大数据并非单指数据量之大。对于大数据，IDC的定义是：“为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。”人们普遍将该定义概括为四个V，即更大的容量(volume，从TB级跃升至PB级，甚至EB级)、更高的多样性(variety，包括结构化、半结构化和非结构化数据)，以及更快的生成速度(velocity)。前面三个&ldquo
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2012-08-13 20:22:39
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简介进入21世纪以来，高科技产业迅速崛起， 高科技企业、高技术产品与服务不断涌现， 互联网、移动通讯工具、发达交通工具和先进的信息技术，整个世界面貌焕然一新，原来那种企业和消费者之间信息不对称状态得到改善，沟通的渠道多元化，越来越多的跨国公司开始在全球范围进行资源整合。在这种背景下，4V营销组合论应运而生。所谓4V是指差异化（Variation）、功能化（Versatility）、附加价值（Val
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精选
2013-10-04 22:52:10
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文章目录Hadoop高手之路7-Hadoop的新特性一、Hadoop2.0以上新特性二、Yarn资源管理框架1. yarn体系结构2. yarn的工作流程三、HDFS的高可用HA1. HDFS的高可用（HA）架构2. 搭建Hadoop高可用HA集群1) 规划集群节点2) 环境准备3) 配置HA集群(1) 修改core-site.xml(2) 修改hdfs-site.xml(3) 修改mapred
4V 理论是市场营销中的一个概念，它由四个要素组成，分别是：差异化（Variation）、功能化（Versatility）、附加价值（Value）和共鸣（Vib
IDC预测，全球的数据总量将在2020年达到40ZB。40ZB的数据量到底是多少呢?IDC给出了一个比喻：40ZB数据量相当于全球所有沙滩的沙粒总数的57倍。但在如此浩如烟海的数据中，只有不到1%的数据得到了有效分析。数据就像是一座沉睡的宝藏，它需要我们利用大数据这一新架构、新工具，点石成金，变废为宝。 大数据由业务驱动 为什么在官方的健康组织还没有发布健康趋势之前，Google就
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2013-09-01 22:09:49
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大数据的4V，就是“容量大Volume”“多样性Variety”“价值高Value”“速度快Velocity”，以海洋为例：A.海洋中水的量非，开
原创
2023-04-19 14:19:18
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大数据，顾名思义，就是大量的数据。更专业来说，大数据，是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据
hadoop3.x搭建学习Hadoop概述什么是hadoop？1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。3）广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。Hadoop四大特点1）高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。
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2023-07-21 14:35:44
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1、大数据计算模式：根据大数据的不同特征和计算特征，从多样性的大数据计算问题和需求中提炼并建立的各种高层抽象或模型，传统的并行计算方法主要从体系结构和编程语言层面定义了一些较为底层的并行计算抽象和模型，但由于大数据处理问题具有很多高层的数据特征和计算特征，大数据处理需要更多地结合这些高层特征考虑更高层次的计算模式。2、数据计算的分类： ①离线批处理：Hadoop平台主要是面向离线批处理应用的，是一
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2023-11-27 00:00:17
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大数据挖掘模型是数据科学中的重要组成部分，通过处理和分析海量数据，提取潜在的模式和信息。本博文将详细记录解决“大数据挖掘模型”问题的整个过程，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
## 环境准备
为了顺利进行大数据挖掘模型的开发，我们需要设置环境。以下是依赖项的安装指南：
1. **Java Development Kit (JDK)**
- 版本：JDK
第8章 大数据领域建模综述1.为什么需要数据建模为了更好的将数据进行有序、有结构地分类组织和存储。数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。 数据建模的好处：性能：良好的数据模型能帮助我们快速查询所需要的数据，减少数据的 110 吞吐。 成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。 效率：良好的
