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数据主要什么,学习大数据你要会什么

- 学习大数据需要的基础 1、java SE、EE(SSM) 90%的大数据框架都是Java写的 2、MySQL SQL on Hadoop 3、Linux 大数据的框架安装在Linux 操作系统上 - 需要什么数据离线分析 一般处理T+1数据(T:可能是1天、一周、一个月、一年) a、Hadoop :一般不选用最新版本,踩坑难解决 (common 、HDES、MapReduce、YARN) 环境搭建、处理数据的思想 b、Hive:大数据数据仓库 通过写SQL对数据进行操作,类似于MySQL数据库的sql kafka:消息队列 前沿框架扩展:flink 阿里巴巴:blink 大数据机器学习 spark MLlib:机器学习库 pyspark编程:Python 和spark的结合 推荐系统 python数据分析 python机器学习

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数据开发主要什么

本专栏目录结构和文献引用请见100个问题搞定大数据理论体系 解答 一个大数据平台架构通常如图所示,大数据开发涵盖了图中从下到上各层的实现,其中主要的部分是采集层、储存层、计算层、模型层和接口层,核心部分是储存层和计算层 各层中功能模块的技术实现会根据实际业务场景不同而有所变化,但仍然是围绕着储存数据和数值计算这两核心功能来进行的。 因此,大数据开发的作用主要集中在以下几个方面 1. 数据移动 数据移动问题包括数据从外部流入到平台、数据从平台流出到外部、数据在平台内的移动以及平台之间的数据移动。 在这个过程中,大数据开发需要充分考虑数据量大小和对数据实时性的要求,避免数据积压和数据丢失。 3.计算性能 如何保障大数据处理平台的计算性能是开发人员在大数据开发过程中需要考虑的问题。 补充 什么是大数据开发?

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    儿童计算机编程主要什么,儿童编程是什么什么?学习少儿编程有3好处…

    少儿编程是什么的? 少儿编程并不是让孩子成为程序员,而是要学会编程思维应用在日常的学习生活中。 编程思维是计算机科学解决问题的思维方式,能帮助我们理清思维过程,忽略问题细节,抽象定义问题,通过收集数据,从而解决问题。 儿童编程是什么什么? 少儿编程并不是让孩子成为程序员,而是要学会编程思维应用在日常的学习生活中。 学习少儿编程有什么好处? 学习少儿编程有3好处 1、培养编程思维 在学习编程中,孩子将会经历分析问题、拆解问题,终解决它的过程,从而获得一种解决问题的能力,这就是所谓的编程思维,理解编程思维对数学思维、逻辑能力的培养都大有益处

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    编程为什么数据结构?

    招聘搞笑事 如果你关注招聘试题,越是的公司,问的问题越基础,有的甚至问你什么是栈和队列,反而一些小公司会关心你做过什么系统,关注点不同,大公司更注重基础扎实,发展潜力,而小公司希望你立刻、马上为他干活 我曾经推荐一个学生到某知名公司,没多久,学生给我说了应聘的事情:“我介绍我开发了企业管理系统、在线商城系统等等,没想到他问我使用了什么数据结构和算法,我懂很多技术,那么多功能我都实现了,他不问,却问我使用了什么数据结构和算法 既然双方都觉得这是一个件搞笑事,我们就摊开来看,数据结构到底是什么东西。 为什么要学习数据结构? 计算机专业本科生都开设数据结构课程,它是计算机学科知识结构的核心和技术体系的基石。 同一个问题,如何有效地存储数据,不同的数据结构产生什么样的算法复杂性,有没有更好的存储方法提高算法的效率?

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    数据什么

    但如果听数据砖家讲,那就是真的,不但,还金贵! 因为从海量的数据中挖掘信息,就跟淘金差不多。 ? 因此人们给数据从业者起了上面那些亲切的名字。虽然这个行业薪水可观,但工作确实玩命! 同时也体现了大数据行业一直以来都存在的痛点。 数据的采集抓取; 数据的存储管理; 数据的分析处理; 如何做好以上几个环节的工作,是目前大数据分析行业一直存在的难题。 这其实不是数据的问题,而是处理数据的设备问题! 很多数据分析公司都疏忽了服务器的重要性,一些老牌数据公司甚至还在使用二手服务器做为数据载体。 这也是为什么很多重要数据总是容易泄露或丢失的原因。 ? 对于那些使用劣质服务器工作的数据分析尸们来说,每一次数据采集、抓取都是一场人与机器的博弈。 更像是一场拉锯战! 技术创新所驱动的新硬件时代已经来到,它将为数据的未来探索保驾护航!更重要的是卓越的硬件会让数据从业者不再烦恼,真正让有价值的数据在未来跑起来,助力我们的未来智能生活!

