阿⾥巴巴⼤数据实践：⼤数据建设⽅法论OneData⾯对爆炸式增长的数据，如何建设⾼效的数据模型和体系，对这些数据进⾏有序和有结构地分类组织和存储，避免重复建设和数据不⼀致性，保证数据的规范性，⼀直是⼤数据系统建设不断追求的⽅向。OneData即是阿⾥巴巴内部进⾏数据整合及管理的⽅法体系和⼯具。阿⾥巴巴的⼤数据⼯程师在这⼀体系下，构建统⼀、规范、可共享的全域数据体系，避免数据的冗余和重复建设，规避数...

关于BI商业智能的“8⼤问”｜⼀⽂读懂⼤数据BI这⾥不再阐述商业智能的概念了，关于BI，就从过往的了解，搜索以及知乎的⼀些问答，⼤家困惑的点主要集中于⼤数据与BI的关系，BI的⼀些技术问题，以及BI⾏业和个⼈职业前景的发展。这⾥归纳成8个问题点，每个问题都做了精⼼的解答，希望能给⼤家带来帮助。问题1：商业智能BI和⼤数据是什么关系，如何选择？BI(BusinessIntelligence)即商业智...

1. 数据采集了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如：Omniture中的Prop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的...

数据治理-数据⽣命周期管理-⼤数据整合批量数据的整合传统的数据整合⼀般采⽤ETL⽅式，即抽取(Elect)、转换(Transfer)、加载(Load)，随着数据量的加⼤，以及数据平台⾃⾝数据处理技术的发展，⽬前较为通⽤的⽅式为ELT模式，即抽取、加载、转换。1. 数据抽取业务类系统或流程类系统负责数据的采集，但哪些数据需要整合到数据平台，则需要根据数据应⽤的需求进⾏定义。在进⾏数据抽取和加载之前，...

数据中台=大数据平台+数据资产管理平台+数据服务平台数据中台到底是什么？几年过去了，也一直众说纷纭。笔者认为数据中台不应该是一个单纯的系统或者是一个软件工具，而应该是一套架构、一套数据流转模式。数据中台需要采集数据作为原材料进行数据加工、数据建模，然后分门别类地储存，再根据实际的业 务场景,打造各类数据服务（含数据应用平台）从而实现对业务的赋能加速。但以上流程的实现，需要有对应的系统与产品作为支撑...

数据仓库基础知识1、什么是数据仓库？权威定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理；2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。面对大数据的多样性，在存储和处理这些大数据时，我们就必须要知道两个重要的技术。  分别是：数据仓...

1.⽤户画像：⽅法论与⼯程化解决⽅案---⽤户画像基础本书可以帮助读者在⽤户画像领域形成⼀个体系化的思维，在⾯对⼀个具体项⽬时不会⽆从下⼿。如何建⽴标签指标体系？指标体系中包含哪些标签？如何设计存储画像标签的表结构？如何开发标签？画像系统中涉及哪些数据存储⼯具？如何打通标签数据到服务层？如何对画像系统进⾏监控？如何对整个画像系统进⾏调度？如何使⽤画像系统服务于业务场景驱动增长？这些都是画像系统的⼦...

元数据管理系统⾯临的问题1. 各数据平台业务术语定义不⼀致，导致员⼯之间交流产⽣误会，降低沟通效率。2. 各数据平台指标数据来源、计算⼝径不⼀致，导致出现计算结果和取数偏差。3. 各数据平台数据没有统⼀的数据标准导致数据难以集成和统⼀。上述问题的由来，主要是不同业务线的数据分析⼈员、数据开发⼈员，以及不同的产品之间，缺乏有效的沟通，也没有⼀个统⼀的⼊⼝，来记录业务的发⽣和加⼯过程。再加上⼈员的流动...

⼤数据平台的建设思考——数据汇聚⼤数据平台的建设思考（⼀）常规⼤数据建设、数据中⼼建设，会经过以下阶段：数据汇聚、清洗整合、融合、数据融合，数据输出给各个⼤数据应⽤使⽤。将整个数据流⽐作炒⼀道美味的菜肴，那么对应关系：- 买菜——数据汇聚 （业务系统->ODS层）- 洗切菜——清洗整合（ODS层->DWD层）- 炒菜——数据融合（DW、DM层）- 上菜——数据输出（API服务、数据交换...

⼤数据平台应⽤17个知识点汇总⼀、中的数据仓库和Mpp数据库如何选型?在Hadoop平台中，⼀般⼤家都把hive当做数据仓库的⼀种选择，⽽Mpp数据库的典型代表就是impala，presto。Mpp架构的数据库主要⽤于即席查询场景，暨对数据查询效率有较⾼要求的场景，⽽对数据仓库的查询效率要求⽆法做⼤MPP那样，所以更多地适⽤与离线分析场景。Hadoop已经是平台的实时标准，其中Hadoop⽣态中有...

