數(shù)據(jù)資源目錄標準？企業(yè)數(shù)據(jù)目錄(EDC)旨在通過統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)視圖(包括技術元數(shù)據(jù)、業(yè)務元數(shù)據(jù)、用戶解讀、關聯(lián)、數(shù)據(jù)質量和使用)幫助企業(yè)和IT人員釋放企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的最大能量。讓 讓我們自下而上地看看ED

數(shù)據(jù)資源目錄標準？

企業(yè)數(shù)據(jù)目錄(EDC)旨在通過統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)視圖(包括技術元數(shù)據(jù)、業(yè)務元數(shù)據(jù)、用戶解讀、關聯(lián)、數(shù)據(jù)質量和使用)幫助企業(yè)和IT人員釋放企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的最大能量。

讓 讓我們自下而上地看看EDC的建筑。底部是存儲層。在這一層，EDC包含傳統(tǒng)的結構化數(shù)據(jù)庫，用于存儲EDC管理員數(shù)據(jù)、可視化配置數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)字段規(guī)則、運行時統(tǒng)計數(shù)據(jù)等。一些結構化數(shù)據(jù)來自所有被訪問的應用程序的元數(shù)據(jù)，這被稱為模型庫服務(MRS ),以便所有被訪問的應用程序可以在關系數(shù)據(jù)庫中協(xié)作。結構化數(shù)據(jù)的另一部分稱為分析倉庫(PWH)，用于存儲數(shù)據(jù)分析信息，如分析結果和記分卡結果。在存儲層，EDC還可以訪問各種非結構化數(shù)據(jù)，比如Hadoop分布式存儲系統(tǒng)，以及其上的HBASE等開源產(chǎn)品。

下一層，對于結構化數(shù)據(jù)的被訪問數(shù)據(jù)源，有一個數(shù)據(jù)剖析引擎，分析數(shù)據(jù)集的唯一性、特征值頻率和數(shù)據(jù)域；另一方面，Hadoop社區(qū)有自己的分布式引擎系統(tǒng)，比如快速加載各種元數(shù)據(jù)到HBase的Spark組件，支持多條件搜索和建立實時索引的Solr組件。

所有的數(shù)據(jù)處理都是為了提供數(shù)據(jù)服務，最常見的就是搜索，包括數(shù)據(jù)關系、血緣關系、數(shù)據(jù)域的搜索。還有一個用于生成報告作業(yè)的管理計劃。除了直接向外界提供服務之外，這一層還有一些插件來進一步處理數(shù)據(jù)，例如用于比較跨數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)相似性的分析器，將數(shù)據(jù)集收集到data domain中，以及將非結構化元數(shù)據(jù)導入HBase的吸入服務中。最后，服務層有一個統(tǒng)一的外部API接口，將數(shù)據(jù)字段轉換成數(shù)據(jù)目錄，作為EDC的主體。

常用的數(shù)據(jù)可視化軟件有哪些？

I .數(shù)據(jù)可視化庫類

埃查爾茲

一個純java的數(shù)據(jù)可視化庫。;的產(chǎn)品，常用于軟件產(chǎn)品開發(fā)或系統(tǒng)圖表模塊，具有多種圖表，動態(tài)可視化效果，開源且免費。

怎樣才可以學好大數(shù)據(jù)？

大數(shù)據(jù)包括很多技術體系和知識體系。如果我們是初學者，應該從一些基礎知識入手:1。數(shù)學基礎知識。做數(shù)據(jù)分析，首先要了解數(shù)理統(tǒng)計的公式和方法，各種數(shù)據(jù)分布的統(tǒng)計模型算法，以及矩陣相關的數(shù)學知識。

語言(或者Python)，而Python語言更傾向于機器學習和人工智能深度學習。相比較而言，Java更適合大數(shù)據(jù)。

3.思路清晰，思維敏捷，數(shù)學功底好。

有了這些基礎，通過系統(tǒng)學習Hadoop、Linux、Hive、Hbase、數(shù)據(jù)處理等相關課程，就可以成為大數(shù)據(jù)領域的人才。