大数据平台的基本功能和数据的导入导出对SQL任务、NoSQL任务、机器学习、批处理任务的支持
随着 大数据分析 市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热的十个大数据技术。 预测分析： 预测分析 是一种统计或数据挖掘解决
营销的基本原理是一致的，每个人都喜欢洞察力，因为这些数字模式可以提供最安全的方法来确保企业采取正确的行动，更有效地运作，以及将其资源用在何处。数据已经成了战略的据点。
随着数字化的发展，实证单位和企业需要处理分析的数据量呈指数级增长，传统的数据分析工具已不能满足一些企业的需求，越来越多的企业转而寻求BI工具的帮助。现在市面上有非常多的BI工具，质量也参差不齐，笔者特此盘点了现在市面上6款常见的BI工具，以供有需要的朋友参考。（排名不分先后）
4月11日，国内领先的业务数据协作平台DataHunter正式宣布，已完成千万级A轮融资，投资方为Ventech China。本次融资将帮助DataHunter进一步加强在数据可视化分析展示领域的市场布局，并为公司产品研发和行业拓展提供重要驱动力。
Sponge是一个简单多层，兼容完全POSIX兼容的分布式NFS、Hadoop，支持对象存储、云存储、SDS、容器机制，集成Spark为计算引擎，基于内存计算技术的分布式系统，将大数据的存储、管理和计算有机融合，具有实时一致性。 使用对象存储、高性能存储、Hadoop、Spark、Storm……等技术来存储、处理和分析大数据很流行，然而海绵数据科技有限公司（以下简称“海绵数据”）说，这些技术各自为政，存在性能、管理、开发、成本等多方面的问题。 5月20日，海绵数据宣布推出其第二代大数据操作系统产品Spong
数据猿导读 从发展趋势来看，后Hadoop时代又回到了解决大数据的4个V上。另外，分布式计算已经被证明比传统技术更加高效、更具有性价比的方案，逐渐成为了主流的计算方式。 作者 | 孙元浩 本文长度为2
导读：网易大数据平台的底层数据查询引擎，选用了Impala作为OLAP查询引擎，不但支撑了网易大数据的交互式查询与自助分析，还为外部客户提供了商业化的产品与服务。今天将为大家分享下Impala在网易大数据的优化和实践。
导读：二十世纪，我们花了100年进入PC互联网时代；二十一世纪初，我们花了10年进入移动互联网时代；2016年，我们也许只需要3年，就将全面进入虚拟现实时代。大数据和AR都是当下炙手可热的新兴技术，大
今天越来越多的企业认识到，大数据的掌控和分析能力将成为竞争力的核心，企业对大数据的投资也在不断扩大。Gartner调查显示，73%的企业计划在未来两年内投资大数据。以开源Hadoop、Spark等为基础的大数据基础平台解决方案和云服务如雨后春笋不断涌现，形成了近200亿美元的市场规模。然而对于很多企业用户来说，如何评价一个大数据平台的综合能力，常常是选型、平台建设和系统优化时面临的一大挑战。目前来看，国内外还缺乏一套能体现大数据特点，又简便易行，且被工业界广泛认可的大数据平台性能测试标准与工具。 记者日前
LCComputing是Low Carbon Computing（低碳计算）的缩写，我们致力于帮助客户节省30%以上的服务器/云资源成本，提升利用率，促进碳中和，成为FinOps领域全球领先的公司。
其次，很多部门对 Nginx 日志中可分析的数据都很重视。比如，对于运维团队而言，服务质量和流量带宽等统计 KPI 都可以从 Nginx 日志中获取。而对于公司的业务运营团队而言，运营活动或商品访问的 PV,UV 等，也可以从 Nginx 日志中统计出来。另外，像金融行业的风控模块，对 Nginx 日志其实也是有很大需求的。
QECon全球软件质量&效能大会由业内多位资深领域专家讲师联合发起的联盟组织，共同策划推动国内软件质量，效能方向技术交流、发展。大会自办会以来，始终将质量、效能与每一位软件从业人员紧密连接在一起，追寻“提质增效”的最佳实践，坚持“一线技术与工程实践输出”。 本次大会由WeTest掌门人方亮(Allen)担任技术委员，PerfDog创始人曹文升（Awen）担任专场出品人。在和Allen和Awen的带队下，腾讯WeTest PerfDog团队有四位的技术Leader的受邀分享议题，将于5.12-5.13在深圳与
在大数据平台中，是不生产数据的，或者说原始数据都是来源于业务系统。所以，我们需要做的第一件事，就是将业务系统的数据搬运到数据平台。改用那句耳熟能详的话，我不生产数据，我只是数据的搬运工。这个数据的搬运工，就是数据平台的第一个模块--数据集成。
Kafka的优势比较多如多生产者无缝地支持多个生产者、多消费者、基于磁盘的数据存储、具有伸缩性、高性能轻松处理巨大的消息流。多用于开发消息系统，网站活动追踪、日志聚合、流处理等方面。今天我们一起来学习Kafka的相关知识吧！
一、Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
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。
Kafka 是当下热门的消息队列中间件，它可以实时地处理海量数据，具备高吞吐、低延时等特性及可靠的消息异步传递机制，可以很好地解决不同系统间数据的交流和传递问题。
我们在本文中介绍了市面上12款顶尖的开源数据分析解决方案，其中一些为大数据分析提供了全面的端到端平台，另一些要与其他技术结合起来。它们都适合大企业使用，都是市面上领先的数据分析工具。 1.
