免费大数据平台有哪些？ 昨天（5月28号）由社科文献出版社初版的《大数据蓝皮书：中国大数据发展报告No.2》正式发布了。以“数化万物 智在融合”为主题的中国国际大数据产业博览会也京举行中。...基本可以预见，在接下来的一段时期内关于大数据应用开发又将进入到一个新的阶段。 现在市面上围绕大数据的应用开发如火如荼，比如，企业级大数据处理平台开发、政务大数据平台的开发、智慧交通大数据平台开发等。...这些大数据处理平台的开发从技术角度上来说都是偏向于底层的，开发难度之大真不是三两个人就可以搞得定的。...image.png 我接触大数据的时间其实不是很久，也就是从去年开始接触的，算是我这个小圈子里比较早倒腾大数据方面东西的人之一吧。前几天有人问是否有免费的大数据平台可以玩一下。...image.png 免费的也不能说是没有，如果仅仅是作为个人爱好研究一下倒是可以找来一些免费版本的玩一下的，当然作为企业或者一些大平台应用的，自然是需要花大价钱购买更为专业的版本的。
今天早上六点半左右微信群里就看到张队发的关于.NET Spark大数据的链接https://devblogs.microsoft.com/dotnet/introducing-net-for-apache-spark.../ ，正印证了“微软在不断通过.NET Core补齐各领域开发，真正实现一种语言的跨平台”这句话。...跨平台 .NET for Apache Spark可以在Linux、MacOS和Windows上使用，就像.NET的其他部分一样。...开源免费 .NET for Apache Spark是一个拥有来自3,700多家企业的60，000多名代码贡献者的强大开源社区的一部分。....NET是免费的，其中包括用于 .NET for Apache Spark。没有任何费用或许可证费用，包括用于商业用途的费用。
大数据时代的带来，一个明显的变化就是全样本数据分析，面对TB/PB级及以上的数据规模，Hadoop始终占据优势。今天的大数据学习分享，我们来聊聊基于Hadoop的数据分析平台。...Hadoop系统的可伸缩性、健壮性、计算性能以及低成本，使得它事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。 基于Hadoop平台，可以根据实际的业务需求，来进行数据系统的规划和设计。...针对不同的具体需求，采用不同的数据分析架构来解决实际问题。 按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种。...对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，应采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。...在这类场景下，Hadoop无疑是就是低成本的高效解决方案了。 总之，在大数据的发展当中，Hadoop始终占据着重要的位置，掌握Hadoop技术，是进阶大数据的基础门槛。
无论是采集数据，还是存储数据，都不是大数据平台的最终目标。失去数据处理环节，即使珍贵如金矿一般的数据也不过是一堆废铁而已。...倘若该模型经过测试是满足需求的，则可以运用到数据分析场景中，否则需要调整算法与模型，再进行下一次的迭代。...场景2：Airbnb的大数据平台 Airbnb的大数据平台也根据业务场景提供了多种处理方式，整个平台的架构如下图所示： ?...Spark集群则为Airbnb的工程师与数据科学家提供机器学习与流处理的平台。 大数据平台的整体结构 行文至此，整个大数据平台系列的讲解就快结束了。...从左到右，经历数据源、数据采集、数据存储和数据处理四个相对完整的阶段，可供大数据平台的整体参考。
15.jpg 企业要进行大规模的数据分析，基于开源的Hadoop及其生态圈来搭建起大数据系统平台，无疑是一种低成本高效率的选择。...Hadoop大数据平台 Hadoop在大数据技术生态圈，经过这么多年的发展，基础核心架构的地位，依然稳固。...Hadoop系统的可伸缩性、健壮性、计算性能以及低成本，使得它事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台解决方案。 基于Hadoop，可以根据企业实际的业务需求，来进行数据系统的规划和设计。...针对不同的具体需求，采用不同的数据分析架构和框架组件来解决实际问题。 大数据分析平台需求规划 按照数据分析的时效性需求，大数据分析可分为实时数据分析和离线数据分析两种。...在这类场景下，Hadoop无疑是就是低成本的高效解决方案了。 9.jpg 关于大数据平台搭建，基于Hadoop的数据分析平台，以上就是今天的分享内容了。
知行大数据分析平台 需求规格说明书 文件变更记录 版本号日期变更人变更摘要批准人V0.62019-12-30XX制定《需求规格说明书》V1.02019-01-02XX、XX整理原始sql 项目背景 尽管学校多年的信息化应用积累了大量的数据...，但信息孤岛的壁垒一直没有打破，对这些数据无法进一步的挖掘、分析、加工、整理，不能给学校教育、教学、研发、总务等各方面管理决策提供科学、有效的数据支撑。...目前的公司现状： 数据量大，现有MySQL业务数据库直接读取模式不能满足业务统计性能 系统多、数据分散，缺少从营销、咨询、报名到教学等等完整业务环节的数据贯通查询与分析 缺少统一的集团数据、报表运行和系统体系...，尤其年底各个部门排队等DBA协助出数据 缺少元数据、数据集合的规范存储，业务部门有数据分析角度需求时，需要程序员、DBA突击查数据、做报表 迫切需要建设大数据分析平台，来提高学校的用户服务水平和教育质量...其他五个部门的数据量与此类似，相乘即可，存储量预计需要10T（10800G）。 展现响应 对于报表展现的内容刷新，页面数据的请求到展现的过程总体时间不能超过5秒。
关于金融大数据分析平台，这方面的资料不多，给大家分享下这方面的内容，供大家参考。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。...作为一家互联网数据分析公司，我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。多年来在严苛的业务需求和数据压力下，我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法，最终落地于Hadoop平台之上。 1....大数据分析大分类 Hadoop平台对业务的针对性较强，为了让你明确它是否符合你的业务，现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类，针对不同的具体需求，应采用不同的数据分析架构。...本文稍后将主要介绍Hadoop上基于MapReduce的一个多维数据分析平台。 数据分析的算法复杂度 根据不同的业务需求，数据分析的算法也差异巨大，而数据分析的算法复杂度和架构是紧密关联的。...图3 MDX→MapReduce简略示意图 因此，我们的大数据分析架构在这个巨大Cube的支持下，直接把维度和度量的生成交给业务人员，由业务人员自己定义好维度和度量之后，将业务的维度和度量直接翻译成
