大数据啊大数据！浪尖浪尖聊大数据开始本文之前，希望大家参与一下下面的投票。做这个投票的主要原因是最近经常有找浪尖咨询大数据，自学，培训及找工作的事情，问题归类如下：大数据要不要培训自学一段时间，发现很痛苦，没人指导想放弃，培训费用太高了培训发现跟不上，举步维艰培训结束了，为啥面试机会甚少下面分类回答一下。1.大数据需要培训吗？对于java老鸟，因为有比较强的编程经验，可以买点视频或者找大牛付费专栏
原创
2021-03-19 13:47:02
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大数据啊大数据
原创
2021-07-23 17:57:03
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我上大学时那时候安卓的版本才到安卓4.4,在智能手机出来普及以前,各大网站的数据量并没有那么多,但是随着智能手机的普及,互联网巨头家里的数据呈现几何级增长,像什么微博,微信,视频网站的数据;需要找到合适的存储方式—>>分布式存储架构,可以水平扩展,实现存储数据类型多样化,二维可以实现高容错高吞吐量,轻松实现大文件存储(支持P级别的
接上2篇：一小时了解数据挖掘①：解析常见的大数据应用案例 一小时了解数据挖掘②：分类算法的应用和成熟案例解析数据挖掘分类技术 从分类问题的提出至今，已经衍生出了很多具体的分类技术。下面主要简单介绍四种最常用的分类技术，不过因为原理和具体的算法实现及优化不是本书的重点，所以我们尽量用应用人员能够理解的语言来表述这些技术。 在我们学习这些算法之前必须要清楚一点，分类算法不会百分百准确
今天听了一场报告会，是清华计算机系60周年系列讲座之一，主讲人是哈工大软院院长李建中教授，主题《计算和数据资源受限的大数据计算的复杂性理论与高效算法研究》，李老师介绍的大数据计算理论体系很...
原创
2022-04-29 22:22:20
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大数据框架 系统平台 Hadoop、CDH、HDP 监控管理 CM、Hue、Ambari、Dr.Elephant、Ganglia、Zabbix、Eagle 文件系统 HDFS、GPFS、Ceph、GlusterFS、Swift 、BeeGFS、Alluxio 资源调度 YARN、Mesos 协调框架
原创
2022-07-30 00:54:47
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各个行业的业务数据都运行在关系数据库中，但是历史数据的保存，数据分析和数据挖掘，需要准实时的从关系数据库导入到分布式数据库系统中。本文介绍了利用ISFRAME实现数据收集和备份的方法。
原创
2013-06-01 18:44:35
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一、 Hadoop的来源 Hadoop是Google的集群系统的开源实现。 --Google集群系统：GFS(Google File System)、MapReduce、BigTable. --Hadoop主要由HDFS(Hadoop Distributed File System Hadoop分布
原创
2021-07-29 16:23:31
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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
1、什么是大数据百度百科描述：大数据（bigdata）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。IBM提出了大数据的5V特征：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）。个人理解：大数据是在信息数据
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
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。一、数据采集与预处理对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化的海量数据是零散
大数据采集可以细分为数据抽取、数据清洗、数据集成、数据转换等过程，将分散、零乱、不统一的数据整合到一起，以一种结构化、可分析的形态加载到数据仓库中，从而为后续的数据使用奠定坚实基础。数据采集可以分为内部采集与外部采集两个方面。（1）离线数据采集技术，首先要是基于文件的数据采集系统、日志收集系统等，代表性的工具有Facebook公司开发的Scribe、Cloudera公司开发的Flume和Apach
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
大数据挖掘方法介绍在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。
传统的大数据架构: 原始数据经过ETL之后进行数据处理然后直接落地提供服务.本质上只是用大数据架构替换了之前的传统数据库,基本的思想没有发生变化,流式架构: 原始数据进过数据拉取然后通过流式处理进行ETL和数据处理然后落地到本地或直接提供服务在传统大数据架构的基础上流式架构非常的激进直接拔掉了批处理虽然有存储部分但是该存储更多的是以窗口的形式进行存储的,并非是发生在
1、缓存概念： 缓存就是数据交换的缓冲区，当应用程序需要读取数据时，会首先从缓存中查找需要的数据，如果找到了则直接执行，找不到的话再从内存中找。由于缓存的运行速度比内存快得多，所以使用缓存就大大提高了数据查找的效率。 缓存可以视为主数据的缩影，是内存中少部分数据的复制品。 2、实际应用： 2.1业务前提： 现在正在开
目录 文章目录目录前言正文1.数据挖掘概述1.1 数据挖掘的概念1.2 数据挖掘的功能1.2.1常见的数据挖掘功能:1.2.2数据挖掘功能详细介绍：1.3 数据挖掘运用到的技术1.4 大数据挖掘和传统数据挖掘的区别2. 大数据挖掘的计算框架2.1 大数据挖掘计算框架2.1.1 Hadoop框架2.1.2 典型大数据计算框架对比2.2 大数据挖掘处理基本流程2.2.1 大数据对数据的处理与传统的处理
大数据基本概述 一、大数据基本概念 1、大数据(Big Data)：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，需要新处理模式才能俱有更强的决策边、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。 2、主要解决：海量数据的存储和海数据的分析计算问题。 二、大数据的特点(4v) 1、Volume (大量)：截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历
1. 简单说明爬虫原理简单来说互联网是由一个个站点和网络设备组成的大网，我们通过浏览器访问站点，站点把HTML、JS、CSS代码返回给浏览器，这些代码经过浏览器解析、渲染，将丰富多彩的网页呈现我们眼前；2. 理解爬虫开发过程1).简要说明浏览器工作原理；、方式1：浏览器提交请求--->下载网页代码--->解析成页面方式2：模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据-&g
