- 学习大数据需要的基础 1、java SE、EE（SSM） 90%的大数据框架都是Java写的 2、MySQL SQL on Hadoop 3、Linux 大数据的框架安装在Linux...操作系统上 - 需要学什么 大数据离线分析 一般处理T+1数据（T：可能是1天、一周、一个月、一年） a、Hadoop ：一般不选用最新版本，踩坑难解决 （common...、HDES、MapReduce、YARN） 环境搭建、处理数据的思想 b、Hive：大数据的数据仓库 通过写SQL对数据进行操作，类似于MySQL数据库的sql...kafka：消息队列 前沿框架扩展：flink 阿里巴巴：blink 大数据机器学习 spark MLlib：机器学习库 pyspark编程：Python...和spark的结合 推荐系统 python数据分析 python机器学习
文章初衷：用Flink做大数据方面的业务，用到了函数式编程，这里stream忘的很多，平时用的也比较少，所以这里作为大数据专栏的第一个，第一遍接触函数式编程的，可能很不舒服，我也是，于是乎就静下心，写了这篇文章...所以这篇文章可能是crud，大家见谅哈，有对应基础的可以跳过，直接看俺后面的教程认识函数式编程什么式函数式编程，什么是Stream流在JDK8之前，Java是不⽀持函数式编程的，所谓的函数编程，即可理解是将...括号中的参数只有⼀个，那么参数类型和()都可以省略不写 ⽅法体： 如果{}中的代码只有⼀⾏，可以省略{}，return，分号，要⼀起省略，其他 则需要加上也就是说，一行，可以省略{}、；、return...List results = new ArrayList(); for(String str : list){ //test也就是断言的逻辑是要我们输入函数行为的...，串行会更快，ForkJoin会耗性能多数情况下，并行比串行快，但是需要注意线程安全问题，要使用线程安全的集合public class Main { public static void main
windows_vs_linux_vs_mac windows与linux的根本区别：自由 windows与linux的设计理念有根本性的区别： windows：用户不知道自己想要什么，也不明白自己在做什么...无理取闹 linux：用户知道自己想要什么，也明白自己在做什么，并且会为自己的行为负责。...刚接触时，可能会觉得她高冷，慢慢地，会发现她很善解人意，心情不好时她会跟你说是什么原因造成的，彼此商量如何解决这个问题，而不是无来由地崩溃。...与之相处，会感到很舒服，彼此坦诚，无需套路，你在想什么，我都知道。我在念什么，你也明白。 因此，我选择linux的原因在于自由、舒服，简言之：爽！...而且熟悉使用centos，基础的运维能力也都掌握了 至于版本选择，肯定是要选择最新的centos7, centos7与centos6存在很多差异，性能有很大的提升 如何学linux 工作中，看到不少工作好几年的程序员
工具致力于流程自动化、规范化，服务于简洁、优雅、高效的编码，将问题高度抽象化、层次化。...什么是编译器？ 对外部来说，编译器是一个黑盒子，能够把一种源语言翻译为语义上等价的另一种目标语言。...前端包括词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成，具有机器无关性，比较有代表性的工具是 Flex、Bison。后端包括中间代码优化、目标代码生成，具有机器相关性，比较有代表性的工具是 LLVM。...模板引擎技术使得结合数据渲染视图变得更加灵活，给逻辑的抽象带来了更多的可能性，数据与内容互不依赖。...当然一个好的模板引擎还会考虑功能、性能与安全兼备，上面的with语句是要避免的，还要引入缓存机制，XSS 防范机制，以及更加强大、友好、易于使用的语法糖。
首先，坏的数据：它有什么好处呢？ 数据质量是面包中的酵母。没有它，你无法达到好的业绩，最后剩下可能只是少的可怜的饼干渣。 所有的都证明数据质量非常重要。...深入挖据你会发现: 不准确或不完整的数据会导致生产力降低20%,这是每周中一天的工作量 不准确的数据平均导致公司失去12%的收入额。...由于数据质量差，平均有40%的公司没有达到他们的收益指标 这是不好的，真的不好的。(更多的坏数据影响的数据统计,看看下面的参考资料部分)。...幸运的是，提高数据质量永远不会太迟。但她有一个问题:“只是良好的数据会产生什么样的影响?”...事实证明好的数据会让你的公司： 定位潜在和目标客户 识别交叉和向上的销售机会 获得客户的洞察力 增加效率 快速获取正确的信息 与客户建立信任 增加销售的使用率 更好的区域协同 更快的为线索打分和分配
