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4、大 数据数仓建设性能优化 方案Da 数据数据仓库的性能优化主要集中在以下四个方面:在数据仓库构建的过程中，不可避免的会进行数据任务，那么如何配置这些任务是最好的呢？如果任务调度配置出现问题，会导致瓶颈任务，或者不能及时提供业务所需的数据。这时候就需要先从调度方面考虑。有些任务的调度时间是否不合理？还是有些任务的优先级设置不合理？
3NF建模方法或者实体建模方法的应用会差一些，很多情况下性能会差一些，但是3NF会避免数据的冗余，扩展性会更好。维度建模会有一定的冗余度数据，冗余度会很高，但是对于上层用户来说，其可用性会好很多，查询性能也会好很多。虽然牺牲了一些扩展性，但还是在可以接受的范围内。之所以推荐在大数据框架下进行维度建模，是因为建模生成的数据对于大数据离线数据仓库来说冗余度不高，因为都属于SATA磁盘存储，所以存储成本很低。
5、大 数据安全有没有较好的解决 方案或者案例?一个合格的大型数据安全审计产品必须满足以下特征:监控非关系型数据库:大型数据-1/复杂源、。不仅有传统的结构化数据(Oracle，SQLServer等。)，也有非结构化数据(Hbase，MongoDB，Caché等。).BAAS全面支持非结构化数据数据库NOSQL的审计，实现大型数据数据库NOSQL。完全支持第三方工具监控Da 数据 library的行为:由于Da 数据的结构不同于传统的数据 library(如ORACLE，
6、基于大 数据智慧消防解决 方案有哪些?基于数据智能消防解决方案方案 方案总结“感、传、知、用”等物联网技术的应用以及RFID、无线传感等技术对消防设施、设备、消防器材、人员等的融合，1.自动信息采集聚集“物联网”进行自动采集，“云”进行汇总分析。数据流程、业务流程、管理流程高度融合。
7、列举三种大 数据的解决 方案?三种大数据，我觉得我们的三种大数据，其中一个应该是人口，然后是经济。然后，嗯，发展。总的来说，Kafka和SparkStreaming基础设施具有以下优势。Spark框架的高效率和低延迟保证了良好的实时性能和SparkStreaming操作的性能。而且和Storm相比，SparkStreaming拥有Spark提供的先进API和灵活框架。
8、大 数据分析需全面解决 方案Da 数据分析需要综合解决方案目前，越来越多的企业将Da 数据的分析结果作为判断自身未来发展的依据。与此同时，传统的商业预测逻辑正日益被新的big 数据 forecast所取代。但是，我们要谨慎管理大家对Da 数据的预期，因为海量的数据只有在有效治理的前提下，才能进一步发挥其商业价值。“大-1”最广为人知的定义是Gartner给出的“大-1”的3V特征:巨大数据体积、数据快速处理(速度)和多变。
换句话说，Big 数据不仅需要处理事务性数据的分析，还需要整合社交媒体、电子商务、决策支持等信息。现在，分布式处理技术Hadoop和NoSQL已经能够对非结构化数据进行存储、处理、分析和挖掘，但未能提供全面的解决方案来满足客户数据的需求，其实一般意义上的“大数据”更为广泛，任何涉及海量数据和多个数据源的复杂计算都属于“大数据”的范畴，并不限于非结构化/。
