大数据单位

在云计算提供的分布式资源池构建能够自动部署业务应用的平台组件,该平台组件能够非常简易的被众多的并发终端使用,从而轻而易举的提供业务支持: 尤其是值得注意的是,如果有需要的话,我们的不同业务组件和业务本身可以发生数据和资源的共享,这对于资源和数据的复用,尤其是对于效率的提升是至关重要的.         课程介绍   基于“在资源池上自动部署业务应用的平台组件”的要求,课程包含Spark的架构设计.Spark编程模型.Spark内核框架源码剖析.Spark的广播变量与累加器.Shark的原理和使用

联想公司是一家价值 340 亿美金的个人技术公司和世界上最大的个人电脑供应商.一个企业组织如何构建其愿景.团队和平台以便于更了解其客户的特征是联想面临的最大问题. 2013年, 联想需要将所有数据管理从他们的外包供应商迁移出去.没有预算,没有团队, 没有平台, 联想必须从零开始. 挑战 什么特定产品具有最大的获利能力? 我们应该展示的产品的正确配置是什么? 价格促销及相应竞争是什么? 哪些客户受营销策略的影响并有可能改变他们的采购? 不同组的用户体验的区别是什么? 在他们放弃现有购物车中选定的产

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1.用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常:java.net.BindException: Can't assign requested address: Service 'sparkDriver' failed after 16 retries! 解决方法:add export SPARK_LOCAL_IP="127.0.0.1" to spark-env.sh 2.java Kafka producer error:ERROR kafka.utils.Util

开发中所用的数据需要通过WCF进行数据传输,结果就遇到了WCF大量传输问题 也就是提示System.Net.Sockets.SocketException: 远程主机强迫关闭了一个现有的连接 网上解决方案都是千篇一律互相转发的,并且没有明确的解决方案或者按照,各个博客中的解决方案都没能解决这个问题. 为此我整整浪费了一天时间用来解决这个问题,而且用了最笨的办法一点点的尝试网上所查到的方案.对于精研WCF来说的这可能是一个小问题,但是对于仅仅了解wcf,一知半解的会很困惑.将解决方案贴出来希望能帮

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

一.大数据的基本概念 1.1.什么是大数据 大数据指的就是要处理的数据是TB级别以上的数据.大数据是以TB级别起步的.在计算机当中,存放到硬盘上面的文件都会占用一定的存储空间,例如: 文件占用的存储空间代表的就是该文件的大小,在计算机当中,文件的大小可以采用以下单位来表示,各个单位之间的转换关系如下: 平时我们在我们自己的电脑上面常见的就是Byte.KB.MB.GB这几种,那么究竟什么是大数据呢,大数据的起步是以TB级别开始的,1TB=1024GB,而我们处理的数据可能会到达PB级别,1PB=1

问题引入: 1.给40亿个不重复的unsigned int的整数,没排过序的,然后再给一个数,如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中?2.给定一个千万级别数据量的整数集合,判断哪些是重复元素.3.给定一个千万级别数据量的整形数组,对其进行排序.4.在5亿个整数中找出不重复的整数(注意,内存不足以容纳这5亿个整数). 从数据量上看,使用常规的解法(普通排序算法,逐个比较等)明显不合适,所以这里我们引入一个新的解法,就是Bitmap. Bitmap就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value,

原文:大数据量传输时配置WCF的注意事项 WCF传输数据量的能力受到许多因素的制约,如果程序中出现因需要传输的数据量较大而导致调用WCF服务失败的问题,应注意以下配置: 1.MaxReceivedMessageSize:获取或设置配置了此绑定的通道上可以接收的消息的最大大小. basicHttpBinding等预定义的绑定一般具有MaxReceivedMessageSize属性,CustomBinding则需要在Transport中定义. 示例代码: <bindings> <custom