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分布式及高可用元数据采集原理

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 引言: 元数据采集是元数据产品的核心部分,如何提升采集效率是需要仔细斟酌的事情,既要保持稳定性也要保持跟上主流技术的发展趋势。元数据产品从最初集中式WEB应用系统到现在流行的分布式、微服务这种系统架构,原有元数据采集效率已不能满足应用的需求了。 目录: 1.元数据采集原理 2.分布式采集策略 3.分布式采集策略的应用 1.元数据采集原理 我们要想采集元数据首先得明白,什么是元数据,元数据都存在哪里,为什么采集元数据? 元数据MetaData通俗的解释是用来描述数据的数据,实际来看,除了业务逻辑直接读写处理的那些业务数据,所有其它用来维持整个系统运转所需的信息/数据都可以叫作元数据。比如数据库的Schema、Table、Column信息,任务的血缘关系,用户和脚本/任务的权限映射关系信息等等。 以大数据平台为例,元数据贯穿大数据平台数据流动的全过程,主要包括数据源元数据、数据加工处理过程元数据、数据主题库专题库元数据、服务层元数据、应用层元数据等。 数据治理关键就是收集信息,很明显,没有数据就无从分析,也就无法有效的...

数据分析师必备的9大技能,大多数人只知道一半

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 昨天有位刚入行数据分析的朋友跟我吐槽,自己入门到现在只会用excel做做分析图表,但是感觉越做越没有价值,数据分析似乎就是业务数据的分析员,不知道该如何提升自己。 这是因为他没有完全把数据分析的价值挖掘出来,数据分析是为了通过对数据现象的查看来完成对产品、营销策略、运营策略的优化,不仅是对业务,更重要的是要掌握数据分析的各种技能,从能力增长上突破职业的天花板。 根据我总结的经验,一个合格的、高级的大数据分析师必须要掌握以下9种技能: 统计分析:大数定律、抽样推测规律、秩和检验、回归、预测; 可视化辅助工具:excel、BI工具、python 大数据处理框架:Hadoop、storm、spark 数据库:SQL、MySql、DB 数据仓库:SSIS、SSAS 数据挖掘工具:Matlab、R语言、python 人工智能:机器学习 挖掘算法:数据结构、一致性 编程语言:Java、python 一、统计分析 众所周知,统计学是数据分析的基石。学了统计学,你会发现很多时候的分析并不那么准确,比如很多人都喜欢用平均数去分析一个...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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