1 什么是大数据1、Big data is an all-encompassing term for any collection of data sets so large and complex that it becomes difficult to process using traditional data processing apllications. -http://en.wik
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2023-09-11 17:22:37
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一、大数据的发展史2004年Google前后发表三篇论文，也就是传说中的“三驾马车”分页式文件系统GFS大数据分布式计算框架MapReduceNoSQL数据库系统BigTable2006年Doug Cutting启动了一个赫赫有名的项目Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce，分别实现了GFS和MapReduce其中两篇论文2007年HBase诞生
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2023-07-12 12:43:37
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目标构建大批量数据的存储集群实现大批量数据的分布式快速查询提供基于大数据的模型离线或者在线分析抽取实现方案基于hadoop的大数据平台搭建地址hadoop的安装目前已经极为简易化，以上地址的安装过程比较古老。由于hadoop本身的计算机制决定了实时分析不是擅长的长项，对于数据仓库的应用，基于hive基础的Impala 从速度和数据质量方面还是能够比较让人满意的。而Greenplum也可以尝试下。如
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2023-12-28 13:53:25
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目录1 大数据体系架构图2 数据采集层3 数据计算层4 数据服务层5 数据应用层 1 大数据体系架构图2 数据采集层阿里的的日志采集包括两大体系： Aplus.JS是Web端的日志采集技术方案，UserTrack是APP端的日志采集技术方案；在采集技术基础上，阿里用面向各个场景的埋点规范，来满足通用浏览、点击、特殊交互、APP事件、H5及APP里的H5和Native日志数据打通等多种业务场景；同
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2023-09-26 12:11:26
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# MySQL大数据配置指南
在如今这个数据驱动的时代，数据库的管理和配置显得尤为重要。MySQL作为一种广泛使用的关系型数据库管理系统，其在大数据领域中的应用也日益增加。为了确保MySQL能够处理庞大的数据集，合理的配置至关重要。本文将深入探讨MySQL大数据配置的关键要素，并提供相应的代码示例，帮助开发者和数据库管理员更好地理解和实施。
## 1. MySQL大数据配置的重要性
MySQ
原创
2024-10-11 08:03:21
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什么是大数据大数据(Big Data)姑且定义为无法被符合服务等级协议(service level agreement,SLA)的单台计算机处理或存储的任何数据集。理论上讲，单台计算机可以处理任意规模的数据，对于超过单台计算机存储量的海量数据，可以存放到类似网络附属存储(network attached storage,NAS)这样的共享存储设备中，然后输入到单台计算机去计算处理。但是这样处理数据
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2023-08-28 17:13:00
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什么是大数据？ 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，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，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 大数据的特点 具体来说，大数据具有4个基本特征：一是数据体量巨大。百度资料表明，其新
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2024-01-27 20:57:31
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大数据应用的领域我们给大家介绍了很多，我们在上一篇文章中给大家介绍了改善医疗保健和公共卫生、提高体育运动技能、提升科学研究。我们在这篇文章中给大家介绍更多的大数据应用领域。大数据可以提升机械设备性能。大数据使机械设备更加智能化、自动化。现在很多的配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器，在无人干预的条件下实现自动驾驶。而且在用户家中安装智能电表，然后登录网站就可实时查看用电情况。智能电
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2023-09-25 19:13:03
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感觉站在大数据的风口浪尖，感受一丝丝的凉风，也很自豪啊，哈哈哈，猪被风吹飞了，我看着漫天猪飞很好奇呀。接触大数据方向的工作我们经常提的关键词无非也就是以下这些，其中的每一块都很值的挖掘，技术大牛都在其中的一个或几个领域炉火纯青。我只能说说我听过的关键词，具体每一块的精髓，还需岁月操魔。首先，大数据平台一般由以下几部分构成：1.数据源 也就是数
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2024-01-11 20:45:12
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今天学了接口，感觉挺好，还用了Junit测试框架来测试，写完这些代码，你的能力会提升的很大。1.用接口做了个用户登录和注册模块：内容详解都在代码块中有注释再补充一个小知识点：静态方法用类名直接就可以调用。在java代码块中，先执行静态代码块再执行普通代码块，最后执行构造方法（1）定义一个UserService接口；里面包含（登录和注册两个功能）package interface1;
public
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2023-07-10 16:06:48
