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什么大数技术架构

大数据的应用开发过于偏向底层,具有学习难度大,涉及技术面广的问题,这制约了大数据的普及。 大数据在工作中的应用有三种:与业务相关,比如用户画像、风险控制等; 与决策相关,数据科学的领域,了解统计学、算法,这是数据科学家的范畴;与工程相关,如何实施、如何实现、解决什么业务问题,这是数据工程师的工作 :从可变性来看分为不可变可添加数据和可修改删除数据; 第四类,从规模来看分为大量数据和小量数据 大数据平台第一个要素就是数据源,我们要处理的数据源往往在业务系统上,数据分析的时候可能不会直接对业务的数据源进行处理 ,而是先经过数据采集、数据存储,之后才是数据分析和数据处理。 大快大数据平台(DKH),大快公司为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级,大数据通用计算平台。

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科普知识:什么大数据分析

​很多人想知道究竟是什么大数据分析。然而网络中对大数据分析的定义却让人看了以后更加糊涂,例如下面百度百科的解释: 大数据分析指对规模巨大的数据进行分析。 大数据可以概括为5个维度, 数据量大、速度快、类型多、价值、真实性。 我听过的最好的关于“什么大数据分析”的解释,来自于《冬吴相对论》。读书最好的时候学生时期,其次现在。 下面我们一起来听下梁冬、吴伯老师的分享:什么大数据分析。 《冬吴相对论:大数据 上》  《冬吴相对论:大数据 下》  很多人关心公司层面的问题,但我更关心个人层面的问题,例如大数据时代,你该如何掌握新的技能才能适应这个时代。 了解了什么大数据分析以后,如果你还想获得大数据分析相关的技能。可以点击下面“阅读原文”听下《零基础入门大数据分析的方法论》。毕竟知道自己如何去做才更重要。

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    大数据分析需要什么技术架构?

    对于企业而言,坐拥庞大的数据资源,想要实现大数据分析,首要的就是要搭建起自身的大数据系统平台,而每个公司都有自己特定的业务场景,因此在大数据平台上的需求是不一样的。 今天我们仅从通用的角度,来聊聊大数据分析需要什么技术架构? 但是从技术架构体系的共性来说,可以从通用的技术模块去理解,来帮助我们更好地理解大数技术架构的。 大数据分析技术架构通用模块: 数据收集模块:主要负责收集各种数据源的数据,包括日志文件、网络请求、数据库、消息队列等,并将这些数据转换为文件或者消息向后传递。 关于大数据分析需要什么技术架构,以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数技术架构需要结合实际业务来考量,学习阶段,先从通用层面去掌握,实际工作当中去应用,才能更深入地掌握。

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    什么 Apache Spark?大数据分析平台详解

    Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来,它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。 但是由于以下两大优势,Spark 在处理大数据时已经成为首选框架,超越了使 Hadoop 腾飞的旧 MapReduce 范式。 第一个优势速度。 Spark MLib Apache Spark 还有一个捆绑许多在大数据集上做数据分析和机器学习的算法的库 (Spark MLib) 。 Apache Spark 的下一步是什么? 尽管结构化数据流为 Spark Streaming 提供了高级改进,但它目前依赖于处理数据流的相同微量批处理方案。 更好的,因为结构化流媒体建立在 Spark SQL 引擎之上的,所以利用这种新的流媒体技术将不需要更改代码。

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    大数据时代,什么据分析的灵魂

    到底,什么样的数据才算大数据,怎样才能用好大数据,传统统计学还有用武之地吗? 让大数据区别于数据的,其海量积累、高增长率和多样性 什么数据? 数字数据,文字数据,图像、音频、视频等都是数据。 什么大数据呢?量的增多,人们对大数据的第一个认识。随着科技发展,各个领域的数据量都在迅猛增长。 大数据不能被直接拿来使用,统计学依然据分析的灵魂 现在社会上有一种流行的说法,认为在大数据时代,“样本=全体”,人们得到的不是抽样数据而是全数据,因而只需要简单地数一数就可以下结论了,复杂的统计学方法可以不再需要了 大数据时代,统计学依然据分析的灵魂。 所以说,在大数据时代,数据分析的很多根本性问题和小数据时代并没有本质区别。当然,大数据的特点,确实对数据分析提出了全新挑战。

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    什么 Apache Spark?大数据分析平台详解

    Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来,它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。 但是由于以下两大优势,Spark 在处理大数据时已经成为首选框架,超越了使 Hadoop 腾飞的旧 MapReduce 范式。 第一个优势速度。 ■Spark MLib Apache Spark 还有一个捆绑许多在大数据集上做数据分析和机器学习的算法的库 (Spark MLib) 。 ■Apache Spark 的下一步是什么? 尽管结构化数据流为 Spark Streaming 提供了高级改进,但它目前依赖于处理数据流的相同微量批处理方案。 更好的,因为结构化流媒体建立在 Spark SQL 引擎之上的,所以利用这种新的流媒体技术将不需要更改代码。

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    大数据”时代,什么据分析做不了的?

