一、什么是大数据？大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。 二、大数据的数据类型：大数据包括体积庞大，高流速和可扩展的各种数据。它的数据为三种类型。结构化数据：关系数据。半结构化数据：XML数据。非结构化数据：Word, PDF, 文本，媒体日志。 三、大数据两大技术：
操作大数据 这些包括像MongoDB系统，提供
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2024-04-09 19:52:32
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# 大数据挖掘中的分类技术
在当今社会，大数据已经成为一种重要的资源。企业、政府和科研机构都在努力挖掘数据中的价值。大数据挖掘涵盖了许多技术和方法，其中“分类”是一个关键的技术。本文将介绍大数据挖掘中的分类，包含代码示例以及图示，帮助大家更好地理解这一概念。
## 什么是分类
分类是一种监督学习的过程，目的是根据已标记的训练数据为新的、未知的数据实例分配分类标签。常见的分类方法包括决策树、支
原创
2024-10-23 06:06:04
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这是互联网领域一个比较经典的算法问题（top k），如何在巨大的数据中找出最大，或者访问量最高的前10个，前100个或者前1000个数据。比如在2亿用户记录中找出信用等级最高的，在上亿个搜索词汇中找出被搜索次数最高的10个关键字。前提是数据存储在文件中一般遇到这个问题，第一反应会想到排序，但是稍微对内存有点了解的人立刻都会否定这个答案，大量的数据导入内存且不说内存够不够，就算足够服务器上其他的服务
大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。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。大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。今天为大家整理了部分大数据学习教程与大家共享，每个人可以根据自己的需要来选择，需要的小伙伴可以
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2023-11-10 11:27:52
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# Python大数据搜索实现流程
## 一、整体流程
下面是实现"Python大数据搜索"的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接数据库 |
| 2 | 构建查询语句 |
| 3 | 执行查询 |
| 4 | 处理查询结果 |
| 5 | 展示结果 |
| 6 | 断开数据库连接 |
现在让我们来详细讨论每一步需要做什么。
## 二、具体步骤
原创
2023-10-27 05:50:51
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# Java 大数据搜索
随着互联网的快速发展，数据量不断增大，如何高效地进行大数据搜索成为了一个重要的问题。在Java语言中，我们可以利用一些强大的工具和框架来实现大数据搜索，提高搜索效率。本文将介绍如何使用Java实现大数据搜索，并提供代码示例。
## 大数据搜索的挑战
大数据搜索面临的挑战主要包括数据量大、数据复杂、搜索速度要求高等问题。在处理大数据时，我们需要考虑如何有效地进行数据存
原创
2024-07-12 04:16:54
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按照大数据应用层次划分，可以把大数据相关技术分为数据收集、数据存储、资源管理、计算框架、数据分析和数据展示这六类，各类代表性组件如下图：
原创
2021-09-28 19:52:16
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大数据是通过高速捕捉、发现和分析，从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。有四个"V"字开头的特征：Volume（体量大），Velocity（速度快），Variety（种类杂），Value（价值大）。Volume是指大数据巨大的 ... 当“大数据”铺天盖地般向我们
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2023-09-22 21:12:43
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1.海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到ip是32位的，最多有个2^32个ip。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，在找出每个小文件中出现频率最大的ip（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的ip
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2024-01-13 23:18:14
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数据分析之决策树ID3算法什么是分类算法？ 分类算法跟之前的聚类都是让不同对象个体划分到不同的组中的。但是分类不同之处在于类别在运算之前就已经是确定的。 分类是根据训练数据集合，结合某种分类算法，比如这篇讲的ID3算法来生成最终的分类规则，这样当提供一个对象的时候我们可以根据它们的特征将其划分到某个分组中。 决策树ID3算法是分类中的经典算法，决策树的每一层节点依照某一确定程度比较高的属性向
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2024-01-16 15:34:50
