4月24日，百度第四届技术开放日在北京举行。此次会议以“大数据引擎驱动未来”为主题，是百度在互联网与传统产业深度融合的时代背景下，以大数据为主题举办的一次高规格技术盛会。百度董事长兼CEO李彦宏、百度
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
在全球化和信息化的背景下，中国作为一个“巨型国家”的“社会结构性”转型，是21世纪人类文明史上有着全球性影响的重大事件。对中国转型过程众多领域中的“海量信息”或“大数据”的正确解读，不仅对于中国国家治理能力的提高，实现社会的平稳转型产生决定性影响；而且也必将对“世界的合理化”程度和人类文明的进程与走向产生决定性影响。无论你愿意还是不愿意，现代人、组织、国家都处于信息海洋的包围之中，如何在规模巨大的信息流中快速获取对公共决策有用的信息，使信息分析成为公共决策过程中的基本技术工具，百度“大数据引擎”作为国内首
元数据是存储系统的核心大脑，元数据性能对整个大数据平台的性能和扩展能力至关重要。尤其在处理海量文件的时候。在平台任务创建、运行和结束提交阶段，会存在大量的元数据 create，open，rename 和 delete 操作。因此，在进行文件系统选型时，元数据性能可谓是首当其冲需要考量的一个因素。
最近一直在思考如何帮助他人来学习 SQL，这里作为一名数据库 SQL 优化器的研发同学，我尝试从我个人的经验来分享一些提升对 SQL 的掌握使用的方法。
一般我们在找工作时，会看到大数据开发、大数据分析、大数据运维这三个岗位，有时候我们对这三个岗位具体是做什么，还有些懵逼。作为一名数据库 SQL 优化器工程师，结合我过往的大数据经验，今天帮大家分析这三个岗位，具体哪个好，要看你从什么角度去看他。
为了满足企业大数据对联邦查询、高性能交互式查询、成本优化的需求，DLC团队正式发布数据湖计算DLC2.2.5版本！该版本推出联邦查询增强、网络配置模块、日志信息、原生函数等重磅特性～全方位提升产品能力，助力企业数据资产分析与管理！ 重点特性 重点特性一：联邦查询分析增强，支持更多数据源 联邦查询新增Postgresql， SQLServer， ClickHouse三种数据源支持，支持数据源连通性测试。联邦查询分析覆盖更多用户使用场景，提高用户使用便捷性。 重点特性二：新增网络配置管理模块，规范数据引擎
文 | 傅志华 互联网行业在大数据的积累和应用以百度、腾讯和阿里巴巴最为值得关注。百度、腾讯和阿里巴巴在大数据的应用上虽然有共同的地方，但由于各自的数据来源和商业模式的不同，其大数据应用也有不同的特色。本文将分析他们拥有的数据资产和应用，以方便大家了解大型互联网企业的大数据现状和未来策略。 百度、阿里巴巴和腾讯的数据资产 从数据类型看，腾讯数据最为全面，这与其互联网业务全面相关，其最为突出的是社交数据和游戏数据，其中：社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、图片和视频内容；游戏数据
互联网行业在大数据的积累和应用以百度、腾讯和阿里巴巴最为值得关注。百度、腾讯和阿里巴巴在大数据的应用上虽然有共同的地方，但由于各自的数据来源和商业模式的不同，其大数据应用也有不同的特色。本文将分析他们拥有的数据资产和应用，以方便大家了解大型互联网企业的大数据现状和未来策略。 百度、阿里巴巴和腾讯的数据资产 从数据类型看，腾讯数据最为全面，这与其互联网业务全面相关，其最为突出的是社交数据和游戏数据，其中：社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、图片和视频内容；游戏数据主要包括大型网游
当前，越来越多的同学进入大数据行业，有的是底层的技术，有的是工程，有的是算法，有的是业务。每个产品、都需要工程化的实现，以前，工程师都是操练着java/python/c等各种语言操纵中各类的软件，比如jquery，spring、mysql，实现产品的业务逻辑。在大数据时代，要想个性化实现业务的需求，还是得操纵各类的大数据软件，如：hadoop、hive、spark、hbase、jstorm等。笔者（阿里封神）混迹Hadoop圈子多年，经历了云梯1、ODPS等项目，目前base在E-Mapreduce。在这，笔者尽可能梳理下，本文是围绕hadoop的。对于算法、机器学习是另一个范畴，本篇不涉及，不过从事机器学习算法的研发，能力最好在中级之上。
