數(shù)據(jù)治理范圍
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- 數(shù)據(jù)治理面臨的挑戰(zhàn)
- 數(shù)據(jù)的多元化
- 數(shù)據(jù)的復(fù)雜性
- 數(shù)據(jù)的完整性
- 數(shù)據(jù)生命周期管理
- 統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理
- 數(shù)據(jù)集成方法
- 數(shù)據(jù)安全
- 數(shù)據(jù)湖架構(gòu)
- 基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)建模
- RMDBS數(shù)據(jù)的增量實(shí)時(shí)同步采集
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| 大數(shù)據(jù)在國(guó)內(nèi)的運(yùn)用 |
- 大數(shù)據(jù)在國(guó)內(nèi)的使用介紹
- 離線計(jì)算框架介紹
- 流式計(jì)算框架介紹
- 內(nèi)存計(jì)算框架介紹
- 內(nèi)存流式計(jì)算介紹
- 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)請(qǐng)求框架介紹
- 大數(shù)據(jù)在證券的案例介紹
- 大數(shù)據(jù)在銀行的案例介紹
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| 大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)介紹 |
- 分布式存儲(chǔ)—HDFS
- 分布式并行計(jì)算—MapReduce
- 基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)—Hive
- 統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理—Hcatlog
- 集群管理工具—ambari
- 工作流工具—Oozie
- 數(shù)據(jù)的并行采集—Flume
- MapReduce腳本工具—Pig
- 與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)之間的數(shù)據(jù)遷移—Sqoop
- 資源管理平臺(tái)—Yarn
- 數(shù)據(jù)生命周期管理—Falcon
- 數(shù)據(jù)挖掘算法—Mahout
- 分布式統(tǒng)一服務(wù)—Zookeeper
- Hadoop安全工具—Knox
- 流式計(jì)算框架—Storm
- 內(nèi)存計(jì)算框架—Spark
- 數(shù)據(jù)挖掘框架—Mahout、Mllib和Graphx
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| 統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理 |
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- 元數(shù)據(jù)概念
- Hadoop平臺(tái)元數(shù)據(jù)處理面臨的問(wèn)題
- Hcatalog介紹
- Hcatlog原理和架構(gòu)解析
- Hive與Hcatlog關(guān)系
- Hcatlog解決那些問(wèn)題
- Hcatlog實(shí)戰(zhàn)
- 元數(shù)據(jù)注冊(cè)機(jī)制
- 基于Hadoop平臺(tái)元數(shù)據(jù)處理方案
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| 數(shù)據(jù)生命周期管理 |
- 數(shù)據(jù)質(zhì)量
- 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)
- 數(shù)據(jù)生命周期管理的重要性
- 數(shù)據(jù)生命周期的概念
- 開源Falcon解決那些問(wèn)題<
- Falcon架構(gòu)和原理
- Falcon實(shí)戰(zhàn)
- Falcon+HDFS、Hive實(shí)戰(zhàn)
- Falcon+Oozie實(shí)戰(zhàn)
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| 大數(shù)據(jù)平臺(tái)安全 |
- Hadoop平臺(tái)安全介紹
- HDFS2.0的ACLS介紹
- Hive安全介紹
- Hbase基于namespace的安全介紹
- Hadoop訪問(wèn)安全控制Knox
- Knox的架構(gòu)和原理
- Knox與Kerberos介紹
- Ranger安全工具介紹
- Knox+Ranger整合控制Hadoop平臺(tái)的安全
- 基于Hadoop平臺(tái)的數(shù)據(jù)加密
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| 數(shù)據(jù)湖 |
- 數(shù)據(jù)湖概念
- 數(shù)據(jù)湖解決那些問(wèn)題
- 數(shù)據(jù)湖架構(gòu)
- 數(shù)據(jù)的整合
- 數(shù)據(jù)的landing zone功能
- 離線數(shù)據(jù)管理
- 流式數(shù)據(jù)管理
- RDBMS全量和增量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集
- Databus框架介紹
- Databus功能介紹
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| 數(shù)據(jù)分發(fā)系統(tǒng) |
- NiFi的使用場(chǎng)景
- NiFi架構(gòu)和原理
- HDFS+NiFi實(shí)戰(zhàn)
- 使用Nifi來(lái)跟蹤數(shù)據(jù)分發(fā)
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| Think big基于Hadoop平臺(tái)實(shí)戰(zhàn) |
- 怎么快速迭代在Hadoop平臺(tái)開發(fā)
- Hadoop平臺(tái)設(shè)施的方法論
- 2個(gè)月快速基于Hadoop平臺(tái)開發(fā)步驟
- Hadoop平臺(tái)開發(fā)的難點(diǎn)
- Hadoop平臺(tái)開的注意點(diǎn)
- Hadoop平臺(tái)設(shè)施的流程
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| 大數(shù)據(jù)BI展現(xiàn)工具 |
- Pentaho開源大數(shù)據(jù)BI工具介紹
- Talend開源大數(shù)據(jù)BI工具介紹
- 百度Echarts插件介紹
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| 互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)案例分享 |
- 淘寶大數(shù)據(jù)平臺(tái)深度解析
- 基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的實(shí)時(shí)營(yíng)銷架構(gòu)
- 淘寶大數(shù)據(jù)推薦架構(gòu)介紹
- 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析架構(gòu)
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