    他决定留在意大利,不管未来有什么危机都要坚持下去,即便付出短期代价也在所不惜。 做决策之时他并没有忘记那些数据,但最终他采用了另一种不同的思维方式。当然,他正确的。商业建立在信任之上。 但有,些事情大数据”不擅长的,下面我会一一道来: 数据不懂社交 大脑在数学方面很差劲(不信请迅速心算一下437的平方根是多少),但是大脑懂得社会认知。 计算机数据分析擅长的测量社会交往的“量”而非“质”。 数据分析则不懂得如何叙事,也不懂得思维的浮现过程。即便是一部普普通通的小说,数据 分析也无法解释其中的思路。 数据会制造出更大的“干草垛” 这一观点由纳西姆? 但假设 目标刺激衰退期的经济形势,你就不可能找到一个平行世界中的社会来当对照组。最佳的经济刺激手段到底是什么

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    大数据”时代,什么据分析做不了的?

    他决定留在意大利,不管未来有什么危机都要坚持下去,即便付出短期代价也在所不惜。 做决策之时他并没有忘记那些数据,但最终他采用了另一种不同的思维方式。当然,他正确的。商业建立在信任之上。 但有,些事情大数据”不擅长的,下面我会一一道来: 数据不懂社交 大脑在数学方面很差劲(不信请迅速心算一下437的平方根是多少),但是大脑懂得社会认知。 计算机数据分析擅长的测量社会交往的“量”而非“质”。 但假设目标刺激衰退期的经济形势,你就不可能找到一个平行世界中的社会来当对照组。最佳的经济刺激手段到底是什么? 书中的要点之一就是,数据从来都不可能“原始”的,数据总是依照某人的倾向和价值观念而被构建出来的。数据分析的结果看似客观公正,但其实价值选择贯穿了从构建到解读的全过程。

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    什么 Apache Spark?大数据分析平台如是说

    但是由于以下两大优势,Spark 在处理大数据时已经成为首选框架,超越了使 Hadoop 腾飞的旧 MapReduce 范式。 第一个优势速度。 Spark MLib Apache Spark 还有一个捆绑许多在大数据集上做数据分析和机器学习的算法的库 (Spark MLib) 。 Apache Spark 的下一步是什么? 尽管结构化数据流为 Spark Streaming 提供了高级改进,但它目前依赖于处理数据流的相同微量批处理方案。 更好的,因为结构化流媒体建立在 Spark SQL 引擎之上的,所以利用这种新的流媒体技术将不需要更改代码。 来源:36大数

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    什么大数

    一、什么大数据 进入本世纪以来,尤其2010年之后,随着互联网特别是移动互联网的发展,数据的增长呈爆炸趋势,已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少,描述数据系统的数据量的计量单位从MB( 商业版主要是提供了专业的技术支持,这对一些大型企业尤其重要。DK.Hadoop大快深度整合,重新编译后的HADOOP发行版,可单独发布。 三、hadoop开发技术详解 1、Hadoop运行原理 Hadoop一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架,其最核心的设计包括:MapReduce和HDFS。 大快大数据平台(DKH),大快公司为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级,大数据通用计算平台。 传统公司通过使用DKH,可以轻松的跨越大数据的技术鸿沟,实现搜索引擎级的大数据平台性能。

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    漫画:什么大数据?

    大数具有海量、高增长率和多样化的信息资产,它需要全新的处理模式来增强决策力、洞察发现力和流程优化能力。 大数据通常都拥有海量的数据存储。仅根据2013年的统计,互联网搜索巨头百度已拥有数据量接近EB级别、阿里、腾讯声明自己存储的数据总量都达到了百PB以上。 面对这样规模的数据存储量,依靠单台数据库服务器显然不够的,需要以分布式文件系统(例如 HDFS)作为基石。 典型代表著名社交公司LinkedIn,他们通过用户之间的关联关系,绘画出学校、公司、人才之间庞大而复杂的信息网络。 这里所介绍的相关知识,只是作者对于大数据领域的浅层次理解。通过这篇漫画,希望没有从事过IT行业,或者不了解大数据的朋友们能够对大数据有一些初步的认知。

