告别 Hadoop,拥抱 StarRocks!政采云数据平台升级之路
政采云平台作为政府采购数字化的创新典范,集监管、交易、服务于一体,经过近九年的发展,已成为行业内服务范围最广、用户数量最多、交易最活跃、监管产品最丰富的跨区域、跨层级、跨领域的一体化采购云服务平台,日均处理海量高并发数据。Hadoop 作为早期构建大规模数据平台的基石,为政采云平台打开了低成本处理海量非结构化、半结构化数据的可能。然而,伴随业务激增、复杂分析需求及严苛的时效要求,曾经“功臣”的局限性和沉重包袱日益凸显,逐渐成为数据价值释放的“枷锁”。
基于python大数据的特产推荐系统
本研究基于Python大数据技术构建特产推荐系统,旨在解决旅游消费中信息不对称、推荐精准度低等问题。融合用户行为与特产属性数据,运用机器学习算法实现个性化推荐,提升用户体验与产业效益。
基于python大数据的台风灾害分析及预测系统
针对台风灾害预警滞后、精度不足等问题,本研究基于Python与大数据技术,构建多源数据融合的台风预测系统。利用机器学习提升路径与强度预测准确率,结合Django框架实现动态可视化与实时预警,为防灾决策提供科学支持,显著提高应急响应效率,具有重要社会经济价值。
基于python大数据的青少年网络使用情况分析及预测系统
本研究基于Python大数据技术,构建青少年网络行为分析系统,旨在破解现有防沉迷模式下用户画像模糊、预警滞后等难题。通过整合多平台亿级数据,运用机器学习实现精准行为预测与实时干预,推动数字治理向“数据驱动”转型,为家庭、学校及政府提供科学决策支持,助力青少年健康上网。
基于Python大数据的的电商用户行为分析系统
本系统基于Django、Scrapy与Hadoop技术,构建电商用户行为分析平台。通过爬取与处理海量用户数据,实现行为追踪、偏好分析与个性化推荐,助力企业提升营销精准度与用户体验,推动电商智能化发展。
基于python大数据技术的医疗数据分析与研究
在数字化时代,医疗数据呈爆炸式增长,涵盖患者信息、检查指标、生活方式等。大数据技术助力疾病预测、资源优化与智慧医疗发展,结合Python、MySQL与B/S架构,推动医疗系统高效实现。
【赵渝强老师】大数据日志采集引擎Flume
Apache Flume 是一个分布式、可靠的数据采集系统,支持从多种数据源收集日志信息,并传输至指定目的地。其核心架构由Source、Channel、Sink三组件构成,通过Event封装数据,保障高效与可靠传输。