郭炜 在2021年，全球大数据技术最突出的特点就是开源科技。与开源相关的 GitLab 和 Confluent上市后分别市值200亿美元和300亿美元。在国内PingCap，StreamNative，TDEngine，ShardingEX等开源科技公司都获得了大量的融资。全球最成功的科技公司都拥有自己开源软件，开源已经成为下一代软件的开发方式。
光明科技讯2014年全国高考语文科目刚刚落幕，作文考题便引起网友极大的关注和热议，有网友惊奇地发现，多省高考作文题被百度大数据预测命中。这在中国传统教育行业中极为罕见，首次采用百度大数据预测高考作文题，也被一些媒体评价成为中国高考史上“首届大数据时代的高考”。 据悉，在高考之前，为了帮助考生更好地复习准备，百度大数据部为考生预测出2014年高考作文的六大命题方向，包括“时间的馈赠”、“生命的多彩”、“民族的变迁”、“教育的思辨”、“心灵的坚守”和“发展的困惑”等，其中每个作文主题又划定多个作文关键词。 从刚
画像数据的产出、画像平台工程化实现都会涉及OLAP技术领域，本节先介绍一下OLAP是什么以及相关技术的发展历程。
Doug Cutting启动了一个赫赫有名的项目Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce，分别实现了GFS和MapReduce其中两篇论文
ClickHouse 素以社区火爆著称，无论是谁只要在社区里提交了有价值的想法或代码，管理者都会以最快的速度将它实现、上线。这种做法在激励着 ClickHouse 社区贡献的同时也给 ClickHouse 本身带来了无尽的活力，保证了 ClickHouse 在数据查询速度和稳定性方面的远超同行的霸主地位。几乎每一个月就更新一次的 ClickHouse，在过去的 2021 年实现了哪些优秀的功能呢？现在的 ClickHouse 适合在哪些场景下使用呢？未来 ClickHouse 发展的重点又在哪里呢？从 2019 年突然火爆起来的 ClickHouse 作为一匹黑马，在云原生场景下，是一匹能跑长途的黑马，还是仅仅是明日黄花呢？
好吧，这样的定义方式比较抽象，但这也是业界认可度最高的一种解释了。对于如何开发一个大数据环境下完整的数据挖掘项目，业界至今仍没有统一的规范。说白了，大家都听说过大数据、数据挖掘等概念，然而真正能做而且做好的公司并不是很多。
互联网高度发达，不再是个人英雄主义流行的时代。但Andrew Ng（中文名：吴恩达）宣布加盟百度之后，还是引起行业轰动。关于他究竟能给百度带来什么实实在在的改变,却很少有人提及。吴恩达到百度后不是为了找到下一只中国猫，他从事的事情是深度学习，但他能带给百度的又超越深度学习。 深度学习技术带头人 百度隆重引入吴恩达，其个人能力自然毋庸置疑。我同时还看到，百度吹响了远航新大陆的号角，它制定了周密的人才挖掘计划、组建了包括三个实验室的研发中心、尤其是将其中一个设在了全球科技人才的洼地硅谷，吴恩达只是一个点，他背
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源，欢迎大家关注！！！ 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
最近在看关于大数据、数据仓库 、数据架构的《数据架构：大数据、数据仓库以及Data Vault》一书，关于大数据有些思考，结合FineBI的Spider引擎，可看看Spider引擎对于大数据的阐释，以及在大数据平台架构中，可以处于什么样的位置。
大数据数据需要查询分析可视化工具,AI数据挖掘和探索也需要相关可视化编辑工具，开源产品主要有两个一个是Zeppelin notebook 一个是jupyter notebook，其中juypter主要用于数据科学家、算法分析人员使用python进行数据分析、算法建模，相关企业如aws、百度、腾讯都有基于jupyter notebook去进行定制化开发，zeppelin notebook比较偏重于大数据数据查询分析可视化，支持多种大数据计算引、存储引擎擎如：Spark、Flink、Hive、Kylin等，现在对这两个产品进行介绍
在“可穿戴设备之父”和“全球七大大数据专家之一”的阿莱克斯-彭兰特在BIG TALK演讲开始之前，有人提出问题 “大数据与可穿戴的关系究竟是什么”“大数据与统计学区别是什么”？这两个问题百度都可以给出一个很好的答案：大数据与可穿戴没有直接关系，同时它与统计学有联系但却完全不是一回事儿。 如果说智能手环和智能手表是可穿戴的冰山一角，那么可穿戴的大数据应用又是整个大数据世界的冰山一角。可穿戴设备通过遍布世界的传感器连续不间断地采集、上传数据到云端，并基于此进行数据分析，给用户提供健康服务、提醒服务或者疾病预测等