为什么要数据治理在大数据各个企业数据积累过程中，很多公司都注重了数据的“量”，很少有公司关注数据的“质”，仿佛只要有了海量的数据就可以解决所有问题。...真实的情况是公司有了海量的数据，如果不能够保证一定的数据质量不但不能够解决问题，反而还会制造更多的麻烦，例如：企业数据标准、命名规则不一致、企业数据口径不一致（数据统计结果不一致）、统计结果重要数据缺失等...要解决以上各种问题，只有通过数据治理才能够对不同的架构、跨不同业务领域平台提供一致的、可用的、安全的数据对象，真正的挖掘出企业的数据价值，来支撑经营管理，推动业务创新，从而为企业提供商业的竞争能力。...图片那么什么是数据治理？由于切入视角和侧重点不同，业界给出的数据治理定义已经不下几十种，到目前为止还未形成一个统一标准的定义。...数据治理是一种数据管理的概念，能够确保数据的全生命周期存在高数据质量的能力，其最终目标是提升数据的价值。
今天和大家聊一个老生常谈的话题：想做算法工程师，到底要学什么？ 这个问题时常有人问我，单单是知乎里的付费咨询就很多次。...语言基础不必多说，不管什么岗位，只要需要写代码，那么需要学习一到两门语言是毋庸置疑的。对于算法工程师来说，Python肯定是第一语言。...除了Python和C++之外，最好还需要会一门后端语言，比如Java、go等。 因为在实际工作当中，算法工程师同样会承担一定的开发工作。...算法、数据结构 接下来是算法、数据结构部分，算法和数据结构其实是两个领域，只不过这两个领域相辅相成，所以经常放在一起讲。 这一块如果用一句话来概括的话，就是LeetCode前300题所有知识点。...大数据 众所周知，一个好的算法模型一定是基于大量数据训练的基础上的。所以大数据的相关知识也是这行的入门必备技能，同样，由于通常是作为工具使用，所以很难会在面试当中做要求，主要还是在实际工作当中使用。
由于这是一个不需要返回的过程（只负责推送，不确认服务器是否收到，不要问为什么，问就是开发这么设计的），所以无法做检查点。那么这些丢失的数据去哪了？ 02 排察过程 既然是服务端的数据少了。...为什么要有滑动窗口？在英特网中，可能同时存在着数百万条TCP连接。如果这些连接同时无节制的发送数据包，那么整个网络都会被堵死，没有数据包能到达目的地。...在解决了这个问题之后，我们就能更清楚的知道网络是怎么处理等待的，为什么带宽满了后响应时间会变长。对这些问题有了更深的了解。 另：为什么其它功能不会出现此问题。...同时这个问题也可以解释为什么在同样的压力下，网络的好坏也会影响响应时间（网络较差时，数据在“缓冲区”时的时间会越长，容易超时，导致数连断开，客户端产生超时的现象）。...做性能，如果你只关心如何使用工具，很大概率会跑偏了。 本次话题就聊到这里，下次我们聊什么呢，敬请期待。 END 标星、点赞、关注三连走起，感谢支持。 如果想阅读更多文章，请关注我的公众号。
目录 数据仓库为什么要分层 ? 1.把复杂的问题简单化 2....结构更清晰 3.数据血缘追踪 4.用空间换时间 5.数据重复使用，减少重复开发 6.数据隔离，屏蔽原始数据的异常 7.数据安全 8.增强扩展性,利于后期维护 ---- 数据仓库为什么要分层 ?...(效率)，因此数据仓库会存在大量的冗余数据 5.数据重复使用，减少重复开发 规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算 6.数据隔离，屏蔽原始数据的异常 不论是数据的异常还是数据的敏感性...,使真实数据与统计数据解耦开....7.数据安全 通过分层，可以更方便地对不同层，不同的数据模型进行权限管理，特定业务场景下，对不同的开发人员和业务人员屏蔽一些敏感的数据。 8.增强扩展性,利于后期维护
♬ 点上方绿标可收听文章音频 最近我身边的几个技术专家都在学习前端技术（VUE）的开发，为什么他们要学习前端技术呢？...因为随着软件技术的发展，全栈工程师已然成为未来发展趋势，对大部分技术人而言，需要既懂后端技术，又能进行前端开发，成为全栈工程师。 什么是前后端分离的研发模式?...、数据的准备，前端工程师交互设计、数据裁减、界面实现。...其实所谓全栈，也就是前端、后端、数据库技术，前端技术要学习目前的前端开发工具（NPM、WebPack、Babel等插件）以及 VUE 框架即可，后端是 Java 技术，需要掌握 Spring Boot...的配置、POM/Maven 等开发工具，数据库要写好 SQL。
