说到大数据处理可能大家都不会陌生,这是近年来非常火热的话题,各行各业都想借助大数据为自己助力,有了这个工具,就好像在飞机上看农田一般清晰,一目了然,也也就是业内人士常说的大数据提供了一个------上帝视角
5月8日,腾讯云联合鹏华基金共同对外宣布,通过双方技术团队以及战略合作伙伴华云中盛共同努力,腾讯云大数据套件TBDS日前已经正式在鹏华基金大数据核心系统落地应用,实现对原有大数据TA(Transfer Agent,过户代理)和营销数据中心的国产化替换。
AI科技评论按:在贵州举办的2019年数博会吸引了国内外各界目光,围绕大数据最新技术创新与成就,诸多学界、产业界、政界人士纷纷参与交流。在5月25日的“5G+大数据推动智慧社会数字化转型论坛”上,中科院院士梅宏发表了精彩演讲,重点谈到了大数据对计算体系带来的挑战以及应对之法。
听说最近《长安十二时辰》比较火,于是趁着一个周末赶紧补一补剧。相信很多人都对其中的"大案牍术"比较感兴趣,靖安司说"大案牍术"选中了张小敬。
导读:听说最近《长安十二时辰》比较火,于是趁着一个周末赶紧补一补剧。相信很多人都对其中的"大案牍术"比较感兴趣。
5月26日,由工业和信息化部、国家发展和改革委员会、国家互联网信息办公室和贵州省人民政府主办,国家工业信息安全发展研究中心承办的《大数据优秀产品和应用解决方案案例系列丛书》发布会暨数博会“十佳大数据案例”揭晓活动在2019中国国际大数据产业博览会上成功举办。 2019年数博会案例评选,是有史以来参与厂家最多,条件最苛刻的。专家评审团透露,为贯彻落实国家大数据战略,全面掌握我国大数据产业发展和应用情况,本次大数据案例评选成立了专家评审团,制定案例应用需求、产品架构、关键技术、应用效果和企业综合实力五
提起大数据处理引擎,很多人会想到Hadoop或Spark,而在2019年,如果你身处大数据行业却没听说过Flink,那你很可能OUT了!Flink是大数据界冉冉升起的新星,是继Hadoop和Spark之后的新一代大数据处理引擎。2019年初,阿里巴巴以1.033亿美元的价格收购了总部位于德国柏林的初创公司Data Artisans,Data Artisans的核心产品是正是Flink。
在很多实时数据处理的场景中,都需要用到流式处理(Stream Process)框架,Spark也包含了两个完整的流式处理框架Spark Streaming和Structured Streaming(Spark 2.0出现),先阐述流式处理框架,之后介绍Spark Streaming框架使用。
目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上,即对大数据进行训练,并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。那么,到底什么是大数据呢?
大数据能够在国内得到快速发展,甚至是国家层面的支持,最为重要的一点就是我们纯国产大数据处理技术的突破以及跨越式发展。在互联网深刻改变我们的生活、工作方式的当下,数据就成为了最为重要的资料。尤其是数据安全问题就更为突出,前阶段的Facebook用户数据泄漏所引发产生的一系列问题,就充分的说明了数据安全问题的严重性。大数据发展的必然趋势就是将会深刻改变我们的工作和生活方式,无论是企业还是个人也都必然会成为其中的一个“数据”。选择什么样的大数据处理,不仅仅考虑是简单、易用,更重要的是能够确保数据的安全!
