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
196阅读
从近几年的发展来看,大数据已经可以说是当之无愧的热门了,大数据在越来越多的行业实现落地,也就需要更多的专业人才来支持。很多人都看好大数据行业,想要转向大数据发展,其中也不乏Java一类的技术开发人员。今天的大数据课程学习培训分享,我们来聊聊Java转大数据的那些事儿。 因为大数据本身也与Java开发存在着紧密的关联性,行业当中现有的大数据从业者,其中也不乏Java资深开发者,在实际的工作当中,抓住
转载 2023-07-25 19:45:08
71阅读
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
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)*
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
29阅读
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。数据中台数据中台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。数据平台数据中台的区别核心区别——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,
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
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
58阅读
  目前,外界与业内很多人对于数据中台的理解存在误区,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、数据中台/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
数据中台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中台,但却不是所有人都清楚数据中台到底意味着什么。一、什么是中台要回答数据中台是什么,首先要探讨一下中台到底是什么。中台,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。基于中台,可快速构建面
2.4.5大数据分析基于计算总体架构下的大数据分析解决方案,如图2-33所示。 图2-33 大数据分析解决方案架构子系统组合大数据分析解决方案为海量静态数据批处理以及大流量动态流数据处理为关键特征的企业及行业应用场景提供支撑,通过自动化提取与归纳价值信息实现业务增值。大数据分析计算的并行数据分析与挖掘平台所支撑,可充分利用计算底层能力创造最大价值。在海量静态数据批处理的
大家好,我是明哥!1. 趋势介绍与阐述:大数据计算进一步深度融合, 拥抱计算走向原生化首先我们来解读下“大数据计算进一步深度融合, 拥抱计算走向原生化”:原生(Cloud Native)理念,本质上是一套“利用计算技术为用户降本增效”的最佳实践与方法论;大数据拥抱计算走向原生化,其驱动力来自于以下四个方面:一是各个具体的大数据组件都在主动改变自身架构,积极“化”以适应
作者:东哥起飞对于Pandas运行速度的提升方法,之前已经介绍过很多回了,里面经常提及Dask,很多朋友没接触过可能不太了解,今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask?Pandas和Numpy大家都不陌生了,代码运行后数据都加载到RAM中,如果数据集特别大,我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM,这时候Dask来了。Dask是开源免费的。它是与其他社区项目(如Numpy,Pand
 一、前言          知乎上有人对大数据平台总结的很好,地址:一文读懂大数据平台  二、基础#简单概括安装hadoop的步骤          1).创建 hadoop 帐户。          2).setup
大数据工程教学实训平台又称大数据挖掘实战中心,将存储资源、服务器资源和网络资源整合,然后通过Vmware等虚拟化搭建私有平台,在私有平台上搭建统一的数据挖掘平台和基于Hadoop的大数据分析平台大数据工程教学实训平台的建设能让学生既掌握必要的理论基础,又能将大数据分析理论和方法用于解决实际问题。该大数据教学平台也能解决教学过程中实验环节非常薄弱,造成学生缺少数据挖掘实践经验、缺乏实践应用能
随着整个IT生态的进一步发展,在2021年,IT从业人员对大数据的发展趋势有一个普遍的共识,就是大数据计算的进一步深度融合的趋势,即大数据拥抱计算,走向原生化。明哥在这里,跟大家一起看下,大数据计算的深度融合的趋势下,深度融合具体体现在哪些地方。大数据计算的深度融合,体现在以下几个方面:一是应用方的大数据平台:使用大数据技术的业务应用建设方,不再自建数据中心,而是将大数据平台
原生技术发展的浪潮之中,Kubernetes伴随着容器技术的发展,成为了目前时代的“操作系统”。Kubernetes作为容器集群管理系统和原生领域的关键项目,已经是原生时代最需要理解与实践的核心技术。但技术的发展从来都不是一蹴而就,Kubernetes的诞生也有其对应的技术历史背景。目录一、 Kubernetes 是什么?1.计算发展历程2.Kubernetes 是什么?3. 容器与虚
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5