大数据大数据
原创 2021-07-23 17:57:03
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我上大学时那时候安卓的版本才到安卓4.4,在智能手机出来普及以前,各大网站的数据量并没有那么多,但是随着智能手机的普及,互联网巨头家里的数据呈现几何级增长,像什么微博,微信,视频网站的数据;需要找到合适的存储方式—>>分布式存储架构,可以水平扩展,实现存储数据类型多样化,二维可以实现高容错高吞吐量,轻松实现大文件存储(支持P级别的
原创 2023-03-15 11:01:42
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1.大数据对思维方式的影响是使得分析全样而非抽样、效率而非精准、相关而非因果。 2.区别:大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析,从海量数据中发现价值,服务于生产和生活;云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源,并通过网络以服务的方式廉价地提供给用户;物联网的发展目标是   实现物物相连,应用创新是物联网发展的核心。   联系:从整体上看
今天听了一场报告会,是清华计算机系60周年系列讲座之一,主讲人是哈工大软院院长李建中教授,主题《计算和数据资源受限的大数据计算的复杂性理论与高效算法研究》,李老师介绍的大数据计算理论体系很...
原创 2022-04-29 22:22:20
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大数据框架 系统平台 Hadoop、CDH、HDP 监控管理 CM、Hue、Ambari、Dr.Elephant、Ganglia、Zabbix、Eagle 文件系统 HDFS、GPFS、Ceph、GlusterFS、Swift 、BeeGFS、Alluxio 资源调度 YARN、Mesos 协调框架
原创 2022-07-30 00:54:47
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近年来,伴随手机的普及以及移动互联网技术的迅猛发展,手机使用中产生的大数据资源的研究与应用价值受到学者们的重视。然而,合理开发、利用手机大数据的边界尚未确定,海量数据仍处于“沉睡”之中。忠实记录用户行为据2016年1月工信部发布的2015通信运营业统计公报,中国移动电话用户总数达13.06亿户。如此规模的移动电话用户群体将产生海量数据。同济大学建筑与城市规划学院副教授钮心毅介绍,手机数据包括通话详
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大数据概述: 大数据的发展历程:第一阶段:萌芽期(20世纪90年代至21世纪初) 第二阶段:成熟期(21世纪前十年) 第三阶段:大规模应用期(2010年以后) 大数据的特点(简称4V):数据量大 数据类型多 处理速度快 价值密度低 大数据的特征:全面而非抽样 效率而非精确 相关而非因果 在科学研究上的四种范式: 实验科学、理论科学、计算科学、数据密集型科学大数据技术 主要包括数据采集与预处理、数据
大数据生态系统不断涌现,新技术迅速出现,其中许多根据IT行业的需求而扩展。这些技术可确保协调工作,通过这些工具和技术,大数据可以实现飞跃式发展。什么是大数据技术?首先,需要了解什么是大数据,其实大数据是一种特定的描述,用于描述庞大的数据集合,这些数据的规模巨大,并且随着时间呈指数增长。它只是指定了难以使用常规管理工具进行存储,查询和转换的大量数据。实际上,大数据技术是一种结合了数据挖掘,数据存储,
各个行业的业务数据都运行在关系数据库中,但是历史数据的保存,数据分析和数据挖掘,需要准实时的从关系数据库导入到分布式数据库系统中。本文介绍了利用ISFRAME实现数据收集和备份的方法。
原创 2013-06-01 18:44:35
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一、 Hadoop的来源 Hadoop是Google的集群系统的开源实现。 --Google集群系统:GFS(Google File System)、MapReduce、BigTable. --Hadoop主要由HDFS(Hadoop Distributed File System Hadoop分布
原创 2021-07-29 16:23:31
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8 大数据技术8.1 大数据及其特征典型大数据应用中的数据在如下的一个或多个(4V)方面与传统技术面对的数据表现出显著不同:数据量(Volume)大、类型(Variety)多样、速度(Velocity)快、价值(Value)高而密度稀疏。大数据技术的目标乃是简单、高效并安全地共享大数据,支持大数据应用。大数据技术的关键需求包括:①可伸缩性,能够有效处理越来越多的数据和越来越多的访问。②可靠性,能够
大数据技术的体系庞大且复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架,主要分为下面几个方面:数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。一、数据采集与预处理对于各种来源的数据,包括移动互联网数据、社交网络的数据等,这些结构化和非结构化的海量数据是零散
1、政务大数据运营的根本宗旨是有益于民政务大数据的本质就是“政务”本身,政务大数据的运营从某种角度来看是一种政务工作模式。对政务大数据而言,最重要的不是数据、不是算法、更不是应用场景,而是干系人(相关各方)认可的、可以感受到的价值,也是提供者所能获得的综合收益。简言之,政务大数据首先要服务于人民百姓并对之有益,其价值最终还是要根本上去解决应用问题,而非制造新问题。政务大数据在运营过程中,无可回避的
    大数据的特征:HACE 原则 (large-volume,  heterogeneous, autonomous sources with distributed and decentralized control, and seeks to explore complex and evolvin
前言不知道大家有没有过在搜索引擎搜索过旅游的关键字,不久就可能收到机票的推销的经验。如今是大数据的时代,数据的价值越来越重要。数据即资产,想必大家都听说过。最近公司的项目中也用到了一些大数据的技术,本文对大数据相关的知识体系做了一个整体的梳理。什么是大数据大数据,你可能就简单理解为数据量大,那是多大才算大数据呢?如果只有数据量大是不是太片面单一了,实际上如果你说是从事大数据开发, 那么起码要满足下
接上2篇:一小时了解数据挖掘①:解析常见的大数据应用案例   一小时了解数据挖掘②:分类算法的应用和成熟案例解析数据挖掘分类技术 从分类问题的提出至今,已经衍生出了很多具体的分类技术。下面主要简单介绍四种最常用的分类技术,不过因为原理和具体的算法实现及优化不是本书的重点,所以我们尽量用应用人员能够理解的语言来表述这些技术。 在我们学习这些算法之前必须要清楚一点,分类算法不会百分百准确
文章目录1.HDFS简介 (Hadoop分布式文件系统)1.1HDFS优缺点2.HDFS组成架构3.HDFS体系结构4.HDFS读数据过程5. HDFS写数据过程6. HDFS主要组件的功能7.NameNode和SecondaryNameNode 1.HDFS简介 (Hadoop分布式文件系统)HDFS是一个运行在通用硬件设备之上的分布式文件系统。HDFS是高度容错的,在廉价的硬件上部署。HDF
  云计算和大数据常常被大家混为一谈!二者有什么区别?好程序员今日解析云计算与大数据的主要区别。  一句话解释二者主要不同:云计算是硬件资源的虚拟化。大数据是海量数据的高效处理。  我们说大数据技术,是从成百上千,各种各样的数据中获取有价值的信息进行数据分析。应用大数据技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统
1、什么是大数据百度百科描述:大数据(bigdata)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,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。IBM提出了大数据的5V特征:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)、Veracity(真实性)。个人理解:大数据是在信息数据
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