网易大数据平台实践
大数据实验实训报告范文
一、实验背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为当前研究的热点。
为了更好地理解和掌握大数据技术，提高自己的实践能力，我们小组在指导老师的带领下，进行了为期一个月的大数据实验实训。
本次实训旨在通过实际操作，深入了解大数据技术的基本原理和应用，掌握大数据处理和分析的方法。
二、实验内容本次实验实训主要围绕以下几个方面展开：1. 大数据平台搭建（1）Hadoop分布式文件系统（HDFS）搭建：通过Hadoop命令行工具，完成HDFS的搭建，实现大文件的分布式存储。
（2）Hadoop分布式计算框架（MapReduce）搭建：利用Hadoop的MapReduce框架，完成数据的分布式计算。
2. 数据采集与预处理（1）数据采集：通过爬虫技术，从互联网上获取相关数据。
（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、去噪等操作，提高数据质量。
3. 数据存储与分析（1）数据存储：使用HBase、Hive等数据存储技术，将处理后的数据存储在分布式数据库中。
（2）数据分析：利用Spark、Flink等大数据计算框架，对存储在数据库中的数据进行实时分析。
4. 数据可视化使用ECharts、Tableau等数据可视化工具，将分析结果以图表形式展示，直观地呈现数据特征。
三、实验步骤1. 环境搭建（1）安装Java、Hadoop、HBase、Hive、Spark等软件。
（2）配置环境变量，确保各组件之间能够正常通信。
2. 数据采集与预处理（1）编写爬虫代码，从指定网站获取数据。
（2）对采集到的数据进行清洗、去重、去噪等操作。
3. 数据存储与分析（1）将预处理后的数据导入HBase、Hive等分布式数据库。
（2）利用Spark、Flink等大数据计算框架，对数据进行实时分析。
4. 数据可视化（1）使用ECharts、Tableau等数据可视化工具，将分析结果以图表形式展示。
（2）对图表进行美化，提高可视化效果。
四、实验结果与分析1. 数据采集与预处理本次实验采集了100万条电商交易数据，经过清洗、去重、去噪等操作后，得到约90万条有效数据。
网易“数读”的数据新闻实践探析
属问题，数据的使用边界，数据挖掘结果的呈现方式，受益分成等问题，均有待于在实践探索中，逐步建立合理、规范的制度和流程。
（三）企业品牌和社会责任的协调套用好莱坞电影《蜘蛛侠》中的一句台词：今天的搜索引擎企业是“能力越大，责任越大”。
未来，搜索引擎企业在承担社会责任中发挥的作用，将成为其品牌建设中的重要因素。
从个人用户层面来说，大数据时代，搜索引擎不但是每个用户在信息海洋中的舢板，更是连接用户和媒体海量数据之间的“信息中枢”。
从国家宏观层面而言，搜索引擎作为网络战略枢纽，承载着大量的经济、政治、国防信息，其中有很多关于国家安全和社会稳定的内容。
其中难免鱼龙混杂、良莠不齐，亟待通过强化搜索引擎企业的社会责任意识，在社会舆论安全和信息传播伦理道德领域发挥积极、正面的引导作用。
综上，本文以大数据时代的环境为背景，从搜索引擎的价值、原理和趋势三个方面，思考了搜索引擎的现状和发展，这一今天司空见惯的媒体应用，从诞生之日起就成为了连接网络虚拟世界与现实生活的桥梁；今天，当网络越来越具象，虚拟空间与现实世界越来越同步，搜索引擎对日常生活和社会发展中的影响力也在不断加强；未来，我们将能够更加深刻地体会到这种影响带来的力量，见证搜索引擎新的成长和突破，真正实现从“信息舢板”到“数据之舟”的蜕变。
■（作者单位：中国传媒大学协同创新中心新媒体研究院）“新闻的未来，是分析数据。
”2009年，有着“互联网之父”之称的蒂姆·伯纳斯·李爵士这样描绘新闻未来的发展方向。
随后，2013年就被媒体称为大数据元年，到如今大数据已成为一股社会浪潮，影响着人类生活的方方面面。
伴随此，作为社会瞭望者的新闻界也开始自身变革，数据新闻就是这场变革浪潮中涌起的一朵澎湃浪花。
何谓数据新闻关于数据新闻的定义，目前新闻学界尚未给出统一的说法。
但明确的是，数据新闻又被称作数据驱动新闻(data-driven journalism)，是通过对数据进行分析过滤而创作出的新闻报道。
大数据平台运维实践与案例分析
大数据平台运维实践与案例分析一、前言近年来，随着互联网技术的发展，大数据技术的应用日益广泛，数据量也不断增加。
大数据平台运维是保障大数据系统稳定运行的重要环节，也是企业数据安全的保障。
本文将介绍大数据平台运维的实践和案例分析，帮助读者更好地理解大数据平台运维的重要性和操作方法。
二、大数据平台运维的意义大数据平台是指为数据存储、处理和分析而构建的基础设施。
大数据平台的运维是指对大数据平台的监控、维护和优化，保障其安全、高效、稳定地运行。
大数据平台运维的意义如下：1.保障数据安全。
大数据平台存储的数据极其重要，需要进行全面的安全策略，如访问控制、数据备份、安全审计等。
2.保障平台稳定。
由于大数据平台的计算量、数据量和用户访问量都处于一个巨大的规模，因此出现的任何问题都可能引起平台的崩溃，影响业务的正常运行。
3.提高平台的性能。
大数据平台的性能对数据分析和处理的速度等具有重要影响，而平台的性能不仅与硬件有关，也与运维的及时维护和升级有关。
三、大数据平台运维实践1.监控系统监控系统是大数据平台运维中最基本的环节。
它需要记录各种数据，包括系统资源使用情况、服务器的状态等等。