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    数据专业什么,应该学习什么语言

    数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 目前,大数据算是非常火的专业,下面我将和大家谈谈大数据专业什么? 大数据专业分为两种,其一是大数据开发,其二是数据分析与挖掘。 1、大数据开发:Ja-va、大数据基础、Hadoop体系、Scala、kafka、Spark等内容; 2、数据分析与挖掘:Python、关系型数据库MySQL、文档数据库MongoDB、内存数据库Redis 、数据处理、数据分析等。

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    什么是大数据架构?需要什么内容?

    数据架构设计用来处理对传统数据库系统而言太大或太复杂的数据的引入、处理和分析。组织进入大数据领域的门槛各不相同,具体取决于用户的权限及其工具的功能。 对某些组织来说,大数据可能意味着数百个 GB 的数据,而对另一些组织来说,大数据则意味着数百个 TB 的数据。随着处理大数据集的工具的发展,大数据的涵义也在不断地变化。 慢慢地,这个术语更多的是指通过高级分析从数据集获取的价值,而不是严格地指数据的大小,虽然这种情况下的数据往往是很大的。 多年来,数据格局一直在变。数据的功能和预期功能一直在变。 所有大数据解决方案一开始都有一个或多个数据源。示例包括: 应用程序数据存储,例如关系数据库。 应用程序生成的静态文件,例如 Web 服务器日志文件。 实时数据源,例如 IoT 设备。 数据存储。 或者,数据也可以通过低延迟 NoSQL 技术(如 HBase)或 Interactive Hive 数据库中呈现,该数据库提供分布式数据存储中数据文件的元数据抽象。

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    什么是大数据,大数据的处理流程,主要分为哪几步?

    一、大数据什么? 大数据,big data,《大数据》一书对大数据这么定义,大数据是指不能用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。 这句话至少传递两种信息: 1、大数据是海量的数据 2、大数据处理无捷径,对分析处理技术提出了更高的要求 二、大数据的处理流程 下图是数据处理流程: 1、底层是数以千亿计的数据源,数据源可以是SCM (供应链数据),4PL(物流数据),CRM(客户数据),网站日志以及其他的数据 2、第二层是数据加工层,数据工程师对数据源按照标准的统计口径和指标对数据进行抽取、清洗、转化、装载(整个过程简称ELT) 3、第三层是数据仓库,加工后的数据流入数据仓库,进行整合和存储,形成一个又一个数据集市。 数据集市,指分类存储数据的集合,即按照不同部门或用户的需求存储数据

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    碱基周报(第 004 期):全球十主要基因组项目盘点

    -------/ START /------- 本周话题:全球十主要基因组项目盘点 下面这个图片,我之前单独分享过,是截至去年9月份的全球主要基因组项目。 ? 已收集的大样本大数据为基础,为相关基因与疾病表型的GWAS研究及日本人群体遗传研究提供样本与数据支持,产出大量研究成果。 日本东北大学医学超级库项目 ? 其10年计划蓝图主要包括三部分: (1)一个结合临床信息与基因组信息的生物样本数据库; (2)整合医疗信息的在线平台; (3)培养如生物信息研究人员等高层次技术人才和专家。 近日,Cell期刊发布文章,指出迈向2030年,精准医学的七方向: 1)通过国际大型纵向队列开放、共享和合作,充分挖掘群体数据; 2)提高生物医学研究中人群和科研者的多样性和包容性; 3)用大数据和人工智能 ,分析临床、分子和可穿戴设备等方面的数据; 4)临床基因组辅助常见病和罕见病的预防、诊断和治疗成常态化; 5)电子健康档案将成为表型组和基因组研究的重要资源; 6)应用更加多样化、更高分辨率的表型组和环境暴露数据

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    Python能用来做什么?以下是Python的三主要用途

    Python做什么?” 但是随着时间,我发现有Python主要有以下三主要应用: · Web开发 · 数据科学 包括机器学习、数据分析和数据可视化 · 脚本 让我们来依次介绍。 Django和Flask有什么区别 Gareth Dwyer 关于这个问题有一篇出色的文章,在这里我引用几段: 主要区别 Flask:能够实现简单、灵活和细致的控制。并能让你自己决定实现方式。 二、数据科学 数据科学,这里包括机器学习,数据分析和数据可视化。 机器学习是什么 假设你想开发一个能够自动检测图片内容的程序。给出图1,你希望程序识别这是一只狗。 ? 如何用Python学习数据分析/可视化 你首先应该了解数据分析和可视化的基础知识。在学习了数据分析和可视化的基础知识之后,学习统计基础知识也将会很有帮助。 三、脚本 什么是脚本?

