工业物联网也好、工业互联网也好或是其他生产系统，反向控制始终无法回避。搞工业最直接、最体现效果的两个方面是采集各种数据和生产过程业务控制，所谓大数据预测和分析，那是仁者见仁、智者见智，下一篇文章我们会专业来讨论工业“信息化”方面的问题。
编辑导语 2015被视为中国企业服务投资元年，数据也显示2015年中国企业级SaaS市场规模达到199.3亿元，市场正在高速增长。而随着B端用户需求的变化，SaaS服务不再局限于OA、ERP、CRM等领域，和大数据、云计算的融合越来越成为企业的目标。 2015被视为中国企业服务投资元年，数据也显示2015年中国企业级SaaS市场规模达到199.3亿元，市场正在高速增长。而随着B端用户需求的变化，SaaS服务不再局限于OA、ERP、CRM等领域，和大数据、云计算的融合越来越成为企业的目标。因为大数据正在切实影
政府是数字城市建设的牵头者，也是城市运行的“基石”。在打造“数字政务”对数字城市建设而言格外重要。同时，在国家“新基建”的浪潮下，政务服务也将进一步向数字化和智能化的方向发展，即“数字政府”。
在大数据领域，Hive作为一种数据仓库解决方案，为用户提供了一种SQL接口来查询和分析存储在Hadoop集群中的数据。为了更灵活地与Hive进行交互，我们可以使用Hive JDBC（Java Database Connectivity）驱动程序。本文将深入探讨Hive JDBC的使用，为读者提供在大数据环境中进行数据交互的技术指导。
基于大数据技术构建数据仓库平台，源于大数据技术本身的不成熟和普及度问题，以及辅助工具的缺失，注定了其实施过程与传统数据仓库的差异性，和更大的实施难度。本文针对大数据技术应用与数据仓库类项目需求分析阶段，需要完成的主要工作基于用户需求分析说明书的文档结构进行目录式展现。如需了解更深层的细节，可以做专项技术交流和咨询服务。
大数据文摘翻译作品 编译：焦剑，孙强 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 数字健康势在必行。随着科技的进步，只要我们展开想象的翅膀，无限的商机会在等待我们。最近的数字健康投资告诉我们，瓦解旧格局的力量正在迅速崛起，一个崭新的未来正在等待我们。 随着一系列传感器的到来，我们可以跟踪大量身体健康指标，从活动、营养、心率、胆固醇水平，到血糖水平、睡眠，甚至可以检测中风，消费者科技迎来了一个健康管理的新时代。 健康应用开始被应用于健康管理，投资也蜂拥而入。这也导致大量健康应用的诞生(在
随着企业 IT 服务的不断发展，单台服务器逐渐无法承受用户日益增长的请求压力时，就需要多台服务器联合起来构成「服务集群」共同对外提供服务。同时业务服务会随着产品需求的增多越来越肿，架构上必须进行服务拆分，一个完整的大型服务会被打散成很多很多独立的小服务，每个小服务会由独立的进程去管理来对外提供服务，这就是「微服务」。
阿朵负责测试系统 A，今天领导给她安排了一个新任务，系统 A 要新对接一个系统 B，系统 A 从系统 B 获取数据并对数据进行逻辑处理。
文为西安电子科技大学孔宪光教授基于数字孪生的工业大数据智能分析与实践的PPT，分享给大家。
教育体系更希望以“润物细无声”的方式，优化教育平台，赋与学生更大的成长空间。于是产品经理和工程师们提出了一个基于腾讯云的智慧教育解决方案。
据国际权威机构Statista统计和预测数据指出，到2035年，全球数据产生量增长预计将达到2142ZB（1ZB约1万亿GB））。 信息技术的不断发展，也在驱动催生许多新的数据业务场景，这也意味着，这些新的业务和海量的数据对数据库能力提出了新的要求。而这些新的要求，也亟需新技术来满足。 自上月TDSQL- A公有云版本发布以来，腾讯云数据库就对其核心架构进行了整体介绍和深入的解读，但除此之外，TDSQL-A仍有不少值得一提的“硬核新技术”。 6月5日14：30~17：00，5位技术大咖将共同对TDSQL-
针对普通客户端浏览和分析大数据困难的问题, 结合 Spark 和 LOD 技术, 以热图为例提出一种面向大数据可视化技术框架. 首先利用 Spark 平台分层并以瓦片为单位并行计算, 然后将结果分布式存储在 HDFS 上, 最后通过web 服务器应用Ajax技术结合地理信息提供各种时空分析服务.文中重点解决了数据点位置和地图之间的映射, 以及由于并行计算导致的热图瓦片之间边缘偏差这2个问题.实验结果表明,该方法将数据交互操作与数据绘制和计算任务分离, 为浏览器端大数据可视化提供了一个新的思路.