大数据实施方案的步骤1. 确定业务需求在实施大数据方案之前，首先需要明确业务需求。通过与业务相关的各个部门进行三方会议或讨论，确定目标和业务需求。重点包括： - 业务痛点：明确当前面临的挑战和问题，例如传统数据处理方式的瓶颈、数据集成问题等。 - 业务目标：定义实施大数据方案的目标，例如提高效率、降低成本、增加收入等。 - 数据需求：明确需要处理和分析的数据类型、数量和来源。2. 制定数据收集计划...

数据采集及预处理——针对“数据”“采集”“预处理”的理解与解析数据采集及预处理⽂章⽬录前⾔数据采集与预处理是⼤数据学习的重要部分；本篇笔记是对《数据采集与预处理》这个标题的解析，我将它分为三个词语进⾏了详细的理解；因为是初学这门课程，所以⼤部分理解是借鉴其他⼈的⽂章与理解。⼀、数据在计算机系统中，各种字母、数字符号的组合、语⾳、图形、图像等统称为数据，数据经过加⼯后就成为信息。数据（data）是事...

[职业]与大数据相关的工作职位有哪些？上一篇我们回答了《现在学习大数据晚吗？》这个问题，PPV课陆续收到了大家的一些反馈，针对大家的问题，我们后续会继续挑一些有代表性的问题进行回答。在回答文章标题问题之前，还是让我们先看一段对话：小袁：我是一只苦逼的程序猿，俗称技术屌丝男，还属于码农阶段，起早贪黑不分时间，没房没车没对象，每天除了代码，就是BUG，觉得暗无天日，没有钱途，现在想换相关的职业，不知道...

海量数据的挑战：数据分析平台架构【IT168 技术】 本文的作者谢超是 Admaster 数据挖掘总监， 云计算实践者， 10 年数据仓库和数据挖掘咨询经验，现专注于分布式平台上的海量数据挖掘和 机器学习。以下是文章全文：随着互联网、 挪移互联网和物联网的发展， 谁也无法否认， 我们已经切实地 迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司 IDC 估计 2022 年的数据总量将达到 1.8 万亿 GB，...

⼤数据平台架构组件选择与运⽤场景⼀、⼤数据平台在⼯作中的应⽤有三种：与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴；与⼯程相关，如何实施、如何实现、解决什么业务问题，这是数据⼯程师的⼯作。数据⼯程师在业务和数据科学家之间搭建起实践的桥梁。本⽂要分享的架构技术选型及场景运⽤偏向于⼯程⽅⾯。如图所⽰，⼤数据平台第⼀个要素就是数据源，我们要处理的数据源往往是在业务系统上，数据分析的时...

BI项⽬中的ETL设计详解（数据抽取、清洗与转换）ETL是BI项⽬最重要的⼀个环节，通常情况下ETL会花掉整个项⽬的1/3的时间，ETL设计的好坏直接关接到BI项⽬的成败。ETL也是⼀个长期的过程，只有不断的发现问题并解决问题，才能使ETL运⾏效率更⾼，为项⽬后期开发提供准确的数据。ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。在设计ETL的时候也是从这三部分出发。数据的抽取是从各个...

ETL是什么⼀、ETL发展的背景信息是现代企业的重要资源，是企业运⽤科学管理、决策分析的基础。据统计，数据量每经过2-3年时间就会成倍增长，这些数据蕴含着巨⼤的商业价值，⽽企业所关注的通常只占总数据量的2%~4%左右。因此，企业仍然没有最⼤化地利⽤已存在的数据资源，以⾄于浪费了更多的时间和资⾦，也失去制定关键商业决策的最佳契机。于是，企业如何通过各种技术⼿段，并把数据转换为信息、知识，已经成了提⾼...

大数据的分类和采集方法：大数据的分类主要有业务数据、行业数据、内容数据和线上行为数据等。业务数据包括消费者数据、客户关系数据、库存数据、账目数据等；行业数据包括车流量数据、能耗数据、PM2.5数据等；内容数据包括应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等；线上行为数据包括页面数据、交互数据、表单数据、会话数据、反馈数据等。大数据的采集方法主要包括离线采集、实时采集和互联网采集。离线采集...

ETL讲解（很详细）[转]ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，⽬的是将企业中的分散、零乱、标准不统⼀的数据整合到⼀起，为企业的决策提供分析依据。 ETL是BI项⽬重要的⼀个环节。通常情况下，在BI项⽬中ETL会花掉整个项⽬⾄少1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项⽬的成败。  ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。在设计ETL...

学校代码：11460学    号：07413207南京晓庄学院本科生毕业论文  网上差旅费报销系统           所在系（院）：数学与信息技术学院            学      生：李松松   ...

姓名：                      准考证号：                                单位...

