回答:先上一张大数据技术学习的必备技能图：入门学习需要掌握的基本技能：1、Java2、Linux命令3、HDFS4、MapReduce5、 Hadoop6、Hive7、ZooKeeper8、HBase9、Redis10、Flume11、SSM12、Kafka13、Scala14、Spark15、MongoDB16、Python与数据分析等等。我们所说的大数据培训学习，一般是指大数据开发。大数据开发需要学...
felix0913
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回答:大数据是我的主要研究方向之一，我使用Java的时间也比较久，多年前（2008年）还出版过Java的书籍，所以我来说一说Java与大数据的结合都需要学习哪些内容。大数据平台与Java首先Java是一门编程语言，而大数据则是一个产业领域，简单的说做大数据的相关研发可以使用Java语言来实现，Java是大数据领域的一个重要工具。大数据行业涉及到诸多岗位，这些岗位主要围绕数据展开，包括数据采集、数据整理、...
Yujiaao
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回答:目前行业内使用的数据库种类很多。他们的特性及应用场景也不尽相同，在不同场景下的表现也差异悬殊，当然在使用成本上也明显有别。按不同的维度特性、可以把数据库分门别类地划分。从源码是否开放角度来看，数据库版本可分为：开源（又称社区）数据库版本、闭源（又称非开源）数据库版本。开源数据库版本有MySQL、MariaDB、PostgreSQL等。非开源的数据库版本有Oracle、DB2、SQL Server、...
zhjx922
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回答:作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，当前大数据的知识体系还是比较庞大的，随着大数据技术生态的逐渐成熟和完善，大数据领域也逐渐形成了更多的岗位细分，从事不同的岗位细分方向则需要学习不同的知识。从当前大的岗位划分来看，通常包括以下几个岗位：第一：大数据开发岗位。从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，开发岗位的人才需求量还是比较大的，相关岗位的薪资待遇也...
since1986
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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:随着云计算的高速发展，越来越多的应用需要存储海量数据，并且对高并发和处理海量数据提出了更高的要求，传统的关系型数据库对于这些应用场景难以满足应用需求。作为NoSQL数据库之一的MongoDB数据库能够完全满足和解决在海量数据存储方面的应用，越来越多的大网站和企业选择MongoDB代替Mysql进行存储。什么是MongoDB？MongoDB[1] 是一个基于分布式文件存储的数据库。由C 语言编写。旨...
Enlightenment
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...的业务调研和需求分析。其次，进行数据总体架构设计，主要是根据数据域对数据进行划分；按照维度建模理论，构建总线矩阵，抽象出业务过程和维度。再次，对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，使用 OneData 工具完成指...
...的，并且一次访问大量数据； OLAP技术是面向主题的多维数据分析技术。 OLAP（On-Line Analysis Processing）在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术；OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据；OLAP用于支持复杂的...
...的，并且一次访问大量数据； OLAP技术是面向主题的多维数据分析技术。 OLAP（On-Line Analysis Processing）在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术；OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据；OLAP用于支持复杂的...
...的，并且一次访问大量数据； OLAP技术是面向主题的多维数据分析技术。 OLAP（On-Line Analysis Processing）在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术；OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据；OLAP用于支持复杂的...
...的，并且一次访问大量数据； OLAP技术是面向主题的多维数据分析技术。 OLAP（On-Line Analysis Processing）在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术；OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据；OLAP用于支持复杂的...
...的，并且一次访问大量数据； OLAP技术是面向主题的多维数据分析技术。 OLAP（On-Line Analysis Processing）在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术；OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据；OLAP用于支持复杂的...
...有一份） 结构清晰（表结构一目了然） 便于做OLAP分析（数据分析用起来会很开心） 增加使用成本，比如查询时要关联多张表 数据不一致，比如用户发起购买行为的时候的数据，和我们维度表里面存放的数据不一致 再说我们...
...：服务层主要是对外提供服务的入口层，提供的服务包括数据分析、风险检测、业务决策等，所有的服务全部都是通过数据接入模块接入数据，具体后面讲 引擎层：引擎层是整个平台的核心，主要包括了执行规则的规则引擎、...
...度的异常变化差异。差异越大的维度越有可能成为异常的主要影响因素。在这还用了另一个技巧: 异常的主要影响因素往往是少量维度值的集合。所以取后续集合的 Surprise均值大的维度作为优先选择的条件。选出维度后，在选择...
...度的异常变化差异。差异越大的维度越有可能成为异常的主要影响因素。 在这还用了另一个技巧: 异常的主要影响因素往往是少量维度值的集合。所以取后续集合的 Surprise均值大的维度作为优先选择的条件。选出维度后，在选择...
... 我们首先要将数据集字段归类到维度与度量，才能提高数据分析的效率。数据分析就是从不同维度下看度量值，先想清楚要看的是什么数据，比如销量还是利润？这些字段都属于度量，然后想一想要怎么看这些度量，是看总数...
...属性刻画的准确性。达观数据采用了多种方式进行量化，主要包括显式用户偏好分析和隐式用户兴趣点挖掘。1) 显式用户偏好分析结合用户历史行为和物品信息，可以得到每种行为下的用户偏好数据，包括偏好的维度及偏好程...
...的业务总量监控大盘已经越来越不能满足监控需求，主要表现在以下几个方面： 缺乏全局视角：监控大盘主要反映的是单个业务或应用的运行状态，缺少全局的业务视角能反应整个业务域的上下游整体的运行情况...
...中DirectoryReader需要对应写入时候的Directory实现。QueryParser主要用来解析你的查询语句，例如你想查 A and B，lucene内部会有机制解析出是term A和term B的交集查询。在具体执行Search的时候指定一个最大返回的文档数目，因为可能会...
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...
