首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

海量数据处理常用技术概述

海量数据处理常用技术概述 如今互联网产生的数据量已经达到PB级别,如何在数据量不断增大的情况下,依然保证快速的检索或者更新数据,是我们面临的问题。...所谓海量数据处理,是指基于海量数据的存储、处理和操作等。因为数据量太大无法在短时间迅速解决,或者不能一次性读入内存中。...在解决海量数据的问题的时候,我们需要什么样的策略和技术,是每一个人都会关心的问题。...今天我们就梳理一下在解决大数据问题 的时候需要使用的技术,但是注意这里只是从技术角度进行分析,只是一种思想并不代表业界的技术策略。...浅谈技术细节 MapReduce模式下我们需要关注的问题如下(参考论文): 数据和代码如何存储?

1.3K30
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

CODING 技术小馆 | 车300数据处理技术实践

本文为 车300 合伙人兼技术总监章水鑫在 4 月 14 日 CODING 技术小馆·南京站的演讲内容整理。...今天给大家分享的是车300在数据处理技术上的一些实践,一个是我们车300的数据类型,另一个是车300数据处理的架构。...在二手车领域,金融正在不断渗透,大家所熟知的瓜子、优信、搜车等,他们通过各种金融工具将车辆卖给消费者,然后车辆资产转化成了金融资产,但是这个金融资产他们不可能一直拿在手上,他们会去做一些资产证券化的处理...再来讲讲数据处理中的规模与挑战,我们车300二手车估价的模型,可能跟其他的模型不是特别一样。...我的分享本身在技术的高度难度上面可能并不是非常突出,重要的还是通过现有的技术把一些在行业中所呈现出来的难点给解决掉,我觉得这就是最大的一个成就了。以上就是我本次分享的内容,谢谢。

19310

数据处理技术,特点及作用

要理解大数据这一概念,首先要从””入手,””是指数据规模,大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。...大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中,快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的”大数据”不仅指数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。...大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域,通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。...大数据处理  周涛博士表示:大数据处理数据时代理念的三转变:要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果。   ...大数据处理的流程  具体的大数据处理方法确实有很多,但是根据笔者长时间的实践,总结了一个普遍适用的大数据处理流程,并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。

3.9K70

海量数据处理技术,激发金融数据潜能

2月6日,北京金融科技产业联盟正式发布了《海量数据处理技术金融应用研究报告》(以下简称《报告》)全文。...该《报告》是金融行业首个面向海量数据处理技术的专题研究报告,由北京金融科技产业联盟指导,腾讯、兴业银行联合牵头,中国工商银行、中国银行、浙商银行、北京科技大学、飞腾信息、连用科技等参与编写。...但是,当前金融行业的海量数据处理面临数据存储、数据计算、云化计算、融合计算和研发运营等多方面的挑战,阻碍了数据要素潜能的充分释放,金融机构迫切需要了解海量数据处理技术的发展情况和行业实践进展,以促进本机构金融数据业务价值的深入挖掘...图二 《报告》分为发展概况、应用情况、主要挑战、关键技术与建设思路、发展趋势和展望、实践案例等六个章节,针对行业关注的重点问题,对海量数据处理技术、应用、挑战、建设等多个方面进行系统分析,从行业发展、...应用情况、落地痛点以及关键技术等多个维度展开深入研究,并对人工智能、数据湖仓、数据网格等前沿数据技术应用进行初步分析,探讨金融业未来的数据技术发展趋势。

6610

Python爬虫之Pandas数据处理技术详解

在Python爬虫中,数据处理起着至关重要的作用,但也面临着诸多挑战。为了提高数据处理效率,引入Pandas库成为一种行之有效的方法。...本文将详细介绍Pandas数据处理技术,探讨其在优化Python爬虫效率中的作用。第一部分:Pandas库介绍什么是Pandas库?...Pandas与其他数据处理库的比较相比于其他数据处理库,如NumPy、Matplotlib等,Pandas在数据操作和数据分析方面更为方便、高效。...第二部分:Pandas数据处理技术详解常用数据结构:Series和DataFrameSeries和DataFrame是Pandas的两种主要数据结构,分别对应一维数据和二维数据。...:合理使用Pandas提供的数据处理方法和函数,可以简化数据处理流程,提高效率。

10110

边缘计算:最快数据处理背后的技术

边缘计算简介 边缘计算是分布式信息技术架构的一种实践,其中客户端的数据在网络边缘处理,尽可能接近原始来源。...边缘计算技术正在发展,因为它为企业提供了优势。它有助于以最快的方式获得准确的信息。...增加边缘计算技术的应用 IDC进行了一项由LumenTechnologies和英特尔公司赞助的基于边缘计算的调查。...根据调查,三分之二的全球IT领导者正在利用边缘计算技术,其中数据处理发生在更接近数字交互边缘的地方。调查还预测,到2023年,超过50%的新IT企业将实施边缘计算。...边缘计算的重要性 现代技术产生了大量数据,为组织提供了巨大的竞争优势,组织可以有效且高效地从各种来源获取、确定和分析数据,然后对这些见解做出反应。