Apache Spark是一款快速、灵活且对开发者友好的工具，也是大型SQL、批处理、流处理和机器学习的领先平台。自从 Apache Spark 2009 年在 U.C....Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来，它已经成为这个世界上重要的分布式大数据框架。...雇佣了 Apache Spark 创始人的公司 Databricks 也提供了 Databricks 统一分析平台，这个平台是一个提供了 Apache Spark 集群，流式支持，集成了基于 Web 的笔记本开发...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。 第一个优势是速度。...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) 。
转自：CSDN 导读 大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起，但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。...同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。...下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则（例如数据提取，数据清洗，处理，存储，以及介绍）。本文应作为一个通用准则，以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。 1....总结 本文介绍了各种性能方面的技巧，这些技术性的指导可以作为打造大数据分析平台的一般准则。大数据分析平台非常复杂，为了满足这种类型系统的性能需求，需要我们从开始建设的时候进行考量。...本文介绍的技术准则可以用在大数据平台建设的各个不同阶段，包括安全如何影响大数据分析平台的性能。
工业大数据分析平台的应用价值探讨 大数据经过多年的潜心发展，在当今可以说是进入到了一个快速发展期。各种围绕大数据的应用开发也迅速火热起来了。...这同样是大数据技术的应用······ 工业大数据分析平台是利用大数据技术开发搭建的为工业企业服务的一体化信息平台。我们国家世界工厂，仅仅成为制造大国是不行的。...image.png 工业大数据作为工业互联网平台的核心组成部分，是当今工业转型升级的必然选择。大数据以及现在大火的人工智能技术对于传统行业转型升级可谓影响深远，工业大数据分析平台功不可没！...那么工业大数据分析平台在传统行业转型升级中到底可以发挥哪些特别的功能或者是价值？ 要了解工业大数据分析平台的应用价值，就要先搞清楚这样的分析平台架构。每次一说道某某分析平台的架构总是会让人有点懵！...当然还有很多其他的功能模块，感兴趣的就要麻烦自己去了解一下了。 image.png 通过这样的一个工业大数据分析平台的应用，可以为工业企业创新、产品的研发、工业企业管理等各个方面服务。
大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起，但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。...本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则（例如数据提取，数据清洗，处理，存储，以及介绍）。...本文应作为一个通用准则，以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。 ? 1 大数据是什么？ 大数据是最近IT界最常用的术语之一。...8 总结 本文介绍了各种性能方面的技巧，这些技术性的知道可以作为打造大数据分析平台的一般准则。大数据分析平台非常复杂，为了满足这种类型系统的性能需求，需要我们从开始建设的时候进行考量。...本文介绍的技术准则可以用在大数据平台建设的各个不同阶段，包括安全如何影响大数据分析平台的性能。 内容来源：DZone
导读 大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起，但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。...同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。...下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则（例如数据提取，数据清洗，处理，存储，以及介绍）。本文应作为一个通用准则，以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。 ? 1....总结 本文介绍了各种性能方面的技巧，这些技术性的指导可以作为打造大数据分析平台的一般准则。大数据分析平台非常复杂，为了满足这种类型系统的性能需求，需要我们从开始建设的时候进行考量。...本文介绍的技术准则可以用在大数据平台建设的各个不同阶段，包括安全如何影响大数据分析平台的性能。
同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。...下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则（例如数据提取，数据清洗，处理，存储，以及介绍）。本文应作为一个通用准则，以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。 1....数据安全以及对于性能的影响 像任何IT系统一样安全性要求也对大数据系统的性能有很大的影响。在本节中，我们讨论一下安全对大数据平台性能的影响。 - 首先确保所有的数据源都是经过认证的。...总结 本文介绍了各种性能方面的技巧，这些技术性的知道可以作为打造大数据分析平台的一般准则。大数据分析平台非常复杂，为了满足这种类型系统的性能需求，需要我们从开始建设的时候进行考量。...本文介绍的技术准则可以用在大数据平台建设的各个不同阶段，包括安全如何影响大数据分析平台的性能。 CSDN原创翻译文章，禁止转载。
