网易大数据平台实践

一、实验背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为当前研究的热点。

为了更好地理解和掌握大数据技术，提高自己的实践能力，我们小组在指导老师的带领下，进行了为期一个月的大数据实验实训。

本次实训旨在通过实际操作，深入了解大数据技术的基本原理和应用，掌握大数据处理和分析的方法。

二、实验内容本次实验实训主要围绕以下几个方面展开：1. 大数据平台搭建（1）Hadoop分布式文件系统（HDFS）搭建：通过Hadoop命令行工具，完成HDFS的搭建，实现大文件的分布式存储。

（2）Hadoop分布式计算框架（MapReduce）搭建：利用Hadoop的MapReduce框架，完成数据的分布式计算。

2. 数据采集与预处理（1）数据采集：通过爬虫技术，从互联网上获取相关数据。

（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、去噪等操作，提高数据质量。

3. 数据存储与分析（1）数据存储：使用HBase、Hive等数据存储技术，将处理后的数据存储在分布式数据库中。

（2）数据分析：利用Spark、Flink等大数据计算框架，对存储在数据库中的数据进行实时分析。

4. 数据可视化使用ECharts、Tableau等数据可视化工具，将分析结果以图表形式展示，直观地呈现数据特征。

三、实验步骤1. 环境搭建（1）安装Java、Hadoop、HBase、Hive、Spark等软件。

（2）配置环境变量，确保各组件之间能够正常通信。

2. 数据采集与预处理（1）编写爬虫代码，从指定网站获取数据。

（2）对采集到的数据进行清洗、去重、去噪等操作。

3. 数据存储与分析（1）将预处理后的数据导入HBase、Hive等分布式数据库。

（2）利用Spark、Flink等大数据计算框架，对数据进行实时分析。

4. 数据可视化（1）使用ECharts、Tableau等数据可视化工具，将分析结果以图表形式展示。

（2）对图表进行美化，提高可视化效果。

四、实验结果与分析1. 数据采集与预处理本次实验采集了100万条电商交易数据，经过清洗、去重、去噪等操作后，得到约90万条有效数据。

属问题，数据的使用边界，数据挖掘结果的呈现方式，受益分成等问题，均有待于在实践探索中，逐步建立合理、规范的制度和流程。

（三）企业品牌和社会责任的协调套用好莱坞电影《蜘蛛侠》中的一句台词：今天的搜索引擎企业是“能力越大，责任越大”。

未来，搜索引擎企业在承担社会责任中发挥的作用，将成为其品牌建设中的重要因素。

从个人用户层面来说，大数据时代，搜索引擎不但是每个用户在信息海洋中的舢板，更是连接用户和媒体海量数据之间的“信息中枢”。

从国家宏观层面而言，搜索引擎作为网络战略枢纽，承载着大量的经济、政治、国防信息，其中有很多关于国家安全和社会稳定的内容。

其中难免鱼龙混杂、良莠不齐，亟待通过强化搜索引擎企业的社会责任意识，在社会舆论安全和信息传播伦理道德领域发挥积极、正面的引导作用。

综上，本文以大数据时代的环境为背景，从搜索引擎的价值、原理和趋势三个方面，思考了搜索引擎的现状和发展，这一今天司空见惯的媒体应用，从诞生之日起就成为了连接网络虚拟世界与现实生活的桥梁；今天，当网络越来越具象，虚拟空间与现实世界越来越同步，搜索引擎对日常生活和社会发展中的影响力也在不断加强；未来，我们将能够更加深刻地体会到这种影响带来的力量，见证搜索引擎新的成长和突破，真正实现从“信息舢板”到“数据之舟”的蜕变。