监控系统利用这些数据可以及时发现平台运行中出现的问题，并提供必要的运维支持。
2.故障预警系统故障预警系统是大数据平台运维中非常重要的一环。
它可以通过一系列的规则，预测并预警可能出现的故障，并及时通知运维人员进行处理。
3.备份与恢复备份与恢复是大数据平台运维中的重要环节。
备份是指将平台中重要的数据进行备份，以保证在出现意外的情况下数据不会丢失。
而恢复是指在需要的时候，通过备份的数据重新构建平台。
备份的数据不仅可以随时恢复，还可以在备份后进行快照，以保留数据的历史记录。
4.系统性能优化系统性能优化是大数据平台运维中的另一个重要任务。
对于大数据平台来说，性能对其运行速度、稳定性和安全性都有很大的影响。
因此需要对大数据平台进行各种性能优化，包括调整硬件配置、优化操作系统、减少网络瓶颈等方面。
网易流批一体的实时数仓平台实践方案分享
网易流批一体的实时数仓平台实践方案分享实时数仓A台建设实时计算演进及业务背景基于 rctic流批一体实践未来规划real-time compute developme-t a-d busi-ess backgrou-dreal-time data warehouse platform buildi-gpractice of arctic i-tegrated with streami-g a-d batchfeature pla--i-g实时计算演进及业务背景-e l-time compute development nd business b ckg-oundlo-h实时计算演进real--ime compu-e developmen-实时数仓业务需求实时需求多样性运维保障统一re l-time d t w reho-se b-siness实时数仓平台建设-e l-time d t w -ehouse pl tfo-m buildingSloth架构图sloth rchitecture智能诊断MemoryPerformanceCheckpointingogintelligent diagnosislink Catalogflink catalog统一元数据中心unifiled metadata entermet d t job demo1met d t job demo2met d t job demo2met d t job demo2安全 开发便捷ET语法数据血E 权限控制统一元数据好处benefits of unified metadata more safer by hive passwordand other infomation基于Arctic流批一体实践pr ctice of rctic which integr ted with stre ming nd b tch基于 udu实时数仓优势劣势real--ime da-a warehouse based on udu基于Iceberg实时数仓Iceberg小文件合并 F.i0-1 10其他rea.-time data wareh1use based 10 Icebergfragmented file ompa tionfragmented file ompa tionreal-time data warehou-e ba-ed on rcticreal-time data warehouse based o- rcticI-gestio-dva-tages -d Positio-i-g未来规划f atur planningArctic规划rctic fe ture pl nning。
大数据平台安装实训报告
一、实训背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为国家战略资源。
为了培养具备大数据技术能力的人才，我国高校纷纷开设大数据相关课程。
本实训旨在通过实际操作，使学生掌握大数据平台的搭建与配置，为今后从事大数据相关工作打下坚实基础。
二、实训目标1. 熟悉大数据平台的基本概念、架构及常用技术。
2. 掌握Hadoop、Hive、HBase等大数据组件的安装与配置。
3. 熟悉大数据平台的集群部署与维护。
4. 提高动手实践能力，培养团队合作精神。
三、实训环境1. 操作系统：CentOS 72. 虚拟机软件：VMware Workstation3. 大数据组件：Hadoop 3.1.0、Hive 3.1.2、HBase 2.2.4四、实训内容1. 创建虚拟机与操作系统的安装（1）使用VMware Workstation创建虚拟机，并安装CentOS 7操作系统。
（2）配置虚拟机网络，实现虚拟机与主机之间的网络互通。
2. 集群主节点JDK和Hadoop的安装与配置（1）修改主机名，便于区分不同节点。
（2）进入hosts文件，配置IP地址及对应的主机名。
（3）配置本机网卡配置文件，确保网络连通性。
（4）测试网络连接是否正常。
（5）安装JDK 8，为Hadoop提供运行环境。
（6）安装Hadoop 3.1.0，并配置Hadoop环境变量。
（7）初始化Hadoop集群，确保集群正常运行。
3. 集群从节点JDK和Hadoop的实现（1）将集群主节点的配置文件分发到其他子节点上。
（2）在从节点上安装JDK 8和Hadoop 3.1.0。
（3）修改从节点的hosts文件，确保集群内节点之间可以相互通信。
4. Hive和HBase的搭建与配置（1）安装Hive 3.1.2和HBase 2.2.4。