55310

【聚焦】大数据处理技术的活用实例

科技日新月异的今天,透过技术革新,可收集与处理各种庞大信息。身处瞬息万变事业环境中的企业而言,如何活用企业内外充斥的『大数据』,成为提升企业竞争力不可或缺的要素。...各种感测仪器收集到的信息,透过大数据处理平台,从数据的收集、加工、储存、分析到应用,已经在金融与通讯领域具备建构大量数据处理系统的豊富经验。...大数据活用实例 有监於信息爆炸的现今,NEC率先建构高速大数据处理系统、感测仪器收集的数据?媒体数据的分析系统。以活用大数据,创造崭新的价值为例,在此为您介绍大数据之运用实例。...高速大数据处理(金融) ? 将股票或汇兑等即时变动中的大数据,透过高速处理的方式,提供使用者高速发布大量金融信息的服务。

76850

2017编程趋势预测:10技术热,10技术遇冷

不同的是,由于编程重视的是高效,用户化和使用方便,因此编程技术需要不断更新换代。那么,在即将到来的2017年和未来的几年内,会有哪些新技术出现,成为新的潮流,又有哪些技术的热潮会渐渐消退呢?...SVG和HTML包含了一堆标签,Web开发者使用起来往往更方便,现在还有了的APIs,让你可以在画布对象上详细地绘画图形,通常还会提供视频卡来帮助你使用。...Android热, iOS遇冷 几年前,苹果专卖店门前排起的“人龙”还记得吧?...热的是Node.js, 遇冷的是JavaEE, Ruby on Rails 服务器的世界一直在线程模型上长盛不衰,它让程序员在使用操作系统时可以有种种行为,如固执,低效或是放任。...但这不仅是教育的一种本质,网上课程技术的背后是它颠覆了教育产业技术的复杂性;它还可以让你灵活地支配自己的学习时间和地点。

1.4K100

数据处理分析的六工具

1993年,由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目:高性能计算与 通信”的报告,也就是被称为HPCC计划的报告,即美国总统科学战略项目,其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题...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...(IITA ),目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。...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。...这些组件通过 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。

3K150

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。...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。...通过使用开源平台,我们认真思索来自多个提供商的意见,在中型数据处理上,我们可以看到很大的发展空间。 更重要的是,我们的收获不只是性能一个特性,我们更可以通过开源技术连接到一个更广泛的发展空间。...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。

3.1K60

10EB量级的基因大数据处理技术

10EB量级的基因大数据处理技术 很荣幸在这里跟大家分享大家以前很少接触到的领域的大数据情况。其实生命科学的大数据还处在比较初始的阶段,否则国家也不会现在才开始提出精准医学这样的概念。...从这个例子我们应该看到其实我们每个人的大脑都是非常强的大数据处理机器,接下去我大概讲一下我们大脑为什么会这么强,大脑的处理能力有多强。我们大脑只有140亿个脑细胞,从出生到死亡基本是不会变的。...另外一个例子,我们眼睛的分辨率大概是5.7千万像素,人的眼睛到这么高的分辨率,但人的大脑还能实时处理这些图片,以每秒25帧的数据处理,大脑的数据能力是非常强的。...表明人的肠道里的细菌跟人的饮食习惯有特别的关系。 一个人喜欢吃什么,其实不是你喜欢吃什么,是你肠道里面的细菌喜欢吃什么。这是一个很好的产业,能够把这个问题真正解决清楚,这是一个非常的产业。...老年人,心血管疾病的危害是特别的,反而是癌症和老年病还好。 ?

67950

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。

1.3K40

语言模型技术原理

除了自然语言本身的优势外,语境的上下文学习能力、迁移学习和文字总结能力也有很大的发挥空间,带着这些思考,我们有必要了解一下语言模型背后的发展及其技术原理。...一、语言模型的发展 语言模型作为一个被验证可行的方向,其“”体现在训练数据集广,模型参数和层数,计算量大,其价值体现在通用性上,并且有更好的泛化能力。...1.6 当前的技术局限性 专业的领域,缺乏语料训练的情况下,GPT无法生成合适的回答。 可信度问题,缺乏答案的具体来源。 时效性问题,模型底层训练数据是过往数据,再一次训练的成本很高。...二、主要技术细节 Google的论文比较简短,看到刘岩推荐的Jay Alammer对Transformer的讲解,这里也做了部分引用,这里希望用大家看得懂的话,抽取主要技术细节讲清楚。...最后,语言模型作为一个被验证可行的方向,其“”体现在数据集广泛,参数和层数,计算量大,其价值体现在通用性上,有广泛的应用场景。

1.1K44
领券