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数据处理分析的六工具

该项目主要由五部分组成: 高性能计算机系统(HPCS),内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等; 先进软件技术与算法(ASTA),内容有巨大挑战问题的软件支撑...、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等; 国家科研与教育网格(NREN),内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发; 基本研究与人类资源(BRHR),内容有基础研究、培训、教育及课程教材...该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。...RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。

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数据处理必备的十工具

Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库,例如MongoDB和Cassandra。...在配置一个Hadoop工作时,Karmasphere工具将引导您完成每个步骤并显示部分结果。...7.Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持,同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。...9.TalendOpenStudio Talend’s工具用于协助进行数据质量、数据集成和数据管理等方面工作。...它提供了一个比Hive更快的查询引擎,因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时,它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。 来源:TechTarget

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开发工具分享(2019新年快乐)

前言 首先祝大家新年快乐~,今天给大家带来福利,分享一些我在日常开发工作中常常使用的一些工具。...我一直相信: 好工具 提高生产效率 工具推荐 zsh 推荐理由 安装地址 比bash更好用的shell, 支持众多插件和主题 https://github.com/robbyrussell/oh-my-zsh...https://kapeli.com/dash mysql相关工具 mycli 推荐理由 安装地址 一个支持高亮、命令自动提示+补全的Mysql命令行工具 https://www.mycli.net.../ adminer 推荐理由 安装地址 一个轻量级的Mysql管理工具,多主题支持,整个工具仅仅是一个php文件 https://www.adminer.org/ mysqlworkbench 推荐理由...安装地址 mysql数据库建模工具 https://www.mysql.com/products/workbench/ redis相关工具 redis-stat 推荐理由 安装地址 一个简单轻量的redis

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新年福利 | 2019深度学习工具汇总

深度学习工具 深度学习的进步也严重依赖于软件基础架构的进展。...大家所了解的工具不知道有哪些??? 今天,我以我使用过的工具来和大家分享,希望你们可以找到自己喜欢的工具,与其一起去“炼丹”(不知道这个意思的,百度下)嘿嘿! ?...刚开始接触深度学习,第一个使用的工具就是:DeepLearnToolbox,一个用于深度学习的Matlab工具箱。...Caffe框架中,主要就是Blobs,Layers和Nets三类结构,而且由于是事前定义好的结构,所以在使用该框架的时候是不可以更改。 ?...TensorFlow是一个异构分布式系统上的大规模机器学习框架,移植性好(小到移动设备如手机,到大规模集群,都能支持),支持多种深度学习模型。

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新年咖!2021年TVP专家团继续前行

2021新年伊始,TVP技术天团迎来15位技术咖。他们均是各自领域的翘楚,在各自的行业里拥有极高声望。来自不同领域、不同行业的他们,为了同一个愿景走到了一起,和TVP携手,用科技影响世界。...谷歌开发者社区、Droidcon等知名技术大会特邀演讲嘉宾,CSDN知名博主,CSDN 2018年度十博客之星。11年开发经验,曾在华为、开心网等公司任职。...2019年,创立钛铂数据,以MongoDB和流数据处理技术为基础打造实时数据处理平台,旨在解决企业日渐明显的数据孤岛问题,为企业快速落地数据中台或数据平台提供有效解决方案。...叶玎玎.jpg 擅长领域:移动、大数据、云计算 叶玎玎,GrowingIO 联合创始人兼CTO,全栈极客、开源爱好者、企业服务领域技术创业者,过去15年先后做过舆情监控平台、企业社交平台、团队协作工具和数据分析产品...随着越来越的技术咖的加盟,TVP阵容不断升级,未来一定会在建设云计算技术生态的道路上走得更加顺畅。再次欢迎以上新晋TVP的入驻,相信志同道合的我们将会以星星之火撩燃技术之光!