<数据猿导读> IP剧崛起引资本热潮，基于云端大数据的影视传媒公司“云端传媒”获亿元融资；阿里云再”探“太空，与国家天文台合作，共建天文大数据联合研究中心；财税大数据服务商“中标数据”即将登陆新三板挂
移动互联时代大浪淘沙，「数据」亦主沉浮。各家公司在追逐产品不断完善的同时，也都在累积各自的用户数据反哺产品。而随着数据的不断累积庞大也容易带来一些难以用老旧方法解决的问题，这些问题驱使着企业的大数据体系迭代演进，也再次把「大数据技术」推向高潮。
随着近年来SOA（面向服务技术架构）的兴起，越来越多的应用系统开始进行分布式的设计和部署。系统由原来单一的技术架构变成面向服务的多系统架构。原来在一个系统之间可以完成的业务流程，通过多系统的之间多次交互来实现。这里不打算介绍如何进行SOA架构的设计，而是介绍一下应用系统之间如何进行数据的传输。
6月19日上午，中关村(000931,股吧)大数据交易产业联盟专家顾问委员会成立暨中关村大数据金融服务平台签约仪式在京召开，发布《中关村数海大数据交易平台规则》（征集意见稿）。据悉，这是我国发布的首个大数据交易行业规范。 《规则》从保护交易当事人的合法权益和社会公众利益出发，遵守公开、公平、公正和诚实信用的交易原则，规范交易市场内的一切交易活动，从交易平台、交易主体、交易对象三个方面规范交易市场行为，对在线数据交易、离线数据交易、托管数据交易等三种数据交易模式进行规范。 值得关注的是，《规则》从离线、托管
Hue是一个大数据交互式分析平台，目前在大数据领域中应用还是比较广泛的。它是Cloudera贡献出来的，已经发展得比较成熟了，支持绝大多数常用的大数据组件。虽然Zeppelin发展迅速，对Spark的支持更好，还支持FlinkSQL，并且在CDH7.1.1之后，Zeppelin也被集成到了Cloudera Runtime中。但是短时间内，zepeelin还是无法取代Hue。
没有哪一项技术像人工智能一样，绵延数十年，引领数次风口。从60年前的达特茅斯会议到深蓝国际象棋再到AlphaGo，人工智能一直在持续着迭代、创新。联邦学习，就是人工智能与大数据行业一个新兴的技术，它的出现，有望解决数据孤岛的难题。
1.Block的放置：默认不配置。一个Block会有三份备份，一份放在NameNode指定的DataNode，另一份放在与指定DataNode非同一Rack上的DataNode，最后一份放在与指定DataNode同一Rack上的DataNode上。备份无非就是为了数据安全，考虑同一Rack的失败情况以及不同Rack之间数据拷贝性能问题就采用这种配置方式。
译者注：大量研究结果表明人类通过图形获取信息的速度比通过阅读文字获取信息的速度要快很多，那么将数字以可视化的形式展示出来还有其它什么好处，本文详细列举了7种优势。以下为译文。 数据可视化是指以饼状图等图形的方式展示数据。这帮助用户能够更快地识别模式。交互式可视化能够让决策者深入了解细节层次。这种展示方式的改变使得用户可以查看分析背后的事实。 以下是数据可视化影响企业做决策和战略调整的七种方式。 1.动作更快 人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱
<数据猿导读> 雕龙数据目前的主营产品有医院运营流程管理系统、HBI-医院决策支持系统、医疗数据交互系统和医疗数据共享平台等，2015年雕龙数据实现营业收入556.91万元，同比增长85.59%，20
编者按：Navin Chaddha是早期阶段风险投资公司Mayfield的总经理。这家公司目前正在投资的一些公司包括Gigya、Elastica、Lyft、MapR和Poshmark。 随着2014年下半年的到来，大数据俨然已经成为了一种社会主流，它影响了我们的休闲读物、多个产业的格局和面向消费者的应用等各方各面，同时也左右了大批资本的流向。风险投资行业在过去45年的时间内已经见证过许多技术周期——从PC时代的诞生，到主从式架构计算和基于网络计算的发展，还有云端和SaaS模式的崛起，我们对一家公司从创业阶段
我们在上篇公众号里和大家分享了关于组织结构和人员离职应该如何来做数据建模，并且用可视化的形式进行数据的呈现，对人力资源进行数据化的管理，建立数据体系，今天我们来聊一聊 在年底培训模块，我们如何用POWER BI 来做数据的分析。