（2）配置Hive环境变量，并启动Hive服务。
（3）配置HBase环境变量，并启动HBase服务。
5. 大数据平台的集群部署与维护（1）测试Hadoop集群的MapReduce、YARN等组件是否正常运行。
X大数据平台运维实训报告
X大数据平台运维实训报告本次实训是针对X公司的大数据平台运维进行的，我是作为一名实习生参与了实训项目并完成了相应的报告。
一、实训目的通过本次实训，目的是让我们学习并掌握大数据平台运维方面的知识和技能，包括大数据平台的搭建、配置、维护和监控等方面，提高我们的实践能力和综合素质。
二、实训内容1. 环境准备首先我们需要准备运行大数据平台所需要的环境，包括操作系统、数据库、Java环境等。
在安装和配置环境的过程中，我们需要仔细阅读相关的文档和手册，确保环境设置正确。
2. Hadoop安装与配置Hadoop是大数据平台的核心组件之一，我们需要熟练掌握其安装和配置方法。
在安装Hadoop时，需要注意一些细节问题，如配置文件中的参数设置、数据存储的目录等等。
3. Hive安装与配置Hive是Hadoop生态系统中的一个数据仓库工具，可以方便地对数据进行查询和分析。
在安装Hive时，我们需要先安装和配置好关联的数据库，如MySQL或PostgreSQL等，并配置Hive的元数据存储方式。
4. HBase安装与配置HBase是Hadoop生态系统中的一个分布式数据库，具有高可用性和高扩展性。
在安装HBase 时，我们需要注意数据存储和分布式架构的相关配置。
5. Sqoop安装与配置Sqoop是Hadoop生态系统中的一个数据导入和导出工具，可以将关系型数据库中的数据导入到Hadoop中，也可以将Hadoop中的数据导出到关系型数据库中。
在安装Sqoop时，我们需要注意数据库的连接方式和参数设置等。
6. Flume安装与配置Flume是Hadoop生态系统中的一个数据采集工具，可以将数据从不同的数据源中采集并传输到Hadoop中。
在安装Flume时，我们需要注意数据源的类型和数据传输的方式等。
7. 大数据平台的监控和维护在使用大数据平台时，我们需要对其进行监控和维护，以保证其稳定性和安全性。
这包括对各个组件的状态进行监控、对错误和异常进行处理、对硬件设备进行维护和更新等等。
大数据平台实习报告
实习报告一、实习背景与目的在大数据时代背景下，我国众多企业纷纷投身于大数据技术的研发与应用，以期提高自身竞争力。
作为一名计算机专业的学生，我对大数据技术充满浓厚兴趣，希望能将其应用于实际工作中。
为此，我选择了某知名大数据平台公司进行为期三个月的实习，以期提升自己的专业技能和实践经验。
本次实习的主要目的是：1. 了解大数据平台的基本架构及其运作机制；2. 学习并掌握大数据处理、分析等相关技术；3. 培养实际操作能力，提高团队协作和沟通能力；4. 拓宽视野，紧跟行业发展趋势。
二、实习内容与过程1. 实习岗位与职责实习期间，我担任了大数据平台开发工程师的角色，主要负责大数据平台的搭建、维护及优化工作。
此外，我还参与了项目需求的讨论和分析，与团队成员共同完成项目开发。
2. 实习内容（1）大数据平台搭建在导师的指导下，我学会了使用Hadoop、Spark等大数据处理框架，并根据实际需求，搭建了适用于项目的大数据平台。
在搭建过程中，我深入了解了这些框架的原理和运作机制，为后续的实际应用打下了基础。
（2）数据处理与分析通过实习，我学会了使用Hive、HBase等工具进行数据处理和存储。
在实际项目中，我参与了数据的采集、清洗、转换和存储等工作，并利用Python、R等编程语言进行数据挖掘和分析。
在此过程中，我对大数据处理流程有了更深刻的认识。
（3）平台优化与调试在项目运行过程中，我发现了一些性能瓶颈。
为了解决这些问题，我查阅了大量资料，并请教了导师和同事。
通过不断的调试和优化，我成功提高了平台的运行效率，确保了项目的顺利进行。
（4）团队协作与沟通实习期间，我与团队成员保持了良好的沟通，共同解决了一系列技术难题。
在项目需求讨论和分析阶段，我积极参与，提出了自己的建议。
通过与团队成员的协作，我学会了如何高效地完成项目任务。
三、实习收获与体会1. 技术提升通过实习，我掌握了大数据平台的搭建、数据处理与分析等相关技术，为今后的职业发展奠定了基础。
大数据分析平台的实践与案例分析
大数据分析平台的实践与案例分析大数据分析是现代社会中重要的一环。
借助大数据分析平台，我们可以更好、更全面和更快速地收集、分析并利用大规模数据，从而发掘更多的商业价值。
在这篇文章中，我们将重点介绍大数据分析平台的实践和案例分析，以证明它的实用性和效益。
什么是大数据分析平台？大数据分析平台是指为完成大规模数据分析、数据挖掘和数据可视化所需的软件平台和硬件设施。
它由存储、处理、分析和可视化等多个组件组成，旨在提供一整套解决方案，以支持企业和个人发掘和利用海量数据。
大数据分析平台的建设和应用，在提高企业内部管理效率、优化客户服务、打造差异化竞争优势方面具有重要作用。
实践与案例分析一、实践案例：银行业务数据智能分析系统同方银行业务数据智能分析系统是在 AWS 云平台上构建的大数据分析平台。
它由多个模块组成，包括数据仓库、ETL、OLAP、数据挖掘和BI 等。
它可以实现银行机构数据的集成、清洗、转换、统计和可视化，并将数据转化成决策支持系统的指标和报告。
通过该系统，银行分析师可以深入了解客户行为，分析客户购买偏好并推荐更好的产品。
银行主管可以更好地监控管理业务流程、风险和预警信息，提高银行治理和风险控制水平。
