四、大数据处理的实践 在实际应用大数据处理技术时，需要考虑到具体的业务场景和需求。以下是一些大数据处理常见的应用场景。1. 金融领域 金融领域的大数据处理主要涉及风险管理、欺诈检测、投资策略等方面，比如通过大数据挖掘技术对客户行为进行分析，提高金融机构的客户服务水平和精准营销能力。2. 医疗领域 医疗领域的大数...
2013年起，景区开展数字化建设，景区的智慧化程度持续提升，如今已建成“一个中心，四个平台”智慧旅游应用体系，即大数据中心、指挥调度平台、运营管理平台、智慧营销平台和智慧服务平台，全面支撑景区的发展决策、指挥调度、运营管理、精准营销和智慧服务。“这些新技术带来的最直接成果就是游客在景区越来越舒适。”王虎...
Remote Shuffle Service:在Spark场景下,引入Apache Celeborn RSS,解决shuffle存储倾斜问题,提升整体存储的利用率;同时更好的实现Map Reduce过程中数据的存算分离的方案,使得基于云厂商的计算资源弹性方案变得可行。 总体成本上,目前在海外场景,大数据云原生方案的成本传统的基于Yarn的方案下降了56%+。 2.2 Future Works 统...
下是我们从众多社会实践报告中挑选出的一些精彩案例,希望能给大家 带来启示。 参考范文:大数据报告 今年,火车票预售期由春节前60天缩短至30天。昨天下午,去哪 儿网通过对60多万条飞机航线、50余万条铁路客运线进行大数据计算, 对外发布了《春运大交通数据报告》,为回家旅客提供参考。报告显示, ...
大数据最佳实践:8个关键原则 事实是,“大数据的最佳实践”的概念正在演变,因为数据分析领域本身正在迅速发展。不过,企业需要与可能的最佳策略进行竞争。因此提出一些最佳实践,希望企业能够避免被大量无用数据淹没,不会淹没在数据湖中。 (1)定义大数据业务目标
大数据实践报告总结范文第1篇 最近,笔者采访了杭州泰一指尚科技有限公司(以下简称泰一指尚)大数据事业部总经理封雷,探讨了泰一指尚助力传统企业降低大数据应用门槛的问题。 泰一指尚自成立以来一直专注于钻研大数据技术、提高数字商业服务能力,以帮助中国企业植入大数据技术基因、助力中国传统企业数字化商业转型为使命。在...
浅谈Spark在大数据开发中的一些最佳实践 1 前言 eBay 智能营销部门致力于打造数据驱动的业务智能中台,以支持业务部门快速开展营销活动。目前在我们正在构建一个基于eBay站外营销的业务全渠道漏斗分析指标,涉及近十个营销渠道、数十张数据源表,每天处理的数据达到上百TB。由于业务复杂、数据源异构、指标计算逻辑频繁变更、...
三、Big Data技术在架构设计中的实践案例 1. 电商平台的用户行为分析电商平台拥有海量的用户行为数据，如浏览、购买和评论等。通过分析这些数据，可以了解用户的兴趣和偏好，从而提供个性化的推荐和服务。在架构设计中，可以采用分布式存储和处理的架构，利用Hadoop和Spark等工具实现批量和实时数据处理。2. 智能交通管理...