随着大数据产业的发展，政府企业和其他主体掌握着大量的数据资源，然而由于缺乏数据共享交换协同机制，“数据孤岛”现象逐渐显现。作为政府最重要资产之一的政务数据却因大数据量太大太散难以有效融合等问题无法发挥最大价值。例如公安行业客户，大多都有警力部署、情报分析、派警方案等需求，通过平台为客户定制服务时，行业经验可以打通，系统复制率达到80%，既能节约成本，也能提高产品的交付效率。
上海科睿副总经理魏志丽：数据可视化助力法院信息化建设
随着互联网的发展，前后端分离的开发模式越来越流行。在前后端数据交互过程中，为了保证数据的安全性和效率，通常会采用 DTO 和 VO 来封装数据。本篇博客将详细介绍 DTO 和 VO 的区别以及使用场景。
边缘计算是指将IT资源（计算、存储等）从传统的云数据中心向用户侧迁移，拉近用户和IT资源的物理距离，实现更低的数据交互时延、节省网络流量，从而为用户提供低延时、高稳定性的IT解决方案。边缘计算依赖边缘数据中心来完成。边缘数据中心和传统的云数据中心是相辅相成的关系。需要低延时和节省带宽的场景可以采用边缘的解决方案；时延不敏感、对带宽消耗不大的传统业务仍然可以采用传统的云数据中心方案解决。边缘数据中心和云数据中心分别满足不同应用的业务需求，二者有效互补。
数据猿导读 随着数据量的不断增大、接入的系统越来越多，系统加工效率逐步降低，满足内部数据分析和监管机构的监管数据不断增加的需求，农业银行在2013年开始建设完全自主可控的大数据平台。 本篇案例为数据猿
近日，大数据软件公司 Databricks 获得 6000 万美元 C 轮融资，由New Enterprise Associates 领投，Andreessen Horowitz 参投，本次投资有望帮助公司完成在数据的组织、计算和交付方面的一次跨跃。 Databricks 成立于 2013 年，总部设在旧金山，属于 Spark 的商业化公司，由美国伯克利大学 AMP 实验室著名的 Spark 大数据处理系统多位创始人联合创立。Databricks 致力于提供基于 Spark 的云服务，可用于数据集成，数
京东新浪天翼已接入数据交易平台 近年来，在IT产业特别是如电子商务、互联网金融等领域，庞大的交易数据等成为挖掘客户需求、创新商业模式的有力手段，数据已成为众多企业的核心竞争力，由于缺乏规范的数据共享和交易渠道，数据交易平台乃至交易所成为势在必行的产业需求。 中关村数海大数据交易平台将通过开放的应用程序接口（API）进行数据录入、检索、调用，为政府机构、科研单位、企业乃至个人提供数据交易和使用的场所。在确保数据不涉及个人隐私、不危害国家安全，同时获得数据所有方授权的情况下，为数据所有者提供大数据变现的渠道；
前言：近年来，互联网的快速发展积累了海量大数据，而在这些大数据的处理上，不同技术栈所具备的性能也有所不同，如何快速有效地处理这些庞大的数据仓，成为很多运营者为之苦恼的问题！随着Greenplum的异军突起，以往大数据仓库所面临的很多问题都得到了有效解决，Greenplum也成为新一代海量数据处理典型代表。本文结合个推数据研发工程师李树桓在大数据领域的实践，对处理庞大的数据量时，如何选择有效的技术栈做了深入研究，探索出Greenplum是当前处理大数据仓较为高效稳定的利器。
6月10日，杭州玳数科技有限公司（以下简称“袋鼠云”）牵头，联合浙江省标准化研究院等省内10余家单位制定的全国首个《数据中台 元数据规范》团体标准正式发布。标准规定了数据中台元数据的元模型、描述方法、扩展要求、校验及表示，适用于数据中台的数据集编目、建库，以及数据交换、数据集成等。
上期回顾 上期推送中，凃博士为我们解答了“区块链的出现是必然还是偶然？”这一问题。得出“区块链这种准技术的实质是一种去中心化的数据交互社区，或网络”的结论。本期凃博士将和大家一起探索“什么促成了互联网
GaussDB的分布式架构充分运用了每个节点的计算资源，且随着节点规模的扩大其整体性能也呈线性增长。为了实现分布式架构下性能和资源的最大化利用，GaussDB提供了三种分布式执行计划，分别为FQS（Fast Query Shipping）计划、Stream计划以及Remote-Query计划，其中FQS和Stream是可以下推的计划。也就是说，集群中的所有DN都参与了SQL执行。
哲学家康德在《纯粹理性批判》中提到，真理有分析真理和综合真理之分。简单而言，分析真理可以由逻辑论据推导出来，综合真理则需要经验证据和外部数据来证明。以往我们主要是通过分析方法来解决问题，首先建立模型和
互联网+”加速了云计算的普及，目前约有 80% 的企业用户将其IT系统运行在云中。与此同时，人工智能和物联网的发展，带动了海量终端以及海量数据交互分析的需求，进一步加速了云计算市场和技术格局的改变。
