大数据概念2011年,美国麦肯锡在研究报告《大数据的下一个前沿:创新、竞争和生产力》中定义大数据是指大小超出典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。但是这个定义过于简单,作为对照理解,Gartner研究机构定义的大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。后者“信息量”比较大,突出了以下几点:大数据是海量、高增长率和多样化的
数据被誉为大数据的下一站,由阿里兴起,核心思想是数据共享。如今似乎人人都在提数据,但却不是所有人都清楚数据到底意味着什么。一、什么是中要回答数据是什么,首先要探讨一下中到底是什么。中,通过对业务、数据和技术的抽象,对服务能力进行复用,构建了企业级的服务能力,消除了企业内部各业务部门、各分子公司之间的壁垒,适应了企业特别是大型企业集团业务多元化的发展战略。基于中,可快速构建面
  目前,外界与业内很多人对于数据的理解存在误区,一直只是在强调技术的作用,强调技术对于业务的推动作用,但在商业领域落地的层面上,更多时候技术的发展和演进都是需要跟着业务走,技术的发展和进步需要基于业务方的需求与数据场景应用化的探索来反向推动。  一、数据/平台的区别  之前求职,我也被问过这个问题,这种情景下,哪怕不知道我也必须要回答。当时我的思路是有两个。  第一,先说数据平台,再说数
当你已经准备好实施大数据,请仔细的评估提供商提供的大数据功能,确保找到最合适的。下面我们来看一下四种服务产品。当谈到在云端实施大数据战略时,好消息是你会有很多选择。但是,这同时也是一个坏消息。来自Forrester Research最近的一份报告强调,尽管大数据云服务很强大,他们也有可能造成混乱,从而需要企业采用比传统的方式更加灵活,琐碎的方法。该报告的结论是:在计算领域中没有一种服务是适合
转载 2023-07-30 20:15:25
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大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据,又称巨量资料,指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据根基于互联网,数据仓库、数据挖掘、计算等互联网技术的发展为大数据的应用奠定了基础。1.大数据是什么?引用3个比较常用的
# 如何实现“spark 大数据平台中的位置” ## 一、流程步骤 | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1 | 导入数据 | | 2 | 数据清洗 | | 3 | 数据处理 | | 4 | 位置识别 | | 5 | 结果展示 | ## 二、具体操作步骤及代码 ### 步骤 1:导入数据 ```markdown // 代码示例 val data = spark.re
原创 2024-05-15 06:39:23
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假如数据表为Demo,这里中的最大值、最小值、平均值的计算要单位一致,如果单位不一致计算有误。这里给出的只是命令,命令使用
原创 2022-06-15 17:33:40
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平台大数据平台的发展迅速,它们在现代企业中扮演着至关重要的角色。在这篇博文中,咱们将深入探讨如何解决与平台大数据平台相关的问题,确保系统的高效运行和资源的最佳利用。内容将涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦以及部署方案。 ## 环境配置 在部署平台大数据平台之前,首先要配置好开发和运行的环境。以下是环境配置的思维导图,帮你一目了然地掌握各个组件之间的关系。 ```
# 平台大数据平台的科普介绍 随着信息技术的不断发展,计算和大数据逐渐成为现代企业和个人不可或缺的组成部分。本文将探讨平台大数据平台的概念,以及它们之间的关系,并附带相应的代码示例。 ## 什么是平台平台是指通过网络提供的资源共享平台。它利用互联网技术,使得用户能够按需使用硬件和软件资源,而无需在本地投资。平台主要有三种服务模型: 1. **基础设施即服务(IaaS)*
     此文主要翻译高性能MySQL v3      对于MySQL在云中的使用,大致分为两类: IaaS:基础设施即服务, IaaS 为你的MySQL server提供基础服务,你可以购买虚拟server资源来安装MySQL server 实例。你可以按照自己的要求设置os 和MySQL server,但是你
翻译 精选 2012-11-15 01:19:21
