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以下错误只针对自己在hadoop使用过程中遇到的错误,仅供参考! <1>进入了安全模式,需要退出 hadoop dfsadmin -safemode leave <2>slave节点的nodemanager启动错误,查看~/hadoop-2.5.2/logs/yarn-zjl-nodemanager-slave.log  如果错误原因是不能连接至master,查看slave中的/etc/hosts是否正确,不正确的话修改后重启集群 <3>slave节点没有datanod

1. 五种主流的大数据架构 收集各大互联网公司大数据平台架构 1. 酷狗音乐的大数据平台架构: https://www.infoq.cn/article/kugou-big-data-platform-restructure 2. 滴滴大数据离线和实时平台架构和实践: https://myslide.cn/slides/15307 3. 美图大数据平台lamda架构: https://www.infoq.cn/article/QycsTZSz0REAFTgmh_J0 持续更新中...... 原文

知乎用户,互联网 244 人赞同 在我读数据挖掘方向研究生的时候:如果要描述数据量非常大,我们用Massive Data(海量数据)如果要描述数据非常多样,我们用Heterogeneous Data(异构数据)如果要描述数据既多样,又量大,我们用Massive Heterogeneous Data(海量异构数据)--如果要申请基金忽悠一笔钱,我们用Big Data(大数据) 编辑于 2014-02-2817 条评论感谢 收藏没有帮助举报作者保留权利 刘知远,NLPer 4 人赞同 我觉得 大数据

原文  http://datameng.com/info/2014/03/big-data-xinwen-caibian/ 据统计,到2013年,全世界储存的信息如果记录在光盘上,再把这些光盘叠加起来,高度等于从地球到月球的距离.美国互联网数据中心指出,目前世界 上90%以上的数据是近几年才产生的.互联网上的数据每年将增加50%,每两年翻一番.因此有学者认为,人类进入了大数据时代.一般意义上,大数据是指无 法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知.获取.管理.处理和服务的数据集合

[转载]大数据人才流失: 科研为何陷入困境 已有 5 次阅读 2014-5-13 12:27 |系统分类:观点评述    推荐到群组 无论无处不在的"大数据"概念引起怎样的联想,逐步增长的数据规模确是改变着我们和世界的交互方式.这在工业界.政界.媒体.学术界,几乎任何领域,都是事实.逐渐增强的对大数据进行收集.处理.抽象化,并从中得到启发的能力,拓宽了我们的知识面. 然而近年来,科学研究领域加速转变到以数据为核心,是有负面影响的.总结来说就是:称职的科学研究者需要的能力,和称职的工业界

互联网创造了大数据应用的规模化环境,大数据应用成功的案例大都是在互联网上发生的, 互联网业务提供了数据,互联网企业开发了处理软件,互联网企业的创新带来了大数据应用 的活跃,没有互联网便没有今天的大数据产业.没有互联网.云计算.物联网.移动终端与 人工智能组合的环境大数据也没那么重要.大数据的价值并非与生俱来而是应用创新之结果 ,价值是由技术组合创新涌现出来的.离开环境的支持大数据毫无价值,就像离开了身体的 手不再有手的功能一样. 随着2017年大数据各种应用的发展,大数据的价值得以充分的发挥,大

  一.我国的大数据战略 近年来,对大数据的定义较为多样.第462次香山会议 (2013年5月29日-31日)提出了大数据通俗的定义:大数据是数字化生存时代的新型战略资源,是驱动创新的重要因素,正在改变人类的生产和生活方式.大数据是来源众多.类型多样.大而复杂.具有潜在价值,但难以在期望时间内处理和分析的数据集.我国的"十三五"规划纲要提出实施国家大数据战略,把大数据作为基础性战略资源,全面实施促进大数据发展行动,加快推动数据资源共享开放和开发应用,助力产业转型升级和社会治理创新. 大

近年来,随着互联网技术的发展,大数据越来越受到关注,其应用逐步渗透至多个行业,开启了全新的数据时代.数据是征信业务开展的基础资料,征信活动主要是围绕数据进行采集.整理.保存.加工,并最终向信息使用者提供.大数据不仅为征信业发展提供了极为丰富的数据信息资源,也改变了征信产品设计和生产理念,成为了未来征信业发展最重要的基石.我国征信业发展尚处于起步阶段,在大数据时代存在征信法律制度和业务规则不够完善.征信机构数据处理能力有待提高等问题.未来征信业面临的机遇和挑战并存,研究大数据时代征信业的发展具有重

大数据指的是海量数据的分析处理,可能是EB级的数量处理,我们之前也提到过大数据拥有4V特性,Volume(大量).Velocity(高 速).Variety(多样).Value(价值),对于大数据的分析处理,需要有专门设计的硬件和软件工具进行专业化处理,大数据经过收集再到清洗计算 挖掘再到展现和利用,每一步可用的工具都不同,下面我们就来扒一扒大数据领域一些实用工具吧.免费好用的像八爪鱼采集类似的工具也会推荐哦,借用当下的某 名言,你若有用,我便免费到底! 1.  收集工具 由于大数据数据集的体量