大数据实战：链接集锦与技术解析

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本文主要探讨了大数据在各个领域的实践应用，包括360公司的数据平台、淘宝的数据仓库、用户行为分析、数据可视化、实时流处理、Netflix的推荐系统、机器学习算法的应用以及SQL on Hadoop等技术。文章还提到了如何进行实时数据分析和流计算，以及如何利用图像识别技术进行业务优化。大数据不仅是一个技术概念，它已经深入到各行各业的实际操作中。Gartner的定义强调了大数据处理的新模式，即通过强大的决策支持、深入的洞察和流程优化来应对海量、快速增长和多样化的信息。在实际应用中，大数据技术通常涉及以下几个方面： 1. 数据平台：如360的数据平台，它是一个集成数据存储、处理、分析和挖掘的综合系统，用于支持企业做出明智的决策。 2. 数据仓库：淘宝的数据仓库(DataPlatform)是大型电商的数据基础设施，用于整合和管理来自各种来源的大量交易数据，以便进行商业智能分析。 3. 用户行为分析：通过收集和分析用户在线行为数据，可以了解用户偏好，提供个性化推荐，如Netflix的推荐系统。 4. 数据可视化：数据可视化工具，如文中提到的实例，帮助用户更直观地理解复杂数据，促进决策制定。 5. 实时流处理：适用于处理不断产生的实时数据流，如Twitter的实时热点话题分析或金融市场的实时交易监控。 6. 流计算：在数据产生时就进行处理，例如，用于实时监控网络流量或检测欺诈行为。 7. SQL on Hadoop：允许用户使用SQL查询Hadoop集群中的大数据，简化了非结构化数据的分析。 8. 图像识别：结合深度学习等技术，图像识别在营销、安全监控、自动驾驶等领域有广泛应用，如58同城的图像分类和识别。 9. 机器学习：在大数据背景下，机器学习算法能自动从数据中学习规律，实现预测和优化，如用户信用评分模型。 10. 实时数据分析：通过实时数据处理框架，如Apache Flink或Spark Streaming，快速响应业务需求，提升运营效率。这些案例和知识点展示了大数据如何与业务场景结合，推动企业创新和提升竞争力。无论是数据平台建设、用户行为洞察、还是实时流处理和机器学习，大数据都在改变着我们的生活和工作方式，成为数字化时代的重要驱动力。

工作六年，我总结了一份数据产品建设指南
http://www.woshipm.com/pd/2095114.html
360大数据中心平台化的演进与实践
https://mp.weixin.qq.com/s/rC37pV7mCluWOwEUbMKmPg
大数据开发平台(Data Platform)在有赞的最佳实践
https://tech.youzan.com/data_platform/
为什么选择这样的大数据平台架构？
http://bigdata.51cto.com/art/201706/542792.htm
余利华：网易大数据平台架构实践分享
http://bigdata.it168.com/a2018/0828/5011/000005011828.shtml
面对日近两百亿数据量，美图大数据平台如何建成？
https://mp.weixin.qq.com/s/h1_klaZonIQnDdLlupvS4w
民生银行大数据体系结构设计与演进
https://mp.weixin.qq.com/s/_ku8TNLC0XTMelsdvSUSUg
Netflix首次完整披露大数据分析基础架构
http://m.sohu.com/a/131167131_470008
这两年在大数据行业中的工作总结
https://mp.weixin.qq.com/s/n6bYiiWFx5NUbRtw9Ncn8w
自服务数据共享与服务架构详解
https://mp.weixin.qq.com/s/78f6CLOtrJfgoU3Ie8AMfw
数据中台已成下一风口，它会颠覆数据工程师的工作吗？
https://mp.weixin.qq.com/s/_KsFeHGUt62A7w3kvNlf2A
实时主动数据仓库的概念、问题及应用
https://blog.csdn.net/pear_zi/article/details/6922572
如何设计实时数据平台（设计篇）
https://blog.csdn.net/gao2175/article/details/92994770
如何设计实时数据平台（技术篇）
https://blog.csdn.net/gao2175/article/details/93179965
一图读懂58大数据平台架构演进
https://mp.weixin.qq.com/s/ITDtgHti13pigiB8llZwRw

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大数据实战：链接集锦与技术解析

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