二、实践案例：移动互联网在线教育大数据分析平台移动互联网在线教育大数据分析平台是定制化的移动教育数据智能分析解决方案。
它利用理解影视、音频、图形和文本等多种类型的数据，为用户提供智能化、多样化、个性化的在线教育课程和服务体验。
该平台主要由数据收集与存储、数据分析、数据挖掘和数据可视化等模块组成。
通过各种算法模型和数据挖掘技术，该平台可以对学生的学习情况进行分析，根据学生的特征和习惯，优化课程设计。
此外，平台还可以通过数据建模，预测学生未来的学习路线，为学生提供个性化的教学建议。
三、实践案例：跨境电商数据分析平台跨境电商大数据分析平台是一种基于海量数据而建立的跨境电商数据分析解决方案。
该平台使用各种数据源，包括海量的交易数据、商品数据、使用者行为等。
大数据时代数据新闻的实践与发展——以网易“数读”为例
2018年第11期 NEW MEDIA RESEARCH作者简介：刘雅琪，研究方向为新闻与传播。
李英伟，研究方向为艺术（广播电视编导与制作）。
数据新闻是大数据环境下新闻实践领域新兴的一种新闻报道形态，改变了新闻生产与报道的一贯模式。
相比于传统新闻，数据新闻在报道理念与模式上均有很大不同。
数据新闻以数据核心，以可视化为呈现方式，给受众以全新的新闻体验。
网易“数读”栏目作为网易新闻推出的数据新闻平台，用数据图表等形式为受众呈现新闻，在我国数据新闻发展中具有典型性与代表性。
1 网易“数读”概述网易“数读”于2012年1月13日上线，其宗旨是“用数据说话，提供轻量化的阅读体验”，至今已有6年多的发展历史。
从“数读”发布第一篇数据新闻《王朝既倒：关于柯达公司的十个数字》至2018年5月，共发布了约900篇数据新闻。
“数读”栏目共分为七大板块：国际、经济、政治、民生、社会、环境和其他，显示了其所涵盖内容的大致范围。
在发布频率上，该栏目数据新闻发布量每年大致相同，近期更新速度基本维持在每周两篇，多为周六、周日发稿。
发布渠道上，除网易“数读”官方网站之外，还设有微信公众号、官方微博等发布平台，进行多平台发布，扩大受众群体。
同时，“数读”栏目还设有网友跟帖板块，用户可以针对新闻提出自己的观点及建议，对于有兴趣的新闻也可进行一键分享，实现了平台与用户的良性互动。
作为国内最早的原创数据新闻栏目，网易“数读”顺应了大数据时代新闻发展的趋势，具有开创性的意义。
2 网易“数读”特色分析1）数据来源：多样而且权威。
网易“数读”的每一篇数据新闻报道，都会注明所用数据的确切来源，方便用户进行查验、求证和使用。
据统计发现，其数据新闻的主要数据多来自较为可靠的官方机构，或专门从事调查活动的非官方组织。
如国际组织、政府部门、调查机构、和大型网站的公开数据信息等。
2018年4月8日，“数读”发布了一篇关于中国癌症地图的报道，编辑们通过查阅国家癌症中心发布的2014年中国恶性肿瘤的登记资料，同时结合其2014年中国分地区恶性肿瘤发病和死亡分析报告，深入分析了癌症类型在地域上以及性别间的差异，并结合营养报告对受众提出了预防建议。
大数据分析综合实践报告(3篇)
第1篇一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
大数据作为一种新型资源，蕴含着巨大的价值。
为了更好地理解和应用大数据技术，提升数据分析能力，我们团队开展了本次大数据分析综合实践。
本报告将对实践过程、实践成果以及实践体会进行详细阐述。
二、实践背景与目标1. 实践背景随着互联网、物联网、云计算等技术的普及，人类社会产生了海量数据。
这些数据不仅包括传统的文本、图像、音频、视频等，还包括社交媒体、传感器、电子商务等新型数据。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为当前数据科学领域的重要课题。
2. 实践目标（1）掌握大数据分析的基本方法和技术；（2）运用所学知识对实际数据进行处理和分析；（3）提高团队协作能力和解决问题的能力；（4）培养创新意识和实践能力。
三、实践内容与方法1. 数据采集与预处理（1）数据采集：根据实践需求，我们从互联网上获取了相关数据集，包括电商数据、社交媒体数据、气象数据等；（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等操作，确保数据质量。
2. 数据分析与挖掘（1）数据可视化：利用Python、R等编程语言，对数据进行可视化展示，直观地了解数据特征；（2）统计分析：运用统计方法对数据进行描述性分析，挖掘数据背后的规律；（3）机器学习：运用机器学习方法对数据进行分类、聚类、预测等分析，挖掘数据中的潜在价值。
3. 实践工具与平台（1）编程语言：Python、R；（2）数据库：MySQL、MongoDB；（3）数据分析工具：Jupyter Notebook、RStudio；（4）云计算平台：阿里云、腾讯云。
四、实践成果1. 数据可视化分析通过对电商数据的可视化分析，我们发现了以下规律：（1）消费者购买行为与时间、地区、产品类别等因素密切相关；（2）节假日、促销活动期间，消费者购买意愿明显增强；（3）不同年龄段消费者偏好不同，年轻消费者更倾向于追求时尚、个性化的产品。
2. 社交媒体情感分析利用社交媒体数据，我们对用户评论进行情感分析，发现以下结果：（1）消费者对产品的满意度较高，好评率较高；（2）消费者关注的产品功能主要集中在质量、价格、服务等方面；（3）针对消费者提出的问题，企业应加强售后服务，提高客户满意度。
