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数据时代:十最热门数据技术

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?哪些技术有极大潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布指数,这里给出最热十个大数据技术。 搜索和认知商业:当今时代数据与分析已经发展到一个新高度,那就是认知时代,认知时代不再是简单数据分析与展示,它更多是上升到一个利用数据来支撑人机交互一种模式,例如前段时间围棋大战,就是一个很好应用 之前开源S4,流式计算研究在互联网领域持续升温,流式分析可以对多个高吞吐量数据源进行实时清洗、聚合和分析;对存在于社交网站、博客、电子邮件、视频、新闻、电话记录、传输数据、电子感应器之中数字格式信息流进行快速处理并反馈需求 数据可视化:数据可视化技术是指对各类型数据源(包括hadoop上海量数据以及实时和接近实时分布式数据)进行显示;当前国内外数据分析展示产品很多,如果是企业单位以及政府单位建议使用 cognos , 数据整合、处理、校验在目前已经统称为 ETL ,ETL过程可以把结构化数据以及非结构化数据进行清洗、抽取、转换成你需要数据、同时还可以保障数据安全性以及完整性、关于ETL产品推荐使用 datastage

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数据时代热门IT岗位

下面分别为大家介绍着十IT技能所体现工作岗位: 一、算法工程师 何万青博士曾经介绍把一件事做快做好三种方法,其中就提到过“提高流水线效率、更好算法和更短代码关键路径。” 在数学和计算机科学之中,算法(Algorithm)为一个计算具体步骤,常用于计算、数据处理和自动推理。在大数据时代,算法功能和作用得到进一步凸显。 商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要,拥有商业知识以及强大数据和数学分析背景IT人才,在将来IT职场上更能获得大型企业青睐。 八、数据库开发和管理 数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要,相关数据库管理、运维和开发技术,将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重技能体现。 比如分布式、面向海量数据管理数据库系统之一NoSQL,就是面向大数据领域非关系型数据流行平台,高可用、吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业看重特点,并希望有足够多优秀IT

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    数据时代 云安全4策略

    云计算与大数据结合可以说是天作之合。大数据需要灵活计算环境,而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据,基础设施。 在将大数据转移至云上时,以下四个小贴士可以让用户既能享受到云计算灵活性又能获得严格云安全策略。 1、将敏感数据加密(强烈推荐) 数据加密将会为你云基础设施建起一堵“虚拟墙”。 在涉及大数据安全性时,用户应当根据数据敏感程度进行分类,然后对它们采取相应保护措施。在一些案例当中,结果往往是戏剧性。 并不是所有的大数据基础设施是安全,如果处于风险当中数据非常敏感或是属于管制数据,那么用户可能需要寻找替代方案。 总结 只有为数据建立了最为严格安全标准,大数据才能够不断地享受着由云计算提供可扩展性、灵活性和自动化。加密被认为是保护云()数据首要步骤。

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    2021年数据基础(一):大数据概念

    ---- 大数据概念 最早提出“大数据时代到来是全球知名咨询公司麦肯锡,大数据是当前很热一个词。这几年来,云计算、继而大数据,成了整个社会热点,大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术? 对普通人生活会有怎样影响?我们来一步步弄清这些问题。 在讲什么是大数据之前,我们首先需要厘清数据基本概念。 这些新技术推动着大数据时代来临,各行各业每天都在产生数量巨大数据碎片,数据计量单位已从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB来衡量。 数据分析前提是有数据数据存储目的是支撑数据分析。究竟怎么去存储庞大数据量,是开展数据分析企业在当下面临一个问题。 这个时候就需要有新技术去解决这些问题,这个技术就是大数据。 大数据主要解决问题: 海量数据存储和海量数据计算问题

