标签: 构建
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主要工作包括三个方面: 首先，提出了一种编程语言本体人工构建方法，该方法结合编程语言学科特点在“七步法”的基础上进行相关改进，主要步骤包括核心概念及层次关系确定、属性确定及实例化、专家审核及编码化。针对编程语言本体存储管理问题，提出了一种基于本体元素划分的图数据库存储策略，该策略将本体元素划分为结构层和实例层，基于相应元素的映射规则完成本体模型到图数据库模型的存储。实验结果表明所提出的方法是可行有效的。 其次，在编程语言本体构建的基础上，提出了一种半自动的方法完成编程语言知识图谱的扩充。其中，针对信息抽取中多元关系的问题提出了一种多策略融合的信息抽取方法，该方法采用融合术语相关度的规则匹配方法和聚类算法完成定向关系抽取，使用依存句法分析完成非定向关系抽取。针对知识矛盾或冗余的问题，提出了基于同义词典的实体对齐方法，该方法通过构建同义词典来对抽取的知识实体进行规范化表述，并结合相似度计算来为同义词典补充相似实体对。实验结果表明所提出的方法有效的完成对编程语言知识图谱的丰富和完善。 最后，对构建的编程语言知识图谱进行实证应用研究。提出了基于加权共现分析的编程语言图谱评价方法，该方法首先对实际应用题库中习题标签集与编程语言知识图谱中知识实体集的共现元素统计，并利用题库中知识点对应习题量作为加权依据，来计算编程语言图谱对习题标签的加权共现覆盖率。实验结果表明构建完成的编程语言图谱是完备的，验证了本文提出的编程语言知识图谱构建方法的有效性。
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SpringBoot3.0+RocketMq构建企业级数据中台，所谓数据中台，即实现数据的分层与水平解耦，沉淀公共的数据能力，笔者认为可分为三层，数据模型、数据服务与数据开发，通过数据建模实现跨域数据整合和知识沉淀，通过数据服务实现对于数据的封装和开放，快速、灵活满足上层应用的要求，通过数据开发工具满足个性化数据和应用的需要。过去三十年，企业数据管理都以传统的IT架构为基础。每当技术部门为业务部门解决问题时，需要从业务需求的探查、技术壁垒的打通等从上到下各个方面来建设新系统。每个系统的建成都自成一体，各自满足业务部门的需求。这种情况不仅耗费各部门大量的精力也使得各个系统难以打通管理，无法形成更强大的数据能力。SpringBoot3.0+RocketMq构建企业级数据中台，数据中台是能力共享平台。如今，很多产品应用研发初始都在强调功能性，各个功能存在或多或少的重复性。然而企业对这些产品功能的定义并不相同。当客户产生某些需求时，由于定义的不同，产品功能和功能间的数据很难打通，也无法实现能力共享。在数据中台基础上的应用开发并不强调功能性，更注重能力的共享。这种能力就像水电煤一样可以直接向外输出使用，从而满足业务部门和用户的不同需求。数据中台如何建设？SpringBoot3.0+RocketMq构建企业级数据中台，数据中台的建设包括三个阶段，分别是基础架构、技术体系和应用系统。基础架构主要由数据标准、数据质量、元数据等组成。在建设过程中，需要根据企业的实际情况进行合理布局。技术体系是数据中台的技术支撑，主要包括业务应用系统、ETL工具等。通过建立技术体系，可以提升企业在大数据处理上的效率和质量，同时也可以降低企业在大数据平台搭建过程中的成本。应用系统主要包含数据资产管理系统、数据运营管理系统、智能分析系统等。通过建立应用系统，可以有效地提高数据分析的效率。通过建立应用系统，企业可以对各种数据进行统计和分析，进而对业务起到指导作用。以上三个阶段是基础架构阶段，是建设数据中台的重要组成部分。通过基础架构阶段，企业可以更好地了解自身的业务情况以及现有的数据情况，在此基础上进行技术体系建设和应用系统建设。
