携程大数据平台实践详解

基于 Eclipse 和 Maven 创建 Hadoop 工程。 提供训练集 training.txt 和测试集 test.txt。 训练集 training.txt- 75.8MB 文本数据集，包含 20,000 条数据记录。- 每行记录包含“评价结论t评价内容”。- 评价内容由中文、英文和其他特殊符号组成的词语组合，空格隔开。 测试集 test.txt- 包含 2000 条记录。- 每行记录包含“评价内容”。- 评价内容格式与训练集相同。

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 Storage）：用于存储和查询日志信息。- 订单信息存储系统（Online Bill Storage）：存储用户订单的结构化信息。- OpenTSDB：用于时序数据的存储和查询。 用户画像系统（Audience Platform）详解：- 数据类型：包括用户基本属性、用户行为、第三方数据和用户标签。- 数据特征：数据稀疏（10^6qualifier），包含多版本。- 技术栈：涉及Spark Streaming、Kafka、HDFS、Bulk Load、HBase等。 HBase集群性能优化：- Region大小调整：通过大Region分割与小Region合并改善MapReduce和Spark任务的执行时间。- 自动平衡输入格式：配置hbase.mapreduce.input.autobalance，以自动平衡Region Size。 技术难题与解决方案：- 修复了HBASE-15357号Bug，优化Region划分与中间键问题，提升了系统稳定性。 总结：HBase在Hulu中的应用非常广泛，从用户画像构建到日志存储，HBase为Hulu的多个业务模块提供了强大的数据支撑。

携程旅行网数据库专家俞榕刚详细阐述了AlwaysOn技术在携程核心数据库中的应用。该技术的实施大大提升了数据库的稳定性和可靠性，使得携程能够更好地应对高访问量和数据负载。俞榕刚指出，这一技术不仅提升了系统的容灾能力，还优化了用户体验，为用户提供了更加稳定和高效的服务。

[宜信]大数据全流程平台在互联网金融场景下的实现 大数据全流程平台的借鉴意义

这份资源包含了多个SQL文件，涵盖了全国城市与商圈的经纬度数据、地铁线路与站点信息以及携程高中低档酒店数据。数据详细描述如下：1. 全国城市省份、商圈及经纬度数据，包括城市名称、省份、商圈名称及经纬度坐标。2. 全国地铁线路和站点数据，包括线路名称、起止站点、途经站点和站点经纬度。3. 携程几个大城市高中低档酒店数据，包括酒店名称、地址、星级、价格区间和用户评价。4. 携程全国城市编号数据，包括城市ID、名称和别名。这些数据可用于地理定位、交通规划、市场分析和旅游推荐。

这篇文章总结了大数据平台常用的技术框架，适合初学者阅读。内容实用且易懂。

在大数据分析平台的设计中，结合非结构化和半结构化数据管理分析，采用X86 MPP集群和Hadoop集群等技术，实现了京东业务系统的结构化数据计算和沙盘演练功能。此外，还包括数据交换平台、实时分析平台以及历史归档查询平台等多个关键组件，全面支持大数据区的管理和应用。

这份资料深入剖析了大数据平台建设中至关重要的数据治理环节，并详细阐述了构建全面数据治理体系的架构设计。内容涵盖数据治理各个层面的最佳实践，为构建安全、可靠、高效的大数据平台提供实用指南。