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    数据时代热门IT岗位

    想法诞生新技术,从而造出许多新词,云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代,各种新词层出不穷,令人应接不暇。 下面分别为大家介绍着十IT技能所体现工作岗位: 一、算法工程师 何万青博士曾经介绍把一件事做快做好三种方法,其中就提到过“提高流水线效率、更好算法和更短代码关键路径。” 商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要,拥有商业知识以及强大数据和数学分析背景IT人才,在将来IT职场上更能获得大型企业青睐。 八、数据库开发和管理 数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要,相关数据库管理、运维和开发技术,将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重技能体现。 比如分布式、面向海量数据管理数据库系统之一NoSQL,就是面向大数据领域非关系型数据流行平台,高可用、吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业看重特点,并希望有足够多优秀IT

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    数据时代热门IT岗位

    下面分别为大家介绍着十IT技能所体现工作岗位: 一、算法工程师 何万青博士曾经介绍把一件事做快做好三种方法,其中就提到过“提高流水线效率、更好算法和更短代码关键路径。” 在数学和计算机科学之中,算法(Algorithm)为一个计算具体步骤,常用于计算、数据处理和自动推理。在大数据时代,算法功能和作用得到进一步凸显。 商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要,拥有商业知识以及强大数据和数学分析背景IT人才,在将来IT职场上更能获得大型企业青睐。 八、数据库开发和管理 数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要,相关数据库管理、运维和开发技术,将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重技能体现。 比如分布式、面向海量数据管理数据库系统之一NoSQL,就是面向大数据领域非关系型数据流行平台,高可用、吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业看重特点,并希望有足够多优秀IT

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    单细胞时代 || 细胞身份概念演变

    The evolving concept of cell identity in the single cell era 这不是最好时代,也不是最坏时代,这里是单细胞时代。 灵活单细胞系统,高效组织解离液,开源数据分析工具,端到端单细胞解决方案是未来发展趋势。 然而细胞身份或细胞类型( cell type)概念仍然没有明确定义。在历史上,细胞是根据形态、位置、个体发生和与其他细胞类型相互作用等特征来分类。 在这里,我们利用新和已建立概念来合成一个由三个支柱组成框架(图2),我们认为这是细胞同一性概念核心: 1)表型(和功能)——是细胞同一性定义一个中心支柱,它定义了广泛物理、分子和功能特征,这些特征可以被捕获和分析 在缺乏可用于绘制谱系关系地面真实数据情况下,我们如何推断出有意义且准确细胞发展层次?

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    Docker核心概念

    Docker是啥 Docker是一个开源应用容器引擎,让开发者可以打包他们应用以及依赖包到一个可移植容器中,然后发布到任何流行 Linux 机器上,也可以实现虚拟化。 容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口(类似 iPhone app)。几乎没有性能开销,可以很容易地在机器和数据中心中运行。最重要是,他们不依赖于任何语言、框架包括系统。 现在我正在看书是《Docker技术入门与实践》,号称中国第一本讲解Docker 书籍,而我对Docker学习也将围绕着这本书展开。 镜像是创建Docker容器基础,通过版本管理和增量文件系统,Docker提供了一套十分简单机制来创建和更新现有的镜像。 用户可以从网上下载一个已经做好应用镜像,并通过命令直接使用。 可以吧每个容器看作一个简易版Linux系统环境(包括了root用户权限、进程空间、用户空间和网络空间),以及与运行在其中应用程序打包而成应用盒子。 镜像自身是只读

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    2018年数据趋势丨大数据黄金时代

    展望2018年,大数据产业发展将迎来“黄金时代”,产业集聚将进一步特色化发展,创新驱动仍将是产业发展主基调,大数据融合应用进程加速,为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。 拥有零售、区域性增长等专长数据科学家将逐渐成为常态。 混合云 虽然云提供了便利数据存储和处理解决方案,但愿意把“所有”数据都放到云端企业少之又少。 2018年数据分析 数据分析将包含可视化模型 2017年,对2800名商业智能专家一项调查预测,数据可视化和数据发现将成为一股重要趋势。 数据发现范畴已经扩大,不仅包括对数据分析和关系理解,还包括呈现数据方式,以挖掘更深层次商业洞见。其结果就是,作为一种把数据变成可用洞见方法,可视化模型越来越受欢迎。 可视化图表利用了大脑图像识别能力,出色可视化模型将成为处理庞大数据更好选择,也是2018年重要数据趋势之一。 预测分析 很多企业利用“历史上”大数据分析来预测未来行为。

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    数据时代教育”遇到了哪些问题?

