很多人对网络系统的运行仅了解一些基础的功能，并不清楚整体数据的构建以及如何建立安全管理体系。如果是个人网站，在运作当中不会涉及到太多机密信息，对安全系数不高，自然就只需要建立基础架构就可以应用。但如果是企业级的系统，自然在运行当中需求性不同，而vps堡垒机是干什么用的呢，其主要功能就是对于网络系统提供便捷安全的管理，包括账号管理、身份认证、授权、访问控制等。
初次接触编程是13年9月份，大一的第一节C语言课上，学了一个简单的max(a,b)。当时属于代码看不懂，所以也没有考虑学这个有什么用，只是觉得nblity。
只能自己给自己鼓励，不能总是按别人说的去做。有时，你甚至连为什么要这样做都分不清楚，任何的责任都可以让人振奋。但是，荣誉，那才是让你决定做还是不做一件事的原因。关键是你是什么人，还有就是你想成为什么样的人。——《弱点》
大家好，我今天分享的主题是大数据治理。我们如何使用好大数据资产，才能够更好地发挥其中的价值？ 主要大纲： 一、数字化时代大数据向服务化发展 二、数字化时代的大数据治理架构 三、大数据治理的12个技术原则 四、总结 一、数字化时代大数据向服务化发展 数字化时代，我们的数据来源比以前更广了。第一，之前传统企业政府的IT系统主要是面向内部使用，产生了一些信息，现在已经面向外部使用了；第二，更多行为信息、社交信息都会变成企业的数据；第三，我们有很多非结构化的数据，比如媒体、视频数据等；第四，还有物联网传感器方面的数
一张图，尽显中国春运迁徙实景。 这张图，显现中国当下民生现状。 百度迁徙，是目前最接地气的大数据。 近日，中央电视台的晚间新闻专门推出了“据说春运”的特别节目，一时间为这个节目提供数据支持的百度迁徙（http://qianxi.baidu.com）进入人们的视野。 百度迁徙是基于百度LBS技术推出的一个反应中国春运状况的大数据“应用”服务，该服务于1月16日开始在百度内部上线，于1月25日亮相央视的“据说春运”节目，并于1月26日正式对外发布。 一经问世，
Data warehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。
我们现在处在一个大数据时代，在企业中有专门管理数据的人员，他们就是运维人员，运维人员的职责就是操作数据应用服务器，我了运维人员更好的访问资源，企业通常会安装堡垒机来确保公司数据的安全性。接下来就跟小编一起了解下堡垒机登录是什么系统？堡垒机是干什么的？
在文章的开头给大家介绍一下Python语言，作者Guido von Rossum。对，就是图中的“人生苦短我用Python”那哥们。你可能以为我会用很多文字介绍Python，不，你错了。因为Python这么火，现在还有人不知道吗？话不多说，直接上图！
大数据营销应用，在大数据带来的各类应用中，恐怕是品牌企业最关注的一个方向。被许多媒体报道过的ZARA的案例，就是一例典型的基于大数据获取、 分析，完成经营及营销决策的案例。这个案例让很多企业认识到，通过大数据了解客户的喜好趋势、提高利润空间，可能是一个非常有效的途径。但是我们要知道， 因为大数据很大，从关注到真正做出适当的投入和适应的配套动作，对于企业来讲，其间的距离并非举步既至，反而往往充斥着各种认识误区。就笔者所见，认识误 区至少有三大流派：刻舟求剑派、叶公好龙派和甩手掌柜派。
从2012年的“用户标签”到2014年的“用户画像”，从2015年的“大数据”到2017年的“人工智能”，大数据正在从神坛走向现实。“标签”到“画像”，代表着数据在数量和维度上，逐渐在丰富；“大数据”到“人工智能”，表明从原始数据到本体认知的过渡。无论是数据积累的量变到质变，还是数据到认知层面的过渡，大数据已经开始在一些特定领域和场景下为客户解决实际问题，创造价值。
用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如编写一篇文章，下载一首MP3等，而计算机干活的CPU只认识机器的指令；
