企业大数据系统构建实战：技术、架构、实施与应用》一3.3　本章小结

第2章 企业大数据职能规划 第1章我们介绍了企业大数据在宏观和微观层面的定位,立足于解答企业大数据的商业模式.市场机会.延伸价值.内部功能定义等问题.当企业已经确定要实施大数据战略时,应该如何针对性地建立职能架构体系以保证企业大数据的有效实施和落地?各个职能部门的职责范畴如何定义?不同体系和部门间如何协同和流程化工作? 本章将详细讲解企业大数据职能规划体系,包括如何定义大数据部门在企业中的角色,常见的大数据职能及职责分工,不同职位的职责划分以及大数据制度和流程建设等问题. 2.1 大数据组织架构

本节书摘来自华章出版社<大数据系统构建:可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践>一书中的第3章,第3.2节,南森·马茨(Nathan Marz) [美] 詹姆斯·沃伦(JamesWarren) 著 马延辉 向 磊 魏东琦 译,更多章节内容可以访问"华章计算机"公众号查看. 3.2 Apache Thrift Apache Thrift(http://thrift.apache.org/)是一个可以用来定义静态类型化的.可实施模式的工具.它提供了接口定义语言,以通用数据类型的术

文章讲的是郑保卫:传统企业大数据应用的数据架构,2014年4月10日-12日,第五届中国数据库技术大会(DTCC 2014)在北京五洲皇冠国际酒店拉开序幕.在为期三天的会议中,大会将围绕大数据应用.数据架构.数据管理.传统数据库软件等技术领域展开深入探讨,并将邀请一批国内顶尖的技术专家来进行分享.本届大会将在保留数据库软件应用实践这一传统主题的基础上,向大数据.数据结构.数据治理与分析.商业智能等领域进行拓展,以满足于广大从业人士和行业用户的迫切需要. ▲点击进入第五届中国数据库技术大会(DTC

本节书摘来自华章出版社<大数据系统构建:可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践>一书中的第1章,第1.9节,南森·马茨(Nathan Marz) [美] 詹姆斯·沃伦(JamesWarren) 著 马延辉 向 磊 魏东琦 译,更多章节内容可以访问"华章计算机"公众号查看. 1.9 示例应用:SuperWebAnalytics.com 在本书中,我们将创建一个大数据应用程序示例来说明一些概念.我们将为Google Analytics构建数据管理层-比如服务.该服务将能够每天追踪

大数据系统和分析技术综述 程学旗 靳小龙 王元卓 郭嘉丰 张铁赢 李国杰 首先根据处理形式的不同,介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系统,总结了大数据处理系统的三大发展趋势;随后,对系统支撑下的大数据分析技术和应用( 包括深度学习.知识计算.社会计算与可视化等)进行了简要综述,总结了各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用; 最后梳理了大数据处理和分析面临的数据复杂性.计算复杂性和系统复杂性挑战, 并逐一提出了可能的应对之策. 大数据系统和分析技术综述

医疗健康大数据服务平台是一个包含多个业务系统.多个自身管理软件.是一系列软.硬件和人员.政策支持的综合系统体系,统一建设医疗健康云计算服务中心,集中存储居民医疗卫生信息和居民电子健康档案等数据,满足社会大众.医务工作者.各级卫生主管部门.第三方机构的应用需求. 医疗健康大数据服务平台总体架构如下图所示. 图 医疗健康大数据服务平台总体架构 如上图所示,医疗健康大数据服务平台分为资源层.服务层和展现层.其中层功能如下: 1.展现层 负责对用户提供医疗健康信息.以及分析与挖掘信息服务,支持4大类用户

2.5 本章小结 本章介绍了Docker的三大核心概念:镜像.容器和仓库.在后面的实践中,读者会感受到,基于三大核心概念所构建的高效工作流程,正是Docker从众多容器虚拟化方案中脱颖而出的重要原因.实际上,Docker的工作流也并非凭空创造的,很大程度上参考了Git和Github的设计理念,从而为应用分发和团队合作都带来了众多优势. 在后续章节,笔者将具体讲解围绕这三大核心概念的Docker操作命令.  

1.9 本章小结 本章主要讲述了REST服务的概念和实战.先后解读了REST.REST服务.JAX-RS2标准中的重要概念,对JAX-RS2的参考实现项目Jersey进行了简单而全面的概述.随后讲述了如何快速创建REST应用和REST服务,介绍了基于JAX-RS2标准的其他项目和其他非JAX-RS2标准的.著名的Java项目. 通过阅读本章,读者可以清楚地掌握Java领域开发REST服务中的基本概念. 本章主要的知识点如下. REST是什么 一种架构风格. HTTP+URI+XML是REST的基

任何完整的大数据平台,一般包括以下的几个过程: 数据采集 数据存储 数据处理 数据展现(可视化,报表和监控) 其中,数据采集是所有数据系统必不可少的,随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战也变的尤为突出.这其中包括: 数据源多种多样 数据量大,变化快 如何保证数据采集的可靠性的性能 如何避免重复数据 如何保证数据的质量 我们今天就来看看当前可用的一些数据采集的产品,重点关注一些它们是如何做到高可靠,高性能和高扩展. Apache Flume Flume 是Apache旗下,开源,高可靠,高扩展,