全国信息技术安全标准化委员会(简称信安标委或TC260)在2021年通过了编制组申请的GB/T 35274-2017《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》修订项目, 新版标准报批稿在2022年年底提交给国标委进行最后的形式化审查,从国标委标准进展情况看,GB/T 35274-2023近期即将发布。下面就该标准修订情况及标准内容进行解读,本标准牵头单位是清华大学,参与单位有北京大学,中国电子技术标准化研究院等33家单位,共45人参与编制。
大数据技术的应用正在潜移默化改变着我们的日常生活习惯和工作方式,很多看起来有点“不可思议”的事情也渐渐被我们“习以为常”。大数据可能在国内的起步较晚,但我们可能却是对大数据应用最好的了代表了。前些时候有分享了一个大数据技术在智慧人社上面的应用案例,最近也一直看一些人力资源方面大数据解决方案的案例,比较集中的都是围绕智慧人社的。
摘要:国家标准委正在着手制定首批共十项大数据标准,分别是大数据术语、大数据技术参考模型、数据交易平台交易数据描述、数据交易服务平台通用功能要求、数据能力成熟度评价模型、多媒体数据语义描述要求、科学数据引用、数据溯源描述模型、数据质量评价指标和通用数据导入接口规范。大数据企业如何发展,市场正在做出自己的选择。 8月末,北京某酒店的一场大数据企业展上,聚集了全国各地的企业。现场展示有随着《江南style》起舞的机器人,有早期科幻电影里走出来的“触摸式数据可视化屏幕”…… “你们的具体业务是做什么的”、“和大数据
摘要 国家标准委正在着手制定首批共十项大数据标准,分别是大数据术语、大数据技术参考模型、数据交易平台交易数据描述、数据交易服务平台通用功能要求、数据能力成熟度评价模型、多媒体数据语义描述要求、科学数据引用、数据溯源描述模型、数据质量评价指标和通用数据导入接口规范。大数据企业如何发展,市场正在做出自己的选择。 8月末,北京某酒店的一场大数据企业展上,聚集了全国各地的企业。现场展示有随着《江南style》起舞的机器人,有早期科幻电影里走出来的“触摸式数据可视化屏幕”…… “你们的具体业务是做什么的”、“和大数
大数据电商平台世界高铁网完成2000万融资,朗玛峰资本领投 世界高铁网创始人陈忠林透露,公司近日已完成2000万人民币A轮融资,朗玛峰资本领投,天使轮投资方丰厚资本及四川汇元跟投。据了解,世界高铁网是
在地球漫长的进化中,我们人为地造成了很多悲剧: 渡渡鸟、长毛象 大海燕 袋狼 …… 这些曾经平静生活在地球上的动物因为人类活动而骤然灭绝。如今更是每天都有100多个物种在走向灭亡。 我们不想孤独的生活在地球上,我们希望可以和这些生物和平共存。 现在,基因学给了我们新的希望,我们可以通过克隆复原这些动物了。只要从他们的化石标本上提取足够的DNA,找到基因数据进行分析,排列出完整的DNA样本,就有机会让这些灭绝的动物重新复活。因此建立生物基因医学体系十分重要。 深度学习加速生物大数据处理速度 随着生命科学的迅
大数据服务能力其实是一个相对于大数据产品能力的概念。从企业实际建设大数据项目的角度来说,多数情况下简单地购买一些大数据产品并不能满足实际需求,往往需要供应商提供一定的服务来完成项目的建设。具体来说,大数据项目前期的规划、咨询、设计,实施阶段大数据平台等产品的部署以及定制化开发,进一步对已有数据的迁移、集成、整合以及在此基础上进行的数据治理,接下来的持续运维运营和迭代优化,结合业务进行的一些应用开发等,这些围绕数据开展的一系列工作都属于大数据服务的范畴。供应商向客户提供这些服务的水平就是我们提到的大数据服务能力。
这几天我发现一个现象,好多公司、平台已经开始招揽“云原生”领域的人了,这已经不是暗示了,这就是明示了。
该文介绍了如何识别羊毛党、灰产、黑产,以及总结了一些电商节活动防刷的实践。
Spark核心技术与高级应用 第4章 编程模型 不自见,故明;不自是,故彰;不自伐,故有功;不自矜,故能长。 ——《道德经》第二十二章 在面对自我的问题上,不自我表扬,反能显明;不自以为是,反能彰显;不自我夸耀,反能见功;不自我矜恃,反能长久。 与许多专有的大数据处理平台不同,基于Spark的大数据处理平台,建立在统一抽象的RDD之上,这是Spark这朵小火花让人着迷的地方,也是学习Spark编程模型的瓶颈所在,充满了很深的理论和工程背景。 本章重点讲解Spark编程模型的最主要抽象,第一个抽象是RDD(
