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大数据挖掘经典案例

大数据平台

...rm(简称 USDP),是 UCloud 推出的云上智能化、轻量级的大数据基础服务平台,能够帮您快速构建起大数据的分析处理能力。 USDP 构建于 UCloud 的云服务上,无缝集成云端 IaaS 资源能力,通过自研的 USDP Manager 管理工具,支持用户...

大数据挖掘经典案例问答精选

程序员经典面试题,Mysql是如何完成一次数据查询的?

回答:MySQL是如何完成一次数据查询的?这是一个很经典的问题,对于理解数据库执行过程是个不错的开端。MySQL执行一条select的过程大致概述如下建立连接客户端发起select语句,mysql接收判断查询语句是否存在于缓存中分析器做语法分析和检验优化器优化语句执行器执行查询,并保存到缓存中具体执行过程首先客户端通过TCP发送连接请求到mysql连接器,连接器会对该请求进行权限验证及连接资源分配。建立...

CKJOKER | 620人阅读

hadoop任务,给定数据量和处理逻辑(Sql、UDF等),如何预估计算时间与资源?有没有实际案例?

回答:首先明确下定义:计算时间是指计算机实际执行的时间,不是人等待的时间,因为等待时间依赖于有多少资源可以调度。首先我们不考虑资源问题,讨论时间的预估。执行时间依赖于执行引擎是 Spark 还是 MapReduce。Spark 任务Spark 任务的总执行时间可以看 Spark UI,以下图为例Spark 任务是分多个 Physical Stage 执行的,每个stage下有很多个task,task 的...

silenceboy | 911人阅读

大数据时代,如何理解“大数据”?

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 | 950人阅读

大数据开发、大数据分析、大数据运维主要工作各是什么?哪个好?

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 | 2685人阅读

大数据究竟是什么?大数据有哪些技术呢?

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 | 515人阅读

零基础能不能学大数据?大数据开发好学吗?

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 | 601人阅读

大数据挖掘经典案例精品文章

  • 第一话·相逢好似初相识——复杂度

    目录 初遇?(数据结构是什么?) 算法·出现? 算法·效率? 时间复杂度? ·时间复杂度的身世?‍♂️ ·大O的渐进表示法? 推导大O阶方法: 时间复杂度身世之别? 案例1 案例2 案例3 .strchr 案例4...

    dcr309duan 评论0 收藏0
  • 数据可以应用到那些领域?

    ...种,也是一种典型的高频数据。 更多案例:请问如何将数据挖掘技术应用于互联网金融? 电商网站应用案例: 某电商网站使用大数据技术勾勒用户画像。用户画像提供统一数据服务接口供网站其它产品调用,提高与用户间的沟...

    shleyZ 评论0 收藏0
  • AI学习路线

    ...5)模型持久化 6)模型可视化 阶段四、人工智能实用 - 数据挖掘篇 本阶段主要通过音乐文件分类和金融反欺诈模型训练等项目,帮助大家对于上阶段的机器学习做更深入的巩固,为后续深度学习及数据挖掘提供项目支撑。 项...

    xuweijian 评论0 收藏0
  • 2017年TOP100summit15位咖担任联席主席甄选最值得学习的100个研发案例

    ...能,20年间软件研发行业趋势发生了翻天覆地的变化。大数据、云计算、AI等新兴领域逐渐改变我们的生活方式,Devops、容器、深度学习、敏捷等技术方式和工作理念对软件研发从业者提出更高要求。 由麦思博(msup)有限公司主...

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    EddieChan 评论0 收藏0
  • 如何成为数据科学家?数据科学业界牛们倾囊相授

    ...资讯工程学系教授,铭传大学大数据研究中心主任,中华数据挖掘协会理事,中国人民大学数据挖掘中心顾问,IBM SPSS-China顾问,SAS-Taiwan顾问,CDA命题组负责人。在其相关研究领域已发表超过260篇以上的研究论文,同时也是国科...

    CollinPeng 评论0 收藏0
  • GIAC 2017全球互联网架构会最新日程

    ...应用都需要有 APM 体系,可以随时分析性能的情况;在大数据时代,随着数据规模的增加以及硬件计算能力的提升,数据库的使用也发生了重大的变化;最重要的,整个 DevOps 也在进化到人工智能时代,监控、服务治理、调度这...

    617035918 评论0 收藏0
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    Imfan 评论0 收藏0
  • 【友盟•缔元信.网络数据•CNZZ最强结义】共同开启“友盟+”时代!

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    TalkingData 评论0 收藏0
  • 【技术开放日】msup携手HPE揭秘全球测试中心背后的12条技术实践

    ...厦小楼2楼面向对象:测试经理、测试总监、QA质量总监、数据科学家、架构师、CTO等。 二、活动日程 三、重量嘉宾及出品人 四、案例主题和分享嘉宾 案例主题:《软件测试新趋势》课程主要收益:1.软件测试主要阶段及特点2....

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    ...系统,以及很多太短的通用平台与系统,主要关注架构、数据库、O2O等方面的技术。 壹佰案例: 作为同时负责过58同城和58到家业务的架构师,可否从架构方向谈下两项业务的技术难点有何不同? 沈剑:58同城是一个信息平台...

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    liaoyg8023 评论0 收藏0

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