【摘要】首先要强调一点，本文讨论的重点是大数据“应用”，尤其是针对企业营销的大数据应用，对于大数据技术本文会有少量涉及，但是对于大数据工程、大数据科学，这不是这篇文章关注的范畴。 大数据营 销应用，在大数据带来的各类应用中，恐怕是品牌企业最关注的一个方向。被许多媒体报道过的ZARA的案例，就是一例典型的基于大数据获取、分析，完成经营 及营销决策的案例。这个案例让很多企业认识到，通过大数据了解客户的喜好趋势、提高利润空间，可能是一个非常有效的途径。但是我们要知道，因为大数据很 大，从关注到真正做出适当的投入和
从2012年的“用户标签”到2014年的“用户画像”，从2015年的“大数据”到2017年的“人工智能”，大数据正在从神坛走向现实。“标签”到“画像”，代表着数据在数量和维度上，逐渐在丰富；“大数据”到“人工智能”，表明从原始数据到本体认知的过渡。无论是数据积累的量变到质变，还是数据到认知层面的过渡，大数据已经开始在一些特定领域和场景下为客户解决实际问题，创造价值。本期数据侠专栏，数据侠中关村老李将从产业链、市场、误区、挑战四个部分对大数据市场现状以及下一步的发展提出自己的观点与洞察。
大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。
SQL 2008 R2 Express 默认只能在本机访问，远程要访问的话需要做如下： 1、启用TCP/IP和Named Pipes：进入Sql Server配置管理器，在网络配置->SqlExpre
作为一个程序猿，对造轮子这事情可以说是情有独钟，几乎程序猿内心都存在一个梦想是去将开源的技术都实现一遍，所有从本篇开始，我会开一个造轮子系列。
在经历了一个学期的专业课学习后，还是会有很多同学，不清楚这个专业是干什么的，这个专业怎么入门，甚至比起以前，自己对于计算机网络技术这个专业更加云里雾里，所以今天在军训之际，抽空，将自己的一些愚见、不成熟的看法说一下，不喜勿喷
7月4日，由中关村科技园区管理委员会、中国科学院国家科学图书馆主办，北京长风信息技术产业联盟、神州数码“发现城市”创新论坛承办，中关村社会组织联合会协办中关村创业论坛第108期在国家科学图书馆举办，结
问题导读 1.Atlas是什么？ 2.Atlas能干什么？ 3.Atlas血统关系是什么？ Atlas现在被企业使用的越来越多，我们可能听说过，但是具体它是什么，能干什么的，我们可能不清楚。 因此我们要解决第一个问题，Atlas是什么？ Apache Atlas是Hadoop社区为解决Hadoop生态系统的元数据治理问题而产生的开源项目，它为Hadoop生态系统集群提供了包括数据分类、集中策略引擎、数据血缘、安全和生命周期管理在内的元数据治理核心能力。 上面我们或许听着比较懵圈，都是啥，元数据治理是啥？为啥要元数据治理？元数据不就是用来描述数据的数据，我们这么理解没有错的，不过这个是其中重要的一项。比如Hive的元数据，那是需要第三方数据库的，大多存储到mysql中。为啥又出来一个Atlas，它能管理Hive的元数据吗？别说，还真可以的。那为啥要用Atlas来管理。这就涉及到我们的第二个问题，Atlas能干什么？。 Atlas能干什么？ 其实很多大数据组件都有元数据管理，比如： Hive保存在外部数据库中，比如Mysql Hadoop元数据保存在Namenode，元数据的存储格式：data/hadoopdata/目录下 name：元数据存储目录 namenode存储元数据的存储目录 Kakfa元数据一般保存在zookeeper中 等等以上，我们的元数据每个大数据组件都有保存的地方，为啥还需要Atlas。 上面元数据是为了功能而生，都是单独的系统，散落在各个组件中，而我们能不能把这些元数据统一管理，而且数据的变化我们也能看到那就更好了。而且如果能把我们整个集群的大数据组件的元数据我们都能看到，那就更好了。看到这些有什么好处？比如我们想找到Hive有哪些表，想查看我们数据是怎么来的。这时候数据管理工具就产生了--Atlas，用来管理元数据的平台。 我们知道了Atlas是什么，能干什么，可能是比较通透了。可是还不够详细，那么接下来我们看看Atlas有哪些功能，有什么特点。这里直接借用《大数据治理与安全从理论到开源实践》书中内容。