对比规则-大小写敏感 那utf8mb4对比utf8mb3有什么劣势吗？...我们知道数据库表里，字段类型如果是char(2)的话，里面的2是指字符个数，也就是说不管这张表用的是什么编码的字符集，都能放上2个字符。...要修复也很简单，执行下面的sql语句，就可以把数据库表的字符集改成utf8mb4。...mysql建表时如果不知道该选什么字符集，无脑选utf8mb4就行了，你会感谢我的。...这样的一个事故，复盘会一开，会挂P几呢？
作者：黄岳浩 DAU、MAU、留存率、频率、时长.....到底产品经理要分析什么数据？...[图片] 案例： 今年4月初在和国内某健身类的APP的产品经理聊到， 该APP最初是一款健身、运动记步的工具App，在产品前期新用户的次日留存处于业内平均水平，在其观察到目标用户群体的画像时，发现女性用户明显比男性用户要多...，而这个模型能帮助直观地观察到用户增长的因子是什么，或者用户盘子变化的情况，通过一张图展示了产品的新增、回流和留存情况。...新增用户即当天有多少新用户加入 回流用户即多少老用户连续28天没有使用，今天又开始使用 流失用户即有多少已有用户刚好最后一次使用应用是在28天前 流失与回流 在关注流失回流的过程中，数据会揭示当前用户盘子的一个变化情况...如果大家希望获得数据分析方面的资讯，接入腾讯移动分析MTA:http://mta.qq.com，我们有专业的数据分析团队为您服务。 那么，大家认为APP分析最重要的是什么呢？
我们招的算法工程师里，也有同学说，我发的顶会 paper 一级棒，或者我做 Kaggle 竞赛一级棒，拿了不少第一名的，不懂架构就不懂呗，我做出一流算法，自然有其他工程师帮我上线、运行、维护的。...为什么我要说，AI 工程师都要懂一点架构呢？大概有四个原因吧： ▌原因一：算法实现 ≠ 问题解决 学生、研究员、科学家关心的大多是学术和实验性问题，但进入产业界，工程师关心的就是具体的业务问题。...，放到客户现场，却发现实时接收 feature 的接口与逻辑，跟客户内部的大数据流程根本不相容…… 部署和维护工程师会负责这些麻烦事，但算法工程师如果完全不懂得或不考虑这些逻辑，那只会让团队内部合作越来越累...要解决未来可能出现的一大类相似问题，或者把问题的边界扩展到更大的数据量、更多的应用领域，这就要求 AI 工程师具备最基本的架构知识，在设计算法时，照顾到架构方面的需求了。...TensorFlow 自己提供的可视化工具，也非常有意思（当然，上图应用属于玩具性质，不是真正意义上，将用户自己的模型可视化的工具）。 有关架构的几篇极其经典的 paper 在这里了。
DAU、MAU、留存率、频率、时长.....到底产品经理要分析什么数据？...案例： 今年4月初在和国内某健身类的APP的产品经理聊到， 该APP最初是一款健身、运动记步的工具App，在产品前期新用户的次日留存处于业内平均水平，在其观察到目标用户群体的画像时，发现女性用户明显比男性用户要多...，而这个模型能帮助直观地观察到用户增长的因子是什么，或者用户盘子变化的情况，通过一张图展示了产品的新增、回流和留存情况。...新增用户即当天有多少新用户加入 回流用户即多少老用户连续28天没有使用，今天又开始使用 流失用户即有多少已有用户刚好最后一次使用应用是在28天前 流失与回流 在关注流失回流的过程中，数据会揭示当前用户盘子的一个变化情况...如果大家希望获得数据分析方面的资讯，接入腾讯移动分析MTA: http://mta.qq.com，我们有专业的数据分析团队为您服务。 ---- 那么，大家认为APP分析最重要的是什么呢？
言归正传，你弄明白大数据分析要分析什么数据了吗？（弄明白的高手可以直接飘过；没弄明白的，看下面的内容能不能涨姿势） 我们先来简单聊几句有关大数据分析工具的背景。...无需置疑，现在大数据平台和大数据分析工具日益普及，作用是可以帮助企业收集和分析数据，好处是可以寻找有价值的商业信息和洞察，以改进产品与服务。...同时，使用大数据分析工具可以轻松进行扩展，获取通常在大数据平台才有的可用资源。 其实，大数据分析工具经常提供的技术，一般而言，都不算什么新鲜事物。...但在用户看来，大数据分析仍然是一种新兴的企业级功能，要像靠它达到预期收益，一定存在风险，还要投入很大的时间成本。所以，在决定投身之前，一定要弄清楚怎样判断什么样的大数据分析适合你的企业？ ?...有一个概念可以很清楚地区分大数据分析和其他形式的分析：要分析的数据有多大的数据量、数据规模如何和数据是否呈多样性。
