回复 han11jiji 一般来说我们是将非结构化数据转换为结构化的再导入到HBase中,百分点有一个产品Formatter完成这项工作,它读取JSON数据,然后:1. 将JSON记录中的每个字段清洗为Hive或HBase接受的类型2. 将所有记录拼接为
大数据在数据量、多种数据源、多种数据结构、复杂计算任务方面都优于传统的数据仓库技术,这里仅举两个例子:1. 大量数据的运算,例如:两张oracle里面表数据分别是1000多万和800多万做8层join,放在大数据平台运算比在oracle
我们的最佳实践是利用互联网+大数据的技术架构,构建Lamda架构,如图所示: 一、数据采集1. 传统业务系统数据库和数据集市、数据仓库的数据,均可以通过Sqoop等数据桥接的方式接入大数据平台,同时可以将数据库日志、系统日志
现有的数据仓库完全可以和大数据平台进行整合,现有数据仓库可以作为大数据平台的一个数据源和数据应用。 正如问题中描述,对于金融银行业,往往已经实施有数据仓库,这个时候如果盲目上大数据平台进行平台替换往往容易造成
大家选择某一款大数据技术产品时,不能只关注某款产品有什么“高端”的功能,而应该关心是这款产品是否能给我们带来价值,能解决我们的业务痛点。所以大数据产品的关键不在于建一个大数据的平台,然后把数据进行采集和存储,而
在风险管理领域,可以应用于实时反欺诈、反洗钱,实时风险识别、在线授信等场景 在渠道方面,可以应用于全渠道实时监测、资源动态优化配置等场景 在用户管理和服务领域,可以应用于在线和柜面服务优化、客户流失预警及挽留、
首先,有几个问题我们需要仔细思考:什么叫客户“全维度”?有没有可能做到“全维度”?按照百分点的理解,不存在对一个人的“全维度”的刻画,因为我们现实中都做不到。您可以想象,一个人的DNA可以代表他的“全维度”吗?或者他的
在数据导入到hadoop中之后,数据的备份数就已经根据hadoop的hdfs配置做了多备份(默认是3备份)
大数据的特点是数据量大但往往价值稀疏,从大数据里提取价值就像是从大海里捞针,要想完成大海捞针的工作就必须提供性价比可接受的软硬件解决方案,开源Hadoop解决方案就是典型的代表,通过基于廉价x86架构服务器之上提供海
HDFS数据导入到HBase有三种方式:1、可以通过普通的MR程序,在Map或者Reduce里面通过HTable的对象来写入到HBase2、直接通过MR程序,用HBase的TableMapper和TableReducer方法,然后用TableMapReduceUtil类来执行MR,和1类似3、
关于TWT使用指南社区专家合作厂商入驻社区企业招聘投诉建议版权与免责声明联系我们 © 2024 talkwithtrend — talk with trend,talk with technologist京ICP备09031017号-30