数据库时代要说大数据的真正起源，必须得提到数据库。无论是移动互联网还是PC因特网，或者是计算机本身，背后都是一群又一群程序员写的程序，而一切程序说到底都还是对数据的处理。如果把数据处理比作一个王国的话，那这个王国的国王就是数据库。那什么是数据库呢？用最简单的话来说，就是一个用户可以把数据存储在数据库，需要的时候，用户可以告诉数据库，我需要某些数据，然后数据库会自行完成实际的数据处理过程，返回数据给
原创
2021-09-28 21:15:15
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通过参与一个历时两年的大数据分析项目，总结如下：1、环境熟悉，了解认证系统，各个组件了解，比如hdfs、hive、mapreduce、spark、es、kafka，各个组件都适用什么场景，如何交互2、明确了场景以后，再各自深入了解hdfs存储有哪些格式，各自优劣hive各个存储方式执行性能测试，分桶、分区等的运用mapreduce的优势是什么，什么情况下使用spark调优，使用机制，如何使用spa
# 大数据云平台发展
## 1. 什么是大数据云平台
大数据云平台是指基于云计算技术构建的用于存储、管理、处理和分析大规模数据的平台。通过云平台，用户可以方便地访问和处理海量数据，实现数据的价值挖掘和应用。
## 2. 大数据云平台的发展历程
随着云计算、大数据技术的不断发展，大数据云平台也逐渐成为企业数据处理和分析的首选解决方案。大数据云平台的发展历程一般可以分为以下几个阶段：
- 阶
第一点，要有决心。先问问自己是否能够把大数据工作当做自己未来10年、20年甚至毕
原创
2023-04-19 07:00:25
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前言要从事计算机行业的工作，不管是什么工作，开发、测试、还是算法等，都是要有一门自己比较熟练的编程语言，编程语言可以是C语言、Java、C等，只要是和你后续工作所相关的就可以（后续用到其他语言的话，你有一门语言基础了，学起来就快了）。一般初学者入门语言大多都会选择Java、C语言、C或者Python，而且现在网上有很多好的视频，可以供初学者学习使用。关于学习视频或者资料的选择，知乎或者百度等都有很
原创
精选
2021-11-25 09:53:06
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大数据行业这6大核心发展趋势，大数据工程师最好掌握，紧跟时代，及时规划，才能早日成为大神！1 应用层级爆发对很多行业而言，如何使用和挖掘大数据是赢得市场竞争的关键，在未来十年，大数据的应用将成为行业发展的核心趋势，随之而来的是大数据产业链应用层级的使用和发展。现在很多领先的互联网巨头企业已经开始对大数据有了实质性的探索，比如阿里巴巴、腾讯、新浪等。大数据应用的核心方向主要包含旅游、医疗、城市、教育
前言：今天为大家带来的内容是如何用Python处理大数据？3个小技巧助你提升效率（建议收藏）本文具有不错的参考意义，希望能够帮助到大家！首先，提出个问题：如果你有个5、6 G 大小的文件，想把文件内容读出来做一些处理然后存到另外的文件去，你会使用什么进行处理呢？解答：不用在线等，给几个错误示范：有人用multiprocessing 处理，但是效率非常低。于是，有人用python处理大文件还是会存在
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2023-07-02 15:56:43
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大数据时代，Java开发的需求量越来越大
大数据已经成为了企业竞争的核心力量。而Java是企业大数据技术的主要支撑语言，Hadoop本身就是用Java编写的。当你需要在运行MapReduce的服务器集群上发布新功能时，你需要进行动态的部署，而这正是Java所擅长的。各中小企业求贤若渴，急需全面掌握Java软件开发基础技能与知识的软件工程师。 虽说Java是编程
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2023-06-25 20:57:27
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大家好，我是明哥！1. 趋势介绍与阐述：大数据和云计算进一步深度融合, 拥抱云计算走向云原生化首先我们来解读下“大数据和云计算进一步深度融合, 拥抱云计算走向云原生化”：云原生（Cloud Native）理念，本质上是一套“利用云计算技术为用户降本增效”的最佳实践与方法论；大数据拥抱云计算走向云原生化，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“云化”以适应云部
大数据在很多的领域中都有应用，而且大数据所涉及到的领域都有不同程度的进步和发展，这是一个值得欣慰的事情，当然也正是这个原因，很多的行业都争先恐后地使用大数据技术。当然，电子商务也不例外，在这篇文章中我们就给大家介绍一下电子商务领域使用大数据的思维方式，希望这篇文章能够帮助大家理解大数据在电子商务中的应用。电子商务有了大数据技术的加持，于是摇身一变成为电子智能商务，而电子商务智能