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SpringBoot3.0+RocketMq构建企业级数据中台，RocketMq是一个队列模型的消息中间件，具有高性能、高可靠、高实时、分布式特点；Producer、Consumer、队列都可以分布式；Producer向一些队列轮流发送消息，队列集合称为Topic，Consumer如果做广播消费，则一个consumer实例消费这个Topic对应的所有队列，如果做集群消费，则多个Consumer实例平均消费这个topic对应的队列集合；能够保证严格的消息顺序；提供丰富的消息拉取模式；高效的订阅者水平扩展能力；实时的消息订阅机制；亿级消息堆积能力；较少的依赖。SpringBoot是所有基于Spring开发项目的起点。SpringBoot集成了绝大部分目前流行的开发框架，就像Maven集成了所有的JAR包一样，SpringBoot集成了几乎所有的框架，使得开发者能快速搭建Spring项目。SpringBoot的核心设计思想是“约定优于配置”。基于这一设计原则，SpringBoot极大地简化了项目和框架的配置。比如在使用Spring开发Web项目时，我们需要配置web.xml、Spring和MyBatis等，还需要将它们集成在一起。而使用SpringBoot一切将变得极其简单，它采用了大量的默认配置来简化这些文件的配置过程，只需引入对应的Starters（启动器）。数据中台是在政企数字化转型过程中，对各业务单元业务与数据的沉淀，构建包括数据技术、数据治理、数据运营等数据建设、管理、使用体系，实现数据赋能。数据中台，是新型信息化应用框架体系中的核心。
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课程分享——多层次构建企业级大数据平台，成就全能型大数据开发。已完结，共19章，附源码。本课程通过构建多层次企业级大数据平台，带你开拓架构思维，掌握“全能型”技能体系，综合提升集群管理+平台能力层建设+数仓建设+数据应用实战能力，助力你尽早成为驾驭“多赛道”的“全能型”大数据技术人才，获得岗位自由切换和晋升的“优先权”
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【已完结19章】多层次构建企业级大数据平台，成就全能型大数据开发视频教程，视频+源码下载！大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的1、大数据平台有哪些大数据平台可以根据应用场景和功能需求，分为多种类型。以下是其中一些类型的大数据平台：1.分布式计算平台：ApacheHadoop、ApacheSpark、ApacheFlink等，提供分布式存储和计算能力，支持海量数据处理和分析。2.实时数据处理平台：ApacheKafka、ApacheStorm、ApacheIgnite等，专注于实时数据处理和流计算，适用于流媒体、监控和物联网等场景3.数据仓库平台：AmazonRedshift、GoogleBigQuery、Snowflake等，提供基于云的数据仓库解决方案，支持大规模、高速的数据查询和分析。4.海量数据存储平台：Hadoop分布式文件系统（HDFS）、AmazonS3、GoogleCloudStorage等，提供海量数据的分布式存储能力，支持多种数据格式和存储方案。5.数据可视化平台：Tableau、QlikView、PowerBI等，提供数据可视化和报表工具，帮助用户更直观地理解数据和呈现数据分析结果。6.移动端分析平台：GoogleFirebase、Leanplum、Amplitude等，专注于移动设备的数据分析和用户行为跟踪，帮助开发人员更好地理解和优化移动应用程序。整体而言，大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步：1、linux系统安装2、分布式计算平台/组件安装3、数据导入4、数据分析5、结果可视化及输出API
