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,...
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...
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...
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...
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)。
线上服务的有效监控和数据收集,一直是后端服务离不开的话题。直播作为一种经典的分布式系统,监控以及数据收集更是必不可少的工作。如何对海量的服务集群有效的监控和保活,又如何抓取集群中的碎片数据中来优化...
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...技抓住当前良好的时代契机,借助于物联网+互联网+大数据+云计算等最新技术手段,通过采用UWB精准人员定位技术不间断对在押人员信息采集(高危管理区域的人员防脱管、实时点名管理、人员出入统计、区域动态管理、视...
... 视界云认为其中有两个核心的点需要被关注:技术指标数据&服务支撑。 技术指标数据:总体上: 稳定运行、良好的性价比、灵活便捷、节点覆盖范围广、质量有保证、丰富的行业经验和为人称道的服务意识、 DNS 调度准确、宽...
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...让传统安防价值不仅仅局限在安全防范。 云计算、大数据等技术给商超连锁的安全与管理效率带来哪些实质性提升? 云计算、大数据技术的应用是未来连锁行业技术的发展指向标,其目的是从数据角度分析实体商铺运营...
...编码,推流和传输4个方面。但是由于网络的复杂性和大数据的统计,推流还需要有全局负载均衡调度 GSLB(Global Server Load Balance),以及实时的统计数据上报服务器,包括提供频道管理给用户运营,因此推流 SDK 需要接入 GSLB 中心...
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