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    主要看气质,十令人叹为观止的数据中心

    提到数据中心,可能你会想到的是冰冷的设备。然而,并不是所有的数据中心都是冷冰冰的,今天我们来看下全球十美的令你惊叹的数据中心。 微软芝加哥数据中心 微软最大的数据中心,芝加哥数据中心占地面积70万平方英尺,一层就像一个停车场,停放着几辆拖车,上面放着集装箱。 ? 谷歌数据中心 谷歌允许任何人通过网页浏览来观看数据中心,但谷歌对实地建筑中心实施了严防保卫,对其数据中心的电脑等都是保密的,只是提到谷歌有很多的服务器。 ? 下面我们先看一下这个数据中心的图赏。 ? 超级数据中心SuperNAP 它是一个数据中心生态城,也是近几年全球最成功的数据中心商业案例之一,值得全球数据中心业界的瞩目和学习。 ? Facebook俄勒冈州数据中心 该数据中心位于俄勒冈州普林维尔(Prineville),耗资上千万美元打造,属于未来派的节能数据中心。

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    我们Python时我们在学什么,不看亏

    现在工作需要的一些网络数据抓取,我都用Python处理了。对于一个小白来说学习Python要注意些什么,哪些是重点,如果自学Python找一份开发的工作,重点又该是什么? 还是用数据说话,我用Python写了一段代码,把51JOB上上海地区Python职位的要求爬取下来,看看公司里对Python开发的要求是什么,这样你学习起来才更有针对性。 ? 就是不知道学了做什么用,讲不出具体、合理的应用。如果是有老师教,老师带着你,是没有关系的。因为每一阶段做什么练习,做什么项目,知识点学到什么程度,老师都会帮你规划好。 二、当我们Python,我们什么 1)如果Python是想了解编程语言,做一些实用小工具来提高效率,那学习的主要内容应该是Python的网络访问(urllib, urllib2, requests 爬虫、数据分析相关的岗位17个,占8.7% ?

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    Python数据挖掘学习路线是什么?学习Python什么

    学习Python数据挖掘,你有明确的路线吗,任何东西首先你要知道学习它的路线,了解了路线才能更容易学习,学习起来才不会非常费劲,进入正题,看看千锋教育的Python数据挖掘学习路线吧。 步骤0:热身 开始学习旅程之前,先回答第一个问题:为什么使用Python?或者,Python如何发挥作用? 采用这个方法的主要缺点是,即使可能已经有了可用的底层库的更新,你仍然需要等待Continuum去更新Anaconda包。当然如果你是一个初学者,这应该没什么问题。 步骤3:学习Python语言中的正则表达式 你会经常用到正则表达式来进行数据清理,尤其是当你处理文本数据的时候。 很可能你已经知道什么是深度学习,但是如果你仍然需要一个简短的介绍,可以看这里。 我自己也是深度学习的新手,所以请有选择性的采纳下边的一些建议。

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    企业应该向成功的独角兽企业什么

    企业通过其自身的风险投资基金和企业孵化器来获取独角兽企业才拥有的优势。 例如,Palantir,一家从事数据挖掘的创业企业,即便现在公司员工数量已经超过1500人,公司首席执行官Alex Karp也要亲自招聘新员工。 此后,他开始开发产品原型,在2006年在中国香港的大学学生宿舍里创立的疆创新公司。去年,疆公司拥有超过3300名员工,收入达到10亿美元,估值达到80亿美元。 其商业模式和其他硬件厂商完全不同,其他硬件企业将手机看成是主要的收入来源。 大型企业可以从创业企业那里学到,很多业务必须要很细分,而且要和客户的价值需求非常贴合。 企业本质上并不排除多元化,但是当企业的主要目标是价值最大化的时候,将业务范围扩大就比死守很单一的业务更好。 要着眼于长远,但是要紧缩预算 创业企业预算都很少。

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    数据科学统计什么是偏度?

    磐创AI分享 作者 | ABHISHEK SHARMA 编译 | VK 来源 | Analytics Vidhya 概述 在数据科学和分析领域,偏度是一个重要的统计概念 了解什么是偏度,以及为什么它对作为数据科学专业人士的你很重要 在统计中,这实际上是一个相当简单的话题,然而很多人在匆忙学习其他看似复杂的数据科学概念的过程中匆匆浏览了一下这个概念。对我来说,这是个错误。 ? 偏度是数据科学和分析领域的每个人都需要知道的一个基本统计概念。这是我们无法逃避的。我相信你会在这篇文章的结尾理解这一点。 在这里,我们将以最简单的方式讨论倾斜的概念。 你将了解偏度、它的类型以及它在数据科学领域中的重要性。 所以,系好安全带,因为你会学到一个在你整个数据科学职业生涯中都会重视的概念。 目录 什么是偏度? 为什么偏度很重要? 什么是正态分布? 在此之前,让我们来了解为什么偏度对于作为数据科学专业人士的你来说是如此重要的概念。 为什么偏度很重要 现在,我们知道偏度是不对称性的度量,它的类型是由概率分布尾巴所在的那一边来区分的。

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