第一部分--拖拽介绍 在https://code.csdn.net/2013ossurvey中最后一个开源项目就是zTree，一方面是因为自己看到有项目中使用了zTree，而已大家表示还不错。另外一方面，自己需要实现一个zTree不支持的复杂逻辑的拖拽功能。总体来说，我要实现的是一个可以拖拽的树形列表。当然最新版zTree也支持多课树之间的数据交互。当然一般的企业开发或者web开发中，使用到2个或3个数就足够了。太多了树形结构对于用户来说，也非常复杂。个人推荐不是非常复杂的需求都可以考虑使用zTree，因为
在企业加速向数据驱动型公司转型的驱动下, 互联网数据中心（IDC）预计，在2014至2019年间，大数据技术和服务市场的复合年均增长率将达到23.1%，该市场预计在2019年达到486亿美元。然而，大数据市场日趋成熟，年同比增长预计会逐步放缓。Cloudera长期以来一直被视为下一个实现IPO的热门公司之一。近来，随着大数据和云服务平台诸如Tableau 和Hortonworks市场份额的骤降以及市场的波动已影响到Cloudera的首次公开募股计划（IPO）。 Cloudera的产品及服务 Clou
2017年6月，开始数据分析的职业生涯，作为架构师，建立起一套基于.Net/.Net Core的小数据实时处理计算平台，这里记录学习过程中的点点滴滴！
点击上方蓝字每天学习数据库 今天，要说风吹得最大的城市莫过于春城昆明了，腾讯全球数字生态大会在彩云之南华丽开幕。 俗话说把猪放在风口上，猪也能上天。时下，数字化产业互联网升级的风吹得越来越热，当你不知道怎么做的时候，“上云”是不二选择，数据作为企业最重要的资产之一，加上了云的马达会发挥超乎想象的威力。 数据上云，交给腾讯云数据库。 云南在腾讯云数据库的加持下，已经成功翻上了一朵“数据便民”之云。 5月21日腾讯全球数字生态大会，以“腾讯云数据库助你一部手机游云南”华丽开场。腾讯云数据库人美声甜技术过硬的迪
大数据分析、人工智能等新兴科技已经成为金融、能源、政府、交通、医疗等关键行业在数字化转型过程中，不可或缺的战略实现工具，能否迅速地理解、适应、运用这些工具，在一定程度上决定了企业是否拥有赢得未来市场的实力。
https://mp.weixin.qq.com/s/RSkmMo_9GENOLsCuE5YS1w
前几天在知乎上看到一个帖子，“前端发展太快，有些小伙只会用react(了解api)，招个jquery熟练的外包较难，如何看？” 上面回复赞同比较多的是,“如果他会react,那么jquery他几天就可以上手”。 📷 我暂且不评价这种看法，我先来说说前端发展史吧。 石器时代 - 简单的html和javascript编写静态页面，配合jsp、asp等服务端的混合开发。 铁器时代 - ajax的应用，jquery的诞生，js动态加载（AMD、CMD）技术的出现。大幅提高前端开发效率。 蒸汽时代- mv*框架的应
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大数据可视化的新动态 Intetix Foundation（英明泰思基金会）由从事数据科学、非营利组织和公共政策研究的中国学者发起成立，致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。通过联络、动员中美最顶尖的数据科学家和社会科学家，以及分布在全球的志愿者，我们创造性地践行着我们的使命：为美好生活洞见数据价值。 1 引言 数据可视化是将数据以不同形式展现在不同系统中，其中包括属性和变量的单位信息[1]。基于可视化发现数据的方法允许用户使用不同的数据源，来创建自定义分析。先进的分析集成了许多方法，为了支持交互式
一说到开源大数据处理平台，就不得不说此领域的开山鼻祖Hadoop，它是GFS和MapReduce的开源实现。虽然在此之前有很多类似的分布式存储和计算平台，但真正能实现工业级应用、降低使用门槛、带动业界大规模部署的就是Hadoop。得益于MapReduce框架的易用性和容错性，以及同时包含存储系统和计算系统，使得Hadoop成为大数据处理平台的基石之一。 Hadoop能够满足大部分的离线存储和离线计算需求，且性能表现不俗；小部分离线存储和计算需求，在对性能要求不高的情况下，也可以使用Hadoop实现。因此
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