    一、教育大数据内涵界定 1.教育大数据概念数据是一个新生事物,目前尚处在逐渐被认识、被应用初始阶段,还未形成公认定义。 文献调研发现,目前还未有学者对教育大数据进行明确概念界定。所谓教育大数据,是指整个教育活动过程中所产生以及根据教育需要采集到,一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值数据集合。 首先,这里教育是“教育”概念,具有全员(从全日制学生到全民,面向所有人)、全程(从学前教育到终身教育,服务各个教育阶段)、全方位(家庭、学校、社会“三位一体”教育,无处不在教育,虚实融合教育) 其中,数据收集阶段会建立学习内容中不同概念关联,然后将类别、学习目标与学生互动集成起来,再由模型计算引擎对数据进行处理。 大数据在教育领域究竟该如何全面“落地”,有无可推广成熟应用模式,仍是困扰教育界难题。

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    数据时代移动营销趋势

    我们已经进入了一个大数据时代,在数字生活空间,用户每天上网产生大量数据信息,这些非结构化数据通过大数据挖掘技术和应用正在显现出巨大商业价值。 智能手机、平板电脑等移动终端设备不断普及,正在深刻改变整个广告市场营销生态,大数据、智能化、移动化必将主导未来营销格局。在大数据时代,移动营销正在呈现出以下十趋势。 事实上,阿里,京东、1号店、苏宁云商等电商近年来已经跨步进军三四线城市和农村市场。CNNIC数据显示,截至去年6月,我国网民中农村人口占比为28.2%,规模达1.78亿。 十、建立战略联盟是移动营销平台方向 大数据时代,大数据、技术和创意将是移动数字营销公司核心竞争优势。 大数据时代对于广告产业而言是一个极富挑战时代,也是一个充满机会时代,亟需广告公司调整经营战略,快速布局数字营销和移动营销。

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    2021年数据ELK(五):Elasticsearch中核心概念

    Elasticsearch中核心概念 一、索引 index 一个索引就是一个拥有几分相似特征文档集合。 比如说,可以有一个客户数据索引,另一个产品目录索引,还有一个订单数据索引 一个索引由一个名字来标识(必须全部是小写字母),并且当我们要对对应于这个索引中文档进行索引、搜索、更新和删除时候,都要使用到这个名字 这些都是映射里面可以设置 三、字段Field 相当于是数据字段,对文档数据根据不同属性进行分类标识 四、类型 Type 每一个字段都应该有一个对应类型,例如:Text、Keyword、Byte 比如,一个具有10亿文档索引占据1TB磁盘空间,而任一节点都没有这样磁盘空间;或者单个节点处理搜索请求,响应太慢 为了解决这个问题,Elasticsearch提供了将索引划分成多份能力,这些份就叫做分片 , 可以有多个字段, 同时每个字段拥有数据类型 , 类似于表中有多个字段, 每个字段有自己类型 document: 文档  描述是索引库中一行数据, 一个文档就表示一行数据, 类型与 表中 row

