简单来说： 1）深度学习（Deep Learning）只是机器学习（Machine Learning）的一种类别，一个子领域。机器学习 > 深度学习 2）大数据（Big Data）不是具体的方法，甚至不算具体的研究学科，而只是对某一类问题，或需处理的数据的描述。具体来说： 1）机器学习（Machine Learning）是一个大的方向，里面包括了很多种approach，比如deep lear
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2024-10-17 18:48:50
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1. top K问题：在海量数据中找出出现频率最高的前K个数、或从海量数据中找出最大的前K个数，这类问题统称为top K问题。针对top K类问题，通常比较好的方式是分治+hash+小顶堆eg：在1亿个浮点数中找出其中最大的10000个。方法一：排序取出前10000个。 每个float占4B，1亿个浮点数400MB，对于内存小于400MB的该方法不能一次将全部数据读入内存进行排序，而且
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2024-07-12 02:46:07
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一、Presto出现背景Presto是Facebook在2012年开发的，是专为Hadoop
原创
2022-10-08 10:42:31
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大数据之presto 默认的配比是query.max-memory-per-node的值在jvm重点的Xmx的10%左右即可。 presto官网 https://prestodb.io/docs/current/release/release-0.215.html 日常维护： 1、问题：maxRequestsQueuedPerDestinatio 日
原创
2022-06-13 10:45:20
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数据知识1 认识数据的思想及意义现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云去台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。 有人把数据比喻为蕴含能量的煤矿，煤炭按照性质有焦
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2024-04-23 21:23:14
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注意：--server执行连接Presto的coordinator节点，--catalog指定连接hive，这里写的名字和“/software/presto-0.259/etc/catalog”路径中配置的properties名称保持一致。
原创
2022-10-08 07:56:28
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两者定义当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP：Online Transaction Processing联机事务处理，强调实时处理、快速响应，应用于各类交易系统、管理系统。OLAP：Online Analytical Pro
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2024-03-20 21:50:06
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whale 帷幄面向未来的营销运营平台联系帷幄预约 1vs1 咨询互联网营销是根据多服务平台的很多数据信息，在云计算技术的基础上与互联网推广紧密结合，根据大数据的分析和运用，在时下各种各样数据信息的收集，检验和分析都早已变成了各种店家们的市场竞争。公司根据数据信息的搜集和分析来分辨客流量，分辨顾客的消费习惯来开展公司的管理决策，数据信息能够清楚客观性的为公司或企业生产管理和营销推广给予有益的根据，
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2024-02-21 09:20:56
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1、简介1.1、Presto的由来Presto最初由Facebook公司开发，旨在解决Facebook内部大规模数据处理和数据分析的问题。在传统的Hadoop生态圈中，MapReduce作为数据处理框架，虽然能够处理海量数据，但是其查询性能却比较低下，尤其是对于需要进行交互式查询（如数据探索、数据挖掘等）的应用场景，更是不够灵活。为了解决这一问题，Facebook团队在2012年开始开发Prest
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2024-01-28 00:31:32
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大数据场景一、各种标签查询查询要素：人、事、物、单位查询范围：A范围、B范围、...查询结果：pic、name、data from1、痛点：对所有文本皆有实时查询需求2、难点：传统SQL使用WHERE子句匹配LIKE关键词，在庞大的数据字段中搜索某些想要的字，需遍历所有数据页或者索引页，查询效率底，当出现千万级以上数据时，耗时较高，无法满足实时要求3、方案：使用全文检索方案
