未发布 大数据处理过程之核心技术ETL详解 ETL (数据转换)就是对数据的合并、清理和整合。通过转换，可以实现不同的源数据在语义上的一致性。抛开大数据的概念与基本知识，进入核心。我们从：数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘，四个方面讨论ETL在大数据实际应用中涉及的技术与知识点。
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类似这样的业务场景，传统的IT架构还能处理吗？No，传统IT从数据产生到获取具体业务价值的洞察所需时间少则几个小时，多则T＋1（常见情况）。为了更实时地掌握网络质量，您需要引入流计算技术进行数据的实时分析。
未发布 搭建企业级大数据分析平台也可以很简单！ 对于大数据分析平台的建设，往往不是某个产品就能够满足，而是需要多种不同的产品一起搭建。例如，搭建大数据平台需要大规模数据存储平台，需要数据处理和挖掘工具，分析结果需要通过展现工具体现大数据分析的价值。所以，没有一个完善的BigData生态系统，大数据分析平台是搭建不起来的。
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