Spark的适用场景 从大数据处理需求来看,大数据的业务大概可以分为以下三类 : (1)复杂的批量数据处理,通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间。 (2)基于历史数据的交互式查询,通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间。 (3)基于实时数据流的数据处理,通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间。 目前已有很多相对成熟的开源和商业软件来处理以上三种情景 :第一种业务,可以利用 MapReduce 来进行批量数据处理 ;第二种业务,可以用 Impala 来进行交互式查询 ;对于第三种流式数据处理,可以想到专业的流数据处理
T客汇官网:tikehui.com 撰文 | 杨丽 近日,国外著名投资机构First Mark的创始人Mark Turck再次公布了2017年大数据产业生态全景图(Big Data Landscape
在昨天(4月24日)的百度技术开放日上,李彦宏现身并推出了百度大数据引擎。这在百度,表明对相关产品最高的重视了。 这个发布是什么意思呢?简单地讲,大数据引擎将百度在大数据的数据、能力和技术开放给行业,行业可以近身距离甚远的大数据盛宴,百度则寻到了一个新的增长点。 大数据引擎三件套 百度大数据引擎一共分三个部分。 开放云:百度的大规模分布式计算和超大规模存储云。过去的百度云主要面向开发者,大数据引擎的开放云则是面向有大数据存储和处理需求的“大开发者”。 百度的开放云拥有超过1.2万台的单集群,超过阿里飞天计
在大数据处理领域,选择合适的大数据平台是确保数据处理效率和性能的关键。Hadoop、Spark和Flink是三个备受关注的大数据处理框架,本文将深入比较它们的优缺点,并为读者提供在不同场景下的选择建议。
MATLAB 是一款被广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等领域的软件。它具有独特的功能,如开发和调试脚本、可视化设计和数据管理等。在本文中,我们将举例说明 MATLAB 的几个独特功能,并介绍其在实际应用中的价值。
阶段一、大数据、云计算 - Hadoop大数据开发技术 课程一、大数据运维之Linux基础 本部分是基础课程,帮大家进入大数据领域打好Linux基础,以便更好地学习Hadoop,hbase,NoSQL,Spark,Storm,docker,openstack等众多课程。因为企业 中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。 image.png 课程二、大数据开发核心技术 - Hadoop 2.x从入门到精通 本课程是整套大数据课程的基石:其一,分布式文件系统HDFS用于存储海量数据,无论是Hive
大数据、自然语言理解、人工智能在现今科技创新的时代已成为各行各业的热门词汇,教育领域当然也不例外。2018年1月,教育部将人工智能、物联网、大数据处理正式划入全国高中新课标。正在热议的两会,多位全国政协委员热议人工智能与教育:加快培养人工智能化人才,人工智能助力个性化学习,人工智能辅助教师工作(决策、教育、教学)等。
依据《教育部高等学校教学指导委员会章程》规定,教育部高等学校教学指导委员会的任务之一是:组织师资培训,沟通信息,交流教学建设和教学改革经验,宣传推广优秀教学成果,为高等学校的教学建设和教学改革做好服务工作。为此, 教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会和全国高等学校计算机教育研究会决定举办本系列课程高级研修班。本系列课程高级研修班是在新工科建设背景下启动的,面向全国高校相关院系专业负责人与教师,专注于人才培养、学科建设、课程体系与课程内容建设、授课艺术、产教融合、科研与教学、教学经验分享等。
文章作者来自ThoughtWorks:佟达 ,图片来自网络。 前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做“Fullstack JavaScript”,是关于用Jav
由Hortonworks、Mirantis、RedHat联合发起的开源项目Sahara3月19日正式从OpenStack孵化项目中毕业,成为其核心项目。该项目旨在为OpenStack用户提供一种简单、快捷地部署以及管理Hadoop集群的方案,作为云计算和大数据的桥梁之一,Sahara将会推动OpenStack云平台和Hadoop的整合,下面看OpenStack中国社区王后明的这篇文章给我们带来详细介绍。 以下为原文: OpenStack Sahara(旧称:Savanna)项目的负责人Serge