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2024-09-22 15:18:41
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站在21世纪互联网时代的风口浪尖，充分感受到了大数据的浪潮扑面而来。目前市面上的大数据产品类型的框架基本上可以分为三类，包括大数据应用层产品，大数据管理层产品，大数据技术层产品。而随着商业时代数据量的剧增和用户信息的透明化和公开化。精准营销被日益聚焦放大，谁能准确定位消费者的行为特征，瞄准精准用户群做推广，谁就能更好的挖掘商业价值来获取巨大的利益。因此用户画像体系管理系统无疑是大数据技术领域中根
目录一、Spark通信架构概述二、Spark通讯架构解析一、Spark通信架构概述Spark中通信框架的发展：
Spark早期版本中采用Akka作为内部通信部件。
Spark1.3中引入Netty通信框架，为了解决Shuffle的大数据传输问题使用
Spark1.6中Akka和Netty可以配置使用。Netty完全实现了Akka在Spark中的功能。
Spark2系列中，Spark
对于大数据的概念，可以从技术和管理两个方面来定义：在技术方面，主要是从大数据 获取、储存和应用的过程进行分析，比如麦肯锡提出的“大数据是一种数据容量超越了常规 数据技术获取、存储、处理和应用能力的数据合集”；维基百科“大数据表面上是指容量巨 大的数据合集，实际上从技术的角度来看，是指使用常用的硬件和软件工具获取和分析数据 所需时间超过可接受时间的数据集”。在管理方面，主要是从大数据所蕴含的潜在价值
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2024-03-21 22:20:50
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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；
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2023-10-03 08:10:56
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**实现大数据底层架构**
大数据底层架构是指用于支撑大数据处理和分析的基础设施，通常包括存储系统、计算框架、数据处理引擎等组件。在Kubernetes（K8S）平台上实现大数据底层架构，可以提高集群的可伸缩性、稳定性和灵活性。
**操作流程**
以下是在Kubernetes平台上实现大数据底层架构的操作流程：
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-04-24 12:06:49
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Python大数据开发的思维导图如下：编程语言比较适合大数据编程语言的有以下几种：C/C++、Java、Scala和Python等，如果本身有技术栈，那么按照自己熟悉的语言走。假如没有那么我建议从Python这门语言入手，其学习反馈周期短，很容易上手。深度学习深度学习是近年来热门的概念之一，源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层
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2024-03-13 15:35:47
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大数据时代，数据就是生产力。一方面，对很多公司来说，大数据是一个游戏规则的改变者，它提供了我们过去从未开启的洞察力。另一方面，如果没有合适的工具，就不可能利用这些信息。为了充分利用任何大数据战略，公司获得管理、挖掘和理解数据的创新解决方案至关重要。因此大数据软件就十分必须，哪有什么推荐的大数据软件吗，今天跟大家从不同的方向向大家推荐大数据软件：首先我们从数据存储来讲：我们在大数据分析的时候首先需要
随着公司业务的增长，大量和业务、流程、规则相关的半结构化数据也爆发式增长。但数据分散在公司的各个系统中，如何将它们汇总并形成统一的企业级数据仓库，使企业灵活，高效的运用成了难题。如需将分散的各个底层数据汇总则需建立完整的体系，支撑风控的大数据框架则是重中之重。拥有5000万+注册用户；13亿+设备标签；100亿+行为数据；1500万+行业关注名单等海量多维数据的拍拍信则是从这几个方面落实：1. 数
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2023-07-10 22:07:48
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# 大数据底层存储架构科普
在今天的数字世界中，数据以爆炸性的速度增长。为了有效地存储、处理和分析这些海量数据，企业和组织需要构建强大的底层存储架构。本文将介绍大数据底层存储架构的基本概念，并通过简单的代码示例帮助理解其背后的技术原理。
## 什么是大数据存储架构？
大数据存储架构是指用于存储和管理大规模数据集的系统和技术框架。随着数据源的多样化，传统的关系型数据库已经无法满足要求。因此，现
l prestoPresto是Facebook开发的分布式大数据SQL查询引擎，专门进行快速数据分析。特点：可以将多个数据源的数据进行合并，可以跨越整个组织进行分析。直接从HDFS读取数据，在使用前不需要大量的ETL操作。查询原理：完全基于内存的并行计算流水线本地化计算动态编译执行计划小心使用内存和数据结构类BlinkDB的近似查询GC控制架构图： Presto实
