前言不知道大家有没有过在搜索引擎搜索过旅游的关键字，不久就可能收到机票的推销的经验。如今是大数据的时代，数据的价值越来越重要。数据即资产，想必大家都听说过。最近公司的项目中也用到了一些大数据的技术，本文对大数据相关的知识体系做了一个整体的梳理。什么是大数据大数据，你可能就简单理解为数据量大，那是多大才算大数据呢？如果只有数据量大是不是太片面单一了，实际上如果你说是从事大数据开发， 那么起码要满足下
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2023-08-02 12:58:20
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好学不好学真的是小马过河的问题，会者不难，难者不会。但是不可否认的是，在初学一门语言的时候，都是会有一些难度的，就看你有没有找对学习路线和适合自己的学习方法~最简单的方法就是自己先学习一下，看看自己的理解能力和掌握情况怎么样就能判断到底是不是难学了学习大数据需要掌握什么语言基础？1、Java基础 大数据框架90%以上都是使用Java开发语言，所以如果要学习大数据技术，首先要掌握Java基础语法以及
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2023-08-07 22:58:16
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一、大数据的诞生（1）当全球互联网逐步建成（2000年左右），各大企业或政府单位拥有了海量的数据亟待处理。 （2） 基于这个前提逐步诞生了以分布式的形式（即多台服务器集群）完成海量数据处理的处理方式，并逐步发展成现代大数据体系。二、什么是大数据2.1 狭义理解技术层面的理解，使用分布式技术完成海量数据的处理，得到数据背后蕴含的价值。大数据是一类技术栈，是一种用来处理海量数据的软件技术体系。2.2
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2023-06-29 23:52:05
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本篇是记录使用NXP官方开发板环境搭建过程记录，以防备忘。这次在无原厂技术支持的环境下， 把整个流程梳理一下: (a). 选的开发板获取该开发板资料； (b). 搭建android8.1 源码开发环境; ©. SD 卡分区并烧写android系统镜像； (d). 使用自己编译镜像在开发板上验证；第一条 研发资料说明1). android_O8.1.0_1.3.0_8M_tools.tar.gz 文
第一步:可以通过网上招聘网站了解大数据在不同行业内的职业需求，岗位种类方便自己分析选择。大数据从大方向来讲:分技术型和业务型。 技术型着重在大数据开发，需要从底层架构到应用层面，计算机底层语言是C语言。java和python都是C的后代，都是基于C进行升级创造的。要说Java与Python的区别，java是"纯手工”的创造，而Python是利用现有工具的创造，所以python在现实应用层面被广泛推
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2023-09-01 07:06:21
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1.大数据对思维方式的影响是使得分析全样而非抽样、效率而非精准、相关而非因果。 2.区别：大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价地提供给用户；物联网的发展目标是 实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。 联系：从整体上看
《大数据挖掘及应用》学习笔记。第1章 大数据挖掘及应用概论 数据挖掘是数据分析的提升。1.1 大数据智能分析处理的普及和应用 1.1.1 云计算(cloud computing) 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快捷提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少
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2023-09-26 13:39:03
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当今大数据的来源除了专业研究机构产生大量的数据外（CERN 的离子对撞机每秒运行产生的数据高达40TB），与企业经营相关的大数据可以划分为四个来源：1.越来越多的机器配备了连续测量和报告运行情况的装置。几年前，跟踪遥测发动机运行仅限于价值数百万美元的航天飞机。现在，汽车生产商在车辆中配置了监视器，连续提供车辆机械系统整体运行情况。一旦数据可得，公司将千方百计从中渔利。这些机器传感数据属于大数据的范
老规矩，学习新东西先上官网瞅瞅Apache FlumeFlume是什么Flume是一个分布式、可靠的大规模高效日志收集、汇聚和传输的这么一个服务。它的架构基于流式数据，配置简单灵活。它具备可调节的可靠性机制和很多失败恢复机制，这让它具有健壮性和容错性。它采用简单可扩展的数据模型为在线分析应用提供支持。Flume架构没见过这么简单的架构图，这说明了flume用起来并不复杂。它通过Source从数据源
从人工统计分析到电脑 大型机再到今天的分布式计算平台，数据处理速度飞速提高的背后则是整体架构的不断演进。今天大数据架构最火热的莫过于Hadoop，Spark和Storm这三种，而Spark和Storm这两个后起之秀更是抢了不少Hadoop的风头，也让网上逐渐开始有一种声音说Hadoop的日子已经快到头了。但究竟这三者之间是什么关系，未来大数据架构究竟该走向何方呢?短短几年时间，大数据这个词便已家喻
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2023-09-03 18:14:18