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# 理解平台中的租户管理 在计算的环境中,租户是指在共享平台上使用的客户或用户的实例。管理租户的机制对于多租户架构尤为重要,尤其是在确保数据隔离和资源分配的情况下。本文将通过一个完整的示例来帮助刚入行的小白实现在平台中的租户管理系统。 ## 租户管理的基本流程 在实现租户管理之前,我们需要了解整个流程。如下是一个简化的步骤表: | 步骤 | 描述 | |------|------|
原创 9月前
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这篇文章主要罗列(catelogs)控制平台(更确切的说是apiserver)和工作节点(nodes)之间的通信路径。目的是允许用户根据场景需求修改网络配置,以便在不受信任的网络上(比如:提供商的完全公共IP上)运行集群。通信只有两个方向:从节点到控制平台 和 从控制平台到节点。从节点到控制平台(Node to Control Plane)这个方向上通信都是始于 node 或者 node 上运行
大数据体系数据平台数据平台是在数以万计的硬件之上建立统一的基础数据存储和计算的服务。数据中台数据是抽象了数据能力的共性形成的数据服务能力,是一系列的数据服务,用系统化思路降低数据前台对数据获取的难度,更好的赋能业务。数据平台数据的区别核心区别——是否跟业务强相关数据平台和业务的联系并不密切,其提供基础的存储,计算,调度,数仓工具等基础的技术服务。对于业务数据如何进行存储,数据表如何组织,
在政务平台的建设中,尤其是针对大数据资源平台的构建,需要通过一个系统化的过程来解决众多的技术挑战。以下是我通过整理一系列的步骤和方法来应对这些问题的全过程。 ### 环境配置 首先,我梳理了在搭建政务平台大数据资源平台时所需的环境配置。这个过程主要包括选择合适的服务器和操作系统,以及安装相关的依赖包。 ```mermaid flowchart TD A[选择操作系统] --> B
原创 6月前
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背景Openstack已经成为主流IaaS计算平台,国内多数计算厂商提供的计算服务底层都是使用的OpenStack。这里我们讲的“如何将实例部署到特定的计算节点上”是基于标准的Openstack平台。通过Openstack我们可以申请以实例为核心的各类资源。通常情况下,我们只需要指定实例配置,如多少CPU、多大内存、挂多大数据盘、连接什么样的网络即可,Openstack会帮助我们将实例部署到
转载 2月前
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选型大数据平台选型有三种选择:1、使用平台,优点是建设周期短、运维成本低,缺点费用贵、数据安全性;2、使用商业化的大数据平台,优点搭建部署方便、稳定性好,缺点是成本高、不够灵活;3、自己造轮子,优点就是根据需要定制部署,缺点周期长、成本高、坑特别多。公司高层视数据如命,使用公有平台是不可能的,大数据团队刚建成、预算不足,只能走向自主建设这条艰辛路。经历了大数据平台从有到无,功能越来越完善,稳定
大数据篇:ElasticSearchElasticSearch是什么ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是一种流行的企业级搜索引擎。ElasticSearch用于计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快
与分布式是数据库发展的两大趋势,那时代下新一代数据库会是什么样的呢?腾讯数据库专家工程师窦贤明讲师给大家分享了自己的畅想, 基于冷热分级存储与ServerlessDB结合的新一代数据库 。基于腾讯数据库TDSQL-C PostgreSQL在原生这条路上的一些探索,重点从Serverless 数据库和分级存储(冷热分离)的设计与实现两个方面进行分享。内容主要分为四个部分
# 大数据平台智能化应用 随着数字化转型的迅速推进,大数据正逐渐成为企业决策和战略实施的重要依据。平台的出现,则为大数据的存储和处理提供了更加高效和灵活的方案。通过结合大数据平台技术,企业能够更加智能化地运营,提升效率并准确捕捉市场变化。 ## 大数据的意义 大数据是指在多种来源生成的、具有大规模、高速率、复杂性的数据集。数据的背后通常蕴含着深刻的见解。通过对这些数据进行分析,企业
原创 9月前
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随着网络技术的广泛应用和深化,网络信息与服务趋于海量,海量数据挖掘处理、分布异构等问题逐渐显现,随之新概念新技术也层出不穷,以计算与网格计算为例,都是通过将各种IT资源看成一个虚拟资源池,通过互联网向外提供相应的服务。那么计算和网格计算到底谁更有优势?各有什么特点?本文对这两种技术的概念进行了简要说明,并对其异同之处进行了分析对比。计算计算是一种借助互联网提供按需的、面向海量数据处理和完成
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