大数据的来源多种多样，在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息是大数据发展的最关键因素。大数据采集是大数据产业的基石，大数据采集阶段的工作是大数据的核心技术之一。为了高效采集大数据，依据采集环境及数据类型选择适当的大数据采集方法及平台至关重要。下面介绍一些常用的大数据采集平台和工具。1、FlumeFlume作为Hadoop的组件，是由Cloudera专门研发的分布式日志收集系统。尤其近几
去年，IBM宣布以17亿美元收购数据分析公司Netezza；EMC继收购数据仓库软件厂商Greenplum后再次收购集群NAS厂商Isilon；Teradata收购了Aster Data 公司；随后，惠普收购实时分析平台Vertica等，这些收购事件指向的是同一个目标市场——大数据。是的，大数据时代已经来临，大家都在摩拳擦掌，抢占市场先机。 而在这里面，最耀眼的
转载
2023-09-14 16:12:46
53阅读
数据仓库主要用的工具有ETL工具和报表工具。ETL工具有IBM datastage、informatic开源的kattel报表工具congnos国内的bioffice等
原创
2023-04-14 19:46:48
133阅读
很多大数据开发工程师或系统管理员，特别是初级入门Hadoop的工程师，经常会遇到如何高效管理大数据基础平台的问题。跟踪管理所有Hadoop集群中数以百计的节点、数据库、资源和服务实例可太难了……上次看到亿信华辰为破解这一问题，实时大数据平台PetaBase-i 提供可视化管理工具PetaBase Web Console（简称PB Web Console），用于供应、管理、监控和保护PetaBase
一.ETL简介 ETL (Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。 &n
一. 使用Apache Hadoop作为存储框架Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。Hadoop使用了MapReduce的概念，可以将输入查询分解成小模块然后并行的处理数据，并存储到 分布式文件系统中（Hadoop Distributed File System, HDFS中）。HDFS： 是
简单介绍IKAnalyzer分词工具与使用 文章目录简介IKAnalyzer的引入使用IK的两个重要词典IK的使用 简介以下简介参考前辈和项目文档介绍为什么要分词呢，当大数据处理中要提取语句的特征值，进行向量计算。所有我们要用开源分词工具把语句中的关键词提取出来。IK Analyzer是什么呢，就是我们需要的这个工具，是基于java开发的轻量级的中文分词工具包。它是以开源项目Luence为主体的，
转载
2023-08-24 23:01:38
34阅读
大数据分析工具使用户能够分析各种各样的信息——包括结构化事务数据和社交媒体帖子、Web服务器日志文件及其他形式的非结构化和半结构化数据。一旦组织决定要购买一个大数据分析工具，下一步就是制定一个流程，评估可用的产品，然后从中找到一个最适合你需求和要求的产品。下面我们将介绍在评估各种大数据分析工具符合企业需求的程度时可能用到的必备特性和特定属性。然后，你再编写一个预案请求（RFP），说明使用这些工具将
转载
2023-08-14 13:26:43
107阅读
# Java大数据工具
## 前言
在大数据领域，Java是一种常用的编程语言。它具有强大的生态系统和丰富的工具集，可以帮助开发人员处理和分析大规模的数据。本文将介绍一些常用的Java大数据工具，并提供相应的代码示例。
## 1. Hadoop
Hadoop是Apache基金会的开源项目，它提供了分布式存储和处理大规模数据的能力。Hadoop的核心组件包括HDFS（分布式文件系统）和Map
原创
2023-11-01 14:25:52
10阅读
# 大数据挖掘工具的科普及其应用
随着信息技术的发展，数据的产生速度与日俱增。在这样一个数据爆炸的时代，大数据挖掘工具应运而生。大数据挖掘是从海量数据中提取有用信息的过程，它帮助企业和组织深入了解用户需求、优化运营决策。本文将介绍大数据挖掘的基本概念、常用工具，及一个具体的代码示例。
## 什么是大数据挖掘？
大数据挖掘可以简单理解为从大量数据中提取有价值信息的过程。这一过程通常包括以下几个
有图有真相
原创
2016-11-23 12:14:51
2299阅读
# 大数据与Python工具的应用探索
在当今数字化时代，大数据已经成为推动社会进步和商业发展的重要力量。如何有效处理和分析这些大量数据，成为了一个亟待解决的问题。Python作为一种强大的编程语言，其丰富的库和工具库，使得它在数据科学领域受到广泛应用。本文将探讨一些常用的Python工具，以帮助大家更好地理解大数据的处理和分析。
## 1. Python数据分析库
Python中有几个重要
大数据的来源多种多样，在大数据时代背景下，如何从大数据中采集出有用的信息是大数据发展的最关键因素。大数据采集是大数据产业的基石，大数据采集阶段的工作是大数据的核心技术之一。为了高效采集大数据，依据采集环境及数据类型选择适当的大数据采集方法及平台至关重要。下面介绍一些常用的大数据采集平台和工具。1 FlumeFlume作为Hadoop的组件，是由Cloudera专门研发的分布式日志收集系
python 能处理数据库中百万行级的数据吗？处理大规模数据时有那些常用的python库，他们有什么优缺点？适用范围如何？王守崑，推荐系统，数据挖掘需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题：1. 百万行级不算大数据量，以目前的互联网应用来看，大数据量的起点是10亿条以上。2. 处理的具体含义，如果是数据载入和分发，用python是很高效的；如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果，pyth
转载
2023-09-13 16:12:32
61阅读
文章目录Elasticsearch 介绍Elasticsearch 简介Elasticsearch 作用Elasticsearch 核心概念Elasticsearch特点和优势知识扩展 Elasticsearch 介绍Elasticsearch 简介Elasticsearch简称es，是一个开源得高扩展得分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，
大数据指的是海量数据的分析处理，可能是EB级的数量处理，我们之前也提到过大数据拥有4V特性，Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值），对于大数据的分析处理，需要有专门设计的硬件和软件工具进行专业化处理，大数据经过收集再到清洗计算挖掘再到展现和利用，每一步可用的工具都不同，下面我们就来扒一扒大数据领域一些实用工具吧。免费好用的像八爪鱼采集类似的工具也
大数据采集可以细分为数据抽取、数据清洗、数据集成、数据转换等过程，将分散、零乱、不统一的数据整合到一起，以一种结构化、可分析的形态加载到数据仓库中，从而为后续的数据使用奠定坚实基础。数据采集可以分为内部采集与外部采集两个方面。（1）离线数据采集技术，首先要是基于文件的数据采集系统、日志收集系统等，代表性的工具有Facebook公司开发的Scribe、Cloudera公司开发的Flume和Apach
转载
2023-08-02 16:41:54
173阅读
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。 在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数
转载
2023-08-21 20:28:18
93阅读
转载
2023-06-11 12:48:31
75阅读
学习大数据不可不知的五种大数据框架，码笔记分享大数据框架Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink五种大数据框架详解：一：Hadoop大数据框架 Hadoop 大数据框架？第一映入眼帘的就是这枚大象Hadoop，Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，它是目前应用最广泛的大数据工具，Hadoop拥有容错率和极低的硬件价格。 Hadoo
转载
2023-09-25 20:57:56
38阅读