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2024-04-19 11:51:34
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对于的处理任务，通常采用抽样策略。抽样的过程中应当分析抽样的规模，以及如何抽样才能实现类似于原数据的分布。常用的数据处理方法如下： 1)聚类分析：按照数据对象的相似度，把数据对象划分聚集簇，簇内对象尽量相似，簇间对象尽量相异。发现任意形状的簇、处理高维数据、具有处理噪声的能力以及聚类结果可解释、易使用是聚类分析的目标。 2)分类和预测：分类和数值预测是问题预测的两种主要类型。分类是一种有监
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2023-10-26 12:19:33
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MapReduce简介MapReduce是hadoop四大组件之一（HDFS，MapReduce，YARN和Comment），是一种分布式计算编程模型，用于解决海量数据的计算问题。MapReduce思想原理MapReduce采用分而治之的思想，将大文件切割成片，然后由多个map task并行处理，处理完成后交由reduce再做合并，最后输出结果MapReduce执行过程这里我们以经典例子WordC
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2024-01-11 09:10:09
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可视化展示平台采用简单的软件操作界面，内容简洁易懂，无需技术基础，使得小白或者普通人便可以直接使用系统的内置的模板创建自己的可视化数据展示看板。看板后期可以直接在线进行查看或者通过电脑投屏将可看板直接投到电视或者拼接大屏，实现非常炫酷的大数据效果。 可视化展示看板可以应用诸多场景，适用于政企的对外展示宣传、领导调研的宏观展示、业务汇报、指挥研判、数据概览等实际应用场景。 &nb
一、什么是大数据四个特性（4个V）数据量大(Volume)大数据摩尔定律：IDC估测数据一直以50%的速度增长，到2020年，全球将拥有35ZB的数据量。（GB>TB>PB>EB>ZB）快速化（Velocity）处理速度快，1秒级决策多样化（Varity） 数据类型繁多，大部分为非结构化数据。（文本，图像，视频等等等等）10%结构化数据，储存在数据库中90%非结构化数据，
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2024-06-12 12:08:11
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1.什么是大数据 ？维基百科对于大数据给出了一个定性的描述：大数据是指无法使用传统和常用的软件技术和工具在一定时间内完成获取、管理和处理的数据集。 从技术特点来看，大数据满足5V模型： 大体量（Volume）、多样性（Variety）、时效性（Velocity）、准确性（Veracity）、大价值（Value）。2.大数据的类型以及计算特征。1.从数据结构特征角度：大数据可分为结构化数据（表格）、
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2023-10-28 13:38:24
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在本文中，我将把几个常用的监控部分给梳理一下。前面我们提到过，在性能监控图谱中，有操作系统、应用服务器、中间件、队列、缓存、数据库、网络、前端、负载均衡、Web 服务器、存储、代码等很多需要监控的点。显然这些监控点不能在一个专栏中全部覆盖并一一细化，我只能找最常用的几个，做些逻辑思路的说明，同时也把具体的实现描述出来。如果你遇到了其他的组件，也需要一一实现这些监控。在本篇中，主要想说明
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2024-06-27 22:11:20
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原标题：联通叫停蜗牛放号 或因业务违规遭用户投诉 昨日，虚拟运营商蜗牛移动的170号段“999免卡”正式全国放号，这意味着虚拟运营商业务的正式落地。不过值得注意的是，在蜗牛移动满怀激动迎接首批用户时，当天下午即被中国联通叫停放号。 170是虚拟运营商目前业务运营的号码。蜗牛移动先后与中国联通、中国电信、中国移动三家签署了业务转售协议。其中，1709开头表示中国联通转售业务，1700和1705分别为
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2023-10-16 19:11:49
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数据模型是数据平台的基石，是平台搭建过程中最最基础、也是最最重要的环节，为后续数据清洗(ETL)、开发数据报表等工作保驾护航。数据建模做的好，后面工作也会更容易，模型做的不到位，一些报表做起来耗时耗力又吃资源，甚至无法实现。数据建模一般要经历主题和主题域分析、概念模型、维度设计、指标整理、逻辑模型、物理模型。好奇心是内容型产品，有NEWS、LABS两个频道，有不同新闻分类和独立的栏目，商业模式以在
博客内容是根据北邮牛博老师的PPT整理所得一、认识分类 分类的目的是获得一个 分类函数或分类模型 （也常常称作
分类器
），该模型能把数据库中的数据项映射到某一个给定类别。 分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势