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cytof数据处理工具大比拼

9种算法工具分别是: Seven unsupervised methods (Accense, Xshift, PhenoGraph, FlowSOM, flowMeans, DEPECHE, and...methods (Automated Cell-type Discovery and Classification and linear discriminant analysis (LDA)) 各个算法工具的详细介绍如下所示...: 可以看到, 不同工具的开发语言大不一样,其实这样的比较哪怕是告诉我那个MATLAB开发的工具多么的有优势,我也不想去使用,毕竟新学一门语言还是压力有点。...PhenoGraph and FlowSOM are the top-performing unsupervised tools 如果你是第一次接触cytof数据,可以看我在《生信技能树》发布了cytof这样的质谱流式数据处理系列文字版教程...再怎么强调生物信息学数据分析学习过程的计算机基础知识的打磨都不为过,我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化,以及基于Linux的NGS数据处理: 《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》 《生信分析人员如何系统入门

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2021ctfshow-大吉利杯&&“春秋杯”新年欢乐赛

前言 比赛当天没空,不过事后听Lumos师傅说里面题目挺有意思的,于是就决定今天复现一波(后附2021“春秋杯”新年欢乐赛的解题思路) ---- 大吉利杯 1.十八般兵器 感谢@i_kei师傅供题...先将图片反色:在线工具 然后放入steg lsb发现一个PNG save bin保存并修改下头文件得到 接着将图中与六十四卦图相比对 得到如下信息: 晋 噬嗑 井 复 谦 丰 渐 大过 睽 巽...在一台旧电脑上(大约在16位操作系统还能跑的年代)发现了这个文件,挖掘它的秘密 感谢@ThTsOd师傅供题 Hint:请仔细阅读题目描述(5毛一条,去掉括号) 研究ing(0% ---- “春秋杯”新年欢乐赛...] print(str_list) return str_list l1=cut(tmp,17) for i in l1: print (i) 跑一下得到如下信息 最后使用工具

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开源大数据处理系统工具大全

·友好的设计理念,易于编程,具有灵活的弹性 Yahoo S4官方网站>>> 四、Twitter Storm 贡献者:Twitter 简介:Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架...实时数据处理的应用场景很广泛,例如商品推荐,广告投放,它能根据当前情景上下文(用户偏好,地理位置,已发生的查询和点击等)来估计用户点击的可能性并实时做出调整。...对于基于web的大规模应用文档应用,分布式可以让它不必像传统的关系数据库那样分库拆表,在应用代码层进行 量的改动。...Avro不需要生成代码,这有利于搭建通用的数据处理系统,同时避免了代码入侵。 数据无须加标签。...成功部署OpenStack的十要点 官网:https://www.openstack.org/ 二、Docker 贡献者:dotCloud ?

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勿谈,且看Bloomberg的中数据处理平台

这里,我们不妨走进Bloomberg的用例,着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 以下为译文 在Bloomberg,我们并不存在大数据挑战。...在过去,统一这两种数据是不可能实现的,因为他们有着不同的性能需求:当天数据的处理系统必须可以承受大量的写入操作,而历史数据处理系统通常是每天一次的批量更新,但是数据体积更大,而且搜索次数也更多。...但是这里仍然存在一个非常的缺点,在任何给定时间,到给定region的读写操作只被一个region服务器控制。如果这个region挂掉,故障将会被发现,故障转移会自动的进行。...使用HBase,用户可以在的Portfolio文件上做拆分,并且分配到集群中的多个主机上进行处理。...这就意味着,Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础,其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等,同步进行垃圾回收将解决非常的问题。

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面试系列:十个海量数据处理方法总结

根据这个问题我们来计算下内存的占用,4G=2^32概是40亿*8概是340 亿,n=50亿,如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。...四、堆 适用范围:海量数据前n,并且n比较小,堆可以放入内存 基本原理及要点:最大堆求前n小,最小堆求前n。...适用范围:第k,中位数,不重复或重复的数字 基本原理及要点:因为元素范围很大,不能利用直接寻址表,所以通过多次划分,逐步确定范围,然后最后在一个可以接受的范围内进行。...当然在更新每条数据的出现次数的时候,我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据,当 然这样导致维护次数增加,不如完全统计后在求前N效率高。 如果数据无法放入内存。

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