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很多年前，业界就在讨论一个话题：如何应对海量数据？特别是一些需要存储大量用户数据的行业，金融、电信、保险等热门行业。 很多年前，业界就在讨论一个话题：如何应对海量数据？特别是一些需要存储大量用户数据的行业，金融、电信、保险等热门行业。用户几乎在一天的每个小时，都有可能产生大量数据，这些行业的存储设备，必须要将期间产生的数据一丝不苟地记录下来。随着数据量的迅速增加，很多行业用户开始想办法变
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2023-09-01 10:56:39
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一、数据库的认识数据库顾名思义，是存放数据的库房。二、数据库的分类（了解）可以分为两大类：关系型数据库和非关系型数据库。关系型数据库：关系型数据库，存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似，一条记录内的数据彼此之间存在关系。 在轻量或者小型的应用中，使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大，但是在构建大型应用时，则需要根据应用的业务需求和性能需求，选择合适的关系型数
大数据（big data），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、高增长率和多样化的信息资产。首先大数据是一个很大的概念，现在很多领域都用到了大数据，比如：互联网、广告、金融、能源、交通等。而Python是一门编程语言，可以用Python处理和分析各个领域产生的数据。很多初学者经常比
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2023-06-27 18:31:35
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容易来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：一、大数据采集大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。 数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Tale
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2023-07-07 15:56:46
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数据：数据就是对客观事件进行记录并可以鉴别的符号。他不仅仅是指数字，还可以是有一定意义的字母、文字、符号、语音、文字、图画、视频或者这些元素的结合等。企业数据分析方向：现状分析：离线分析原因分析：实时分析预测分析：机器学习数据分析基本流程：采集、处理、分析、应用大数据：大数据(big data)，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整
Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。一.基础知识1.SparkSpark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark项目包含多个紧密集成的组
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2023-10-13 15:03:24
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前几篇文章都是根据自己所见所知，在前人的基础上加以整合，对大数据概念有了初步的了解。接下来的四篇文章，抛开大数据的概念与基本知识，进入核心。我们从：数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘，四个方面讨论大数据在实际应用中涉及的技术与知识点。
核心技术
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
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2023-09-07 23:55:52
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大数据和人工智能，都是当下的技术热点，受到的关注都不少，并且这两个技术领域，本身也存在很强的关联性，因此很多人也会把这两者拿来做对比，从技术难度到未来前景，大家都非常关注。大数据还是人工智能？哪个未来发展更好？今天我们来具体聊一聊。对于大数据和人工智能这两个技术领域，首先都很新，这是事实，同时发展势头也很好，前景可期，但是对专业技术的要求，也都不低。在学大数据还是人工智能这个问题上，建议一定要考虑
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2023-08-07 16:07:20
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# 大数据与自然语言处理（NLP）的结合
在信息爆炸的时代，大数据已成为驱动各行各业的重要资产。与此同时，自然语言处理（NLP）作为人工智能的一个重要分支，致力于让计算机理解、解释和生成人类的语言。本文将探讨大数据与NLP的关系，并通过代码示例来展示如何应用这些技术。
## 什么是大数据？
大数据是指数据体量巨大、数据类型复杂且更新速度快的数据集合。它的特点主要可以归纳为：
- **体量大*
作者：CDA数据分析师大数据分析与数据分析这几年一直都是个高频词，很多人都开始纷纷转行到这个领域，也有不少人开始跃跃欲试，想找准时机进到大数据或数据分析领域。如今大数据分析和数据分析火爆，要说时机，可谓处处都是时机，关键要明了的一点是，大数据分析和数据分析两者的根本区别在哪里，只有真正了解了，才会知晓更加适合自己的领域是大数据分析师还是数据分析师。毕竟职场如战场，时间就是生活，