《电子商务技术基础》一、填空题1．WEB所有活动的基础是基本的客户/服务器结构，信息存储在__WEB服务器_____上。2．电子商务系统中，从信息的组织和表达来看， 网页 成为信息在网络中最有效的表达方式，__网站 _成为最常见的信息组织和表达渠道。3．网页浏览需输入标准网址，其格式一般为：_  域名  __+目录名+文件名。4．__  SGML ____是最早的标记...

平台化三部曲之三流程编排-平台化是舞台，流程编排就是导演⼀场戏在上两篇ATA中，第⼀篇讨论了平台的扩展性()，强调微内核和扩展机制实现，第⼆篇讨论平台的模块化开发()，强调业务隔离，松耦合。这这第三篇ATA中，想分享下平台化中另⼀个重要⽅⾯，平台的服务流程编排 （备注：本⽂以下提到交易系统，只是举例，可以扩散为业务平台系统）像本⽂标题⼀样，我们想象下，在舞台上，有各种⾓⾊，导演根据剧本的设计的场景...

架构整洁之道（CleanArchitecture）与领域模型与领域驱动设计（DDD）架构整洁之道 (Clean Architecture )与领域模型与领域驱动设计(DDD)领域模型与领域驱动设计(DDD)领域模型(Domain Model)解决什么问题问题域需求分析分析理解复杂业务领域问题准确反映业务语⾔是什么商业建模企业的业务模型⾏业的业务模型业务中涉及到的实体及其相互之间的关系领域驱动设计(...

广州市人力资源和社会保障信息中心2020年运维项目(GZIT-2020-B6-398)之人事人才信息系统运维子项目采购需求一、 概述二、 （一） 项目背景（二） 在人事人才业务系统建设方面，我局坚持根据国家、省、市电子政务系统建设要求，在国家、省、市领导的高度重视和大力支持下，我市人事人才信息化坚持“以服务为中心，以应用促发展”的指导思想以及“统一规划、统一标准、统一平台、统一数据库、统一门户、统...

数据仓库建设规范（⽂档版）⼤家好，我是⼀哥，今天有⼩伙伴在问有没有数据仓库建设规范，⼀哥参与过两个数据仓库的规划，写过⼀些规范⽂档，今天分享给⼤家，⼤家可以借鉴，完成⾃⼰的规范！以下为完整的内容，供⼤家参考：1 概述本⽂档制定了XX数据仓库中数据库对象的命名规范（⽤户、表、视图、存储过程、函数、表分区、主键、索引、序列等）、数据库编程规范，JAVA编程规范为系统设计和开发⼯作提供统⼀的命名标准，...

POSTGRESQL表调整字段顺序在MySQL数据库⾥，在添加字段时可以添加到表的任意位置，那么在POSTGRESQL⾥我们是否可以实现呢？答案是肯定可以的。PG的语法⾥并没有类似AFTER, BEFORE的⼦句。总结：第⼀种⽅法失败，甚⾄能导致数据库⾃动重启。第⼆种⽅法可⾏，但如果数据量较⼤，业务停⽌的时间就会加长。哪果数据量较⼩，可以考虑第⼆种⽅法。但如果数据量⼤，停机就没有办法接受了，可以让...

多表查询和嵌套查询问题和解决⽅法、⼼得体会、意见与建议_数据分析中的SQL如何解决业务问题？...本⽂来⾃知乎问题：数据分析⼈员需要掌握sql到什么程度？作为专注数据分析结论/项⽬在业务落地以实现增长的分析师，建议在开始学习新技能前，先明确应⽤场景。有的放⽮才能不枉费努⼒。翻译过来就是：先了解与SQL相关的数据分析⼯作有哪些？有了⽬标，才能知道需要准备什么知识来应对。按我⽬前与SQL相关的⼯作内容...

Springboot项⽬的分层结构1.Config：所有的配置⽤于存放Springboot相关的配置类，包括启动类。2.Controller：请求⼊⼝所有请求的⼊⼝，前后端交互的⼊⼝。3.Service：逻辑层负责所有的业务逻辑4.Mapper层：持久层或叫Dao，持久层，负责java和数据库交互。包括interface和xml两类⽂件。springboot结构5.Domain：表映射实体或叫Po...

Java实现系统统⼀对外开放⽹关⼊⼝设计Java系统开放接⼝统⼀⽹关设计springboot结构本⽂主要讲解开放接⼝设计，主要是以SpringBoot web 项⽬，基于⾃定义注解+反射+⾮对称加密RSA签名等实现的灵活的统⼀开放接⼝设计,⽂末附源码地址。1.背景互联⽹公司随着业务的发展，系统间或多或少会开放⼀些对外接⼝，这些接⼝都会以API的形式提供给外部。为了⽅便统⼀管理，统⼀鉴权，统⼀签名认...