-
大数据可视化是什么？应该如何使用?
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-23 热度：3708
自从大数据概念提出以来，它一直是一个备受关注的话题。许多行业希望能够将大数据信息转化为直观易比较的可视化形式，以便能够更深入地洞察数据变化趋势，获取更好的决策能力，并提高自动化处理的能力。
今天，我[详细] -
详解Facebook对大数据的分析和利用
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-23 热度：1213
以前我曾持有一种不同看法，或者说持有一种不同的见解，在与网络同行的交流中感觉很困难。他们认为 Facebook 首先是一个社交网站，而我则认为它更重要的功能在于收集和分析用户数据。因此，我会说："在国内业内人士看[详细]
-
浅谈新浪微博的用户管理与大数据利用经验
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-23 热度：1283
微博是一种广受欢迎的社交应用。每天使用它的人都执行一些基本操作，如发布原创内容、转发帖子、回复评论以及浏览其他人的帖子等等。这些功能主要适用于较短的博客文章，而最后两个功能——关注和 @ &mdas[详细]
-
介绍优酷土豆在大数据方面的管理与运用
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-23 热度：1266
优酷的新首页上线，导航栏中有21个视频分类，提供各种不同类型的内容。为了满足不同用户的需求，可以使用“协同过滤推荐”技术来推荐他们喜欢的视频。
百度百科上这样介绍协同过滤推荐（Collaborative [详细] -
从腾讯视频看大数据与网站管理
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-23 热度：9437
大数据在2015年非常受欢迎，它的影响力无所不在，从政府服务到个人生活，甚至每个行业都在积极探索大数据的应用。作为与社会趋势紧密相关的广大站长们，他们也在努力思考如何将大数据与网站运营相结合。而腾讯视频作[详细]
-
eBay 建设基于 Apache Druid 的大数据实时监控系统
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-23 热度：553
首先要注意到的是，本文将要介绍的 Druid 不是指阿里巴巴的 Druid 数据库连接池，而是一个在大型数据场景下解决方案的 Apache Druid。
Apache Druid 是一个用于大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分[详细] -
淘宝运营需要知道什么? 淘宝运营三大数据指标分析
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-23 热度：7000
在淘宝的运营过程中，我们应通过查看各种数据指标来调整运营方向。宝贝的流量爆发在淘宝的推广阶段起着至关重要的作用。因此，我们应该关注哪些数据指标呢？
一、点击率
新品期的点击率对于流量的提升比转[详细] -
帝国cmsV6.5新增网站大数据优化方案特点
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-23 热度：8577
当你面对大量数据时，要怎样才能有效地管理和追踪这些数据呢？
当你的数据量非常大时，后台管理信息是否越来越慢？
当你的数据量非常大时生成栏目列表是否吃力？
当你的数据量非常大时，是否要全部生成历史内容页[详细] -
帝国网站管理系统大数据量下优化指南
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-23 热度：3433
如何提高帝国 CMS 大数据量下的性能：在保证网站正常运行的前提下，可以考虑将重复的数据分散到不同的表中去存储；在创建新表格时，应当尽可能地简化各个表的字段；另外，还应该采用相应的优化策略和调整模板以提高其[详细]
-
Flink程序宕机后，数据会不见吗
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-21 热度：2954
Apache Flink 是一个高效且可靠地流式计算库，其强大而可靠的故障恢复功能可确保即使在系统崩溃的情况下也能保存重要信息。
Flink 通过将数据流分为一个个的小数据块（ 界线），在每个小数据块上进行计算，并将结[详细] -
数据湖与实时数仓应用实操
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-21 热度：3071
接下来，我们将对数据 fabric 做一个概述性的了解。
Data Fabric 是一种新兴的数据管理设计理念，起源于美国。根据 Gartner 的定义，Data Fabric 可以实现跨异构数据源的增强、数据集成和共享。这意味着以前在构建[详细] -
如何创作出高质量Flink系统
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-21 热度：8192
多年来在大型数据处理领域的实践让我明白，若要打造优质可行的Flink方案，需着重考量下述几点。
1.明确业务目标
在设计Flink框架之前，需要明确业务需求和目标。这包括了解数据流的处理方式、数据来源、数据处理[详细] -
面向小型企业的几大数据处理方案
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-21 热度：3709
