"要构建一个big 数据 系统，我们需要追溯数据 stream的来源到最后一个有价值的输出，在现有的Hadoop和big数据中构建。这不仅包括数据存储的选择，还包括数据线上线下处理的考虑和取舍。此外，引入“Da 数据”的解决方案的商业应用中没有一个在生产环境中存在潜在的安全隐患。
因此，该技术为实用目的服务是有意义的。总的来说，Da 数据可以从以下三个方面引导人们做出有价值的决策:报告生成(如基于用户历史点击行为的跟踪和综合分析、应用活跃度和用户粘性计算等。);诊断分析(例如用户粘性为什么下降的分析，日志分析系统性能为什么下降，垃圾邮件和病毒特征检测等。);决策(如个性化新闻阅读或歌曲推荐，预测添加哪些功能增加用户粘性，帮助广告主精准投放广告，设置垃圾邮件和病毒拦截策略等。).
5、大 数据安全问题这六点你知道了吗【导读】说到大数据和分析，列举企业应该远离的陷阱同样重要。大多数组织都制定了一套成功实施项目的最佳做法。那么，有哪些安全问题呢？分析大数据，需要注意什么？让我们仔细看看。1.需要进行一些安全审计。在每一个系统开发中，几乎所有的地方都需要安全审核，尤其是大型数据不安全的地方。
这种态度与许多公司仍然需要能够设计和实施这种安全审计的合格人员的事实相结合。2.使访问变得困难和大-3生态-2/有效的另一个重要因素是粒度访问控制。根据级别和权限，可以授予不同的人不同级别的master 数据 access权限。名义上，访问控制使Da 数据更安全。但是，随着组织大量使用数据，添加复杂的控制面板可能会变得更加微妙，并可能为更多潜在的漏洞打开大门。
6、什么不包括在hadoop 生态 系统中Hadoop生态系统由多个Apache项目组成，旨在为数据的处理和分析提供完整的解决方案。这些项目有的是Hadoop本身，MapReduce，Hive，Pig，Zookeeper等等。但是，这并不意味着所有的大型数据处理技术都包含在Hadoop生态-2/中。比如ApacheSpark是另一个流行的large数据processing框架，它不在Hadoop生态-2/的核心组件中。
7、以道大 数据课程体系都讲什么根据数据库h base 1)h base与RDBMS的比较2)数据Model Big数据分析培训课程内容3) 系统架构MapReduce5的设计5)Hbase上的表6)集群构建过程的讲解7) HBaseShell和演示10)Hbase树表设计11)Hbase一对多和多对多表设计12)Hbase仓库基础知识2)Hive定义3)Hive架构介绍4)Hive集群5)客户端介绍6)HiveQL定义7)Hive QL和SQL的比较8) 数据大型类型数据分析培训课程大纲9)外部表和分区表10)ddl和CLI客户端演示11)dml和CLI客户端演示。Select和CLI客户端演示13)运算符和函数以及CLI客户端演示14)Hiveserver2和jdbc15)用户自定义函数的开发和演示(UDF和UDAF) 16)Hive优化。