大数据,IT行业的又一次技术变革,大数据的浪潮汹涌而至,对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响,并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟,移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络,由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。
从1936年的图灵机的发明到1945年冯.诺依曼机的出现,这些都是计算机发展的基石,甚至于往后各种大型计算机、小型计算机的诞生,严格意义上来说,这都不是IT。真正IT技术的开始应该是万维网的发明,这标志着信息进入了互联的时代。 国内互联网技术的发展比国外稍微的晚了那么几年,但其发展势头远不是其他国家能比的,97年的时候只有60万网民,而现在已经超过了6亿,其增长速度可见一斑。 可以说,如今互联网已经影响到了人们衣食住行甚至是政务等方方面面。 这是一个IT时代! 对于这个定论,或许大部分人都不会反对。但是
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。
作者 | 松子(李博源) 策划 | Tina 编者按:《透过数字化转型再谈数据中台》系列连载 6-8 篇左右,作者结合自己在数据中台领域多年实践经验,总结了数据架构知识、BI 知识,以及分享给大家一些产业互联网实施经验。本文是系列文章中的第三篇。 在前面两篇 “关于数字化转型的几个见解 ”、“唯一性定理中的数据中台”提到了数据中台发展问题。比如概念发展太快,信息量过载,以及存在广义、狭义的数据中台定义的差别等,涉及到的这些知识都离不开数据架构的范畴,所以这一篇我会通过大数据架构发展的视角来总结与分享。(一些
要理解大数据这一概念,首先要从”大”入手,”大”是指数据规模,大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别,其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity),即体量大、多样性、价值密度低、速度快。 大数据特点 第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别; 第二,数据类型繁多,如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息,等等; 第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两
要实现高效的大数据机器学习,需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来,大数据浪潮的兴起,推动了大数据机器学习的迅猛发展,使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统;在此基础上,进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus(大章鱼)。 关键词:大数据;机器学
《中国大数据技术与产业发展报告(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测,他们分别是:
上面我们讲了 大数据的数据查询方法 ,使用Hive或者 Impala,但是这些只能查询固定历史的数据,如果要实时计算可能就不是那么合适了。
在互联网的世界中数据都是以TB、PB的数量级来增加的,特别是像BAT光每天的日志文件一个盘都不够,更何况是还要基于这些数据进行分析挖掘,更甚者还要实时进行数据分析,学习,如双十一淘宝的交易量的实时展示。 大数据什么叫大?4个特征: 体量化 Volume,就是量大。 多样化 Variety,可能是结构型的数据,也可能是非结构行的文本,图片,视频,语音,日志,邮件等 快速化 Velocity,产生快,处理也需要快。 价值密度低 Value,数据量大,但单个数据没什么意义,需要宏观的统计体现其隐藏的价值。
目前,大数据领域每年都会涌现出大量新的技术,成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来,为人类社会经济活动提供依据,提高各个领域的运行效率,