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文章目录0 前言餐厅销量预测一、建模流程二、模型简介2.ARIMA模型介绍2.1自回归模型AR2.2移动平均模型MA2.3自回归移动平均模型ARMA三、模型识别四、模型检验4.1半稳性检验(1)用途(1)什么是平稳序列?(2)检验平稳性◆白噪声检验(纯随机性检验)(1)用途(1)什么是纯随机序列?(2)检验纯随机性五、Python实战（一）导入工具及数据（二）原始序列的检验（三）一阶差分序列的检
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2023-08-08 07:38:48
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我们在前面的文章中给大家介绍了数据查询分析计算系统，数据查询分析计算系统是一个比较常见的系统，其实除了这一个数据查询分析计算系统还有很多系。我们在这篇文章中给大家介绍一下批处理系统和迭代计算系统，希望这篇文章能够给大家带来帮助。我们首先说说批处理系统。批处理系统中的MapReduce是被广泛使用的批处理计算模式。MapReduce对具有简单数据关系、易于划分的大数据采用“分而治
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2023-09-22 19:32:26
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大数据技术体系来一起认识下大数据的技术框架有哪些，它们分别用于解决哪些问题？它们的内在逻辑和适用场景有哪些？OK，一起去探索下。生态架构首先，看一下大数据技术体系的整体架构图。根据数据流转的方向，从下而上进行介绍。在前面，我们了解到，大数据的数据存储是分布式的，而且能够接受任务调度，与传统的数据存储存在差异。所以离线方式处理的数据，需要通过ETL模块，导入到大数据的数据存储系统进行存储；其中Sqo
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2023-07-29 22:01:15
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ifconfig 查看ip，没有ip时需要配置
配置步骤：
1输入命令setup，选择network configuration，选择runtool，选择device configuration,选择eth0，修改Use DHCP，把* 用空格键删除，修改static ip为192.168.17.10（不能跟网关ip一样），子网掩码 netmask 为255.255.255.0，default g
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2018-11-13 13:54:00
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文章目录组机缘由：深度学习需要什么样的GPU？NVIDIA 部分GPU的技术参数：如何选择：最终决定的配置：装机装机后的感想CUDA10还是CUDA9，Python3.6还是3.7？最终的深度学习环境TensorRT 5推理加速引擎卸载cuda参考 组机缘由：最近两次实习的工作内容，都与大数据关联不大，所积累的一些本就学得不深的知识便忘得不少。 深度学习和大数据都很感兴趣，考虑到毕设是深度学习项
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2024-05-10 14:48:28
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大数据的基本概念
什么是大数据关于大数据的定义目前有很多种，其实“大数据”就是收集各种数据，经过分析后用来做有意义的事，其中包括对数据进行采集、管理、存储、搜索、共享、分析和可视化。 大数据的特点大数据的特点可以用“4v”来表示，分别为volume、variety、velocity和value。·海量性（volume）：大数据的数据量很大，每天
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2024-02-26 10:25:46
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SQLCipher是一个在SQLite基础之上进行扩展的开源数据库，它主要是在SQLite的基础之上增加了数据加密功能，如果我们在项目中使用它来存储数据的话，就可以大大提高程序的安全性。SQLCipher支持很多种不同的平台，这里我们要学习的自然是Android中SQLCipher的用法了。下面我们就开始吧，首先要把Android项目所依赖的SQLCipher工具包下载下来，下载地址是：https
大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。现在需要一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。大数据在工作中的应用有三种：与业务相关，比如用户画像、风险控制等；与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴；与工程相关，如何实施、如何实现、解决
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2023-07-10 21:47:13
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Hadoop 起源于Google Lab开发的Google File System （GFS）存储系统和MapReduce数据处理框架。2008年，Hadoop成了Apache上的顶级项目，发展到今天，Hadoop已经成了主流的大数据处理平台，与Spark、HBase、Hive、Zookeeper等项目一同构成了大数据分析和处理的生态系统。Hadoop是一个由超过60个子系统构成的系统集合。实际使
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2023-07-20 20:11:01
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随着大数据时代的到来，对海量数据进行数据分析，并依据分析结果进行精细化运营成为各大企业的重要课题。但大数据行业门槛高，自建平台成本高、难度大、效率低，因此企业越来越需要专业的大数据分析工具。针对市场需求，数数科技基于Hadoop、Presto、Kudu、Kafka等底层大数据组件，研发了一套企业级的海量数据即席分析系统——Thinking Analytics，简称“TA系统”。TA系统颠覆了传统的
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2023-07-11 21:22:27
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