回答:目前阶段大数据技术及体系已经逐渐趋于成熟，不再是以概念贯穿的模式，大数据越来越多的被使用，伴随互联网化的发展更多的企业信息化已经由IT时代转变为DT时代，以数据为核心，用数据进行决策，基于数据驱动企业的创新与发展，相信在将来大数据也会有更广泛的应用空间，对于大数据的理解主要分为以下几个层面。1.数据来源：对于大数据时代而言更多强调基于业务数据的沉淀，在一定规模的数据上进行进一步的分析、处理、转换，...
arashicage
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回答:在大数据领域大概有四个大的工作方向，除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外，还有大数据平台架构与研发，除了以上四个大的工作方向之外，还有一个工作方向是大数据技术推广和培训，这部分工作目前也有不少人在从事。大数据平台架构与研发主要的工作内容是研发底层的大数据平台，这部分工作的难度较高，从事这部分工作的研发级岗位也并不多。现在不少技术研发团队都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
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回答:近几年，大数据的概念逐渐深入人心，大数据的趋势越来越火爆。但是，大数据到底是个啥？怎么样才能玩好大数据呢？大数据的基本含义就是海量数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：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、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数字经济的要素之一就是大数据资源，现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的...
khlbat
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回答:随着大数据应用的逐渐落地，很多人都想从事大数据方面的工作，这其中自然就有很多非大数据相关专业（数学、计算机、统计学）的从业者，那么大数据到底能不能从零基础开始学呢？答案是肯定的，但是也要根据自身的知识结构来选择大数据的学习方向。大数据技术体系在2016年的时候已经趋于成熟，目前正处在落地应用的阶段，大数据的细分岗位比较多，自然也就需要具备不同的知识结构。大数据的岗位集中在数据采集、整理、存储、分析...
wuyangnju
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回答:大数据是处理海量数据的一种技术，你说的写SQL只能处理结构化数据，更多的是非结构化数据（文本数据），和半结构化数据。并且通过SQL处理的数据量一般很少，几个T就根本不行，大数据涉及存储（存储级别为PB级别），资源调度（一般是分布式系统，不是一台机器），计算框架（hadoop;storm;spark）这三部分，缺一不可，你说的写SQL只是相当于计算框架（勉强算得上，性能差远了）。
tracymac7
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回答:很高兴能够看到和回答这个问题！如今这个时代，大数据，云计算这些热门概念是人们茶余饭后议论的热点话题，然而很多人还是搞不清楚什么是大数据。今天，每日精彩科技将根据自己的经验回答这个问题！什么是大数据？半个世纪以来，当计算机技术全面融入社会，信息不断积累，直至变革开始。它不仅充满了信息，而且加速了信息的增长。在天文学、遗传学等信息爆炸的领域，出现了 大数据 的概念。如今，这一概念几乎适用于人类思维和发...
guyan0319
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...道问题是什么，问题在哪，完全是以数据为驱动，通过大数据分析发现问题、解决问题 ② 思维方式的变化⭐ 全样而非抽样 在之前，数据太多，无法保存和分析，统计学采用抽样，而现在，我们可以对所有数据进行分析 效...
...要从事平台技术开发和建设方面，工作的重点方向主要在解决用户在数据治理中的各种问题，让用户能更高效地管理自己的数据，进而产生更大的价值，比如如何整合现有功能流程，节省用户使用成本；增加新平台不断调研，丰...
...才能利用起来？7.数据多了，但有多少企业真正花精力在数据分析、挖掘，基于大数据做业务决策？8.不同行业之间的大数据有多大的区别？如何区分共性与个性？企业的个性数据如何得到满足？教育行业1.公有云的安全与审计问...
...我们对每个平台的特点要了解。我们知道没有一个平台能解决所有的问题， Spark 再强大也没有存储，很多场景需要和 Hadoop / HBase / 对象存储等配合起来使用，更别说替换数据仓库了。 选择平台或工具不能赶时髦，适用才是最正...
...的计算模式。那么这种计算模式如何实现呢,Hadoop的来临解决了这个问题，Hadoop是Apache（阿帕切） 的一个开源项目，它是一个对大量数据进行分布式处理的软件架构，在这个架构下组织的成员HDFS(Hadoop分布式文件系统)，MapReduce、Z...
...值，推动社会进步和民众生活的改善。这也意味着，今后数据分析和数据资产管理将成为政务大数据落地的关键。华为云在这方面拥有成熟的解决方案和服务。互联网＋政务转型的理想合伙人大数据解决方案的全面性和差异...
...aph模式也越来越多，需要一些新的存储结构或新的算法去解决这类问题，也意味着所需要做的工程量就会相对较高。引入更多的数据对于数据处理大致可归类为四个方面，分别是复杂性、灵活性、延迟和分布式，其中分布式肯定...
...aph模式也越来越多，需要一些新的存储结构或新的算法去解决这类问题，也意味着所需要做的工程量就会相对较高。引入更多的数据对于数据处理大致可归类为四个方面，分别是复杂性、灵活性、延迟和分布式，其中分布式肯定...
...aph模式也越来越多，需要一些新的存储结构或新的算法去解决这类问题，也意味着所需要做的工程量就会相对较高。引入更多的数据对于数据处理大致可归类为四个方面，分别是复杂性、灵活性、延迟和分布式，其中分布式肯定...
...们没有重复造轮子，可是直接基于 MES （马蜂窝内部的大数据分析工具）来实现，主要考虑下面几个方面的原因：一来数据分析和报警在数据来源上是相似的；二来可以节省很多开发成本；同时也方便报警的接入。 那具体应该采...
... 我之前在友盟，当时是首席数据科学家，做的主要是数据分析和数据挖掘，包括计算广告策略的优化，比如怎么去预估CTR(Click Through Rate，点击率)，怎么样给用户做画像，从而针对用户做定向投放。从2011年底一直到今年的8月...
...的数据服务，在此服务之上做各种数据应用例如：报表、数据分析报告，数据下载等等。两边的部分提供辅助的功能：包括任务调度和监控管理。 友盟数据流水线 结合友盟的业务架构和 lambda 架构思想，最终的系统如下图所示...
...的数据服务，在此服务之上做各种数据应用例如：报表、数据分析报告，数据下载等等。两边的部分提供辅助的功能：包括任务调度和监控管理。 友盟数据流水线 结合友盟的业务架构和 lambda 架构思想，最终的系统如下图所示...
...取价值。Platfora的解决方案在Hadoop上做了一个壳，让企业数据分析师可以更好的利用组织数据与相关结果。关键客户包括：康卡斯特，迪斯尼，Edmunds.com和华盛顿邮报。竞争格局： Platfora竞争对手Datameer，IBM，SAP，SAS，高山数据等...
...平台需要处理每天高达十几PB级别的海量大数据，所有的数据分析、报表、洞见以及A/B测试都依赖于高质量的数据，如果数据质量不高的话，依赖数据做决策的业务都会受到严重影响。 与此同时，微软业务对于实时数据处理的需...
轻量云主机已更新简化版Windows帕鲁镜像的安装教程，现在仅需3步，就可以畅游帕鲁大陆！需要Lin...
UCloud轻量云主机已更新Linux帕鲁镜像的安装教程，现在仅需1步，就可以畅游帕鲁大陆！也欢迎大...
