数据去重(data deduplication)是大数据领域司空见惯的问题了.除了统计UV等传统用法之外,去重的意义更在于消除不可靠数据源产生的脏数据--即重复上报数据或重复投递数据的影响,使计算产生的结果更加准确. 介绍下经常使用的去重方案: 一.布隆过滤器(BloomFilter) 基本原理: BloomFilter是由一个长度为m比特的位数组(bit array)与k个哈希函数(hash function)组成的数据结构.位数组均初始化为0,所有哈希函数都可以分别把输入数据尽量均匀地散列.

1. 摘要 数据平台已经彻底改变了公司存储.分析和使用数据的方式--但为了更有效地使用它们,它们需要可靠.高性能和透明.数据在制定业务决策和评估产品或 Halodoc 功能的性能方面发挥着重要作用.作为印度尼西亚最大的在线医疗保健公司的数据工程师,我们面临的主要挑战之一是在整个组织内实现数据民主化. Halodoc 的数据工程 (DE) 团队自成立以来一直使用现有的工具和服务来维护和处理大量且多样的数据,但随着业务的增长,我们的数据量也呈指数级增长,需要更多的处理资源. 由于现代数据平台从不同的

认识敦奴 敦奴集团创立于1987年,主营服装.酒店.地产,总部位于中国皮都-海宁.浙江敦奴联合实业股份有限公司(以下简称"敦奴")是一家集开发.设计.生产.销售于一体的大型专业服装企业.敦奴拥有上海.海宁两个研发运营中心,旗下有DUNNU,DDU,DIDIER PARAKIAN三大品牌,销售网络遍及全国各地,在全国范围500家连锁店.敦奴拥有80000多平方米的服装生产基地,现有员工2000多人.2016年,敦奴服装业务的营业额为十几个亿. 大数据平台曲折路 从2013年敦奴开始筹建大

ylbtech-Train-Alypay-Cloud:蚂蚁大数据平台培训开课通知(第三次) 1.返回顶部 1. 您好! 很高兴通知您,您已经成功报名将于蚂蚁金服计划在2018年2月28日- 2018年3月2日 在北京 环球金融中心举行 蚂蚁大数据平台培训,为期两天半:培训价值为 RMB 18000元/人,现阶段为促进合作伙伴的快速赋能,本次免费.培训结束后会安排认证考试. 请于今天检查手机短信,会收到访客短信.请于2月28日周三 9:00之前到了 环球金融中心 以后,先请 安保大哥帮忙刷卡 过闸

马蜂窝技术原创文章,更多干货请订阅公众号:mfwtech Kafka 是当下热门的消息队列中间件,它可以实时地处理海量数据,具备高吞吐.低延时等特性及可靠的消息异步传递机制,可以很好地解决不同系统间数据的交流和传递问题. Kafka 在马蜂窝也有非常广泛的应用,为很多核心的业务提供支撑.本文将围绕 Kafka 在马蜂窝大数据平台的应用实践,介绍相关业务场景.在 Kafka 应用的不同阶段我们遇到了哪些问题以及如何解决.之后还有哪些计划等. Part.1 应用场景 从 Kafka 在大数据平台的应

当今许多企业都有着技术架构的DataOps程度不够.二次开发成本高.迁移成本高.集群部署混乱等情况,团队在技术选型之后发现并不适合自己的需求,但是迁移成本和难度又比较大,甚至前团队还留下了不少坑,企业自有的开发能力又比较有限,导致后面的小伙伴上手难度高体验差. 俗话说"工具选得好,下班回家早:调度用得对,半夜安心睡",面对各种难点和痛点: 如何有效地评估数据调度工具? 如何平滑的过渡到Apache DolphinScheduler? 如何稳定高效的对已有的工具升级改造? 这几个问题是改

来源:https://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/79277455 引言在大数据的生态系统里,时间序列数据(Time Series Data,简称TSD)是很常见也是所占比例最大的一类数据,几乎出现在科学和工程的各个领域,一些常见的时间序列数据有:描述服务器运行状况的Metrics数据.各种IoT系统的终端数据.脑电图.汇率.股价.气象和天文数据等等,时序数据在数据特征和处理方式上有很大的共性,因此也催生了一些面向面向时序数据的特定工具,比如时

分类 当前措施 说明 百度竞价如何进行数据分析(SEM工程师)数据来源: 1. 百度后台推广数据:api 总展现 总点击 点击率 总消费 点击均价 BDP功能点 1. 串联百度->网站商务通->预约系统 2. 多维度报表 3. 对比报表 4. 钻取功能 2. 在线对话数据: 在线对话数 对话发起率 客户名片数 客户民片成本 网页转化率 3. 市场业务数据: 业务成交数 销售转化率 平均成交成本 总营收 ROI 目前效果值?ROI 投资回报率报告:效果分析 目前:与HIS对接,手工导出导入的数据