■（作者单位：中国传媒大学协同创新中心新媒体研究院）“新闻的未来，是分析数据。

”2009年，有着“互联网之父”之称的蒂姆·伯纳斯·李爵士这样描绘新闻未来的发展方向。

随后，2013年就被媒体称为大数据元年，到如今大数据已成为一股社会浪潮，影响着人类生活的方方面面。

伴随此，作为社会瞭望者的新闻界也开始自身变革，数据新闻就是这场变革浪潮中涌起的一朵澎湃浪花。

何谓数据新闻关于数据新闻的定义，目前新闻学界尚未给出统一的说法。

但明确的是，数据新闻又被称作数据驱动新闻(data-driven journalism)，是通过对数据进行分析过滤而创作出的新闻报道。

大数据平台运维实践与案例分析一、前言近年来，随着互联网技术的发展，大数据技术的应用日益广泛，数据量也不断增加。

大数据平台运维是保障大数据系统稳定运行的重要环节，也是企业数据安全的保障。

本文将介绍大数据平台运维的实践和案例分析，帮助读者更好地理解大数据平台运维的重要性和操作方法。

二、大数据平台运维的意义大数据平台是指为数据存储、处理和分析而构建的基础设施。

大数据平台的运维是指对大数据平台的监控、维护和优化，保障其安全、高效、稳定地运行。

大数据平台运维的意义如下：1.保障数据安全。

大数据平台存储的数据极其重要，需要进行全面的安全策略，如访问控制、数据备份、安全审计等。

2.保障平台稳定。

由于大数据平台的计算量、数据量和用户访问量都处于一个巨大的规模，因此出现的任何问题都可能引起平台的崩溃，影响业务的正常运行。

3.提高平台的性能。

大数据平台的性能对数据分析和处理的速度等具有重要影响，而平台的性能不仅与硬件有关，也与运维的及时维护和升级有关。

三、大数据平台运维实践1.监控系统监控系统是大数据平台运维中最基本的环节。

它需要记录各种数据，包括系统资源使用情况、服务器的状态等等。

监控系统利用这些数据可以及时发现平台运行中出现的问题，并提供必要的运维支持。

2.故障预警系统故障预警系统是大数据平台运维中非常重要的一环。

它可以通过一系列的规则，预测并预警可能出现的故障，并及时通知运维人员进行处理。

3.备份与恢复备份与恢复是大数据平台运维中的重要环节。

备份是指将平台中重要的数据进行备份，以保证在出现意外的情况下数据不会丢失。

而恢复是指在需要的时候，通过备份的数据重新构建平台。

备份的数据不仅可以随时恢复，还可以在备份后进行快照，以保留数据的历史记录。

4.系统性能优化系统性能优化是大数据平台运维中的另一个重要任务。

对于大数据平台来说，性能对其运行速度、稳定性和安全性都有很大的影响。

因此需要对大数据平台进行各种性能优化，包括调整硬件配置、优化操作系统、减少网络瓶颈等方面。

网易流批一体的实时数仓平台实践方案分享实时数仓A台建设实时计算演进及业务背景基于 rctic流批一体实践未来规划real-time compute developme-t a-d busi-ess backgrou-dreal-time data warehouse platform buildi-gpractice of arctic i-tegrated with streami-g a-d batchfeature pla--i-g实时计算演进及业务背景-e l-time compute development nd business b ckg-oundlo-h实时计算演进real--ime compu-e developmen-实时数仓业务需求实时需求多样性运维保障统一re l-time d t w reho-se b-siness实时数仓平台建设-e l-time d t w -ehouse pl tfo-m buildingSloth架构图sloth rchitecture智能诊断MemoryPerformanceCheckpointingogintelligent diagnosislink Catalogflink catalog统一元数据中心unifiled metadata entermet d t job demo1met d t job demo2met d t job demo2met d t job demo2安全 开发便捷ET语法数据血E 权限控制统一元数据好处benefits of unified metadata more safer by hive passwordand other infomation基于Arctic流批一体实践pr ctice of rctic which integr ted with stre ming nd b tch基于 udu实时数仓优势劣势real--ime da-a warehouse based on udu基于Iceberg实时数仓Iceberg小文件合并 F.i0-1 10其他rea.-time data wareh1use based 10 Icebergfragmented file ompa tionfragmented file ompa tionreal-time data warehou-e ba-ed on rcticreal-time data warehouse based o- rcticI-gestio-dva-tages -d Positio-i-g未来规划f atur planningArctic规划rctic fe ture pl nning。