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多层次构建企业级大数据平台，成就全能型大数据开发视频教程下载，2023年7月已完结19章，视频+源码下载！关于大数据开发工程师需要具备的技能，需要充分了解一下当前大数据的几个就业方向，可以参考下主流互联网行业的部门架构、职责和JD，大数据开发工程师，总体来说有这么几类，不同的公司叫法不一样：①数仓开发工程师②算法挖掘工程师③大数据平台开发工程师（应用）④大数据前端开发工程师《多层次构建企业级大数据平台，成就全能型大数据开发》大数据开发流程：大致上的话就是先javase，数据库，linux基础，然后就是大数据那一套路线了，hadoop,zookeeper,hive,kafka,flume,scala,spark,flink，做一两个大数据相关的项目。大数据开发分两类，编写Hadoop、Spark的应用程序和对大数据处理系统本身进行开发。大数据开发工程师主要负责公司大数据平台的开发和维护、相关工具平台的架构设计与产品开发、网络日志大数据分析、实时计算和流式计算以及数据可视化等技术的研发和网络安全业务主题建模等工作。大数据开发是指把各种数据源的数据有效聚合，分析和处理，并将分析结果用于更好的决策和业务规划的过程。这些数据源包括社交媒体、在线广告、企业内部数据等等。这项工作的主要目标是提高数据分析的效率和精度，从而更好地发现商业机会和优化业务流程。大数据开发的流程可以分为五个步骤：1.数据收集：收集各种数据源的数据并存储到数据仓库或数据湖中。2.数据清洗：清洗数据，去除不必要的数据，并将其转化为结构化的数据格式。3.数据存储：将清洗好的数据存储在关系数据库、列式数据库、文档数据库、图数据库和分布式文件系统等中。4.数据处理：对大数据进行统计分析、机器学习、数据挖掘等处理，分析出数据的变化趋势和规律，并形成可视化报表。5.应用分发：将分析结果应用于实际业务场景中，从而产生更有利的业务结果。
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物联网的构建模块-构建物联网的技术和解决方案.pdf
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今天给大家分享一样大数据课程——《多层次构建企业级大数据平台，成就全能型大数据开发》，视频+源码，课程持续更新中，请关注本网盘地址！这门课程涵盖Hadoop集群安装部署到整个数据平台建设的整体内容，偏向实战！《多层次构建企业级大数据平台，成就全能型大数据开发》课程通过构建多层次企业级大数据平台，带你开拓架构思维，掌握“全能型”技能体系，综合提升集群管理+平台能力层建设+数仓建设+数据应用实战能力，助力你尽早成为驾驭“多赛道”的“全能型”大数据技术人才，获得岗位自由切换和晋升的“优先权”。从0到1，多阶段分层构建大数据平台核心。助力获得多岗位自由切换和晋升优先权集群监控与治理提高集群管理效率实战自动部署程序，支持多种Hadoop生态的大数据组件自动部署掌握Prometheus监控组件应用，对Hadoop集群进行重点指标监控掌握HDFS存储和YARN任务健康度分析及评分策略实战集群管理平台，增强集群管理和优化能力数据采集与处理打通平台数据处理全流程掌握企业常用的数据采集、数据计算、数据开发、任务调度领域开源大数据组件应用，逐步构建数据平台能力层实战数据资产统一视图，一栈式打通元数据采集、编目和管理实战统一查询分发服务，打造支持多集群、多引擎的数据查询中间件数据落地及应用技术&业务“两手抓”结合数据可视化服务（superset），实现母婴销售数据的BI分析理论+实践结合，基于ClickHouse打造当前主流方案的数据标签平台需求入手，实战用户营销标签数据存储最优解业务应用落地实现用户标签查询、分群、人群营销等基础业务场景6大纬度，高效构建你的“全能型”技能体系“自动部署-监控管理-能力建设-数据应用”全流程数据平台落地，综合提升企业级项目架构设计及构建能力。集海量数据存储、数据采集、数据处理、任务调度、数据开发、数据应用于，一体的大数据平台是各个公司进行大规模数据处理所必备的基础能力。
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企业大数据系统构建实战：技术、架构、实施与应用-(大数据技术丛书)-吕兆星
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企业集成模式：设计、构建及部署消息传递解决方案-(大师签名系列)-[美]GregorHohpe&BobbyWoolf
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