线上课程社会实践报告
一、引言随着互联网技术的飞速发展，线上教育逐渐成为教育行业的新趋势。
近年来，我国政府和社会各界对线上教育的重视程度不断提高，各类线上课程平台如雨后春笋般涌现。
为了更好地了解线上课程的社会实践情况，我们团队开展了一次线上课程社会实践调查。
本报告将从线上课程的发展背景、实践过程、成果与反思等方面进行详细阐述。
二、线上课程的发展背景1. 技术驱动：互联网、大数据、人工智能等技术的快速发展，为线上课程提供了强大的技术支持。
2. 政策支持：国家出台了一系列政策，鼓励和支持线上教育的发展，如《关于促进在线教育发展的指导意见》等。
3. 市场需求：随着社会对教育的需求日益增长，线上课程以其便捷、灵活、个性化的特点，满足了不同人群的学习需求。
三、实践过程1. 选择平台：我们团队选择了国内知名的线上教育平台“网易云课堂”作为实践对象。
2. 课程调研：通过平台首页、课程分类、用户评价等途径，对平台上的课程进行了全面调研。
3. 用户访谈：选取了不同年龄、职业、学习需求的用户进行访谈，了解他们对线上课程的看法和使用体验。
4. 数据分析：对收集到的数据进行分析，包括课程热度、用户满意度、学习效果等。
四、实践成果1. 课程质量较高：通过调研发现，网易云课堂上的课程质量普遍较高，涵盖各类领域，满足了不同用户的需求。
2. 用户满意度较高：访谈结果显示，大部分用户对线上课程的满意度较高，认为线上课程方便、灵活，学习效果明显。
3. 学习效果显著：通过对用户学习效果的跟踪调查，发现线上课程对提高用户知识水平和技能具有显著作用。
五、反思与建议1. 加强课程内容创新：线上课程平台应注重课程内容的创新，紧跟时代发展，满足用户多样化需求。
2. 提高师资力量：加强师资队伍建设，引进更多优秀教育人才，提高课程质量。
3. 优化用户体验：关注用户在使用过程中的痛点，不断优化平台功能，提升用户体验。
4. 加强监管：政府部门应加强对线上教育市场的监管，规范市场秩序，保障用户权益。
网易“数读”的数据新闻实践探析
网易“数读”的数据新闻实践探析作者：吴静来源：《采写编》2014年第02期数据新闻又被称作数据驱动新闻（data-driven journalism），是通过对数据进行分析过滤而创作出的新闻报道。
近年来在信息技术革命及媒介融合趋势推动下，它是新闻界正在进行积极探索发展的一大领域。
其中，网络媒体、平面媒体、商业机构与个人都在对数据新闻进行有益的尝试。
相比而言，以网易为代表的门户网站尤为甚。
一、网易“数读”作品分析网易“数读”（网址http：///special/datablog/）是网易近年来新开的一个栏目。
该栏目设计主旨是用数据说话，提供轻量化的阅读体验。
与其他网页新闻不同的是，在该栏目版块中，可视化的信息图表和说明文字相结合构成一篇新闻报道，其中信息图表占据了重要一部分，改变了传统的以文字见长的新闻报道方式。
（一）议题选择：牵涉公众利益寻找个人关联网易“数读”作品的新闻议题大多是某一时段内全球媒体共同关注的话题，平均两天出一期。
以2013年11月份为例，该栏目的新闻标题如下：从表1可看出，网易“数读”专栏的新闻选题基本上是在国际传播视阈下关于中国的话题，比如“中国女性”“中国父母”“中国创业环境”等，网络传播的主力军又是以拼搏中的70后至90后的中青年为主，新闻传递的有关中国的政治、经济、军事、生活等信息与他们的实际生活息息相关，正好满足受众环境监测的需求。
数据新闻的议题也并非全都重大，覆盖范围广，关键是能找到事件与受众个人的关联，即新闻透明度：关注公共数据哪些是可用的，哪些不是；哪些是有用并与人们的生活息息相关的。
（二）报道方式：用数据说话建立相关关系与纸媒和网络媒体上其他报道最大不同是，网易“数读”专栏中的数据图表很大程度上代替了传统的新闻叙事。
数据占据了报道的重要部分，文字只是其中一小部分，这也正体现出数据新闻的特征。
网易“数读”作品的数据大多来源于政府部门公布的统计数据，公司在官网上发布的公司财报以及其他媒体的公开报道中的数据或者由媒体自行调查抓取的第一手数据。
网易大数据应用及实践分享
大数据团队角色及技能栈
数据分析师
• 适当的编程能力 • 数据到业务解读 • 数据分析工具：BI工具（有数、
MSTR等）、用户行为分析类等
平台开发工程师
• 分布式存储/分布式计算理论 • 多租户、高可用、数据一致性等
大数据团 队
数据开发工程师
• 数据仓库建设方法论 • 编程开发/调优：Spark、Hive、
促销设计
功能上线
留存分析
PART 02 赋 能 商 业 成 功 ， 大 数 据 实 践 案 例 分 享
大数据业务需要什么？
有
+快
+ = 文化
成功的大
数据应用
迭代产生价值
度量
干预
洞察
度量
部署实施数据采集，实施数据转化与加 工，建立度量指标体系
洞察
数据探索、建模、假设检验、用户研究、 形成理论等
干预
案例
加入购物车后未购买 and 订单额大于200 and 有高毛利商品-> 发送一张-10优惠券给用户
用户标签
性别 年龄 地域 消费能力 …
行为标签
加入购物车 最近购买时间
浏览未购买 …
收藏
用户画像
群体 WHO
内容
时机
手段
WHEN
HOW
营销方案
效果监测 A/B测试
实时监测
决策科学化：更多案例
电商定价
网易大数据 应用及实践分享
网易猛犸 朱伟
01 从技术出发，网易大数据的诞生和发展 02 赋能商业成功，大数据实践案例分享 03 如何成为一名合格的大数据工程师
