[宜信]大数据全流程平台实践

《携程大数据平台实践详解》是一份深度探讨大数据技术在携程实际应用中的专业文档，涵盖了大数据处理、架构设计、算法应用及相关框架的详细解析。在携程的大数据开发平台中，采用了Hadoop、Spark等工具进行分布式数据处理，同时结合了Spring框架的微服务化设计，通过算法优化用户体验，如机器学习、推荐系统和预测分析等。除了技术细节外，还详细阐述了实施步骤、问题解决方案，适合希望深入了解大数据实际应用场景的学习者参考。

网易时序大数据平台是一项先进的技术解决方案，专注于处理大规模时间序列数据。该平台的设计侧重于高效的数据存储、快速的查询响应以及灵活的应用场景适配。它包括数据采集层、数据处理层、数据存储层和数据服务层等多个组成部分。数据采集层通过各种传感器收集大量原始数据，数据处理层清洗、转换和预处理数据，确保数据质量和处理效率。数据存储层采用高性能的时序数据库，支持高并发写入和低延迟查询。数据服务层提供多样化的API接口，满足不同业务场景下的数据分析需求。

Hulu公司大数据平台组软件工程师张虔熙在2017年HBase亚洲会议上分享了HBase在Hulu的实际应用案例，展示了HBase在大数据平台上的重要作用。以下是具体内容： Hulu的HBase使用情况概览：- HBase版本：1.2.0- Hadoop节点数量：超过1000个- HBase节点数量：超过200个- HBase表数量：超过200个- HBase存储数据总量：超过700TB- 集群规模：4 Hulu应用HBase的场景：- 用户画像系统（Audience Platform）：通过用户行为分析，构建标签化的用户模型，帮助市场营销决策和个性化推荐。- 日志存储系统（Log Stora

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清华大学出版社出版的《大数据：从基础理论到最佳实践》（ISBN：978-7-302-45743-5）资源丰富，提供学习过程中所需的代码和技术要点，方便理解本书内容。

智慧园区大数据平台建立宏观经济发展、社会公共服务的数据库和数据服务，架构包含支撑体系、网络系统、信息共享平台、数据库体系、应用系统等，为数据交换处理、应用支撑、数据综合分析提供支持。

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