事实大数据（大数据的真实案例）

简述大数据在实时分析中的应用

1、大数据在实时分析中的应用主要体现在以下几个方面：实时监测和预测 大数据能够实现对各种信息的实时监测，包括企业运营数据、市场动态、社交媒体反馈等。通过对这些数据进行实时分析，企业可以迅速了解市场趋势和消费者需求变化，从而做出快速响应。

2、下面将详细介绍大数据在各个领域的应用。 金融领域：- 风险管理：大数据技术可以对大规模数据进行实时分析和预测，帮助金融机构进行风险管理，例如，通过对用户的交易数据、信用评估等信息进行分析，预测潜在的风险，并提供相应的风险规避策略。

3、大数据也越来越多地应用于优化业务流程，比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆，并根据实时交通路况数据优化运输路线。人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。

大数据实时计算流程介绍

常见流式计算引擎包括Spark、Storm和Flink。典型事实大数据的实时计算流程涉及实时数据采集、消息队列缓存、流式计算引擎处理以及结果存储。Flume用于实时收集数据事实大数据，消息队列则提供缓存功能。流式计算引擎如Flink执行计算任务，最后将结果存储在高速查询引擎中，以支持报表开发、多维分析或数据挖掘等应用。

然后，事实大数据我们来到数据建模事实大数据的环节，这是大数据计算的灵魂所在。在这个阶段，数据科学家和工程师们通过E-R模型、维度建模和DataVault建模等方法，将复杂的数据结构化，以便于理解和利用。UML工具虽然在此过程中发挥辅助作用，但其核心是通过建模构建数据的逻辑框架，解决大数据的管理挑战。

大数据处理的基本步骤包括事实大数据：数据抽取与集成。大数据处理的首要步骤是对数据进行抽取和集成。由于大数据处理涉及多种数据源，这一步骤旨在提取出数据中的关系和实体，并通过关联和聚合等操作，按照预定的格式存储数据。数据分析。数据分析是大数据处理流程的核心。

数据采集是第一步，通过多个数据库接收并处理客户端数据，如电商使用MySQL、Oracle等存储事务数据，Redis与MongoDB则用于数据采集。挑战在于并发处理大量用户访问，高峰时并发量可达上百万，需部署大量数据库并实现负载均衡与分片。统计与分析环节利用分布式数据库或计算集群，处理海量数据，满足常见分析需求。

想要从事大数据实时分析都要学习哪些课程?

1、数据采集与预处理：讲解数据采集的方法和预处理技术。大数据技术基础：介绍大数据技术的基本原理和应用。数据库基础：学习数据库的基本概念和操作。核心课程：统计调查方法及应用：教授统计调查的方法和实际应用。Python语言智能应用：学习Python编程语言及其在数据分析中的应用。

2、数据分析师需要学统计学基础，数据分析工具，数据可视化，数据挖掘和机器学习这些课程。统计学基础：了解概率、回归分析等基本知识。数据分析工具：学习数据分析工具如Excel、Python、SQL等，掌握数据分析和处理的技术和方法。

3、数据建模：学习构建数学模型来解决实际问题。机器学习：教授如何使用机器学习算法对大量数据进行分析和预测。数据挖掘：从大量数据中提取有价值的信息和模式。高级课程：大数据处理：学习使用Hadoop、Spark等工具处理海量数据。分布式计算：提高数据处理效率和速度。深度学习：探索深度学习技术在数据分析中的应用。

大数据量实时统计排序分页查询(并发数较小时)的几点建议

第一步查询中去并发执行这N条小sql， 只取排序字段和标识字段，其他字段一律丢弃 汇总结果后定位出当前页面要显示的pageNum条数据，再进行第二步查询，取出页面上需要展示的所有字段 PS：这一点是至关重要的，其他几点都可以不看，这点是最关键的。

大数据量下的分页解决方法主要包括以下几点：根据数据库类型选择分页SQL：MySQL：使用LIMIT和OFFSET进行分页，例如SELECT * FROM 表名 LIMIT 页大小 OFFSET 起始位置。注意提供的SQL示例中存在错误，正确的MySQL分页语句不会包含where主键10orderbydeptnoascpmitn这样的片段。

处理千万级数据量的SQL Server分页时，建议先根据业务特性对大量数据进行筛选，再进行处理。通常，老帖子的分页显示在10页以上，很少有人会查看，可以利用这一特性，先过滤掉大部分历史数据，再进行分页操作。筛选策略可以根据具体业务场景定制，例如，设置一个时间阈值，过滤掉超过一定时间跨度的旧数据。

临时段的活动 当用户执行一个需要排序的查询时，Oracle设法对内存中排序区内的所有行进行排序，排序区的大小由数据库的init.ora文件的数确定。如果排序区域不够大，数据库就会在排序操作期间开辟临时段。临时段会人为地降低OLTP（online transaction processing）应用命中率，也会降低查询进行排序的性能。

**将一个大的查询分解为多个小的查询分解关联查询，使缓存的效率更高如何优化LIMIT分页？**在LIMIT偏移量较大的时候，查询效率会变低，可以记录每次取出的最大ID，下次查询时可以利用ID进行查询建立复合索引如何优化UNION查询** 如果不需要对结果集进行去重或者排序建议使用UNION ALL，会好一些。

它对compact做了优化，避免大数据量的compact在 服务时间内发生。新增了定制的filter来实现分页查询，rowkey上对应用进行了巧妙的设计以避免了冗余数据的传输以及90%以上的读转化成了顺序 读。目前该集群存储了超过百亿的订单数据以及数千亿的索引数据，线上故障率为0。

主流实时数据库有哪些

主流实时数据库有：Apache Kafka、Amazon Kinesis、RDB实时数据同步解决方案、Apache Druid以及实时NoSQL数据库如Apache Cassandra等。其中后三者具有强大的实时数据分析处理功能。它们可以根据实际需求为各类应用程序提供快速的数据访问和响应能力。

庚顿实时数据库：由北京庚顿数据科技有限公司开发。紫金桥跨平台实时数据库：由大庆紫金桥软件技术有限公司提供。力控企业级实时历史数据库：由北京力控元通科技有限公司推出。亚控工业实时历史数据库平台：由北京亚控科技发展有限公司打造。SyncBASE大型实时数据库：南京科远智慧科技集团股份有限公司的产品。

开源实时数据库有： Apache Kafka Redis TimescaleDB Apache Druid Apache Kafka：是一个开源流处理平台，可以处理实时数据。它具有高吞吐量的特点，允许发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息系统。Kafka主要用于构建实时数据流管道和应用，可以连接各种数据源和接收者。

国内影响力较大的实时数据库：紫金桥跨平台解决方案实时数据库是一种关键的数据存储工具，它处理的是与时间紧密关联的数据，如工业现场的温度、压力和流量值。这些数据的价值在于它们的时间戳，如2024年5月28日中午12点，温度为25度，而非孤立的数值。

南京科远智慧科技集团股份有限公司的SyncBASE大型实时数据库，适合处理大规模实时数据，支持复杂应用需求。上海数全软件有限公司可能提供实时数据库相关产品，具体信息需进一步了解。湖南大唐先一科技有限公司的X-DB实时数据库，结合了高效处理和高可用性的特点，满足多样化的实时数据处理场景。