PART 01 从技术出发，网易大数据的诞生和发展
定位
网易云音乐用户画像大数据项目实战
⽹易云⾳乐⽤户画像⼤数据项⽬实战⽹易云⾳乐⽤户画像⼤数据项⽬实战之前本⼈整理的⼤多为学习笔记进⾏知识点的整理，⽽这篇将会把以前的⼤部分知识点串联起来，搞⼀个完整的项⽬，主要涉及的流程为模拟⽤户⽇志数据的⽣成，ETL以及编写sql分析函数进⾏最终的APP层数据的⽣成，由于该项⽬之前有做过，因此本次会在以前基础上做⼀些改进，将⼤数据组件的选型由原来的Hive变为Hive + Spark，提⾼计算速度，好，现在我们正式开始！1. 项⽬整体框架本⼈使⽤的集成开发环境仍然为IntelliJ IDEA，项⽬的Module取名为"music164"，项⽬的代码所在⽂件夹以及资源⽂件夹截图如下所⽰：其中项⽬的pom⽂件的依赖导⼊如下所⽰，同时，由于项⽬中还涉及到部分scala代码，因此在⼀开始添加框架⽀持时不要忘了添加scala插件：<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="/POM/4.0.0"xmlns:xsi="/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="/POM/4.0.0 /xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.oldboy</groupId><artifactId>music164</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><build><plugins><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId><configuration><source>6</source><target>6</target></configuration></plugin></plugins></build><dependencies><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>4.12</version></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.2.54</version></dependency><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>5.1.44</version><artifactId>spark-core_2.11</artifactId><version>2.4.3</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-sql_2.11</artifactId><version>2.4.3</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-hive_2.11</artifactId><version>2.4.3</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.hive</groupId><artifactId>hive-jdbc</artifactId><version>2.1.0</version></dependency><dependency><groupId>com.maxmind.db</groupId><artifactId>maxmind-db</artifactId><version>1.1.0</version></dependency></dependencies></project>2. 项⽬代码细节分析2.1 ⽤户⽇志数据⽣成该项⽬的第⼀步将会是⽣成⼀份模拟的⽤户⽇志数据，这⾥先做⼀个简单说明：互联⽹时代下，数据可谓是⽆处不在，⽽如果做⼀个简单分类，可将⽇常数据的产⽣⼤致分为这⼏类，客户端产⽣、⼿机移动端产⽣、⽹页产⽣等等，⽽⽤户⽆时⽆刻不在进⾏的⼿机屏幕点击事件最终都将变成⼀条条的数据发送到服务器，⽽服务器会进⾏数据的收集、处理以及分析和预测，海量数据就是这样来的，⽽在本项⽬中，我们处理的⽇志数据均为JSON格式的数据(Javascript object notation)，下⾯，我们会先说明这样的数据究竟是如何产⽣的2.1.1 各类⽇志抽象成的java对象AppBaseLog类：package mon;import java.io.Serializable;/*** ⽇志基础类*/public abstract class AppBaseLog implements Serializable {public static final String LOGTYPE_ERROR = "error";public static final String LOGTYPE_EVENT = "event";public static final String LOGTYPE_PAGE = "page";public static final String LOGTYPE_USAGE = "usage";public static final String LOGTYPE_STARTUP = "startup";private String logType; //⽇志类型private Long createdAtMs; //⽇志创建时间private String deviceId; //设备唯⼀标识private String appVersion; //App版本private String appChannel; //渠道,安装时就在清单中制定了，appStore等。
