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大数据挖掘与处理

大数据平台

...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,支持用户创建资源独享的大数据集群,在集群中部署 Hadoop、Hive、...

大数据挖掘与处理问答精选

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 | 914人阅读

为什么SQL处理数据比Java快?

回答:使用SQL处理数据时,数据会在数据库内直接进行处理,而且sql处理本身可以对sql语句做优化,按照最优的策略自动执行。使用Java处理时,需要把数据从数据库读入到Java程序内存,其中有网络处理和数据封装的操作,数据量比较大时,有一定的延迟,所以相对来说数据处理就慢一些。当然,这个只是大体示意图,实际根据业务不同会更复杂。两者侧重的点不同,有各自适合的业务领域,需要根据实际情况选用合适的方式。

stefanieliang | 1598人阅读

你处理过的最大的数据量是多少?你是如何处理的?

回答:我是做JAVA后台开发的,目前为止最多处理过每天600万左右的数据!数据不算特别多,但是也算是经历过焦头烂额,下面浅谈下自己和团队怎么做的?后台架构:前置部门:负责接收别的公司推过来的数据,因为每天的数据量较大,且分布不均,使用十分钟推送一次报文的方式,使用batch框架进行数据落地,把落地成功的数据某个字段返回给调用端,让调用端验证是否已经全部落地成功的,保证数据的一致性!核心处理:使用了spr...

李增田 | 1066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 | 955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 | 2718人阅读

php空间与数据库怎么配置

问题描述:关于php空间与数据库怎么配置这个问题,大家能帮我解决一下吗?

王晗 | 397人阅读

大数据挖掘与处理精品文章

  • 数据技术原理应用》第一章-数据概述

    ...解决问题代表企业第一次浪潮1980年前后个人计算机信息处理Intel、AMD、IBM、苹果、微软、联想、戴尔、惠普等第二次浪潮1995年前后互联网信息传输雅虎、谷歌、阿里巴巴、百度、腾讯等第三次浪潮2010年前后物联网、云计算和大...

    1fe1se 评论0 收藏0
  • 揭开数据云计算非同一般的关系

    ...云计算是硬件资源的虚拟化,而大数据是海量数据的高效处理。从结果来分析,云计算注重资源分配,大数据注重的是资源处理。一定程度上讲,大数据需要云计算支撑,云计算为大数据处理提供平台。  从二者的定义范围来...

    ashe 评论0 收藏0
  • 何为敏捷数据敏捷AI?

    ...能模型,并在敏捷大数据平台上对数据流进行实时智能化处理,最终实现一站式的大数据智能分析实践。 一、前言 人工智能的诞生可以追溯到上世纪50年代,在达特茅斯会议上,麦卡锡提出了AI的概念,但在初期的热度过后,人...

    X_AirDu 评论0 收藏0
  • Chapter1 数据概述

    ...用于生成决策的时间非常少。 1秒定律:这一点和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 (4)价值密度低,商业价值高: 如此大量的数据,很多可能都是没有价值的数据。比如监控摄像头时刻生成大量数据需要进行存储,一旦发...

    Dean 评论0 收藏0
  • 十年回顾:Hadoop老矣,尚能饭否?

    ...度用Hadoop处理每周200TB的数据,进行搜索日志分析和网页数据挖掘工作。2010年,Facebook的Hadoop机群扩展到1000节点;百度用Hadoop每天可处理1PB的数据;中国移动通信研究院基于Hadoop开发了大云(BigCloud)系统,不但用于相关数...

    gyl_coder 评论0 收藏0
  • 数据分析技术应用

    ...近EB量级。 2)Velocity(高速): 这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的数字宇宙的报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。 天猫双十一...

    shinezejian 评论0 收藏0
  • 数据分析技术应用

    ...近EB量级。 2)Velocity(高速): 这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的数字宇宙的报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。 天猫双十一...

    Youngdze 评论0 收藏0
  • 云计算和数据是什么?云计算和数据区别是什么?

    ...过互联网提供全球用户计算力、存储服务,为互联网信息处理提供硬件基础。云计算,简单说就是把你自己电脑里的或者公司服务器上的硬盘、CPU都放到网上,统一动态调用。 大数据是什么? 大数据的定义(麦肯锡全球研究...

    不知名网友 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
  • 360度透视Hadoop,数据技术、案例及相关应用

    ...息官的首要任务。有效的业务分析(从基本报告到高级的数据挖掘和预测分析)使得数据分析人员和业务人员都可以从数据中获得见解,当这些见解转化为行动,会给公司带来更高的效率和盈利能力。所 有业务分析都是基于数...

    rottengeek 评论0 收藏0
  • 数据Hadoop之间是什么关系

    ...)的发布,大数据不再仅用来描述大量的数据,还涵盖了处理数据的速度。目前定义:大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具在合理时间内获取、管理、处理、并整理为帮...

    Michael_Lin 评论0 收藏0
  • 学习Hadoop数据基础框架

    ...据量早已超出 ZB(1ZB=1024EB,1EB=1024PB)级别。传统的数据处理方法是:随着数据量的加大,不断更新硬件指标,采用更加强大的CPU、更大容量的磁盘这样的措施,但现实是:数据量增大的速度远远超出了单机计算和存储能力提升...

    amc 评论0 收藏0
  • 每个人都应该知道的25个数据术语

    ...己正在寻找的是什么、如何处理并让其智能化使用。 12.数据挖掘。数据挖掘是指利用复杂的模式识别技术从大量数据中找到有意义的模式、提取见解。这与我们前文讨论的使用个人数据做分析的术语分析密切相关。为了提...

    zsirfs 评论0 收藏0
  • 每个人都应该知道的25个数据术语

    ...己正在寻找的是什么、如何处理并让其智能化使用。 12.数据挖掘。数据挖掘是指利用复杂的模式识别技术从大量数据中找到有意义的模式、提取见解。这与我们前文讨论的使用个人数据做分析的术语分析密切相关。为了提...

    imtianx 评论0 收藏0
  • 福布斯:Hadoop——你不得不了解的数据工具

    Hadoop带来了廉价的处理大数据(大数据的数据容量通常是10-100GB或更多,同时数据种类多种多样,包括结构化、非结构化等)的能力。但这与之前有什么不同?现今企业数据仓库和关系型数据库擅长处理结构化数据,并且可以存...

    jsyzchen 评论0 收藏0

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