当涉及信息分析时，我们通常会遇到一些庞大的难以处理的巨量信息，称之为大数据更加贴切些。大数据可以帮助企业解决关键问题，加强网络安全，并规划有意义的数据和分析战略。
如今，人们很难回避关于大数据的讨论[详细] -
数据分析，如何驱动科学分析
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-21 热度：3531
许多公司都期望数据分析员能够为管理人员提供科学、精准的决策依据并支持它们作出正确的决定。然而问题来了：到底咋个支持法？!为啥辛辛苦苦码了一大堆数据，还是被说：没啥用？
一、剥去决策的神秘面纱
很多同学[详细] -
ClickHouse在数据平台中的实例简介
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-21 热度：7140
自从出现了Hadoop 生态系统之后，人们对大数据的优势有了更深入的理解，随着Hadoop生态的不断发展，它的大数据处理能力已经被业界充分认可。用户可以根据自己的业务需要选择合适的Hadoop生态组件组成自己的大数据处理[详细]
-
Spark入门基础：从基础概念到实践应用全解析
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-21 热度：5288
随着时间的推移，我们进入了数字化信息时代的阶段。在这里，数据的分析和解释被证明是极为重要的。而在众多的大数据处理框架中，「Apache Spark」以其独特的优势脱颖而出。
本篇文章，我们将一起走进Spark的世界，[详细] -
浅谈数据匿名化的方法、挑战与应用实践
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-21 热度：3154
利用大量数据的分析和处理来促进公司业务进步是大数据技术的核心应用，然而，企业在使用相关的用户数据时，也需要严格保护用户的隐私安全。而在保护数据隐私的各类方法中，数据匿名化是一种非常有效的数据保护措施。[详细]
-
如何正确操作 Bean Validation 进行数据校验
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-21 热度：2907
在开发前后端时，数据的验证是必要并且普遍存在的，从展示层、业务逻辑层到持久层几乎每层都需要数据校验。如果在每一层中手工实现验证逻辑，既耗时又容易出错。
为了避免重复这些验证，通常的做法是将验证逻辑直[详细] -
数据分析：介绍战略重点举措的隐藏模式
所属栏目：[大数据] 日期：2023-10-21 热度：7743
在现今这个速度飞快的、以数据为导向的时代里，公司一直在致力于获取经济效益的途径。为满足这一需求而出现的一种强大工具是数据分析。通过利用数据的巨大力量，企业可以做出更明智的决策并推动战略举措，从而推动它[详细]
-
10亿+ 秒 看阿里如何达成实时数仓高吞吐实时写入与更新
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-01 热度：78
数据实时入仓所面临的挑战：高性能、可更新、大规模 大数据场景下，实时数据如何写入实时数仓永远是一个比较大的话题，根据业务场景需求，常见的写入类型有： Append only：传统日志类数据（日志、埋点等）中，记录（Record）和记录之间没有关联性，因此新[详细]
-
善用企业数据策略 无惧混合云和多云环境挑战
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-01 热度：143
混合云和多云架构具有高度的可控性、易扩展性和成本效益，因此企业可以自由选择独立的云产品，以满足几乎任何业务需求。员工可以通过混合云轻松分享和访问数据，推动发展以数据驱动的文化并帮助企业更快地获得洞察。通过混合数据平台，企业能够访问和分析[详细]
-
Python 取得旅游景点信息及评论并作词云 数据可视化
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-01 热度：103
今天将手把手教你使用线程池爬取同程旅行的景点信息及评论数据并做词云、数据可视化！！！带你了解各个城市的游玩景点信息。 首先新建一个线程并开启线程后线程进入就绪状态，就绪状态的线程不会马上运行，要获得CPU资源才会进入运行状态，在进入运行状态[详细]
-
万字详解大数据平台异地多机房架构践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-01 热度：143
随着B站业务的高速发展，业务数据的生产速度变得越来越快，离线集群规模快速膨胀，既有机房内的机位急剧消耗，在可预见的不久的将来会达到机房容量上限，阻塞业务的发展。因此，如何解决单机房容量瓶颈成为了我们亟待解决的问题。 目前，针对机房容量问题[详细]
-
抽丝剥茧 深入的数据分析咋整
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-01 热度：94
很多同学总觉数据分析做得不深入，到底该怎么做？今天结合一个具体的例子，分享下如何做一个深入的数据分析项目。 深入级别：0级 某天，你收到一个需求：看下我司APP新增的A功能，过去5天内累计使用1+次的人有多少（去重）。这问题太简单了，直接跑个数丢[详细]
-
如何使用大数据驱动业务增长
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-01 热度：104
大数据在商业中的作用日趋凸显，数据驱动已经成为企业发展的核心竞争力。 在领导的推动下，很快成立了跨部门的融合增长团队，下面和大家分享这段融合团队的工作经历，一同洞察数据在业务增长方面的实践。 一.切入点 当时融合团队的切入点选得很不错，增加[详细]