网易大数据平台运维实战
EasyOps大数据管控平台
EasyOps大数据管控平台
通用的大数据服务运维框架
• 通用服务运维操作 • 前后端技术栈 • 平台架构说明 • 服务配置管理
通用服务运维操作
• 安装/卸载 • 配置 • 启停 • 升级/回滚 • 服务迁移 • 其他操作
通用服务安装流程
Ansible技术栈
• ansible
• 大数据平台规模 • 6 个Hadoop集群，其中3个HDFS联邦 • 总节点数 5K+，单集群最大节点数 2200+ • 总存储量 400+ PB，平均使用率 67%（包括冷备存储 47+ PB） • 日提交作业量 20W+，MR/Spark作业数接近 2:1
大数据应用现状
EasyOps大数据管控平台
谢谢
• 配置组 • 变更历史 • 自定义配置参数 • 配置文件导入
返回 状态
配置变更管理
返回 状态
配置文件重写
返回 状态
ห้องสมุดไป่ตู้
通用的大数据服务监控报警
• 通用监控组件
• Prometheus • TSDB • Telegraf/Exporter/其他 • Grafana
• 通用报警组件
• Grafana Alarm • Alertmanager • 定制报警
Prometheus分布式架构
Prometheus高可用
度量采集监控
日志监控
通用监控报表
通用报警
定制报警
运维经验交流
• 网络架构 • 存算分离 • 服务上云 • 性能优化
网络架构演进
存算分离架构演进
服务上云架构演进
性能优化
• 隔离IO • 使用SSD • 使用缓存 • 均衡负载 • 压缩数据 • 分离请求 • ...
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
3000.00 2500.00 2000.00 1500.00 1000.00 500.00
0.00
1T数据Kudu & Parquet性能测试
q1 q2 q3 q6 q7 q10 q12 q14 q15 parquet kudu_raw
q16 q17 q18 q19
Kudu RunБайду номын сангаасime Filter
User表a(10万记录)
没有runtime filter
Event表b(10亿记录)
加入runtime filter功能
select xxx from user a, event b on erid = erid where xxx
通过runtime filter功能，小表的连接键被做成BF形式通过Impalad 下发到Kudu节点，联合大表的连接键，在大表读取数据时参与数据 的过滤，从而使得大表传递到Impalad层的数据大量减少，即在计 算前减少参与计算的数据量，达到提升效率的结果
Kudu Tablet Split
• 支持Range分区分裂 • 仅修改元数据，在线完成分裂，compaction时再做物理分裂 • 主从协同
应用场景
01 秒级实时 02 点查询和多维分析融合 03 实时维表
（一）秒级实时
共享单车解决了出行最后一公里问题
Kudu解决分析数据最后半小时的实时性问题 实时写入 小批量写入
Whole Stage CodeGen
与离线统一平台
Sloth 开发平台
Sloth 增量计算
案例： 所有商家按销售额做分类统计，销售额在[0,100]区间内的归为一类，[100,200]区 间的的归为一类，以此类推，通过计算输出每个区间内的商家个数。 这个任务可以用SQL定义为：
-- stage1：计算每个商家的销售总额
相同点：
• xDBC方式，不依赖语言，方便与应用进行数据交互; • 应用侧不依赖Hive/Hadoop libs, 部署简单，无客户端兼容性问题； • MetaStore / HDFS 配置不可见，无数据及元数据泄露问题； • Authentication & Authorization，解决数据安全问题； • HA机制，动态扩容，解决应用侧的并发和负载均衡问题；
不同点：
• Spark SQL vs MapReduce
Kyuubi V.S. Spark Thrift Server
1. 多租户 - SparkContext多实例 - Hadoop Impersonation
2. Spark SQL as a Service - High Availability - Operation log
Raft多副本 RowGroup形式，同一个RG内部列存(类似Parquet)
Kudu原理
Kudu的缺陷
• Impala/Kudu与Impala/Parquet比有不小差距 • 没有Split & Merge功能
官方TPCH测试结果 结论：我们性能比Parquet就好那么一点点^_^
我们TPCH测试结果 大家都是搞技术的，还是诚实点好~_~
Kudu定位
HDFS：
批量数据写入能力，没有数据更改能力；在实时性要 求较高的场景下，5~10min需要写入一个文件，造 成小文件数量比较多，对NameNode压力较大；对 大批量数据扫描比较又好，基本没有随机查询能力
HBase：