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    荐读|大数据时代:十最热门数据技术

    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?哪些技术有极大潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布指数,这里给出最热十个大数据技术。 ? 搜索和认知商业:当今时代数据与分析已经发展到一个新高度,那就是认知时代,认知时代不再是简单数据分析与展示,它更多是上升到一个利用数据来支撑人机交互一种模式,例如前段时间围棋大战,就是一个很好应用 数据可视化:数据可视化技术是指对各类型数据源(包括Hadoop上海量数据以及实时和接近实时分布式数据)进行显示;当前国内外数据分析展示产品很多,如果是企业单位以及政府单位建议使用 cognos , 、裁剪,并共享多样化数据来加快数据分析; 数据校验:对分布式存储系统和数据库上海量、高频率数据集进行数据校验,去除非法数据,补全缺失。 数据整合、处理、校验在目前已经统称为 ETL ,ETL过程可以把结构化数据以及非结构化数据进行清洗、抽取、转换成你需要数据、同时还可以保障数据安全性以及完整性、关于ETL产品推荐使用 datastage

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    【干货】大数据时代移动营销趋势

    我们已经进入了一个大数据时代,在数字生活空间,用户每天上网产生大量数据信息,这些非结构化数据通过大数据挖掘技术和应用正在显现出巨大商业价值。 智能手机、平板电脑等移动终端设备不断普及,正在深刻改变整个广告市场营销生态,大数据、智能化、移动化必将主导未来营销格局。在大数据时代,移动营销正在呈现出以下十趋势。 事实上,阿里,京东、1号店、苏宁云商等电商近年来已经跨步进军三四线城市和农村市场。CNNIC数据显示,截至去年6月,我国网民中农村人口占比为28.2%,规模达1.78亿。 10 建立战略联盟是移动营销平台方向 大数据时代,大数据、技术和创意将是移动数字营销公司核心竞争优势。 大数据时代对于广告产业而言是一个极富挑战时代,也是一个充满机会时代,亟需广告公司调整经营战略,快速布局数字营销和移动营销。

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    数据时代律师行业变革

    面对新技术,法律专业人士通常是最保守的人群之一,但大数据时代,律师和律师事务所要想脱颖而出,卓尔不群,尽快采用大数据技术是不二之选。 通过大数据智能分析软件,律所能够大大提高文档检索效率。例如大数据创业公司Recommind开发数据软件能通过机器学习算法进行“预测编码”,大大提高法律文档检索效率。 Lex Machina数据分析数据源主要来自公开PACER(联邦法庭数据库),PACER数据一直在那,但是Lex Machina是第一家通过机器学习和自然语言处理等技术从中“淘宝”公司。 三、大数据应用自助与创新 与其遥遥无期地坐等大数据厂商开发好用律师工具,律师们需要自己动手,创造性地利用各种现成数据工具和数据源。 零用import.io这样工具从网站抽取数据(例如房产价格历史数据),并制作成图表。 另外,律师还应当学习掌握目前比较流行一些数据可视化工具。

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    数据时代就是“数据为王”时代

    近年大数据成为一项相当热门名词,几乎所有跟网络有关系企业,包括政府都在谈大数据,但是中国台湾目前却很少看到真正有运用大数据企业,真正利用大数据创造出价值。    大数据价值来自数据   中国台湾大数据科学家蒋居裕分析指出,经过3年分析与观察,发现大数据基本核心价值,最主要还是数据本身,这也是大数据中最有价值地方,代表大数据时代就是一个“数据为王”时代 整体来说,蒋居裕以大自然比喻整个资讯科技市场,在大数据时代数据就像阳光、空气、水一样,是ICT与所有科学基础,因此数据本身并不是一个产业,但却是许多产业价值基础。    而要发展数据产品,蒋居裕说,必须有团队、数据、区域、工法与心法五要素,其中最重要就是团队,因为数据分析毕竟还是需要人,人才看得懂数据,有人有数据之后,对需要数据区域利用工具、技能等进行分析。 见中国大数据:大数据时代就是一个“数据为王”

