摘要总结：近日，数据中心联盟组织的第五批大数据产品评测结果出炉，腾讯云大数据平台在多项评测中表现优异，获得多个奖项。腾讯云大数据资深架构师于涛在演讲中介绍了腾讯云大数据产品能力，并分享了腾讯云在大数据领域的实践经验和技术积累。
VR导航作为一项新兴技术，正逐渐改变人们在的导航体验。它通过虚拟现实技术提供沉浸式环境，结合室内定位技术实现精准导航。目前，VR导航已在多个领域展现出其独特的价值和潜力，预示着智能导航系统的未来发展。
近日，工信部指导下的数据中心联盟公布第五批大数据产品评测结果，通过评测的产品包括16家大数据供应商的17款大数据产品，覆盖一线云厂商和传统大数据平台供应商。腾讯云大数据平台在SQL、NoSQL和机器学习三方面取得优异成绩，其中NoSQL测试成绩在17款产品中排名第2名。腾讯云大数据平台源自亿万级数据资产，在数据接入、数据处理、数据存储、数据分析等方面积累了丰富的实战经验。
近年来，随着工业市场的发展与数字化浪潮的兴起，MRO工业品品类不断突破的同时，MRO工业品采购也由传统渠道模式逐渐升级为数字化模式。通过线上平台将MRO工业品业务与互联网有机地连接起来，构建了一个集成寻源选购、物流履约、售后保障等服务的一站式采购供应链体系。
系统的运作会需要计算器服务主机的支持，为了使用更加方便，多数都是会选择云服务器主机，但是不同的使用途径需求的配置不一样，如果是普通的网站对配置相对较低，只需要满足日常的数据上传和访问即可，但购物类的平台相对要考虑到特别是大促活动的时候大量的点击率和交易所带来的数据计算需求，会在配置要求上高一些，但如果是大数据库的话，自然配置会更高一些，那么如何选购数据库服务器呢，需要了解运行的核心数据。
大数据技术已经被应用到各行各业，涉及人们生活的方方面面。大数据技术大大提高了数据存储和计算能力，从而为企业快速决策提供了数据支撑，能够助力企业改进业务流程、控制成本、提高产品质量，应用大数据技术为企业核心竞争力的提升打下了坚实的基础。
大数据测试可以定义为涉及检查和验证大数据应用程序功能的过程。大数据是传统存储系统无法处理的大量数据的集合。
如何选购交换机？用什么交换机？在选购交换机时交换机的优劣无疑十分的重要，而交换机的优劣要从总体构架、性能和功能三方面入手。交换机选购时。性能方面除了要满足RFC2544建议的基本标准，即吞吐量、时延、丢包率外，随着用户业务的增加和应用的深入，还要满足了一些额外的指标，如MAC地址数、路由表容量(三层交换机)、ACL数目、LSP容量、支持VPN数量等。接下来跟随海翎光电的小编先了解下选购交换机的参数依据！
2022年，搜狐智能媒体完成了迁移腾讯云的弹性计算项目，其中大数据业务整体都迁移了腾讯云，上云之后的整体服务性能、成本控制、运维效率等方面都取得了不错的效果，达到了预期的降本增效目标。
微信后台回复：“框架”，获取高清图片 前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且
由于关注的重心从我们收集数据的方式转向实时处理数据，大数据时代即将终结。大数据现在是支持多云、机器学习和实时分析这几个新时代的业务资产。
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。
导语：6月23日，腾讯游戏数据分析系统负责人周东祥在 "GIAC全球互联网架构大会" 的分享了主题为《大数据分析系统在游戏领域的迭代与实践》的内容，具体的分享视频和PPT可以在大会官网下载和观看。这里主要以陈述的角度把个人的分享的主要观点和概要内容分享给大家，欢迎大家来交流，指正。 给大家说下，我今天分享主要内容，分为三个主要内容： 1. 分析系统在游戏分析的背景和要解决的问题 2. 大数据分析引擎 在游戏领域的迭代与实践 3. 分享的总结和未来规划 以数据分析角度来讲，这个是当时大数据技术最
大数据技术应用于大数据系统端到端的各个环节，包括数据接入、数据预处理、数据存储、数据处理、数据可视化、数据治理，以及安全和隐私保护等。
对话发生在小编的朋友小美（是的，谁还没有个朋友呢？）和她的GEEK男友阿猿之间。 作为一个油光满面的直男程序猿，分不清口红色号，不爱逛街购物，但又架不住女朋友的“河东狮吼”。 但勉强出门陪着小美逛了一圈超市的他，什么都没拿，竟然以他直男的思维给小美整出来一个《超市N宗罪》！ “这个超市的付款方式不合理，不应该排长队的……” “超市的选品推荐也不够好，不应该……” 这位宇宙直男小哥哥就以这样的方式勾勒出了他心里完美超市的蓝图。 【这才是程序猿小哥哥逛超市的正确打开方式】 难道这样的直男真的
徐蓓，腾讯云容器专家工程师，10年研发经验，7年云计算领域经验。负责腾讯云 TKE 大数据云原生、离在线混部、Serverless 架构与研发。 1 方案介绍 大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业，为业务解决海量存储和海量分析的需求。但数据量的爆发式增长，对数据处理能力提出了更大的挑战，同时对时效性也提出了更高的要求。实时分析已成为企业大数据分析中最关键的术语，这意味企业可将所有数据用于大数据实时分析，实现在数据接受同时即刻为企业生成分析报告，从而在第一时间作出市场判断与决策。 典型的场景如电商大促和金