大批量数据写入能力；极高的随机数据读写能力；支 持指定rowkey的update操作；扫描分析能力非常低 下
全量/非实时接入 Sqoop
实时/增量接入 NDC和DataStream
结构化数据 如RDBMS备库
半结构化数据 如JSON
非结构化数据 如音频文件
作业流开发
权限管理
多租户管理
元数据管理
数据质量校验 DQC
秘钥管理 Kerberos 运维监控 Ambari
平台特色
统一元数据服务
• Hive, spark, impala,hbase元数据打通 • 数仓体系内，用户无需在不同的系统一
大数据体系架构
大数据应用开发层 数据加工 数据计算 资源管理 数据存储 数据集成 数据源
大数据开发套件（可视化IDE）
数据集成
数据开发
任务运维
自助分析
数据管理
离线计算 Hive
流式计算 Sloth
内存计算 Spark
统一资源管理与调度 Yarn
分布式文件系统 HDFS和Kudu
分布式数据库 HBase
3. Security - Kerberos Support - Row / Column Level Authorization
Kyuubi：统一接口 无缝衔接 易于集成
一套接口规范 • HiveServer2 Thrift API
两种执行引擎 • Hive • Spark SQL
多种连接方式 • Beeline • JDBC • ODBC • 猛犸 • 有数 • ……
之间做元数据同步 • 不同系统组件之间，数据全增量同步
数据安全与权限
• HDFS/Hive/Impala/Spark等组件自动权 限同步
• 支持到列级别的权限控制 • 基于角色访问控制，权限控制到个人 • 支持操作审计
流计算服务
• Sloth流计算服务化平台 • 通过增量计算的方式，来完成流计算任务 • 使用SQL作为开发方式，完全与离线SQL兼容，
Kudu Runtime Filter
Kudu Runtime Filter
3000.00
1T数据Kudu & Parquet性能测试
2500.00
2000.00
1500.00
1000.00
500.00
0.00
q1
q2
q3
q6
q7
q10
q12
q14
q15
q16
q17
q18
q19
parquet kudu_new kudu_raw
INSERT INTO tmp SELECT seller_id, sum(payment) as total FROM source GROUP BY seller_id;
-- stage2: 计算每个销售额区间内的商家个数
SELECT count(seller_id) as num, total/100 as range FROM tmp GROUP BY (total/100);
Kafka
HBase
HDFS Parquet
指定用户scan
Impala
HBase： 指定用户id查询
HDFS：批量用户行为分析
架构缺陷：两套系统，数据需要保存两份，6副本数据
Result output
点查和多维分析融合
Data Source
Log/action
NKDudWu
只需要一份数据，提供随机查询和数据分析
整合阶段
(2011~2014) 工具化
猛犸 有数
大数据系统为什么难用
kafka
Redo Log
FlinkSQL Flink
HDFS Parquet
表
SparkSQL 查询处理 Spark 执行器
HDFS Parquet
物化视图
Hbase/ES
索引
平台的需求是什么
01 提供大数据基础能力 02 提升使用效率 03 提升管理效率 04 多租户和安全
Sloth 增量计算
输入数据
离线计算
流式计算
增量计算
Sloth 增量计算
输入数据
离线计算
流式计算
增量计算
Sloth 增量计算
输入数据
离线计算
流式计算
增量计算
Sloth 增量计算
输入数据
离线计算
流式计算
增量计算
Sloth 执行计划生成
PART 04 Kyuubi： Spark 多租户
Kyuubi V.S. HiveSever2
Impala
Random read/olap
Result output
（三）实时维表
实时同步维度数据，联查分析
数据同步工具
数据库
Kudu
Hadoop
PART 03 Sloth：实时计算
Sloth特点
SQL开发 与离线SQL兼容
执行引擎 扩展Flink
Exactly Once
增量计算模型
DDL UDF Having Join Subquery
Kudu：
兼备HDFS大数据量写入与分析扫描能力，同时具备 HBase的随机读写能力
与HBase对比
集群架构 选主方式 数据分布 数据写入 数据格式
HBase
Master-Slave结构 ZK选主
Range方式分区 HDFS(Pipleline) ColumnFamily级别列存
Kudu
Master-Slave结构 Raft内部自动选主 Range、HASH分区，支持组合分区
SparkSession
KyuubiSession
OperationManager KyuubiOperation
Kyuubi：安全特性 安全访问 权限隔离
安全认证 • Kerberos Support • Hadoop Impersonation代理执行
权限控制 • 集成spark-authorizer GitHub: https:///yaooqinn/spark-authorizer • Row / Column Level Access Control • 端到端数据安全隔离