<数据猿导读> 上周伊始,微软爆出将掷金25亿美元,建立公司在全美地区的最大数据中心,然而几天之后甲骨文公司宣布93亿美元收购云计算公司NetSuite,小编只能表示壕的世界真的理解不了,这年头你不花
本月初,腾讯云大数据联合团队以98.8秒的成绩完成100TB数据排序,摘得2016 Sort Benchmark全球排序竞赛冠军。在这次竞赛中,腾讯云数智分布式计算平台分别夺得Sort Benchmark大赛GraySort和Minutesort的冠军,创造了四项世界纪录。(了解详情请点击《全球计算奥运冠军花落腾讯,腾讯云数智打破4项世界纪录》) 此次参赛的腾讯云大数据联合团队,是由腾讯云存储产品中心、腾讯数据平台部组成,团队成员在大数据技术和应用管理上都有着非常丰富的实践经验,尤其是腾讯数据平台部一直在管
行为矩阵:将离散的驻留信息,转化为用户的时空矩阵,通过机器学习模式识别,提取出用户的LBS行为特征。
12月13日,“2017互联网+大数据高峰论坛”在北京中国大饭店拉开帷幕。来自政府、研究机构及高校、企业的大数据专业人士共聚一堂,以“慧聚数据之力,赋能智慧政企”为主题,畅谈大数据的现状及未来。腾讯技术工程事业群数据平台部刘煜宏受邀参加“腾讯慧聚”品牌的发布仪式,并向在场嘉宾介绍了“腾讯慧聚”的5大产品平台。 十年磨一剑,砺得梅花香。“腾讯慧聚”是腾讯运用多年技术及经验打造而成的政企大数据解决方案系列产品,旨在为政府和企业提供可靠、安全、易用的大数据处理平台。同时,通过深挖大数据潜在价值,助力用户提高
《中国大数据技术与产业发展报告(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测,他们分别是: 趋势一、结合智能计算的大数据分析成为热点 大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合,成为大数据分析领域的热点。大数据分析的核心是从数据中获取价值,价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识,而非对数据的简单统计分析。要达到这一目标,需要提升对数据的认知计算能力,让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力,其背后的核心技术就是人工智能。近些年,人工智能的研究和应用又掀起新高潮,
说起大数据计算框架,Hadoop和Spark这两者之间,一直都是存在着争议的,甚至一度还出现了Spark会替代Hadoop的声音,但是随着这两年的发展,事实告诉大家,Hadoop和Spark这两者之间,谁也没有消灭谁,都好好地存在着。
上周,腾讯云大数据联合团队以98.8秒的成绩完成100TB数据排序,摘得2016 Sort Benchmark全球排序竞赛冠军。在这次竞赛中,腾讯云数智分布式计算平台分别夺得Sort Benchmark大赛GraySort和Minutesort的冠军,创造了四项世界纪录。(了解详情请点击《腾讯打破2016 Sort Benchmark 4项记录,98.8秒完成100TB数据排序》) 此次参赛的腾讯云大数据联合团队,是由腾讯云存储产品中心、腾讯数据平台部组成,团队成员在大数据技术和应用管理上都有着非常丰富的实
导读:腾讯云大数据联合团队以98.8秒的成绩完成100TB数据排序,摘得2016 Sort Benchmark全球排序竞赛冠军。在这次竞赛中,腾讯云数智分布式计算平台分别夺得Sort Benchmark大赛GraySort和Minutesort的冠军,创造了四项世界纪录。 此次参赛的腾讯云大数据联合团队,是由腾讯云存储产品中心、腾讯数据平台部组成,团队成员在大数据技术和应用管理上都有着非常丰富的实践经验,尤其是腾讯数据平台部一直在管理的腾讯大数据集群,是世界上最大的大数据集群之一。 这样一支颇具实力的团队是
在此次大会的大数据分析与生态系统论坛上,中兴飞流信息科技有限公司CTO郑龙发表了“Yita:基于数据流的大数据计算引擎”的演讲,阐述了数据流对于大数据的影响,以及中兴飞流自主研发的Yita平台能够给大数据产业带来的价值,在会议的间隙,CSDN记者有幸对中兴飞流信息科技有限公司CEO吕阿斌、CTO郑龙就数据流技术以及中兴飞流的Yita平台进行了深入的交流和探讨。 什么是数据流? 中兴飞流CEO吕阿斌首先就数据流模型产生的背景进行了阐述,他表示,近年来,大数据成为继云计算以后一个重要的科技发展分支。大数据本质上
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