智能医疗、智能家居、智能出行……近期以来，随着人工智能技术的发展，一些产业正在发生变革。此前，镁客网（微信公众号：im2maker）对办公场景的人工智能应用（点击查看）作了一番分析，而此次，镁客网将分
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
从互联网时代开始，尤其到了移动互联网以及社交媒体时代，人类社会的数据增长进入到一个前所未有的爆发阶段。麦肯锡将大数据视为下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛把之认定为新财富，价值堪比石油。企业更是想立刻挖掘大数据中的金矿，赢得长期竞争优势。
前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据
— 野蛮增长的落幕、ToC进入红海市场，这正是工具展现降本增效价值的机会，只有行业卷起来的时候，大家才会意识到自己需要优化，需要精细化营销。
无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启买买买模式，不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。
如今，我们每个人都在谈论“数据科学”，《哈佛商业评论》甚至将数据科学家定义为“21世纪最性感的职业”。在这个大数据时代，究竟什么是数据科学？数据科学家又究竟是怎样的一群人？他们在创造着什么令人着迷的东西？DT君将在2018年走访50位来自各行各业的顶尖数据科学家，希望能让你们了解这些神奇的人和他们的神秘事儿，为你们一窥数据科学的未来与未知。
海量信息技术有限公司授权转载，如需转载请与版权方联系 回复“海量”，可得全版PPT。 海量大数据研习社是海量信息技术有限公司发起的大数据公益沙龙。12月26日下午，在研习社第六次聚会上，谢国忠特别分享
在电商等多种因素的强力冲击下，超市、百货等零售实体店遭到了极大的打击。以超市为例，据相关数据不完全统计，截至2016年12月14日，沃尔玛、卜蜂莲花等大型超市共关闭94家门店，或转战电商平台，或向小型便利店转型，一时间，大型超市的发展前景陷入了困局。 如今，随着人工智能等前沿技术的发展，多个行业都得到了相应的帮助，像医疗、出行和办公等等，而在超市领域，人工智能的应用还不是很多。不过，在超市零售业，人们的消费依旧是其业务盈利的最大点，因而如何吸引、挽留顾客就是一个问题。对此，从顾客的痛点出发，人工智能等硬科技
试想一下，如果有一天消费者能够在家自助选车、购车；乘坐着新能源无人驾驶汽车出行；车辆通过大脑解码技术即可预测驾驶员的行为意图，将驾驶员的反应快速地传递给车辆，这会怎么样呢？然而，这一切随着2018北京车展的到来即将成为现实。
来源 | https://www.leiue.com/big-data-definitions-and-concepts
AR（Augmented Reality），增强现实，是计算设备通过对真实世界的实时感知与计算，把文字、图片、视频、3D内容等信息融汇其中的技术。AR使虚拟和现实无缝连接、互相补充，并实现人机之间的自
编者注：互联网后时代，我们谈的最多的不是电脑，而是基于互联网产生的伟大的互联网公司，比如谷歌、微软、百度、阿里巴巴等；移动互联网后时代，我们谈的更多的不是手机，而是基于移动互联网产生的各种APP和手机游戏等。大数据时代，2012年，2013年你谈概念还可以，但从2014年起来，我们也陆续看到了一些基于大数据产生的创业公司和大数据产品。无论任何时代，产品才是王道。我们可以大胆的预计，在2015年，大家在来谈大数据，肯定不是说大数据的概念、存储硬件、解决方案等等，更多的是基于大数据开发出来的数据产品。 所以
本文是“2021 InfoQ 年度技术盘点与展望”系列文章之一，由 InfoQ 编辑部制作呈现，重点聚焦大数据领域在 2021 年的重要进展、动态，希望能帮助你准确把握 2021 年大数据领域的核心发展脉络，在行业内始终保持足够的技术敏锐度。 “InfoQ 年度技术盘点与展望”是 InfoQ 全年最重要的内容选题之一，将涵盖架构、AI、大数据、大前端、云计算、数据库、中间件、操作系统、开源、编程语言十大领域，后续将聚合延展成专题、迷你书、直播周、合集页面，在 InfoQ 媒体矩阵陆续放出，欢迎大家持续关注。
Spark，是一种通用的大数据计算框架[1]，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等。