一、实训背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为国家战略资源。

为了培养具备大数据技术能力的人才，我国高校纷纷开设大数据相关课程。

本实训旨在通过实际操作，使学生掌握大数据平台的搭建与配置，为今后从事大数据相关工作打下坚实基础。

二、实训目标1. 熟悉大数据平台的基本概念、架构及常用技术。

2. 掌握Hadoop、Hive、HBase等大数据组件的安装与配置。

3. 熟悉大数据平台的集群部署与维护。

4. 提高动手实践能力，培养团队合作精神。

三、实训环境1. 操作系统：CentOS 72. 虚拟机软件：VMware Workstation3. 大数据组件：Hadoop 3.1.0、Hive 3.1.2、HBase 2.2.4四、实训内容1. 创建虚拟机与操作系统的安装（1）使用VMware Workstation创建虚拟机，并安装CentOS 7操作系统。

（2）配置虚拟机网络，实现虚拟机与主机之间的网络互通。

2. 集群主节点JDK和Hadoop的安装与配置（1）修改主机名，便于区分不同节点。

（2）进入hosts文件，配置IP地址及对应的主机名。

（3）配置本机网卡配置文件，确保网络连通性。

（4）测试网络连接是否正常。

（5）安装JDK 8，为Hadoop提供运行环境。

（6）安装Hadoop 3.1.0，并配置Hadoop环境变量。

（7）初始化Hadoop集群，确保集群正常运行。

3. 集群从节点JDK和Hadoop的实现（1）将集群主节点的配置文件分发到其他子节点上。

（2）在从节点上安装JDK 8和Hadoop 3.1.0。

（3）修改从节点的hosts文件，确保集群内节点之间可以相互通信。

4. Hive和HBase的搭建与配置（1）安装Hive 3.1.2和HBase 2.2.4。

（2）配置Hive环境变量，并启动Hive服务。

（3）配置HBase环境变量，并启动HBase服务。

5. 大数据平台的集群部署与维护（1）测试Hadoop集群的MapReduce、YARN等组件是否正常运行。

X大数据平台运维实训报告本次实训是针对X公司的大数据平台运维进行的，我是作为一名实习生参与了实训项目并完成了相应的报告。

一、实训目的通过本次实训，目的是让我们学习并掌握大数据平台运维方面的知识和技能，包括大数据平台的搭建、配置、维护和监控等方面，提高我们的实践能力和综合素质。

二、实训内容1. 环境准备首先我们需要准备运行大数据平台所需要的环境，包括操作系统、数据库、Java环境等。

在安装和配置环境的过程中，我们需要仔细阅读相关的文档和手册，确保环境设置正确。

2. Hadoop安装与配置Hadoop是大数据平台的核心组件之一，我们需要熟练掌握其安装和配置方法。

在安装Hadoop时，需要注意一些细节问题，如配置文件中的参数设置、数据存储的目录等等。

3. Hive安装与配置Hive是Hadoop生态系统中的一个数据仓库工具，可以方便地对数据进行查询和分析。

在安装Hive时，我们需要先安装和配置好关联的数据库，如MySQL或PostgreSQL等，并配置Hive的元数据存储方式。

4. HBase安装与配置HBase是Hadoop生态系统中的一个分布式数据库，具有高可用性和高扩展性。

在安装HBase 时，我们需要注意数据存储和分布式架构的相关配置。

5. Sqoop安装与配置Sqoop是Hadoop生态系统中的一个数据导入和导出工具，可以将关系型数据库中的数据导入到Hadoop中，也可以将Hadoop中的数据导出到关系型数据库中。

在安装Sqoop时，我们需要注意数据库的连接方式和参数设置等。

6. Flume安装与配置Flume是Hadoop生态系统中的一个数据采集工具，可以将数据从不同的数据源中采集并传输到Hadoop中。

在安装Flume时，我们需要注意数据源的类型和数据传输的方式等。

7. 大数据平台的监控和维护在使用大数据平台时，我们需要对其进行监控和维护，以保证其稳定性和安全性。

这包括对各个组件的状态进行监控、对错误和异常进行处理、对硬件设备进行维护和更新等等。

实习报告一、实习背景与目的在大数据时代背景下，我国众多企业纷纷投身于大数据技术的研发与应用，以期提高自身竞争力。

作为一名计算机专业的学生，我对大数据技术充满浓厚兴趣，希望能将其应用于实际工作中。

为此，我选择了某知名大数据平台公司进行为期三个月的实习，以期提升自己的专业技能和实践经验。

本次实习的主要目的是：1. 了解大数据平台的基本架构及其运作机制；2. 学习并掌握大数据处理、分析等相关技术；3. 培养实际操作能力，提高团队协作和沟通能力；4. 拓宽视野，紧跟行业发展趋势。

