CN119474034A 一种集成化数据中台的数据管理方法、系统、设备与介质 （创云融达信息技术(天津)股份有限公司）_第1页
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文档简介

发区滨海-中关村科技园企业总部基一种集成化数据中台的数据管理方法、系本发明公开了一种集成化数据中台的数据据以目录和文件形式分块存储在分布式文件系2在数据中台中启动数据导入任务，按照设定的方式和参数从所述最终结果中学习企业资源和客户关系的数据相关模式，获取企业对不同来源的企业资源和客户关系数据进行数据格式转换，并对缺对所述预处理数据检查重复数据和异常值，并删除重复项和处理利用分布式文件系统HDFS存储清洗数据，并使用编程模型MapReduce将数据处理任务使用火花函数Spark的弹性分布式数据集RDD或数据框DataFrame/DatasetAPI，直接对排序结果进行选择，获得所需的列，并将所需的列数据写回HDF使用机器学习模型或深度学习模型从最终结果中学习特征；所述通过所述特征识别企业资源和客户关系数据中的模式，并获取企6.如权利要求1所述的一种集成化数据中台的数据管理方法，其特征在于，其特征在3设定数据质量标准和检测机制，定期或实时检测数据质量是否符合7.如权利要求6所述的一种集成化数据中台的数据管理方法，其特征在于，其特征在数据获取模块，用于在数据中台中启动数据导入任务，按照设业资源和客户关系的数据，并将所述数据以目录和文件形式分块存储在分布式文件系统应用模块，用于从所述最终结果中学习企业资源和客户关系的数行时实现权利要求1至7中任一项所述的一种集成化数据中台的数据管理方法4[0001]本发明涉及数据管理技术领域，特别涉及一种集成化数据中台的数据管理方法、利用分布式文件系统HDFS存储清洗数据，并使用编程模型MapReduce将数据处理5使用火花函数Spark的弹性分布式数据集RDD或数据框DataFrame/DatasetAPI，将所述关联关系输入应用中，通过应用监控包括关联关系的数据源状态和可用6被处理器执行时实现上述一种集成化数据中台的数据管理键值对聚合来生成最终的结果，实现了通过分布式文件实现数据的去中心化存储和共享，[0019]本发明所使用的数据中台通常采用分层架构，各层应用采用微服务化方式构非关系型的数据库NoSQL(NotOnlySQL)7数据清洗通常包括去除重复项、处理缺失值、转换数据类型等操作。虽然8使用火花函数Spark的弹性分布式数据集RDD或数据框DataFrame/DatasetAPI，4.使用Spark的RDD/DataFrame/DatasetA持更优化的执行计划。[0047]缓存：将频繁访问的数据集缓存在内存中，减少磁盘I/O操作。D或DataFrame/9模式与关联关系的识别：动态资源调度是应对业务增长和数据量增长的关键技术之一。它基于云计算技负载均衡技术是将用户请求分发到多个服务器实例上，以实现请求的均衡处理，DDoS（DistributedDenialofService）攻击、结构化查询语言SQL(Structured

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