引论在算法竞赛中我们经常遇到大数问题，例如求一个很大的斐波那契数。住在这种情况下我们用常规解法肯定是存不下的，而我们自己写一个大数的算法又过于麻烦且易于出错，在这种情况下使用java中自带的大数类是我们最好的选择。（TLE就换方法咯）介绍java中用于操作大数的类主要有两个，一个是BigInteger，代表大整数类用于对大整数进行操作，另一个是BigDecimal，代表高精度类，用于对比较大或精度
转载
2023-09-11 14:53:53
59阅读
文章目录大数据概念特点应用场景Hadoop概述hadoop发展历史hadoop三大发行版本hadoop的优势hadoop的组成HDFSYARNMapReduce三者之间的关系大数据技术生态体系Hadoop的运行环境搭建模板虚拟机搭建安装 Workstation 15安装Centos第一步安装硬件第二步安装软件第三步配置IP第四步使用Xshell访问安装软件包安装JDK安装Hado
转载
2023-09-05 09:59:56
11阅读
一、LSM-Tree概述 核心思想就是放弃部分读能力，换取写入能力的最大化。LSM-Tree ，这个概念就是结构化合并树（Log-Structured Merge Tree）的意思，它的核心思路其实非常简单，就是假定内存足够大，因此不需要每次有数据更新（插入、删除）就必须将数据写入到磁盘中，而可以先将最新的数据驻留在内存中，等到积累到
转载
2024-04-07 12:15:18
45阅读
一、大数据的结构整个大数据体系发展了这么久，其实包含了太多太多的东西了。按照数据的流程大概分为以下几个大的部分 1、 数据通道 传输数据用的，将不同数据源的数据导入数据中心，数据中心处理完了之后通过这个通道输出到其他的不同数据介质去给各产品业务进行使用。这部分的组件典型的Kafka、sqoop之类的，当然很多组件也可以做类似的事情。这其中也会有很多需要考虑的事情，比
转载
2024-04-25 13:06:45
39阅读
第一章：hadoop介绍大数据技术介绍数据的来源在早期，数据是通过调查问卷的方式进行，但互联网的兴起，数据的调查不需要问卷方式，可以通过用户的操作行为来记录并进行统计，且并数据是大规模的存储在存储服务器集群中。什么是大数据大数据（bigdata），IT行业术语，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
转载
2023-09-14 13:22:54
60阅读
大数据之Scala基础完整使用一、概述1、为什么学习 Scala2、Scala 发展历史3、Scala 和 Java 关系4、Scala 语言特点二、Scala 环境搭建1、安装步骤2、测试三、Scala 插件安装四、HelloWorld 案例1、创建 IDEA 项目工程2、Maven 不支持 Scala 的开发，需要引入 Scala 框架。3、编写Helloword4、Scala 程序反编译5
转载
2024-05-08 23:44:48
56阅读
架构挑战1、对现有数据库管理技术的挑战。2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。3、实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。
转载
2024-05-21 07:24:59
90阅读
一、大数据技术与应用入门培训教程大纲 1.1.大数据定义与解决方案 1.2.大数据行业应用 1.3.大数据技术学习前景 1.4.大数据从业岗位要求 1.5.大数据常用概念 1.6.大数据架构与生态圈视频教程学习地址：https://edu.51cto.com/course/27742.html
原创
2021-04-19 10:07:48
490阅读
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
转载
2023-11-16 09:55:28
135阅读
看过来！！！2017年，大数据已经从概念走向落地；2019年，中低端IT工程师紧随浪潮加速向大数据转型，企业对大数据人才争夺直接进入白热化阶段。因此，对于想学IT技术的、想月入过万不是梦的人而言，我建议，直接选择学习大数据技术是符合潮流和就业需求的选择。一、大数据是什么？1、大数据简介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库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的
转载
2024-05-08 10:47:21
192阅读
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
转载
2023-08-31 15:13:16
224阅读
2018年注定是大数据的时代，很多企业都纷纷向数据转型，对于大数据技术人才也是求贤若渴。对于大数据工程师岗位，我们需要掌握哪些技术才能胜任？今天给大家分享的是大数据工程师的技能树，让你对大数据工程师有一个基本的了解。1. 什么是大数据工程师数据工程师这个概念其实很模糊，不同的人和公司对它赋予的含义也区别很大，在这里，我们大概聊一下一般意义上的大数据工程师在工作中会做什么?集群运维：安装、测试、运维
转载
2024-07-30 13:47:42
71阅读
随着互联网的不断发展，越来越多的企业和用户都开始接触和学习大数据技术，它与机器学习、人工智能、区块链、物联网和增强现实等其他技术密切相关。因此，许多行业已经在大数据分析技术方面作了投入，比如银行、离散制造和流程制造等行业。 目前比较常见的一些大数据技术都有哪些类型？今天我们就一起来了解一下，目前比较常见的一些大数据技术都有哪些类型。 1.数据湖 数据湖
转载
2024-05-12 16:56:48
138阅读
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，
转载
2024-02-26 21:55:34
83阅读
文章目录概述定义Hadoop与Spark的关系与区别特点与关键特性组件集群概述集群术语部署概述环境准备Local模式Standalone部署Standalone模式配置历史服务高可用(HA)提交流程作业提交原理Standalone-client 提交任务方式Standalone-cluster 提交任务方式Yarn部署Yarn Client模式Yarn Cluster模式Spark-Shell
转载
2024-08-16 13:41:01
66阅读
Hadoop系列之1、Zookeeper介紹
Hadoop系列之2、Zookeeper实操
Hadoop系列之-1、大数据介绍
Hadoop系列之-2、HDFS分布式文件系统
Hadoop系列之-3、HDFS高阶+实操
Hadoop系列之-4、MapReduce分布式计算
Hadoop系列之-5、MapReduce高阶部分
Hadoop系列之-6、Yarn资源调度器
Hadoop
转载
2023-07-14 16:08:49
57阅读
我们先来看看这张图，这是某公司使用的大数据平台架构图，大部分公司应该都差不多：从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。所以我下面就按这张架构图上的线索，慢慢来剖析一下，大数据的核心技术都包括什么。一、数据采集数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简
转载
2023-07-10 14:08:34
308阅读
前言：学习了好久了，也没有系统的整理过这些东西，感觉再这么下去算是荒废了，懒惰加上不
原创
2023-02-19 09:09:26
183阅读
DATABASE TECHNOLOGY CONFERENCE CHINA 中国数据库技术大会 而现在DTCC绝
原创
2023-02-26 10:43:53
132阅读
在大数据的相关岗位当中，大数据挖掘在这两年可以说是得到了极大的重视，数据挖掘岗位的薪资也可以说是高出同等级其他岗位不少，很多人因此将大数据挖掘作为一个转行的选择。今天我们从大数据挖掘应用培训的角度，来分享一下大数据挖掘原理及技术解析。大数据挖掘，需要大数据技术框架的支持，早期的Hadoop MapReduce框架，是解决大数据挖掘问题的第一代框架，而随着数据处理需求的变化，紧随其后又出现了很多的
转载
2023-07-19 14:23:54
218阅读
