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

换种方式来描述这一价值显现过程，即为“数据查看，数据监控，数据分析，分析结果应用”。基础查询报表满足的是“数据查看”的需求，主要给业务人员或一线管理人员看的，偏执行层面，用以每天了解自己所负责工作的具体情况，比如我想了解我负责的业务昨天做的怎么样了，最近一

Hadoop对于从事互联网工作的朋友来说已经非常熟悉了，相信在我们身边有很多人正在转行从事hadoop开发的工作，理所当然也会有很多hadoop入门新手。Hadoop开发太过底层，技术难度远比我们想象的要大，对新手而言选择一个合适的hadoop版本就意味着

　　大数据是对海量数据存储、计算、统计、分析等一系列处理手段，处理的数据量是TB级，甚至是PB或EB级的数据，是传统数据处理手段无法完成的，大数据涉及分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等等，汇集的是IT最热门、最流行的IT技术，大数据是机

——欢迎大家来到《“大数据应用场景”之隔壁老王》。接下来很长一段时间，隔壁老王都会勇敢地站出来，用自己的亲身经历示范各种大数据应用场景。老王是小编隔壁辣条加工公司的老板，最近准备与一家零食原材料供应商合作，为了了解该公司的实际情况，老王特意买来水果零食贿赂

8月24日，阿里云数据库技术峰会到来，本次技术峰会邀请到了阿里集团和阿里云数据库老司机们，为大家分享了一线数据库实践经验和技术干货。本文将介绍HybridDB for MySQL的定位和现状，以及其技术演进路线和尚待解决的问题。

当时开始简单的主从结构，随着数据量增大、规模扩大、对高可用要求越来越高，需要继续拓展。当时数据库峰值能达到每秒2.5万笔。网上有专门对mysql数据库性能测试的文章。当时百度存储的物理机是48核、96G内存的IBM机器。百度有专门的mysql团队做优化，如

并且在总结的过程中，也进行更加进一步的学习和了解。以上为个人所接触到的大数据相关的一些技术，后续的章节将围绕这些技术展开，具体的介绍方式是从应用和原理两个方面进行。MapReduce：常用的工具有原生Hadoop MapReduce，Hive SQL和Pi

日前，数据中心联盟大数据发展促进委员会发布了《我国地方政府大数据发展规划分析报告》，聚焦各省市大数据发展举措，对37个省市的大数据文件展开了整理，从目标定位、基础能力、应用、产业、安全保障等规划进行了总结分析，可以帮助大家比较全面的了解地方大数据发展政策。

互联网应用通常都需要应付大并发量，为了提高QPS，通常会使用中央缓存和本地缓存的方式。请求先经过本地缓存，如果不命中，则 请求穿透到中央缓存，如果还是不命中，则会直接查询数据库，并把查询到的数据刷新到中央缓存中。如果采用这种方式的话，必须要解决一个问题，如

接触大数据的这两年来，总是被各种琳琅满目的框架工具目不暇接。在这个大数据这个生态圈里，具体的框架工具都有自己的应用场景或不足之处，用来解决特定的问题。技术选型的时候要结合业务特点。没有包治百病，一劳永逸的方案。解决存储和计算。NameNode和DataNo

2015年商业智能增长迅猛，取得了不小的进步，应用行业和领域也已相当广泛，如电信、银行、保险、地产、医疗、零售、政府等行业，基本符合Gartner在2014年做出的商业智能市场趋势的预测。商业智能系统是个复杂的系统，它的成败不仅决定于技术因素，经济、环境、

2015年，阿里云位于浙江千岛湖的数据中心正式启用， 千岛湖数据中心是国内领先的新一代绿色数据中心，利用深层湖水制冷并采用阿里巴巴定制硬件，设计年平均PUE低于1.3，最低时PUE1.17，比普通数据中心全年节电约数千万度，也是目前国内亚热带最节能的数据中

java提取微信、手机QQ等diskcache目录文件中的缩略图代码。byte tag[] = { 0xFF, 0xD8, 0xFF, 0xE0, 0x00, 0x10, 0x4A, 0x46, 0x49, 0x46};

从源数据到人们眼中的可见的数据，这个过程可以说是一个从粗糙，迷惑到简约，高雅的升华。这也是数据可视化的魅力所在，这一过程在我看来可以分为以下部分：。数据来源可以从磁盘上的一个文件，或者网络资源。不是所有的数据你都有兴趣，也不是所有的数据是有效的。关注的点需

db.DOMAIN和db.ADDR文件统称为区域数据文件。