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    咖说】吴军:数据为王和机器智能时代

    在清华大学这次讲座,吴军博士演讲主题聚焦在大数据和机器智能领域。以下是吴军博士演讲内容(略有删节): 今天主题是“机器智能和2%世界”, 这是今天讲座副标题——“数据为王和机器智能时代”。 ,所以这叫做数据驱动方法,这个方法取得了非常了不起成果,在之前做语音识别的人只识别了二到三百个英文单词,而且错误率在百分之三十,百分之三十概念相当于一本书每行十个字就少了三个字,那么这样就很难理解 今天大家不断从淘宝买东西,将来淘宝会比自己更知道自己需要什么。 现在讲下大数据关键技术,第一数据收集,跟以前不一样是无意识。 收集数据也是非结构化,不会像调查问卷一样。 这在某种程度上是个机器人了,本质上是大数据应用。那么再将几个例子,这是我投资两个公司,这是时代周刊对他们报道。 这个是智能浇水机器人。 未来时代是机器时代还是人时代? 前阵子习主席也提出工业4.0。

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    前端时代VSCode插件

    2018已成历史,前端时代不知不觉中已然来到了我们身边,完善你军刀库为你开发进行时提升效率,是我们必然要进行事情。 这一篇文章收集了一些我经常使用 vscode 插件,它们解决了很多我遇到问题,为我提升效率带来了很大改进,因此分享给大家。 Flutter 2018是 Flutter 最火爆一年,做为 Google 开发军刀级 UI 框架,不妨尝试一番,vscode 支持需要安装这个插件。 ? ? Git Blame 在多人协作场景下,有节奏观察 commit 信息会是一件很有帮助事情; ? 用户可以定义要匹配字符以及要使用颜色。 ? C/C++ 此扩展版本为C / C ++添加了对Visual Studio Code语言支持,如果你写 Node.js 很有必要安装它。 ?

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    2021年数据Flink(十):流处理相关概念

    ---- ​​​​​​​流处理相关概念 数据时效性 日常工作中,我们一般会先把数据存储在表,然后对表数据进行加工、分析。既然先存储在表中,那就会涉及到时效性概念。 如果我们处理以年,月为单位级别的数据处理,进行统计分析,个性化推荐,那么数据最新日期离当前有几个甚至上月都没有问题。 但是如果我们处理是以天为级别,或者一小时甚至更小粒度数据处理,那么就要求数据时效性更高了。 比如:对网站实时监控、对异常日志监控,这些场景需要工作人员立即响应,这样场景下,传统统一收集数据,再存到数据库中,再取出来进行分析就无法满足高时效性需求了。 ​​​​​​​ Analytics 流式计算,顾名思义,就是对数据流进行处理,如使用流式分析引擎如 Storm,Flink 实时处理分析数据,应用较多场景如实时屏、实时报表。 ​​​​​​​

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    2021年数据Hive(一):​​​​​​​Hive基本概念

    ​​​​​​​Hive基本概念 一、Hive介绍 1、什么是Hive Hive是一个构建在Hadoop上数据仓库框架。 Hive是基于Hadoop一个数据仓库工具,可以将结构化数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。 数据是存储在HDFS上,Hive本身并不提供数据存储功能,它可以使已经存储数据结构化。 Hive是将数据映射成数据库和一张张表,库和表数据信息一般存在关系型数据库上(比如MySQL)。 数据存储方面:它能够存储很大数据集,可以直接访问存储在Apache HDFS或其他数据存储系统(如Apache HBase)中文件。 中有哪些数据库,哪些表,表字段,,表所属数据库(默认是default) ,分区,表数据所在目录等,元数据默认存储在自带derby数据库中,推荐使用MySQL存储Metastore。

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      CKafka(Cloud Kafka)是一个分布式的、高吞吐量、高可扩展性的消息系统,100%兼容开源 Kafka API(0.9版本)。Ckafka 基于发布/订阅模式,通过消息解耦,使生产者和消费者异步交互,无需彼此等待。Ckafka 具有数据压缩、同时支持离线和实时数据处理等优点,适用于日志压缩收集、监控数据聚合等场景。

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