《决战大数据大数据的关键思考 升级版》PDF电子书分享

大数据关键技术 大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样,存储和分析挖掘的数据量庞大,对数据展现的要求较高,并且很看重数据处理的高效性和可用性. 传统数据处理方法的不足 传统的数据采集来源单一,且存储.管理和分析数据量也相对较小,大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理.对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言,传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性,根据CAP理论,难以保证其可用性和扩展性. 传统的数据处理方法是以处理器为中心,而大数据环境下,需要采取以数据为中心的模式,减少数据移动带来

你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop”这个单

本文来自网易云社区 作者: 魏辛逸 图片: "网易有数"可视化平台 大屏是我们用来分享.沟通.传播信息的有效途径之一.它将会进化成一种新的媒体形式,在品牌推广.政务接待.商业沟通.数据监控等各个场景发挥重要作用.本文主要整理了一些大屏设计过程中的方法和原则,希望能够为大家提供一些借鉴思路. 大屏是什么? 大屏设计是最近比较流行的概念,一般按照功能来分有几种: 1. 可交互的触摸屏,大多运用在互动教学课程或者报告演示现场,用户可结合交互操作来阐述具体内容.设计师需要对交互形式和传达内容作

大数据正在改变我们的生活,影响我们思考和解决问题的方式,为了适应时代的潮流,组织必须学会用数据说话,如果坐拥大量的数据却束手无策或无动于衷,那和没有数据是一样的.但是,在进行数据分析时,完全的自我创造是不可取的,因为有大量可以遵循和借鉴的经验能节约大量的时间和成本.最近,OrionX.net的联合创始人Shahin Khan就发表了一篇文章,介绍了他的团队从大数据.物联网和云计算市场上总结的经验和规律. 保留数据的成本要比删除数据的成本低.另外,还要有多个备份. 正因为保留了足够多的数据,大数据

7.1 什么是数据仓库 数据仓库是基于特定的数据结构(以及有关应用程序)所构建的数据的中央存储库,以便为分析和报表提供 一致的数据源.面向整个组织创建的企业数据仓库(Enterprise Data Warehouse,EDW)用于对整个组织的信息 进行分析.大多数情况下,超大型组织中会有多个企业级数据仓库,每个都拥有组织中某个很大组成部分的数 据,如某个区域,或者很大的功能域.批处理数据集成方案通常用于将数据置入或者移出数据仓库.数据仓库架 构的设计要达到以下目的:为整个组织的分析提供一致可用的

前言:数据可视化是什么?可视化数据有哪些主要特征?为什么要使用大屏展示可视化数据?数据可视化是综合运用计算机图形学.图像.人机交互等,将采集.清洗.转换.处理过的符合标准和规范的数据映射为可识别的图形.图像.动画甚至视频,并允许用户与数据可视化进行交互和分析.使用数据可视化可以丰富内容,引人注意,调动人的情绪.引发人的共鸣,传递文化和价值.可视化数据的最主要目三个特征:新颖而有趣.充实而高效.美感且悦.以大屏作为可视化数据的主要载体,其原因在于面积大.可展示信息多.便于关键信息的共享讨论及决策,

图片来源@全景网 我们身处数据大爆炸的时期,想必没人会质疑这一点.网络用户规模越来越大,由此产生的访问数据也在指数倍增长,最典型的,每逢大型年度购物节.流量明星出轨.春晚抢红包等特殊事件,都如同一场服务器系统性能的“极限挑战”,某几家互联网公司总会被拉出来示众,成则顶礼膜拜,败则集体吐槽. 如何在极限繁忙的情况下,依然能流畅.安全地提供服务,又不过度增加服务器成本?想要解决这一问题,传统的服务器架构就有些力不从心了. 分布式技术,作为一种专门针对海量数据场景的解决方案,就成为了一剂“特效药”.

1,统计数据的基本情况,包括微博总数,用户总数,最活跃和最不活跃的用户id #!/bin/sh source_dir=/home/minelab/data/DATA source_file_name=userinfo_00_au_1_out source_file=$source_dir/$source_file_name #source_file=test.src out_dir=/home/minelab/liweibo/daV out_file_name=basic_satic.txt o

目标: 了解大对象处理基本原理, 掌握CLOB数据的读,写操作. 可以使用CLOB类处理大文本数据. 大对象处理主要指CLOB和BLOB两种类型字段.可以大量存储文字. 要想在程序中处理这样的大数据操作,则必须使用preparedStatement完成.所有文件内容通过IO流方式从大文本字段中保存和读取. 写入大数据对象: 使用PreparedStatement接口中的方法. void setAsciiStream(int parameterIndex, InputStream x, int l