1. 系统拓扑图 在日常业务分析中,R是非常常用的分析工具,而当数据量较大时,用R语言需要需用更多的时间来完成训练模型,spark作为大规模数据处理框架,采用内存计算,可以短时间内完成大量的数据的处理及计算模型,但缺点是不能图形展示,R语言的sparkly则提供了R语言和Spark的接口,实现了在数据量大的情况下,应用Spark的快速数据分析和处理能力结合R语言的图形化展示功能,方便业务分析,模型训练. 但是要想使多人同时共享R和Spark,还需要其他的相关组件,下图展示了所有相关的组件及应用:

body { border: 1px solid #ddd; outline: 1300px solid #fff; margin: 16px auto; } body .markdown-body { padding: 30px; } @font-face { font-family: fontawesome-mini; src: url(data:font/woff;charset=utf-8;base64,d09GRgABAAAAAAzUABAAAAAAFNgAAQAAAAAAAAAAAA

大数据平台搭建(hadoop+spark) 一.基本信息 1. 服务器基本信息 主机名 ip地址 安装服务 spark-master 172.16.200.81 jdk.hadoop.spark.scala spark-slave01 172.16.200.82 jdk.hadoop.spark spark-slave02 172.16.200.83 jdk.hadoop.spark spark-slave03 172.16.200.84 jdk.hadoop.spark 2. 软件基本信息 软

http://blog.csdn.net/jacktan/article/details/9200979 大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星.我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰.好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影<云图>——云里雾里的感觉.或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您

大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星.我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰.好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影<云图>——云里雾里的感觉.或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您至少要保持清醒的头脑,认真仔细的慎问一下自己,我们公司真的需要大数据吗? 做为一家第三方支付公司,数据的确

原文 C#实现大数据量TXT文本数据快速高效去重 对几千万的TXT文本数据进行去重处理,查找其中重复的数据,并移除.尝试了各种方法,下属方法是目前尝试到最快的方法.以下代码将重复和不重复数据进行分文件存放,提升效率的关键是用到了HashSet. TextReader reader = File.OpenText(m_dataFilePath); string[] files = new string[2]; files[0] = ROOT_DIR + "不重复数据.txt"; file

本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java.Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.页面跳转行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 1.课程研发环境 开发工具: Eclipse Linux:CentOS 6

转载请注明出处 :http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 本文档主要用于说明,如何在集群外节点上,部署大数据平台的客户端,此大数据平台已经开启了Kerberos身份验证.通过客户端用户在集群外就可以使用集群内的服务了,如查询集群内的hdfs数据,提交spark任务到集群内执行等操作. 具体部署步骤如下所示: 1.拷贝集群内hadoop相关组件包到客户端 本地创建目录/opt/cloudera/parcels mkdir –R /opt/cloudera/parcels 拷贝

本文主要阐述大数据平台环境zookeeper常见异常和解决方案 1.Connection reset by peer异常 异常说明 我们现在项目有个任务OneMinuteDataSync是用spark将实时数据同步插入到hbase中,程序已经稳定运行很长一段时间,不过最近数据量增加比较多,任务运行一段时间后,突然僵死几个小时后,有恢复正常继续运行,如下图,任务正常运行情况下耗时15s左右,但2017-07-11 04:33:00这个批次运行了9486s,而凌晨数据量很少的,才13w左右,白天峰值

因篇幅过长,故分为两节,上节主要说明hadoop运行环境和必须的基础软件,包括VMware虚拟机软件的说明安装.Xmanager5管理软件以及CentOS操作系统的安装和基本网络配置.具体请参看: [HADOOP]| 环境搭建:从零开始搭建hadoop大数据平台(单机/伪分布式)-上 6. Linux节点配置 设置主机名:根据规划修改主机名,执行hostnamectl set-hostname hdoop1,修改主机名并写入配置文件,使用hostname查看当前生效的主机名. 关闭防火墙:使用s

文 | 吕鹏 DataPipeline架构师 进入大数据时代,实时作业有着越来越重要的地位.本文将从以下几个部分进行讲解DataPipeline在大数据平台的实时数据流实践. 一.企业级数据面临的主要问题和挑战 1.数据量不断攀升 随着互联网+的蓬勃发展和用户规模的急剧扩张,企业数据量也在飞速增长,数据的量以GB为单位,逐渐的开始以TB/GB/PB/EB,甚至ZB/YB等.同时大数据也在不断深入到金融.零售.制造等行业,发挥着越来越大的作用. 2. 数据质量的要求不断地提升 当前比较流行的AI.

一.背景介绍 最近几天,接到公司的一个将当前大数据平台数据全部迁移到阿里云ODPS平台上的任务.而申请的这个ODPS平台是属于政务内网的,因考虑到安全问题当前的大数据平台与阿里云ODPS的网络是不通的,所以不能使用数据采集工作流模板. 然而,考虑到原大数据平台数据量并不是很大,可以通过将原大数据平台数据导出到CSV文件,然后再将CSV文件导入到ODPS平台.在这个过程中踩的坑有点多,所以想写篇文档作为记录. 二.大数据平台Hive数据导出到本地 编写export_data.sh脚本如下: #!/

一.八年双十一,造就国内最大最专业HBase技术团队 阿里巴巴集团早在2010开始研究并把HBase投入生产环境使用,从最初的淘宝历史交易记录,到蚂蚁安全风控数据存储.持续8年的投入,历经8年双十一锻炼.4个PMC,6个committer,造就了国内最大最专业的HBase技术团队,其中HBase内核中超过200+重要的feature是阿里贡献.集团内部超过万台的规模,单集群超过千台,全球领先. 二.HBase技术团队重磅发布X-Pack,重新赋能轻量级大数据平台 阿里云自从17年8月提供HBas