对海量数据时,数据处理的时间也是一个很大

如果要问最近几年,IT行业哪个技术方向最火?一定属于ABC,即AI + Big Data + Cloud,也就是人工智能.大数据和云计算. 这几年,随着互联网大潮走向低谷,同时传统企业纷纷进行数字化转型,基本各个公司都在考虑如何进一步挖掘数据价值,提高企业的运营效率.在这种趋势下,大数据技术越来越重要.所以,AI时代,还不了解大数据就真的OUT了! 相比较AI和云计算,大数据的技术门槛更低一些,而且跟业务的相关性更大.我个人感觉再过几年,大数据技术将会像当前的分布式技术一样,变成一项基本的技能要

  摘要:随着教育信息化的推进,智慧校园建设兴起,但在实施过程中面临数据孤岛.应用繁多.数据再利用等方面挑战,而 Tapdata 的实时数据中台解决方案,能够高效地解决智慧校园实施中的基础数据问题.   教育行业信息化工作已经实施多年,南京秦淮区教委在这方面走在前列,并进行了大量尝试.   2018年4月教育部颁布了<教育信息化2.0行动计划>,随着AI人工智能,大数据,移动互联网兴起,在之前教育信息化实施的基础上,秦淮教委根据南京市创建智慧校园的要求,率先进行智慧教育的尝试,释放教育系统的生

企业数字化转型离不开企业数字化技术的配备.但企业在选择数字化技术时也面临着一个问题,就是如何在大胆采用先进的数字化技术和对技术进行投资之间找到平衡,将投资风险降到最低,毕竟错误的技术选型会给企业带来不可估量的损失. 熟悉先进数字化技术的发展趋势,并将其与业务实践相结合,是企业数字化转型团队必须要具备的能力.CTO/CIO作为企业数字化转型过程中把握总体技术方向的工程师,需要正确选择数字化技术,搭建符合企业发展的数据中台架构,帮助企业顺利完成转型.为实现这一目标,CTO/CIO可以重点关注以下几个

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统

还是那个观点:计算机,编程语言,互联网,大数据等等都只是工具! 导语:看过美剧<纸牌屋>没?知道这部"白宫甄嬛传"为什么会火吗?靠的是大!数!据! 过去两年,在 Netflix 以行为分析为基础打造的美剧 House of Cards <纸牌屋>爆红的同时,大数据也成了现代企业经营的显学.无论是消费.金融.电信.交通,甚至是政治.慈善,所有的研讨会上,一定可以看到大数据的身影.似乎人类组织有史以来的行销.管理等问题,有了 Data,全部都可以解决. 事情当然没有

程学旗先生是中科院计算所副总工.研究员.博士生导师.网络科学与技术重点实验室主任.本次程学旗带来了中国大数据生态系统的基础问题方面的内容分享.大数据的发展越来越快,但是对于大数据的认知大都还停留在最初的阶段——大数据是一类资源.一类工具,其实“大数据”更多的体现的是一个认知和思维,是一种战略.认知和文化. 以下为分享实录全文: 一年多来,通过组织中国大数据技术大会.CCF大数据学术会议以及各类大大小小的应用峰会与学术论坛,结合我们科学院网络数据科学与技术重点实验室所承担的与大数据相关的重大基础课

本文利用twitter做为数据源,介绍使用Oracle大数据平台及Oralce Data Integrator工具,完成从twitter抽取数据,在hadoop平台上处理数据,并最终加载到oracle数据库. 数据集成分为三个阶段:获取.整理.分析和决策.

大数据是物理世界在网络世界的映射,是一场人类空前的网络画像运动.网络世界与物理世界不是孤立的,网络世界是物理世界层次的反映.数据是无缝连接网络世界与物理世界的DNA.发现数据DNA.重组数据DNA是人类不断认识.探索.实践大数据的持续过程. 图1 大数据发展路径 陈新河把网络画像分为行为画像.健康画像.企业信用画像.个人信用画像.静态产品画像.旋转设备画像.社会画像和经济画像等八类,并通过实践案例进行了阐释. 未来,人生的每个历程无时无刻不由数据驱动. 图2 数据驱动人生 未来,设备全生命周期也

http://www.aboutyun.com/thread-6855-1-1.html 个人观点:大数据我们都知道hadoop,但并不都是hadoop.我们该如何构建大数据库项目.对于离线处理,hadoop还是比较适合的,但是对于实时性比较强的,数据量比较大的,我们可以采用Storm,那么Storm和什么技术搭配,才能够做一个适合自己的项目.下面给大家可以参考.可以带着下面问题来阅读本文章:1.一个好的项目架构应该具备什么特点?2.本项目架构是如何保证数据准确性的?3.什么是Kafka?4.f