二、实习内容与过程1. 实习岗位与职责实习期间，我担任了大数据平台开发工程师的角色，主要负责大数据平台的搭建、维护及优化工作。

此外，我还参与了项目需求的讨论和分析，与团队成员共同完成项目开发。

2. 实习内容（1）大数据平台搭建在导师的指导下，我学会了使用Hadoop、Spark等大数据处理框架，并根据实际需求，搭建了适用于项目的大数据平台。

在搭建过程中，我深入了解了这些框架的原理和运作机制，为后续的实际应用打下了基础。

（2）数据处理与分析通过实习，我学会了使用Hive、HBase等工具进行数据处理和存储。

在实际项目中，我参与了数据的采集、清洗、转换和存储等工作，并利用Python、R等编程语言进行数据挖掘和分析。

在此过程中，我对大数据处理流程有了更深刻的认识。

（3）平台优化与调试在项目运行过程中，我发现了一些性能瓶颈。

为了解决这些问题，我查阅了大量资料，并请教了导师和同事。

通过不断的调试和优化，我成功提高了平台的运行效率，确保了项目的顺利进行。

（4）团队协作与沟通实习期间，我与团队成员保持了良好的沟通，共同解决了一系列技术难题。

在项目需求讨论和分析阶段，我积极参与，提出了自己的建议。

通过与团队成员的协作，我学会了如何高效地完成项目任务。

三、实习收获与体会1. 技术提升通过实习，我掌握了大数据平台的搭建、数据处理与分析等相关技术，为今后的职业发展奠定了基础。

大数据分析平台的实践与案例分析大数据分析是现代社会中重要的一环。

借助大数据分析平台，我们可以更好、更全面和更快速地收集、分析并利用大规模数据，从而发掘更多的商业价值。

在这篇文章中，我们将重点介绍大数据分析平台的实践和案例分析，以证明它的实用性和效益。

什么是大数据分析平台？大数据分析平台是指为完成大规模数据分析、数据挖掘和数据可视化所需的软件平台和硬件设施。

它由存储、处理、分析和可视化等多个组件组成，旨在提供一整套解决方案，以支持企业和个人发掘和利用海量数据。

大数据分析平台的建设和应用，在提高企业内部管理效率、优化客户服务、打造差异化竞争优势方面具有重要作用。

实践与案例分析一、实践案例：银行业务数据智能分析系统同方银行业务数据智能分析系统是在 AWS 云平台上构建的大数据分析平台。

它由多个模块组成，包括数据仓库、ETL、OLAP、数据挖掘和BI 等。

它可以实现银行机构数据的集成、清洗、转换、统计和可视化，并将数据转化成决策支持系统的指标和报告。

通过该系统，银行分析师可以深入了解客户行为，分析客户购买偏好并推荐更好的产品。

银行主管可以更好地监控管理业务流程、风险和预警信息，提高银行治理和风险控制水平。

二、实践案例：移动互联网在线教育大数据分析平台移动互联网在线教育大数据分析平台是定制化的移动教育数据智能分析解决方案。

它利用理解影视、音频、图形和文本等多种类型的数据，为用户提供智能化、多样化、个性化的在线教育课程和服务体验。

该平台主要由数据收集与存储、数据分析、数据挖掘和数据可视化等模块组成。

通过各种算法模型和数据挖掘技术，该平台可以对学生的学习情况进行分析，根据学生的特征和习惯，优化课程设计。

此外，平台还可以通过数据建模，预测学生未来的学习路线，为学生提供个性化的教学建议。

三、实践案例：跨境电商数据分析平台跨境电商大数据分析平台是一种基于海量数据而建立的跨境电商数据分析解决方案。

该平台使用各种数据源，包括海量的交易数据、商品数据、使用者行为等。

2018年第11期 NEW MEDIA RESEARCH作者简介：刘雅琪，研究方向为新闻与传播。

李英伟，研究方向为艺术（广播电视编导与制作）。

数据新闻是大数据环境下新闻实践领域新兴的一种新闻报道形态，改变了新闻生产与报道的一贯模式。