摘要：马化腾、雷军两位曾当面向总理建议，希望能把互联网发展列为国家战略，利用移动互联网把传统产业改造升级。如今，谁也不能否认，互联网正在重塑几乎所有的行业，不管这些行业愿意与否。但从百度的几个应用事例
自“信创”概念提出以来，国家政策大力支持数据基础软件发展，推动国产基础软件市场快速增长。与此同时，业务侧对数据分析、数据挖掘、数据探索的广泛应用也反推企业升级底层数据架构，通过优化数据引擎支撑数据开发、数据资产管理、数据应用等数据能力建设。国产基础软件发展正当时。
大数据基础设施的发展经历了四个主要阶段，每个阶段都有着标志性的技术进步来应对新的应用需求。
learn from 从0开始学大数据（极客时间） 数据太大（PB级别），将程序发送到数据所在地方进行计算，比移动数据更划算 如何实现的： 将大规模数据存储在集群的所有服务器上，（HDFS系统，块存储） 大数据引擎根据服务器的计算能力，在每台服务器启动若干分布式任务执行进程待命 大数据计算框架编程，打包编程模型，如 Java 的 JAR 包 用 Hadoop 或 Spark 执行 JAR 包（解析数据输入路径、大小、数据切分、数据片分配给任务执行进程） 任务执行进程，检查是否有对应的程序包，没有则下载
本文将以WordCount的案例为主线，主要介绍Flink的设计和运行原理。关于Flink WordCount程序可以参考我之前的文章：读取Kafka实时数据流，实现Flink WordCount。阅读完本文后，读者可以对Flink的分布式运行时有一个全面的认识。
企业数字化转型过程中，数据价值被显著放大，大数据应用成为不少企业探索的重点。 从技术上看，大数据业务由于数据体量大，且数据量很多时候呈急速膨胀状态；在进行大数据计算分析时，对资源的需求呈现浪涌式特征，又偶有突发性，因此通过上云充分发挥资源按需使用按需付费的优势，成为了不少企业在探索大数据应用时的常见模式。 这其中，企业在综合考量数据安全性、可扩展、可管理和成本效益等因素后，混合云部署的方式就成为了企业的主流选择。 近日，腾讯云存储高级产品经理贺永红在混合云主题论坛上发表演讲，详解了大数据应用上云的新
摘要 日前，腾讯云大数据数据湖计算 DLC 与国内两家知名云厂商的数据湖产品进行了性能对比，其中腾讯云 DLC 在三款产品中SQL平均执行查询时间短，性能表现优。腾讯云大数据 DLC 在存算分离和大数据量查询场景下，海量查询性能较 A 厂商 产品提升 248%，较 B 厂商产品提升36%。 在存算分离大数据量查询场景下，腾讯云大数据 DLC 较 A 厂商 、B 厂商表现更优，同时在较大任务上的任务执行成功率更高，所有任务均成功执行。结合性能、性价比、使用体验等因素，腾讯云 DLC 在云原生数据湖选择上整体上
在许多人看来搜索引擎只是一个检索工具，就像其他冷冰冰的科技产品一样。实际上，搜索引擎正在成为人人依赖的智能助手。它在拥有感知环境和自我学习的能力后，随着岁月流逝将不断地将信息转化为知识，再将知识沉淀为智慧，被赋予“生命”价值。 Online Learning，让搜索引擎“活起来” Online Learning（在线学习）便是让搜索引擎“活起来”的关键技术，它让搜索引擎拥有更强大的学习能力进而越来越聪明。 理论上来说，一个用户使用搜索引擎越多，搜索引擎就愈发了解这个用户和整体热度变化，推荐精准度会越来越高。
4. Bloom Filter（BF）是一种空间效率很高的随机数据结构，下面描述错误的是__
如今的我们正生活在新一次的信息革命浪潮中，5G、物联网、智慧城市、工业4.0、新基建……等新名词层出不穷，唯一不变的就是变化！对于我们所学习的大数据来说更是这样：数据产生的越来越快、数据量越来越大，数据的来源越来越千变万化，数据中隐藏的价值规律更是越来越被重视！数字化时代的未来正在被我们创造！
记录一款好用的大屏工具，DataGear，官方标记为“开源免费的数据可视化分析平台”。 其支持的数据集可以为SQL或HTTP API等，SQL支持MySQL等关系型数据库及Hive等大数据引擎，可以作为IT人员的数据展示工具。 另外其支持Excel、CSV、JSON数据集，也可以用作业务人员的数据展示工具。 但如果做数据的可视化分析，距离tableau等专业工具还很远，个人感觉仅是数据的展示工具。
日志是大数据平台重要数据来源之一，应用程序日志一方面记录各种程序执行状况，一方面记录用户的操作轨迹。Flume 是日志收集常用的工具。
1.Flink是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎，主要用Java代码实现。
