<福利贴>大数据技术视频免费送

现代社会的信息量正以飞快的速度增长,这些信息里又积累着大量的数据.预计到2025年,每年产生的数据信息将会有超过1/3的内容驻留在云平台中或借助云平台处理.我们需要对这些数据进行分析和处理,以获取更多有价值的信息.在未来的"智慧城市"中,会有越来越大的结构化以及非结构化的数据.那么我们如何高效地存储和管理这些数据,如何分析这些数据呢?答案是,我们需要强有力的大数据处理系统进行支撑. 作为目前最火热的词汇之一,大数据在各个领域都已有了较为成熟的应用.在视频监控领域,大数据时代正悄悄来临.

大数据及其价值 大数据是近几年非常热门的一个概念.到底什么叫做大数据呢?简单而言,就是具备4V属性的数据: Volume:量非常大,大到一台计算机所无法处理的数据: Variety:来源广泛,包括文本.图像.语音.机器传感器信号.日算计程序日志等: Velocity:产生速度非常快: Veracity:准确性要求高. 关于大数据,有许多大家耳熟能详的经典案例,比如沃尔玛的"啤酒和尿布"案例:Target商场预测17岁女孩怀孕的等. *对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么

您只需要添加[ITIL先锋]微信公众号,公众号的后台再回复您的邮箱地址,我们将在两天内把这一百多篇大数据文档的下载链接免费发送给您! 这些大数据文档只是迄今收集整理出的一些文档,后期我们还会不断的收集整理,补充更新.如果您有好的大数据文档,欢迎后台留言推荐给我们.或者您有什么需求,也欢迎留言,我们后期会根据大家的需求,再收集整理一些文档奉献给大家. 大数据文档 (2014)OpenKN--网络大数据时代 的知识计算引擎.pdf <云计算(第三版)>Google云计算原理与应用(二).pptx

王家林亲授<DT大数据梦工厂>大数据实战视频 Scala 深入浅出实战经典(1-71讲)完整视频.PPT.代码下载:百度云盘:http://pan.baidu.com/s/1c0noOt6 腾讯微云:http://url.cn/TnGbdC 360云盘:http://yunpan.cn/cQ4c2UALDjSKy 访问密码 45e2 技术爱好者尤其是大数据爱好者 可以加DT大数据梦工厂的qq群 DT大数据梦工厂① :462923555 DT大数据梦工厂②:437123764 DT大数据梦工厂③

忽如一夜春风来,无人不谈大数据.大数据就像前两年的云计算一样,是一个时下被炒得很火的概念.那么什么是大数据,大数据是如何定义的,大数据处理技术有哪些,大数据能给我们带来什么益处?虽然我不知道现在这些概念是如何被炒作的,但是作为一名互联网行业的从业者,作为一个大数据技术的实践者,根据自己的理解和经验发表一点浅显的认识,理解肯定有不到位之处请大家批评指正. 无论是大数据技术还是云计算技术,其实这些技术都不是突然冒出来的,而是随着互联网技术的发展,人们把现有的技术加以整合,总结,概括出来并冠一个新名字

地址:http://pan.baidu.com/s/1c2tOtwc  密码:yn2r 82课高清完整版,转一播放码. 互联网行业是大数据应用最前沿的阵地,目前主流的大数据技术,包括 hadoop,spark等,全部来自于一线互联网公司.从应用角度讲,大数据在互联网领域主要有三类应用:搜索引擎(比如百度,谷歌等),广告系统(比如百度凤巢,阿里妈妈等)和推荐系统(比如阿里巴巴天猫推荐,优酷视频推荐等). 本次培训以商业实战项目作为驱动来学习大数据技术在推荐系统项目中的应用.使得学员能够亲身体会大数

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7ca5799101013dtb.html 目前,虽然大数据与数据库一体机都很火热,但相当一部分人却无法对深入了解这两者的本质区别.这里便对大数据技术(如Hadoop等,主要指MapReduce与NoSQL)与数据库一体机(新一代的主流关系数据库)技术对比如下: 硬件架构 从本质上来讲,两者的硬件架构基本相同,都是采用x86服务器集群的分布式并行模式来应对大规模的数据与计算.但是,数据库一体机的商家大都会对硬件体系进行面向产品化的.系

政府为什么要考虑使用大数据呢?究其原因,就是为了提升其公共服务的质量,这和公司的目标,即追求更多的利润十分相似. 大数据是一个通用术语,用于从各种来源获得收集的大量的数据信息.对于传统的关系数据分析技术,数据量实在太大了,它不再能够胜任了,因为这些数据都是没有经过处理的,而且还是非结构化的数据类型.令人惊叹的是,现在每天产生的数据量将近2.5×1018,而且在世界范围内近百分之九十的数据都是在这两年中创造出来的. 纵观大数据的数据结构,我们可以看出将近百分之九十的数据都是非结构化的.从网上和云中

在实时数据的世界当中,我们为什么还要执着于Hadoop这一片森林? 作为一套以批量处理为主要诉求的架构方案,Hadoop仍然堪称大数据技术领域的荣耀长子.然而根据451研究集团的调查数据显示,其实际普及效果仍然不及显赫的声誉. 那些已经率先部署了Hadoop解决方案的企业可能希望稍稍放慢自己的前进脚步.伴随着Apache Spark以及其它一系列技术方案的出台(包括Storm.Kafka等等),我们似乎与Hadoop的批量处理思路渐行渐远.转而踏上了一条真正通往实 时性未来的发展道路. 批量并非