Posts tagged with #大数据

这段时间不是决定了把写作当作自己未来的长期*事业*了嘛，所以一个通畅的写作工作流是一个非常重要的事情，他可以维持我坚持下去，因为习惯应该就是一个固定模式的事情，工作流的意义就是把这个模式稳定下来，不用每次都去想如何去做，专注于写作的内容上就好了。

这是一个虚构的小故事，旨在为大数据领域的初学者提供一些基础性的逻辑思维框架。尽管其内容可能不够严谨，但我认为首先构建一个基本框架是非常重要的，之后可以逐步完善和补充细节。

又要开启举例模式啦。我由衷地喜爱把一些专业的知识与我们日常生活中常见的事物进行对比。在我看来，这样做有着诸多妙处，它能让原本晦涩难懂的专业知识变得更加生动鲜活，就像为枯燥的文字赋予了生命一般。而且，这种对比方式能极大地降低理解的难度，让更多人轻松领会其中的含义。熟悉我的朋友们都十分清楚，我常常会用食堂来类比一家企业的大数据。这是因为食堂的运营过程中蕴含着许多和企业大数据处理相似的逻辑，二者之间存在着奇妙的共通之处，用食堂来类比，能让大家更直观地感受到大数据在企业中的运作模式。

我自从两周前开始做大数据相关的内容创作以来，我一直被各种问题困扰，很多问题其实在我做这个事情之前就已经考虑好的，但实际开始做的时候，我得到了一些新的反馈，重点是我看到了很多朋友们已经在做同样的事情，但他们好像都有一个终极的目标——**卖课**。**但但但，我也要走这样的路吗？**

初春的午后，阳光透过落地窗洒在办公桌上，李明正专注地研究着电脑屏幕上的数据报表。作为一名资深用户运营专家，他深知在当今数字化商业环境中，RFM模型对于用户运营的重要性。然而，如何将这一模型与日常运营工作紧密结合，并发挥其最大价值，仍是一个值得深入探讨的课题。

好久不见，我似乎近半年都没有更新博客了，非常抱歉，让有些朋友们担心了，什么原因呢？这半年我在规划做一件事情，就是整理一下自己的知识库，把之前学习到的，经历过的，都整理成文，10年的社会经验，内容非常多，所以很麻烦，走了不少的冤枉路，才最终定下了方案，把自己沉淀知识的地方确定下来了，正在迁移中。

在 Hive 表中，数据倾斜 是大数据处理中的常见问题，尤其在执行 JOIN、GROUP BY、DISTINCT 等操作时，某些键值的数据分布不均匀，导致某些计算节点负载过重，任务执行变慢甚至失败。以下是处理 Hive 表数据倾斜的常见方法：

在当今快节奏的商业环境中，实时数据分析成为企业获取竞争优势的关键能力。通过对实时数据进行分析，企业可以快速应对市场变化、做出更精准的业务决策。无论是金融、零售还是物联网领域，实时数据流的处理需求愈发重要。Apache Flink，作为一款开源的分布式流处理框架，以其强大的实时数据处理能力和低延迟特性，在大数据实时分析领域备受推崇。本文将详细介绍 Flink 在实时数据分析与处理中的应用，结合 PyFlink 和 Flink SQL 的实操步骤，帮助开发者快速掌握 Flink 的实时流处理技巧。

在国内，过去几年中大数据底层技术的发展并没有发生显著变化，很多服务提供商的产品同质化严重，竞争也集中在价格和短期服务上。然而，仅靠短期的项目或服务维持盈利显然是不现实的，企业必须为客户提供长期、持续的服务，才能建立真正的竞争优势。鉴于我也曾经是瓴羊的一分子，我认为瓴羊的未来发展需要从多个层面进行优化与调整。

最近有一些朋友在问我，数据湖和数据仓库有什么区别和关系，一开始我是觉得这个事情压根不需要一篇博客来解释，昨天又有人在问，我想了下，还是话点时间来解释下

在数字化时代，数据成为了企业的核心资产，而如何保障这些资产的安全成为了亟待解决的问题。离线数据中台，作为企业数据资产管理的重要环节，其数据安全策略的实践显得尤为重要。今天，我们就来聊聊这个话题，知其然，更要知其所以然。

在大数据领域，数据的处理和分析是企业决策和业务优化的核心。随着数据量的不断增长和数据类型的多样化，企业面临着如何高效处理和分析这些数据的挑战。Python 作为一种灵活、易于学习且功能强大的编程语言，逐渐成为大数据开发中不可或缺的工具。从数据采集、清洗、分析到机器学习，Python 在大数据开发的各个环节中都扮演了重要角色。本文将探讨 Python 在大数据开发中的应用及其优势，并介绍一些常见的使用场景和工具。

在现代大数据开发中，实时数据处理变得愈发重要。无论是金融服务中的实时风控，还是电商平台的个性化推荐，企业都需要对实时数据进行处理，以便做出快速决策。Apache Flink 作为一个分布式流处理框架，以其高性能、低延迟和强大的状态管理功能，逐渐成为实时数据处理的首选解决方案。本文将详细介绍 Flink 在大数据开发中的应用，并探讨其在实际业务场景中的使用优势。

最近在看国外最近都有哪些新的大数据相关技术，无意中发现Sifflet这个工具，简单研究了下，结合海外的其他文章写点总结

数据安全在离线数据仓库（离线数仓）中尤为重要，因为它涉及到大量敏感数据的存储、处理和分析。离线数仓通常用于存储历史数据和进行复杂的批量处理，因此需要采取严格的安全措施来保护数据的完整性和机密性。