相比于传统新闻，数据新闻在报道理念与模式上均有很大不同。

数据新闻以数据核心，以可视化为呈现方式，给受众以全新的新闻体验。

网易“数读”栏目作为网易新闻推出的数据新闻平台，用数据图表等形式为受众呈现新闻，在我国数据新闻发展中具有典型性与代表性。

1 网易“数读”概述网易“数读”于2012年1月13日上线，其宗旨是“用数据说话，提供轻量化的阅读体验”，至今已有6年多的发展历史。

从“数读”发布第一篇数据新闻《王朝既倒：关于柯达公司的十个数字》至2018年5月，共发布了约900篇数据新闻。

“数读”栏目共分为七大板块：国际、经济、政治、民生、社会、环境和其他，显示了其所涵盖内容的大致范围。

在发布频率上，该栏目数据新闻发布量每年大致相同，近期更新速度基本维持在每周两篇，多为周六、周日发稿。

发布渠道上，除网易“数读”官方网站之外，还设有微信公众号、官方微博等发布平台，进行多平台发布，扩大受众群体。

同时，“数读”栏目还设有网友跟帖板块，用户可以针对新闻提出自己的观点及建议，对于有兴趣的新闻也可进行一键分享，实现了平台与用户的良性互动。

作为国内最早的原创数据新闻栏目，网易“数读”顺应了大数据时代新闻发展的趋势，具有开创性的意义。

2 网易“数读”特色分析1）数据来源：多样而且权威。

网易“数读”的每一篇数据新闻报道，都会注明所用数据的确切来源，方便用户进行查验、求证和使用。

据统计发现，其数据新闻的主要数据多来自较为可靠的官方机构，或专门从事调查活动的非官方组织。

如国际组织、政府部门、调查机构、和大型网站的公开数据信息等。

2018年4月8日，“数读”发布了一篇关于中国癌症地图的报道，编辑们通过查阅国家癌症中心发布的2014年中国恶性肿瘤的登记资料，同时结合其2014年中国分地区恶性肿瘤发病和死亡分析报告，深入分析了癌症类型在地域上以及性别间的差异，并结合营养报告对受众提出了预防建议。

第1篇一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。

大数据作为一种新型资源，蕴含着巨大的价值。

为了更好地理解和应用大数据技术，提升数据分析能力，我们团队开展了本次大数据分析综合实践。

本报告将对实践过程、实践成果以及实践体会进行详细阐述。

二、实践背景与目标1. 实践背景随着互联网、物联网、云计算等技术的普及，人类社会产生了海量数据。

这些数据不仅包括传统的文本、图像、音频、视频等，还包括社交媒体、传感器、电子商务等新型数据。

如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为当前数据科学领域的重要课题。

2. 实践目标（1）掌握大数据分析的基本方法和技术；（2）运用所学知识对实际数据进行处理和分析；（3）提高团队协作能力和解决问题的能力；（4）培养创新意识和实践能力。

三、实践内容与方法1. 数据采集与预处理（1）数据采集：根据实践需求，我们从互联网上获取了相关数据集，包括电商数据、社交媒体数据、气象数据等；（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等操作，确保数据质量。

2. 数据分析与挖掘（1）数据可视化：利用Python、R等编程语言，对数据进行可视化展示，直观地了解数据特征；（2）统计分析：运用统计方法对数据进行描述性分析，挖掘数据背后的规律；（3）机器学习：运用机器学习方法对数据进行分类、聚类、预测等分析，挖掘数据中的潜在价值。

3. 实践工具与平台（1）编程语言：Python、R；（2）数据库：MySQL、MongoDB；（3）数据分析工具：Jupyter Notebook、RStudio；（4）云计算平台：阿里云、腾讯云。

