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想从事大数据工作,如何自学打基础
海量数据分成两块,一是系统建设技术,二,海量数据应用。 先说系统建设,现在主流的技术是HADOOP,主要基于mapreduce的分布式框架。目前可以先学习这个。但是我的观点,在分布式系统出来之前,主要是集中式架构,如DB2,oracle。为什么现在用分布式架构,那是因为现在集中式架构受限于IO性能,出来速度慢,如果又一种硬件技术,可以很快地处理海量数据,性···
- 发布时间:2025-05-18
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机器学习算法基础知识
可利用的算法非常之多。困难之处在于既有不同种类的方法,也有对这些方法的扩展。这导致很快就难以区分到底什么才是正统的算法。在这个帖子里,我希望给你两种方式来思考和区分在这个领域中你将会遇到的算法。 第一种划分算法的方式是根据学习的方式,第二种则是基于形式和功能的相似性(就像把相似的动物归为一类一样)。两种方式都是有用的。 学习方式 基于其与经验、环境,或者任···
- 发布时间:2025-05-18
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各位球迷 大数据预测世界杯靠谱吗?
腾讯科技: 目前采用大数据技术预测世界杯的,既有百度这样的互联网公司,也有德银这样的知名投行。 一、预测确实使用了大量数据 通过采访百度的相关人士,我们发现百度预测世界杯的主要数据来源包括:百度搜索数据,球队基础数据,球员基础数据,赔率市场数据。百度大数据通过分析过去5年987支球队的3.7万场比赛数据,共涉及29610名球员,112,285,543条相关···
- 发布时间:2025-05-18
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大数据商业的未来架构
在过去,线上(online)的商业和线下(offline)的商业就像是两条平行线,没有交汇点,现在正在交汇,这就是O2O(onlinetooffline,线上对线下)。于是,人们直觉地认为:O2O就是线下将线上作为销售前台。结论是对的,但又不仅如此。 首先,O2O是一盏信号灯,它是工业革命终止的“红灯”、互联网商业的“黄灯”和数据商业的“绿灯”。换言之,工···
- 发布时间:2025-05-18
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MariaDB10和MySQL5.6社区版压力测试
编者按:从smart818的观点来看,线程池对性能的影响确实是非常大的,甚至可以把mariadb看成是mysql的企业版。在下面高并发测试显示,MySQL5.6.19的性能减少了50%,整个测试也说明了,MariaDB10确实比MySQL5.6社区版强很多。 补上作业,MariaDB10和MySQL5.6社区版压力测试,见下图: sysbench(10.8···
- 发布时间:2025-05-18
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Cloudera收购大数据加密专业厂商Gazzang
这是CLoudera公司自创建以来的第一次大规模收购活动(2013年买进机器学习新兴企业Myrrix的交易更像是一种‘购买/租用’协定),这也显示出随着越来越多客户将Hadoop部署方案大量引入生产环境以及此类技术成果的逐步成熟,安全已经成为不容忽视的核心问题。而且就在不到一个月之前,Cloudera的竞争对手Hortonworks公司才刚刚收购了安全新兴···
- 发布时间:2025-05-18
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大数据时代下的车联网发展
有时欢喜有时忧 大数据时代下的车联网发展 数据,看起来稀松平常,我们每天都会产生大量数据。但它对于车联网而言,这是多种技术的综合,其中包括传感技术、通信技术、数据处理技术、自动控制技术等。显然,数据建设对车联网建设十分重要。其重要性主要体现在以下几个方面: 其一:道路数据 道路数据存在于汽车导航系统中,其数据对真实道路的反应程度直接决定了自动驾驶的智能程度···
- 发布时间:2025-05-18
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给Hadoop新手的一封信
提问: 你好: 我是今年年初的时候就像学习Hadoop来着,但是中间有段时间去学习了手机android开发。耽误一段时间。 最近这不才刚跟你联系上。现在我还是有很多疑问。 1.我学完,做两个例子基本达到入门程度。找工作容易嘛? 2.我刚进公司的话是直接加入到Hadoop的项目吗? 2.工作待遇工资怎么样。我做了快两年的Java web开发。 3.我现在还上···
- 发布时间:2025-05-18
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大数据畅想曲:期货商业模式再造
颠覆传统商业模式 如果说计算机远程自助交易系统的兴起大大弱化了“红马甲”的敲单功能,大数据时代的到来则开始颠覆期货业传统的商业模式。 如南华期货总经理罗旭峰所言,“现在的金融是靠IT技术支持的,再靠以往人工报单的方式是不可能赚到钱的。以前我们一天报几千笔单子,那是非常了不起了,交易员都已经手上出汗了。现在动不动一天是10多万笔、20多万笔的单子,与刀耕火种···
- 发布时间:2025-05-18
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大数据如何在企业落地
数据基础平台层,金字塔的最底层也是整个金字塔的基础层,如果基础层搭建不好,上面的应用层也很难在企业运营中发挥效果。没有数据或者没有高质量的数据,所有的分析都是误导,所有的数据挖掘都是错误的引导。 这一层的目标是把企业的所有用户(客户)数据用唯一的ID串起来,包括用户(客户)的画像(如性别、年龄等)、行为以及兴趣爱好等,以达到全面的了解用户(客户)的目的。要···
- 发布时间:2025-05-18
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