熟练掌握Java、nodejs/C++/、python等语言,熟悉MySQL关系型数据库并熟悉基本的数据结构和算法; 熟练掌握Spring、SpringMVC、Hibernate等框架及SSH整合技术;熟悉Hadoop生态环境体系的搭建和管理,掌握Hadoop、HBase、MapReduce、Hive、Pig、Zookeeper、Spark
在大数据时代,我们需要运用大数据的科技力量来推动企业乃至社会的发展,可以说未来几年将是大数据风起云涌,竞争激烈的时代,机遇与挑战并存!数据时代的数据意义非凡!
数据来源:1、历史数据:海量的历史数据,从98年的线下数据到现在时刻产生的数据
2、APP产生的日志数据:主要来自APP(每天每耶、妃子校)日志,用户的行为数据
3、第三方采购数据:与同类型公司交换或者购买一些相关数据,以便于更加详细的分析用户操作的行为
项目阶段:第一阶段:大数据采集,清洗,分析框架搭建
第二阶段:数据胡数据流入,产品数据统计分析
第三阶段:外部数据打通,分析模型建立,用户画像,推动引擎,动态榜单
在大数据时代,我们需要运用大数据的科技力量来推动企业乃至社会的发展,可以说未来几年将是大数据风起云涌,竞争激烈的时代,机遇与挑战并存!数据时代的数据意义非凡! 数据来源:1、历史数据:海量的历史数据,从98年的线下数据到现在时刻产生的数据 2、APP产生的日志数据:主要来自A
数据质量模型定义 支持以下数据模型定义: 1.单表校验数据模型。 2.跨表校验数据模型。 3.自定义校验数据模型。 同时,系统预置了多个数据质量校验模版,包括空值校验,枚举校验等常用校验,并且支持自定义数据质量模版。 数据质量模型调度 支持数据质量模型调度。