文章目录0 背景1 相关公司2 Hadoop各个版本历史3 后续不断更新补充0 背景做大数据开发有一段时间了，但是很多专业术语、概念ble(2006) 开启了大数据时代。Uber【优步】：美国科技公司，打车软件，开发了数据
原创
2022-05-26 12:17:13
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http://www.leiphone.com/news/201410/NgTsZw3yDjEbk9on.html 大数据的定义与特征大数据big data是这样的数据集合数据量增长速度极快用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。作者认为具有以下五大特征4V+1O的数据才称之为大数据即
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2017-01-06 10:02:11
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文章目录第一章 大数据与实体经济融合是新时代发展的内在要求大数据与实体经济融合是建设现代化经济体系的必由之路大数据与实体经济融合是推动国家治理现代化的必然选择大数据与实体经济融合是满足人民美好生活需要的重要举措二、大数据与实体经济融合发展具备基础技术基础不断强化大数据技术不断成熟大数据技术生态不断完善产业基础日益坚实产业规模持续高速增长基础设施建设快速推进公共数据平台发展提速数据流通机制逐步建立
从系统角度看，在未来的几十年内，GIS将向着数据标准化（Interoperable GIS）、数据多维化（3D&4D GIS）、系统集成化（Component GIS）、系统智能化（Cyber GIS）、平台网络化（Web GIS）和应用社会化（数字地球DE）的方向发展。Interoperable GIS 互操作地理信息系统（Interoperable GIS）是GIS系统集成平台，它实现
大家好，这里是抖码课堂，抖码课堂专注提升互联网技术人的软硬实力。今天我们来聊聊大数据技术的起源，这里我先告诉大家，大数据技术实际上是起源于搜索引擎技术的，所以我们需要先简单了解下搜索引擎的工作原理。网络搜索引擎我们都用过 google 和百度，我们在 google 和百度上可以通过关键字搜索到在网络上所有我们想要的内容。那你有没有想过下面的问题：当我们输入关键字，然后点击搜索的时候，google
原创
2020-08-17 17:31:52
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导语本文讲述了金融数据仓库从无到有的整体设计思路，以及对数据建模、质量控制、元数据管理及开发规范各方面的经验思考，希望对大家在数仓建设工作方面有所帮助。背景自2018年以来，随着业务体系的不断丰富与发展，数据分析与应用需求越来越丰富，对金融数据仓库建设的要求也越来越迫切。金融数据仓库建设需要解决的问题，主要包括如下几点：1、数据存储和组织不成体系，数据集成的开发、维
大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。这些技术下一步将如何发展？它们之中哪些技术将广为流行？又会诞生哪些新的技术？技术趋向多样化，企业应选择接受度高和未来会快速普及的技术目前，大数据相关的技术和工具非常多，给企业提供了更多的选择。在未来，还会继续出现新的技术和工具，如Hadoop分发、下一代数据仓库等，这也是大数据领域的创新热点。那么企业到底该选用什么
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2012-10-29 16:30:00
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大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。这些技术下一步将如何发展？它们之中哪些技术将广为流行？又会诞生哪些新的技术？
技术趋向多样化，企业应选择接受度高和未来会快速普及的技术
目前，大数据相关的技术和工具非常多，给企业提供了更多的选择。在未来，还会继续出现新的技术和工具，如Hadoop分发、下一代数据仓库等，这也是大数据领域的创新
原创
2012-10-29 16:30:30
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1、了解大数据发展的前世今生
2、Hbase原理简介
原创
2022-08-26 14:06:42
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随着近几年数据湖概念的兴起，业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一
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2022-09-17 07:32:21
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