这个问题很广泛，因为要会的太多了而技术都在不断进步并且我也不能保证挣钱比较多，技术上大家可以参看山寨知乎网上的总结贴以及我的领英交友网（Linkedin）上面一哥们写的数据科学家地铁导航。...之所以说，数据科学要会很多乱七八糟的东西，主要都是在那另外90%上，包括净化数据，结构化数据，学习讨论特定领域知识之类的，这些才是最费时间的。...在这10%时间的机器学习里面，一个合格的数据科学家得会到什么程度呢？我以问答的方式来简单说一下： 问：是不是机器学习的每个算法你们都要自己实现？...这个课讲的深入浅出，对多数概念都有系统的讲解，并且有些讲解了“为什么要用这个”以及“出了问题怎么解决”。认真学下来，课后作业好好写，你就可以在简历上写上你会机器学习啦。...你如果想深入理解一下为什么分类器给出的是概率，参数为什么是那么调的，可以上上斯坦福的统计机器学习的课，教课的两位大爷以讲相声的形式教学还是很带感的，配套书籍可以在他们网站上下载。
2、Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。...R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。...这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色，共同完成从原始数据到商业价值的转换。...11、对数据的好奇心 对于大数据工程师的招聘来说，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。...如果你具备了以上的技能，那么你将成为一名优秀的大数据工程师，成为企业争抢的人才。
“ 人类几千年的文明催生了城市的发展，计算机与复杂科学带给我们新的资源——大数据。那么，城市里藏了哪些大数据？它们又该如何开采与利用？大数据如何辅助城市规划与商业选址？...带着这些问题，DT君特邀百度地图工程师在11月29日晚8点的数据侠实验室里，为大家一一解答。...在没有大数据的时代，城市的规划与城市化问题只能通过时间与经验来解决。...如果有了大数据这些问题是不是就可以提前规避？ ? （图片说明：19世纪的纽约马车与街景 来源：网络） 我们都知道罗马不是一天建成的，但你是否想过如果有了大数据辅助城市规划，罗马需要多少天建成呢？...本期数据侠实验室，DT君就邀请了百度地图资深研发工程师阚长城，他将介绍如何开发和利用时空地理大数据，并结合百度慧眼的商业案例，解释大数据在商业选址和城市规划中的应用。 敬请期待！----
3、但是我认为为什么大数据会如此轰动是深远的社会背景，更重要是数据思维 首先就是我一直提的数据思维，所谓的数据思维，要重视数据的全面性，而非随机的抽样性。...4 、接下来发生怎样的事情泛互联网化 软件、硬件会免费，成为收集数据的入口行业垂直整合：一开始是软件做硬件、互联网公司做硬件和软件，接下来就是电商做金融、金融做电商、软件公司提供增值服务。为什么？...还有一个包括闲置资金的理财产品，现在在证券跟互联网公司的全面合作基本没有，实际上一个互联网平台跟一家证券公司合作就可以了，不像基金公司要搭建平台供人选择，所以证券的压力会更大。...我们要重视移动互联网，第一屏幕非常小，第二现在采集用户的数据和行为是非常多的纬度，在移动互联网，产品会变得非常简单，一个理财的app会有成千上万的竞争对手出现，你想要进入到客户的手机里面是非常难的，一旦客户体验不好...我们知道有一家大的互联网公司他的客户分成接近800万类同时每一类贴上上万个标签，这是非常必要的过程，你会知道什么客户是你的老客户，什么是新客户，什么是忠实客户，什么是粉丝，未来在社交网络上新的营销方式，
大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系...加米谷大数据培训，6月大数据开发零基础班、提高班，成都小班面授，预报名中！...随着组件的增多，Hadoop自身也越来越重，因此目前很多大数据工程师更愿意使用Spark，因为Spark更轻，基于内存速度也更快。...所以，大数据不等于Hadoop，大数据与Hadoop也不是包含关系。...学习大数据肯定需要学习Hadoop技术，Hadoop在大数据技术体系中的地位至关重要，Hadoop是大数据技术的基础，对Hadoop基础知识的掌握的扎实程度，会决定在大数据技术道路上走多远。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