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    漫画:什么大数

    大数具有海量、高增长率和多样化的信息资产,它需要全新的处理模式来增强决策力、洞察发现力和流程优化能力。 大数据通常都拥有海量的数据存储。仅根据2013年的统计,互联网搜索巨头百度已拥有数据量接近EB级别、阿里、腾讯声明自己存储的数据总量都达到了百PB以上。 面对这样规模的数据存储量,依靠单台数据库服务器显然不够的,需要以分布式文件系统(例如 HDFS)作为基石。 ? ? ? 在传统的关系型数据库中,所存储的数据都是结构化的,例如: ? 典型代表著名社交公司LinkedIn,他们通过用户之间的关联关系,绘画出学校、公司、人才之间庞大而复杂的信息网络。 这里所介绍的相关知识,只是作者对于大数据领域的浅层次理解。通过这篇漫画,希望没有从事过IT行业,或者不了解大数据的朋友们能够对大数据有一些初步的认知。

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    什么数字技术

    数字技术(Digital Technology),一项与电子计算机相伴相生的科学技术,它是指借助一定的设备将各种信息,包括:图、文、声、像等,转化为电子计算机能识别的二进制数字“0”和“1”后进行运算 、加工、存储、传送、传播、还原的技术。 由于在运算、存储等环节中要借助计算机对信息进行编码、压缩、解码等,因此也称为数码技术、计算机数字技术等。数字技术也称数字控制技术

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    大数据分析多么的重要!

    大数技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。 第二个特征数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,大数据时代亟待解决的难题。 第三个特征处理速度快,时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。 大数据的作用及其用途 大数据,其影响除了经济方面的,它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响,大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式,也是我们当下“大社会”的集中体现,三分技术,七分数据,得数据者得天下 “大数据”的影响,增加了对信息管理专家的需求。事实上,大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业,而是正在“吞噬”和重构很多传统行业,广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。

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    什么前端技术与后端技术

    二、前端技术 1、前端开发最核心技术 我们知道,用所谓的网页三剑客已经不能满足需求了,那前端开发究竟要学习什么技术呢?网页最主要由3部分组成:结构、表现和行为。 网页现在新的标准是W3C,目前模式HTML、CSS和JavaScript。前端开发最核心的3个技术 ? (1)HTML是什么? 加入JavaScript特效 现在大家都知道一个缤纷多彩的网页究竟是怎样做出来,也知道为什么“前端技术最核心的HTML、CSS和JavaScript”了吧? 然而什么叫XHTML,我们在后面的章节会说到,读者不用手忙脚乱地。 2、常见的JavaScript框架应该学习哪个? 我们知道,HTML、CSS和JavaScript前端技术中最基本的3个元素。 现在对于前端开发,你要学的不是什么“网页三剑客”,而是“HTML+CSS+JavaScript”; 2、前端技术核心元素的HTML、CSS和JavaScript,但是我们还要学习一些Ajax、SEO知识

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    大数什么鬼?

    看完这句话,大家对什么大数据”有点概念了吗? 大数据就是那种每个人都听过,或者看过此类文章,但却不怎么了解的事物。 其实,现在的大数据指的并不仅仅是海量数据,更准确而言大数据分析的方法。 传统的数据分析通过提出假设然后获得相应数据,最后通过数据分析 来验证假设。 而现在大热的数据分析师正在做的这样的工作:收集信息,将信息结构化数据化,最后才是我们能看到的大数据带来的神奇力量。但问题其中对数据进行处理工作量太大了。 大数据目前的情况和计算机发展的轨迹有点相似。一种先进的技术,最初往往只被几名精英掌握,但随着时间流逝,通过不断地技术创新和投资,这项技术,或者说工具,会变得越来越好。

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    什么区块链技术

    我们先来给区块链技术下个定义: 区块链一种分类帐,它使用加密技术和激励措施并以防篡改的方式记录交易。这使匿名双方进行信任最小化(trust-minimized)交易,而不需要可信中介。 ​ 现在,让我们整合这些零散的知识,以便你在文章的最后对区块链技术有一个完整认识。 基元 在我们深入研究区块链之前,需要建立一些基元。基元类似于建筑材料。 而密码学研究在第三方(即敌人)的存在下安全通信的技术。 现代密码学被应用于网址、信用卡芯片和计算机密码之中。它用来阻止第三方(黑客,小偷等)窃取敏感数据,如信用卡信息。 但在实践中,加密哈希函数SHA 256抗碰撞的,因为没有人发现过碰撞,并且它发生的几率天文数字。 所以,碰撞可能发生的,但我们首先还有很多其他更重要的问题要解决。 确定隐匿性 哈希值看起来随机的,但实际上确定的。因此,它们的输出可重现的,只要你使用相同的输入,就可以持续获得相同的输出。

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