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专注于Hadoop/Spark/Hive/HBase等大数据技术
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建立数据模型、同步数据、创建任务和作业（批处理）、构建流计算的DAG，简单说就是实现计算的过程。比如，组合使用 查询天气、物流单号、发货单等，实现对收货人的提醒。
大数据从来不是平地而起的，今天从个人的视角，分享于你一个传统企业的大数据发展编年史。评论：开天辟地，技术驱动业务，ORACLE和DB2数据仓库之争。实时营销是第一个大数据驱动的业务场景。评论：2011年是大数据的采集元年，从这一年开始，开始了艰巨的DPI等
数据抽取脚本与数据过滤并列的脚本,它的作用是对抽取的数据进行过滤。点击“数据抽取”节点，在“数据脚本”的下拉菜单必须选择“数据抽取脚本”。配置了数据处理脚本，数据的抽取流程将被改变：
在快速发展的当今社会，所有事物都在日新月异地变化着，相较于过去的传统商业的变化速度，现今基于数据的互联网商业变化速度高出了一个量级，同时市场对于企业的应对速度也有了更高的要求，然而面对大体量的数据，传统的处理方式往往效率低下且很难从大体量数据中分析出具有商
首先说下大数据的3V特性。3V即 “容量”、“速度”和 “种类”。大数据应该具有数据量大、存储和处理速度快、数据多样化等三大特征。大数据的数据质量主要从下面四个方面来看。数据取值范围，数据计算结果，数据关系是否准确。大数据分为实时数据和离线数据。大数据的处
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