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大数据起源于2000年左右，也就是互联网高速发展阶段。经过几年的发展，到2008年 Hadoop 成为 Apache 顶级项目，迎来了大数据体系化的快速发展期，到如今 Hadoop 已不单单指一个软件，而成为了大数据生态体系的代名词。
1881年，英国出版的《机械与成绩》一书中曾写道：现在一千人当中，没有一个人不穿袜子。工业革命的伟大之处，就在于机器大生产解放了劳动力，让成千上万的英国女工穿上了女王同款丝袜。
导读：大家好，很荣幸跟大家分享 Apache Beam 架构原理及应用实践。讲这门课之前大家可以想想，从进入 IT 行业以来，不停的搬运数据，不管职务为前端，还是后台服务器端开发。随着这两年科技的发展，各种数据库，数据源，应运而生，大数据组件，框架也是千变万化，从 Hadoop 到现在的 Spark、Flink，数据库从先前的 oracle、MySQL 到现在的 NOSQL，不断延伸。那么有没有统一的框架，统一的数据源搬砖工具呢？
要想熟练掌握一个大数据框架，仅仅是学习一些网络上的样例程序是远远不够的，我们必须系统地了解它背后的设计和运行原理。
近日，个推重磅发布业内首本《大数据降本提效实战手册》，手册集技术解析、应用实践于一体，深度剖析了七大经典存算场景实践，是一本不容错过的大数据降本提效武功秘籍！
近日来，有幸和国内不同行业的CIO(医疗、教育、互联网、金融等)交流了大数据的看法，听了听他们一线用户对于大数据的理解，总体来看他们对于大数据本身充满了积极的热情，并且对于大数据有着深刻的认知包括对于大数据技术、产品以及“瓶颈”，虽然现阶段这些行业企业开展大数据仍然存在一定的阻力，但这些行业CIO普遍看好大数据以及其未来行业的发展。 大数据行业前景以及发展不做过多的阐述，从大数据的应用现状来看，现在不论哪个行业企业在开展大数据时有许多问题待解决比如如何打通并且获得基于企业内部数据之外的互联网数
<数据猿导读> 竞争的优势来源于专研！企业技术研发人员占到公司总员工数的近百分之八十，也让星环成为一家名副其实以技术为核心驱动力的大数据公司。竞争到最后，生生让对手放弃现有业务，直接找星环合作 来源：
数字经济时代，数据已成为经济增长的核心要素，数字化转型成为企业社会高质量发展的重要引擎，促进数字技术与实体经济深度融合也已成为国家“十四五”规划的重要内容。 4月19日，星环科技2022春季新品发布周在线上盛大开启。 开幕式中，星环科技CEO孙元浩回顾了星环科技成立以来，对数据分析模式演变的推动史。 开启融合数据云时代 星环科技成立的2013年，数据分析模式是以Data Hub数据枢纽的形式来进行；2017年星环科技提出大数据3.0概念，区分于运用离散工具的数据平台，大数据3.0时代的最显著特征为一站式数
2022年6月11日，DataFun将举办第二届线上DataFunSummit2022：多维分析架构峰会。本次峰会共设置9大主题论坛，并邀请目前工作在大数据多维分析领域的负责人、架构师、数据工程师和开源多维分析项目的核心成员分享，内容既涵盖了开源多维分析、新一代MPP数据库架构、数据湖分析型架构、实时多维分析等核心技术，也包含金融、互联网、交通、物流、工业、画像、营销等多个应用场景的实践经验。非常期待这次峰会的到来，同时也希望各位能从中收获更多的知识，结识更多的朋友，让大数据的多维分析能力达到新的高度！ ▌
在直达号之后，百度在9月24日又发布了面向企业的智慧商业平台，基于百度大数据和LBS产品，面向房地产企业、商业地产、餐饮、医疗机构、政府公共机构（图书馆、机场等）、金融机构、快递行业等行业，帮助企业智能化地服务用户、业务决策、洞察用户和精准营销。“智慧商业平台”与百度Inside硬件平台、百度开放平台等平台本质一样，均是整合内部优质资源，面向行业提供一揽子方案，不过，“智慧商业平台”更加庞大宏伟。 1、企业可以用“智慧商业平台”做什么？ 智慧商业平台通过提供商业智能让生意更加好做，其整合LBS室内外定位能
随着大数据的迅速发展，时下许多企业面临着最重要的现实问题是如何对大数据进行分析。只有通过大数据分析才能获取到更智能的，深入的，有价值的信息。越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括其数量、速度、多样性等等，都呈现出大数据日益复杂的特点。因此，选择一款功能强大的大数据分析BI工具尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
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