原文地址：http://www.aboutyun.com/thread-9581-1-1.html **笔试类型： ** 1、 java基础类： 2、 linux基础： **面试问答： **1、讲项目经验： 问的很细，给纸，笔，让画公司hadoop的项目架构,说几条业务数据，然后经过平台后，出来成什么样子； 2、java方面： io输入输出流里有哪些常用的类，还有webService,线程相关的知识； 3、linux： 问到jps命令，kill命令，问awk,sed是干什么用的、还有hadoo
“别提了，我用过Linux，就是黑乎乎一个屏幕，鼠标也不能用，不停地的敲键盘，手指头都给我磨破了！”
本专栏是自己学Java的旅途，纯手敲的代码，自己跟着黑马课程学习的，并加入一些自己的理解，对代码和笔记 进行适当修改
现在有关数据分析的文章满天飞，很多小伙伴好奇：到底数据分析是做什么的？今天小熊妹给大家捋一捋，就拿几个大家常问的问题举例吧。
谈一下你最擅长的开发环境 (OS, Editor, Browsers, Tools etc.)
我们谈论数据中台之前，我们也听到过数据平台、数据仓库、数据湖的相关概念，它们都与数据有关系，但他们和数据中台有什么样的区别，下面我们将分别介绍数据平台数据仓库数据湖和数据中台。
TCP恋爱史：三次握手和四次分手 一个应用占用CPU很高，除了确实是计算密集型应用之外，通常原因都是出现了死循环。 以我们最近出现的 TCP协议非常重要，这里把它的连接和释放整理一下。 首先是三次握手
在信息化技术不断发展的企业当中，大数据统一被放置在企业服务器或者网络设备当中，很多企业的内网信息和资料文件无时无刻存在着被攻击和泄露的风险，运维人员的的登录操作无法追根溯源，一旦出现什么问题，也很难根据事件后果来追责。堡垒机和服务器的区别是很大的，了解他们的区别之前，要先了解堡垒机和服务器都是干什么的。
src/cmd/compile/internal/ssa/prove.go 文件是 Go 语言编译器中的一个代码优化 pass，主要用于静态分析代码中的表达式，发现可能的常量表达式并尝试将它们求解为最终的常量值，从而进行常量传播、死代码消除等优化。
域名服务器也是在互联网上频繁出现的一个词语，大家可能都有所了解，域名是为了能够方便我们快速访问IP地址而出现的。但是如何通过域名访问IP地址，其实这就需要我们用到域名服务器这样一个东西。域名服务器的英文名称有叫DNS，那么域名服务器是什么？它由什么部分组成，他有着怎样的优点和缺点呢？
有迹可循的大数据思想萌芽，可追溯至1974年，当时有学者在论文中首次提出了“大数据集”的概念，但一直到1991年，Bill Inmon出版了《建立数据仓库》一书，才真正算是在大数据领域有了被广泛接受的“数据仓库”定义。随后，在20世纪初，数据处理量达到TB级的情况下，数据处理、展现应用于业务带来的提升，学界的广泛认同和商界的快速产品化，证明了数据仓库的历史意义与价值。
下文整理自清华大学大数据能力提升项目能力提升模块课程“Innovation & Entrepreneurship for Digital Economy”（数字经济创新创业课程)的精彩内容。
如何用形象的比喻描述大数据的技术生态？Hadoop、Hive、Spark 之间是什么关系？对于大部分人来说都是傻傻分不清楚。
大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求，将改变IT系统的升级方式：从简单增量到架构变化。
架构不是一个职业而是一种能力,每一种架构师只不过是在不同的领域里面使用不同的技术,没有什么可对比,就好比如你问一个篮球明星和一个足球明星有什么区别一样！
要是多个mapper文件的时候怎么处理，namespace又是干什么用的呢 首先我们来看创建数据库语句：
最近，散仙用了几周的Pig来处理分析我们网站搜索的日志数据，感觉用起来很不错，今天就写篇笔记介绍下Pig的由来，除了搞大数据的人，可能很少有人知道Pig是干啥的，包括一些是搞编程的，但不是搞大数据的，还包括一些既不是搞编程的，也不是搞大数据的，而是从事其他行业的朋友，所以很有可能望文生义，一看标题，就乐了，心里就开始默默的翻译了===》 Apache 猪的笔记，看起来Apache的猪，比较厉害啊，都能写笔记了。 开个玩笑，下面进入正题，散仙，尽量写的通俗易懂，让大家看了之后都能够理解这头Pig到底是干