正确分析使用数据可能会挖到宝藏。那么，作为个人或公司，如何选择分析和可视化数据的工具？
对于许多大企业来说，开源大数据分析已经成为日常业务中一个必不可少的组成部分。据New Vantage Partners公司对《财富》1000强公司的高层主管开展的调查显示，如今62.5%的企业在生产环
导读：日前，在2016中国大数据技术大会首日全体会议中，星环科技董事长&CTO孙元浩分享了主题为《大数据技术的最新进展和潜在应用》的演讲。大数据技术的软件栈分为分析管理工具、领域级引擎、通用计算引擎、资源管理框架以及分布式存储引擎几项。而Hadoop的发展目前已经有了几大进展：分布式计算已逐渐成为主流计算方式；交互式分析技术日益成熟；数据分析算法逐渐丰富，工具普及化；融合事件驱动和批处理引擎。后Hadoop/Spark时代，新技术在数据量，类型，速度以及价值四个维度上都将加速创新。最后孙元浩表示：2016年
本文从大数据应用出发，讨论数据可视化在大数据时代所面临的一系列挑战，并重点介绍AutoVis针对这些挑战所做尝试及其体系架构、关键技术和功能特点。
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。
或许在生活或工作中会碰到以下情景：公司的女神安娜一直喜欢吃哈根达斯冰激凌，几乎每天要买一杯，但某一天，她却拿着一个DQ冰雪皇后品尝得津津有味；公司屌丝程序员李甲上班早，加班多，完成任务代码质量高，公司
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。
一、Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 二、Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 三、D3 D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种Jav
来源：DataCastle数据城堡（ID：DataCastle2016）、大数据分析和人工智能（ID：datakong）
场景 我们在生活或工作中会碰到以下情景：公司的女神安娜一直喜欢吃哈根达斯冰激凌，几乎每天要买一杯，但某一天，她却拿着一个DQ冰雪皇后品尝得津津有味；公司屌丝程序员李甲上班早，加班多，完成任务代码质量高，公司团建活动也积极参与，连续多个季度是公司的优秀员工，突然某一天，态度坚决提出离职，说要回家支教。 分析 我让从事大数据服务的朋友来预测和解释，朋友讲，如果按大数据基本算法推测，女神安娜是不会吃DQ的，因为她的行为数据已经表明，她会继续吃哈根达斯;同样，行为大数据分析得出，程序猿李甲很快会晋升为研发经理
有个朋友跟我说，现在看到大公司说大数据、云计算、物联网这些概念都犯晕，都被说得云里雾里，这位朋友总结说现在大公司搞这些玩意儿都是噱头，与这位朋友心态相似的人应该不少。不过，如果你看到阿里云与浙江省交通运输厅关于大数据预测交通的合作，应该会更加认可大数据的价值。 浙江交通运输厅基于其拥有的高速历史数据、实时数据与路网状况，与阿里云大数据计算能力相结合，来预测未来1小时内的路况，预测准确率稳定在91%以上，成全球已公开的最好成绩，阿里云还在联合广州做公交车拥挤情况的预测。 大数据最核心的利用价值之一便是预测，
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。
Playwright Inspector 是一个用于网页UI检查和测试用例生成的工具。它可以帮助测试人员更快速地理解网页结构,定位测试元素,并生成相应的Playwright测试代码。
俗话说的好：工欲善其事，必先利其器！一款好的工具可以让你事半功倍，尤其是在大数据时代，更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性；我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据
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。
正如之前的文章中所讨论的，组织正在转向他们的SDLC的“敏捷+ DevOps”战略，该战略将主要由自动化工具管理。许多组织在过去十年中开始了他们的数字转型之旅，但失败多于成功。凭借先进的技术和更好的理解，我们可以期待领导者采用更成熟的方法来导航他们的组织，达到理想的数字高度。
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
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
我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎？当我第一次听到flink的时候这是我是非常怀疑的。 在大数据领域，现在已经不缺少数据处理框架了，但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。 自从Apache spark出现后，貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了，所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀疑态度。 不过因为好奇，我花费了数个星期在尝试了解flink。一开始仔细看了flink的几个例子，感觉和spark非常类似，心理就倾向于认为flink又是一个模仿spark的框架。但是随着了
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
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
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
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