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在企业日益发展的今天，数据、文档、资料的不断扩充，大大增加了我们查找搜索的难度，如何才能在最短时间找到我们需要的资料成为大型企业经常遇到的问题，我们统称这些为大数据搜索。(www.lingjoin.com) 大数据的特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；
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2023-09-14 17:03:29
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# 使用Python进行商品大数据分类的指南
在这个数据驱动的时代，商品大数据的分类对零售和电商行业至关重要。对于刚入行的新手来说，了解流程和关键技术是非常重要的。本文将带你从零开始，实现一个商品大数据分类系统。
## 整体流程
在开始之前，我们首先要明确整个流程。如下表所示，我们将使用四个主要步骤来实施商品分类。
| 步骤 | 描述 |
|------
如何跟一个非相关性的人解释你是做大数据的，你是做大数据的哪一部分工作，从求职者角度，如何从jd描述中估摸大概率做哪一块，从猎头角度，如何从一份简历中看出你更匹配哪个jd1.相关技术大数据开发的技术名词无非是下面几种，Hadoop,Hive,Spark,Kafka,Sqoop,Flink,Oozie,Hbase,hue但是大数据架构根据每个厂的基础建设不同，可能会有不同的方案，但是总的流程是大致一致
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2021-04-07 13:47:20
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博客：大数据分类算法深度解析1. 背景大数据的快速增长带来了更多的机会和挑战。分类算法作为机器学习的基石之一，在处理大规模数据时变得尤为重要。其目标是根据已知的数据集，将新数据分配到预定义的类别中。2. 特征提取与预处理在分类算法中，特征提取是非常关键的一步。特征是从原始数据中提取的具有代表性的信息，用于描述数据的属性和特性。有效的特征提取可以帮助算法更好地理解数据，提高分类模型的性能。2.1 数
原创
精选
2024-01-15 08:39:13
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NLPIR大数据搜索与挖掘共享开发平台 一、简介 NLPIR文本搜索与挖掘开发平台针对互联网内容处理的需要，融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术，提供了用于技术二次开发的基础工具集。开发平台由多个中间件组成，各个中间件API可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中，可兼容Windows，Linux， Androi
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2023-08-04 21:10:53
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大数据的特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。大数据搜索引擎的主要挑战在于：海
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2024-02-27 16:15:44
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尽管大数据已呈爆炸式增长，以致带动不少相关技术的衍生与发展。但是，不少人还是对大数据技术的作用感到云里雾里。今天，就跟随 大圣众包威客平台 一起看看大数据的其中一项重要技术——意图搜索技术。一、大数据环境下的意图搜索技术的利弊我们都知道，在大数据时代，任何在网络行为中留下的“蛛丝马迹”都以数据的形式被隐藏在大数据中，并通过应用物联网、大数据、人工智能等技术，构建成网络空间中的行为事件、思想事件等模
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2024-05-24 08:18:41
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一. 数据搜：
「数据搜」这个网站就是搜索一些热词和数据指数的，包括百度指数、阿里指数、微博指数、微信指数、搜狗指数等等。当然，还有一些汽车数据、腾讯大数据、票房数据相关数据查询网站。估计很多人经常用的也就只有「百度指数」了，主要统计一下网站的流量等等。大部分人可能都不太用得上，但是对于喜欢追热点的人来说，用处还是蛮大的，毕竟，现在很多人不是天天喊着什么大数据时代要来了嘛二. 学术搜：https:
常见的数据查找算法主要有顺序查找,二分查找,深度优先遍历,广度优先遍历,哈希查找.顺序查找是最简单的查找方式,需要对数据注意匹配,所以效率相对较低,不适合大数据量的查找.二分查找虽然效率很好,但是要求数据必须是有序的,对数据进行排序通常需要很多的时间开销.深度优先遍历和广度优先遍历对于大数据量的查找问题效率不高.哈希查找由于查找速度快,查询、插入、删除操作简单等原因而被广泛使用。哈希算法根据数据量
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2024-04-06 10:16:50
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大数据时代，Hadoop生态是最主流的生态，但是elasticsearch及ELKB形成的生态，基于搜索的思路，形成独树一帜的大数据搜索和数据分析平台。一、elasticsearch介绍elasticsearch对应的商业解决方案是splunk。Splunk是大数据领域第一家在纳斯达克上市公司，Splunk提供一个机器数据的引擎，可收集、索引和利用所有应用程序、服务器和设备（物理、虚拟和云中）生成
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2024-03-29 13:59:51
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