http://blog.sina.com.cn/s/blog_62079f620101dkgu.html
人无法从海量的语料中学习到规律，但是语料经过数学化后，经历深度网络，网络的的节点通过某种群体行为能够记录下这种规律，从而在新的数据到来后，能够用这种隐藏的规律进行处理。人类的神经元亦是如此。群体往往能形成某种意识或者规律。
最近有段视频很火，《CCTV重磅新闻：美国超级间谍潜入中国！就在你身边》！描述了借助iPhone手机的定位功能，记录了您的所有行踪。
目前最火的大数据，很多人想往大数据方向发展，想问该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果你自己感到迷茫，或者是为了以上这些原因想往大数据方向发展...... 那么我就
在这里我们必须重新说一下Mybatis的运行大概过程：首先我们通过Resources.getResourceAsStream("mybatis.xml")读取到mybatis.xml这个文件，这个文件里面配置的都是整个项目与数据库相关的配置，比如运行的时候的数据库环境(连接哪一个数据库，数据库服务器的地址，用户名，密码)，或者是配置外部配置文件等，最重要的是，这个文件注册了映射文件(mapper文件)，那么我们使用SqlSessionFactory sqlSessionFactory=new SqlSessionFactoryBuilder().build(inputStream);的时候，sqlSessionFactory回去读取mybatis.xml里面读取的配置文件，并且会逐一获取每一个配置文件读取到的Mapper映射文件，当我们使用openSession()获取到sqlSession的实例的时候，比如我们使用sqlSession.insert("insertStudent",student);，就会去查找每一个mapper里面的sql配置语句，也就是类似于下面这种：
一石激起千层浪，国务院发布的2015 第50号文《促进大数据发展行动纲要》刷满了朋友圈，特别是其中提到了大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放。2017年底前形成跨部门数据资源共享格局，到
导读：数据科学家是干什么的呢？哪些地方需要数据科学家？怎么样才能成为数据科学家？如果你正因为这些问题而犹豫要不要开始学习数据科学，那么我可以告诉你，成为数据科学家其实非常简单。 调查发现，数据挖掘和分
文章目录 大数据服务器之CM安装架构及目录 大数据服务器之CDH框架安装细节 大数据服务器之CM安装架构及目录 针对整个物流项目来说，1台虚拟机安装部署大数据环境：基于CM6.2.1安装CDH6.2.1。 关于CM功能及CM安装，不再过多赘述，项目还是要注重于业务及数据和实现。 📷 提供虚拟机【node2.itcast.cn】解压后，导入VMWare 软件中，启动虚拟机即可（选择我已移动该虚拟机） 1）、启动之前，设置node2.itcast.cn内存：4GB或者6GB或者8GB即可 2）
作者：沈浩老师，中国传媒大学新闻学院教授，中国传媒大学调查统计研究所所长，大数据挖掘与社会计算实验室主任。
数据猿导读 工业在我国经济中占比较重要的地位。近年来，我国经济的快速发展，进入了一个中高速增长的新常态。工业在中国经济中的比重依然在不断增强。同时，工业和我们日常生活是息息相关的。 作者 | 葛利鹏
很多初学者在萌生向大数据方向发展的想法之后，不免产生一些疑问，应该怎样入门？应该学习哪些技术？学习路线又是什么？
类加载器就是把字节码文件加载到运行时数据区里面的一个机制，加载到运行时数据区之后呢，又发生了什么？
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