本文想讨论下大数据分析处理平台的调度从架构上看应该起到一个什么样的作用，达到一个什么样的能力。...谈调度之前，先说说大数据分析处理平台的定义：集成数据采集/导入/存储、高效统计分析/挖掘分析、结果数据可视化呈现等功能的一体化系统，它具有简单易用、高度管理、平滑扩展、定向定制、算法丰富、支持迁移、...一般来说，大数据分析处理平台有以下几个显著特点： 1、规模大，集群化。百度，腾讯，阿里的大数据分析平台目前都在几千甚至上万台X86服务器的规模。 2、复杂度高，多个子系统异构。...3、系统负载高，压力大，从腾讯公布的数据来看，每天完成上百万个任务的执行。 4、可靠性要求高，容易维护。 那么调度在整个大数据分析处理平台中起到什么作用？...3、从业务角度来看，系统一定的可扩展的，业务可快速定制的，所以调度本身能结合业务进行定制，支持任务的编排，任务的各个子系统的快速迁移。
审核：朱正贵 整编：CSDN-仲浩 导读 大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起，但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。...同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。...下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则（例如数据提取，数据清洗，处理，存储，以及介绍）。本文应作为一个通用准则，以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。 1大数据是什么?...尽量使用下层提供的安全技术，例如操作系统、数据库等。这些安全解决方案会比你自己设计开发性能要好很多。 8总结 本文介绍了各种性能方面的技巧，这些技术性的知道可以作为打造大数据分析平台的一般准则。...大数据分析平台非常复杂，为了满足这种类型系统的性能需求，需要我们从开始建设的时候进行考量。 本文介绍的技术准则可以用在大数据平台建设的各个不同阶段，包括安全如何影响大数据分析平台的性能。
文章作者：陈璐，腾讯高级数据分析师 背景 你可能听说过Growingio、神策等数据分析平台，本文主要介绍实现留存分析工具相关的内容。...如，为评估产品更新效果或渠道推广效果，我们常常需要对同期进入产品或同期使用了产品某个功能的用户的后续行为表现进行评估 [1]。大部分数据分析平台主要包括如图的几个功能（以神策为例）： ?...本文主要介绍留存分析工具的优化方案（只涉及数据存储和查询的方案设计，不涉及平台）。 我想每个数据/产品同学在以往的取数分析过程中，都曾有一个痛点，就是每次查询留存相关的数据时，都要等到天荒地老，慢！...PS : 作者初入坑ch，对于以上内容，有不正确/不严谨之处请轻拍~ 欢迎交流~ 参考文献： [1] 解析常见的数据分析模型——留存分析：https://www.sensorsdata.cn/blog/...[5] Clickhouse文档-位图函数：https://clickhouse.tech/docs/zh/sql-reference/functions/bitmap-functions/ 腾讯云大数据
一、Roaringbitmap简介 二、思路与实现 1.数据构建 2.查询过程 3.实践效果 三、总结与思考 你可能听说过Growingio、神策等数据分析平台，所在部门也在构建自己的大数据分析平台MVP...大部分数据分析平台主要包括如图的几个功能（以神策为例）： 1.png 本文主要介绍留存分析工具的优化方案（只涉及数据存储和查询的方案设计）。...而最近采用优化方案的目的也是为了提高查询的效率和减少数据的存储，可以帮助产品快速的查询/分析留存相关的数据。...同时，还需要考虑利用用户属性对留存比例进行区分，例如只考虑广东省的用户的留存率，或者只考虑小米商店用户的留存率，或者在广东的小米商店的用户的留存率等等。...PS:楼主是刚入ch坑的小白一只，对于以上内容，有不正确/不严谨之处请轻拍~ 欢迎交流~ 参考资料： 解析常见的数据分析模型——留存分析 RoaringBitmap数据结构及原理 高效压缩位图RoaringBitmap
传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。...一、突破设计原则 建设企业的大数据管理平台(Big Data Management Platform)，第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。...二、数据存储的二八原则 不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈...企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析;而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工程师进行下一步数据处理...而对大数据平台来说，对分析的需求会更细，包括： 查询：快速响应组合条件查询、模糊查询、标签。 搜索：包括对非结构化文档的搜索、返回结果的排序。
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。...雇佣了 Apache Spark 创始人的公司 Databricks 也提供了 Databricks 统一分析平台，这个平台是一个提供了 Apache Spark 集群，流式支持，集成了基于 Web 的笔记本开发...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。 第一个优势是速度。...=> (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) counts.saveAsTextFile(“hdfs:///tmp/words_agg”) 通过提供类似于 Python、R 等数据分析流行语言的绑定...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) 。
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