四、实践成果1. 数据可视化分析通过对电商数据的可视化分析，我们发现了以下规律：（1）消费者购买行为与时间、地区、产品类别等因素密切相关；（2）节假日、促销活动期间，消费者购买意愿明显增强；（3）不同年龄段消费者偏好不同，年轻消费者更倾向于追求时尚、个性化的产品。

2. 社交媒体情感分析利用社交媒体数据，我们对用户评论进行情感分析，发现以下结果：（1）消费者对产品的满意度较高，好评率较高；（2）消费者关注的产品功能主要集中在质量、价格、服务等方面；（3）针对消费者提出的问题，企业应加强售后服务，提高客户满意度。

一、引言随着互联网技术的飞速发展，线上教育逐渐成为教育行业的新趋势。

近年来，我国政府和社会各界对线上教育的重视程度不断提高，各类线上课程平台如雨后春笋般涌现。

为了更好地了解线上课程的社会实践情况，我们团队开展了一次线上课程社会实践调查。

本报告将从线上课程的发展背景、实践过程、成果与反思等方面进行详细阐述。

二、线上课程的发展背景1. 技术驱动：互联网、大数据、人工智能等技术的快速发展，为线上课程提供了强大的技术支持。

2. 政策支持：国家出台了一系列政策，鼓励和支持线上教育的发展，如《关于促进在线教育发展的指导意见》等。

3. 市场需求：随着社会对教育的需求日益增长，线上课程以其便捷、灵活、个性化的特点，满足了不同人群的学习需求。

三、实践过程1. 选择平台：我们团队选择了国内知名的线上教育平台“网易云课堂”作为实践对象。

2. 课程调研：通过平台首页、课程分类、用户评价等途径，对平台上的课程进行了全面调研。

3. 用户访谈：选取了不同年龄、职业、学习需求的用户进行访谈，了解他们对线上课程的看法和使用体验。

4. 数据分析：对收集到的数据进行分析，包括课程热度、用户满意度、学习效果等。

四、实践成果1. 课程质量较高：通过调研发现，网易云课堂上的课程质量普遍较高，涵盖各类领域，满足了不同用户的需求。

2. 用户满意度较高：访谈结果显示，大部分用户对线上课程的满意度较高，认为线上课程方便、灵活，学习效果明显。

3. 学习效果显著：通过对用户学习效果的跟踪调查，发现线上课程对提高用户知识水平和技能具有显著作用。

五、反思与建议1. 加强课程内容创新：线上课程平台应注重课程内容的创新，紧跟时代发展，满足用户多样化需求。

2. 提高师资力量：加强师资队伍建设，引进更多优秀教育人才，提高课程质量。

3. 优化用户体验：关注用户在使用过程中的痛点，不断优化平台功能，提升用户体验。

4. 加强监管：政府部门应加强对线上教育市场的监管，规范市场秩序，保障用户权益。

网易“数读”的数据新闻实践探析作者：吴静来源：《采写编》2014年第02期数据新闻又被称作数据驱动新闻（data-driven journalism），是通过对数据进行分析过滤而创作出的新闻报道。

近年来在信息技术革命及媒介融合趋势推动下，它是新闻界正在进行积极探索发展的一大领域。

其中，网络媒体、平面媒体、商业机构与个人都在对数据新闻进行有益的尝试。

相比而言，以网易为代表的门户网站尤为甚。

一、网易“数读”作品分析网易“数读”（网址http：///special/datablog/）是网易近年来新开的一个栏目。

该栏目设计主旨是用数据说话，提供轻量化的阅读体验。

与其他网页新闻不同的是，在该栏目版块中，可视化的信息图表和说明文字相结合构成一篇新闻报道，其中信息图表占据了重要一部分，改变了传统的以文字见长的新闻报道方式。

（一）议题选择：牵涉公众利益寻找个人关联网易“数读”作品的新闻议题大多是某一时段内全球媒体共同关注的话题，平均两天出一期。

以2013年11月份为例，该栏目的新闻标题如下：从表1可看出，网易“数读”专栏的新闻选题基本上是在国际传播视阈下关于中国的话题，比如“中国女性”“中国父母”“中国创业环境”等，网络传播的主力军又是以拼搏中的70后至90后的中青年为主，新闻传递的有关中国的政治、经济、军事、生活等信息与他们的实际生活息息相关，正好满足受众环境监测的需求。