主讲嘉宾：谢国忠 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承 办：中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍： 谢国忠先生，目前为IBM大中华区全球企业咨询部副合伙人、业务分析与优化服务中国区总经理。他具有20年以上工作经验，17年专注于数据管理、商业智能应用、业务分析、客户关系管理及大数据等解决方案。他曾服务于NCR/Teradata公司13年，是Teradata中国最早的员工之一，历任专业服务总监、中国区副总经理。国内众多大型金融机构企业级数据仓库及其分析系统，都是他当年领导的团队帮助建设的。目前，谢先生负
它不仅包含传统防火墙的全部功能（基础包过滤、状态检测、N**、V**等）还集成了应用和用户的识别和控制、入侵防御（IPS）等更高级的安全能力。
前言 Spark作为Apache顶级的开源项目，项目主页见http://spark.apache.org。在迭代计算，交互式查询计算以及批量流计算方面都有相关的子项目，如Shark，Spark Streaming，MLbase，GraphX，SparkR等。从13年起Spark开始举行了自已的Spark Summit会议，会议网址见http://spark-summit.org。Amplab实验室单独成立了独立公司Databricks来支持Spark的研发。 为了满足挖掘分析与交互式实时查询
内容来源：2018 年 09 月 08 日，宜信大数据技术专家卢山巍在“2018开源数据库论坛暨首届MariaDB中国用户者大会”进行《敏捷大数据实践与开源赋能》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 12日下午的互联网大数据分论坛，滴滴机器学习研究院研发总监刘威、百度主任架构师、机器翻译技术负责人何中军、京东商城大数据研发部负责人刘彦伟、中国人民大学
数据猿导读 面对猖獗的金融欺诈，如何借助人工智能、大数据技术，在新型模式下，高效、准确地应对金融行业中从线下到线上，从单点到海量并发，从人工到自动化程序化各方面进行的欺诈升级，提高整体反欺诈能力，对于
人工智能的诞生可以追溯到上世纪50年代，在达特茅斯会议上，麦卡锡提出了AI的概念，但在初期的热度过后，人工智能的发展经历了多次低谷，直到从90年代中末期开始至今的这近二十年的时间里，人工智能才真正迎来了黄金时期。尤其是在近10年来，各方面因素都推动其不断发展：理论上，机器学习，尤其是统计学习和神经网络理论不断突破，效果显著；外部环境上，软硬件技术的进步为人工智能模型的实现提供了足够的计算能力；此外，极为重要的一个因素就是在数据方面，大数据技术的发展使人工智能终于摆脱了数据的桎梏，可以在充足的样本基础上提升模型的能力。可以说，现在各领域智能模型的研发绝大多数都离不开大数据技术的支持。
动动嘴就能买东西控制家电、“看到”心仪的家具在自己屋里的实际摆放情况、对着镜子就可以尝试究竟哪种口红最适合自己、哪些手袋和鞋更配自己刚刚挑选的衣服……这些未来感十足的消费体验背后，是京东叮咚Play、
大数据无疑是时下炙手可热的流行词汇，然而，我们鲜少看到大数据如何带来收益，以及如何实现的例子，这是怎么回事呢？ 多年来，在经历了几个通信和投行的大数据相关早期实施项目后，我认为这个新兴技术的收益主要
构建数据工程师能力模型并实战八大企业级项目，需要综合考虑数据工程的多个方面，包括但不限于数据分析技术、数据管理、数据质量管理、以及如何将这些技术应用于实际的企业级项目中。以下是基于我搜索到的资料，对构建数据工程师能力模型和实战项目的建议：
掌握Linux必备知识，熟悉Python的使用与爬虫程序的编写，搭建Hadoop（CDH）集群，为大数据技术学习打好基础。
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。
这是我的学习笔记，大量摘抄网上、书本里的内容，将我自己认为关联度较高的内容呈现上来。
大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。
大数据给互联网带来的是空前的信息大爆炸，它不仅改变了互联网的数据应用模式，还将深深影响着人们的生产生活。深处在大数据时代中，人们认识到大数据已经将数据分析的认识从“向后分析”变成“向前分析”，改变了人们的思维模式，但同时大数据也向我们提出了数据采集、分析和使用等难题。在解决了这些难题的同时，也意味着大数据开始向纵深方向发展。 一、数据统计分析的内涵 近年来，包括互联网、物联网、云计算等信息技术在内的IT通信业迅速发展，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，因此现代信息社会已经进入了大数据时
知己知彼，百战百胜。意为如果对敌我双方的情况都能了解透彻，打起仗来百战就不会有危险。语出《孙子·谋攻篇》：“知彼知己，百战不殆；不知彼而知己，一胜一负；不知彼，不知己，每战必殆。”
2014年读过的一本好书，才发现这本书对自己的影响深远，自己的很多决策和管理都深受此书影响。
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