介绍了联通大数据在不同行业的应用案例,为其他企业提供了借鉴和应用的参考。
联通大数据的典型应用案例
相关推荐
联通试点流量清单查询基于Hadoop的大数据应用
联通的试点流量清单查询系统挺有意思的,主要通过大数据平台为客户流量记录查询服务。服务人员能快速查询客户的上网记录,客户自己也能通过自助查询来了解自己的流量情况,尤其是当流量异常时。这款系统还在试点阶段,预计 10 月会正式发布,覆盖北京、黑龙江、浙江和重庆。嗯,整个系统依赖英特尔至强平台和 Hadoop 开发版的方案,简直是大数据应用的经典案例。如果你有类似的大数据需求,可以看看联通的这个项目,了解一下他们是如何数据的。顺便提一下,其他相关的大数据工具和应用也值得关注,像 Hadoop、Spark 等都能为你不少灵感哦。
算法与数据结构
0
2025-06-16
大数据应用案例分析
随着大数据时代的兴起,各行业面临如何最大化数据利用的挑战。详细介绍了一个大数据产品的设计方案,包括产品架构、关键技术以及在教育、医疗、交通和政府等多个领域的应用场景。
Hadoop
9
2024-10-13
SQL语句的典型应用案例
介绍SQL语句常见的使用场景,有助于加深对SQL知识的理解。
SQLServer
9
2024-08-28
深入解析Spark大数据应用案例
Spark作为大数据处理的重要框架,以其高效、易用和弹性扩展的特性广受欢迎。本资料详细介绍了Spark在Core、SQL和Streaming处理方面的实战案例,帮助读者深入理解Spark的各类应用场景和操作技巧。首先,Spark Core模块提供了分布式任务调度、内存管理和错误恢复等基础功能,案例展示了如何创建SparkContext,并展示了RDD的基本操作和容错机制。其次,Spark SQL允许用户通过SQL或DataFrame/Dataset API进行结构化数据查询和处理,案例展示了不同数据源的注册和SQL查询,以及DataFrame的常见操作和高级功能。最后,Spark Stream
spark
11
2024-10-21
实战大数据:技术详解与应用案例
这本实战指南对大数据及其相关技术的当前发展进行了全面总结,在保持理论深度的同时,强调实用价值。包含12个章节,涵盖了以下关键领域:
大数据的定义、特征和发展历程
数据获取和存储技术
数据抽取、清洗和集成
数据的查询、分析与建模方法
异构数据采集技术
文档存储与检索
异种数据的统一访问和转换
基于微博的股票市场预测系统实例
海量视频检索系统实例
HDFS云文件系统实例
数据挖掘
15
2024-05-27
Oracle SQL数据库的典型应用案例
查询s_emp表中所有员工的平均工资: SQL> SELECT avg(salary) FROM s_emp; 查询s_emp表中各个部门员工的平均工资及部门名称: SQL> SELECT e.dept_id, max(d.name), avg(e.salary) FROM s_emp e, s_dept d WHERE e.dept_id = d.id GROUP BY dept_id;
Oracle
7
2024-10-01
大数据分析与应用案例分析
大数据的与应用案例讲得还挺细的,尤其是对Hadoop生态的拆解,蛮适合刚入门或者想系统捋一遍的前端朋友看一看。嗯,它不是讲怎么撸代码,但对你理解大数据架构、后端接口、数据流转逻辑挺有。Hadoop 的HDFS是怎么存储 TB 级数据的,MapReduce怎么拆解计算任务都说得明明白白,还顺带提了下YARN、Hive这类常见工具,干货不少。另外,国内外的技术发展也顺手提了一嘴,虽然不是重点,但能帮你大致知道业界都怎么玩,算是长点见识。如果你最近在搞可视化平台、BI界面、或者和后端协作搭数据功能,推荐花半小时扫一遍这篇。需要动手的朋友也可以顺着下面这些链接看一看,像《构建大数据 hadoop 分布
spark
0
2025-06-16
构建智能大数据平台民生银行应用案例
信息化浪潮推动下,数据急剧增长,数据分析成为行业竞争的关键和企业创新的战略重点。银行业因业务需求积累了大量数据,如何从中挖掘出有价值的信息并应用于业务经营成为关键。尽管银行业积累了大量高价值数据,但当前数据利用率仍面临多种挑战。在提升管理精细化的背景下,大数据分析能力成为银行重要的核心竞争力。民生银行在凤凰计划项目中,以IT能力为基础,将大数据战略作为关键支持产品、营销和决策的重要举措。
算法与数据结构
6
2024-07-18
大数据应用产品设计与行业案例介绍
大数据应用产品设计方法及行业案例####一、大数据的定义与特点- 大数据定义:大数据是指超越常规数据库工具处理能力的数据集,包含结构化数据(如数据库表格)和非结构化数据(如文本、图像、视频等)。 - 大数据的特点: - Volume(容量):数据量庞大。 - Variety(种类):数据类型多样。 - Velocity(速度):数据处理速度快。 - Value(价值):通过适当处理可以产生巨大商业价值。 ####二、大数据的价值体现- 业务平台:利用大数据提升业务性能和服务质量,如精准营销、实时决策。 - IT生产系统:通过大数据分析提高IT效率和安全性。 - 互联网移动网络:改善用户体验,提
Hadoop
18
2024-08-11