数据新闻的议题也并非全都重大，覆盖范围广，关键是能找到事件与受众个人的关联，即新闻透明度：关注公共数据哪些是可用的，哪些不是；哪些是有用并与人们的生活息息相关的。

（二）报道方式：用数据说话建立相关关系与纸媒和网络媒体上其他报道最大不同是，网易“数读”专栏中的数据图表很大程度上代替了传统的新闻叙事。

数据占据了报道的重要部分，文字只是其中一小部分，这也正体现出数据新闻的特征。

网易“数读”作品的数据大多来源于政府部门公布的统计数据，公司在官网上发布的公司财报以及其他媒体的公开报道中的数据或者由媒体自行调查抓取的第一手数据。

⽹易云⾳乐⽤户画像⼤数据项⽬实战⽹易云⾳乐⽤户画像⼤数据项⽬实战之前本⼈整理的⼤多为学习笔记进⾏知识点的整理，⽽这篇将会把以前的⼤部分知识点串联起来，搞⼀个完整的项⽬，主要涉及的流程为模拟⽤户⽇志数据的⽣成，ETL以及编写sql分析函数进⾏最终的APP层数据的⽣成，由于该项⽬之前有做过，因此本次会在以前基础上做⼀些改进，将⼤数据组件的选型由原来的Hive变为Hive + Spark，提⾼计算速度，好，现在我们正式开始！1. 项⽬整体框架本⼈使⽤的集成开发环境仍然为IntelliJ IDEA，项⽬的Module取名为"music164"，项⽬的代码所在⽂件夹以及资源⽂件夹截图如下所⽰：其中项⽬的pom⽂件的依赖导⼊如下所⽰，同时，由于项⽬中还涉及到部分scala代码，因此在⼀开始添加框架⽀持时不要忘了添加scala插件：<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="/POM/4.0.0"xmlns:xsi="/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="/POM/4.0.0 /xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.oldboy</groupId><artifactId>music164</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><build><plugins><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId><configuration><source>6</source><target>6</target></configuration></plugin></plugins></build><dependencies><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>4.12</version></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.2.54</version></dependency><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>5.1.44</version><artifactId>spark-core_2.11</artifactId><version>2.4.3</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-sql_2.11</artifactId><version>2.4.3</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-hive_2.11</artifactId><version>2.4.3</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.hive</groupId><artifactId>hive-jdbc</artifactId><version>2.1.0</version></dependency><dependency><groupId>com.maxmind.db</groupId><artifactId>maxmind-db</artifactId><version>1.1.0</version></dependency></dependencies></project>2. 项⽬代码细节分析2.1 ⽤户⽇志数据⽣成该项⽬的第⼀步将会是⽣成⼀份模拟的⽤户⽇志数据，这⾥先做⼀个简单说明：互联⽹时代下，数据可谓是⽆处不在，⽽如果做⼀个简单分类，可将⽇常数据的产⽣⼤致分为这⼏类，客户端产⽣、⼿机移动端产⽣、⽹页产⽣等等，⽽⽤户⽆时⽆刻不在进⾏的⼿机屏幕点击事件最终都将变成⼀条条的数据发送到服务器，⽽服务器会进⾏数据的收集、处理以及分析和预测，海量数据就是这样来的，⽽在本项⽬中，我们处理的⽇志数据均为JSON格式的数据(Javascript object notation)，下⾯，我们会先说明这样的数据究竟是如何产⽣的2.1.1 各类⽇志抽象成的java对象AppBaseLog类：package mon;import java.io.Serializable;/*** ⽇志基础类*/public abstract class AppBaseLog implements Serializable {public static final String LOGTYPE_ERROR = "error";public static final String LOGTYPE_EVENT = "event";public static final String LOGTYPE_PAGE = "page";public static final String LOGTYPE_USAGE = "usage";public static final String LOGTYPE_STARTUP = "startup";private String logType; //⽇志类型private Long createdAtMs; //⽇志创建时间private String deviceId; //设备唯⼀标识private String appVersion; //App版本private String appChannel; //渠道,安装时就在清单中制定了，appStore等。