马上就是金九银十啦，今年这届应届毕业生，依然还是从前的味道~为啥这么说，我们先来看一份2023年的期望就业的排行：
5月26日，由工业和信息化部、国家发展和改革委员会、国家互联网信息办公室和贵州省人民政府主办，国家工业信息安全发展研究中心承办的《大数据优秀产品和应用解决方案案例系列丛书》发布会暨数博会“十佳大数据案例”揭晓活动在2019中国国际大数据产业博览会上成功举办。 2019年数博会案例评选，是有史以来参与厂家最多，条件最苛刻的。专家评审团透露，为贯彻落实国家大数据战略，全面掌握我国大数据产业发展和应用情况，本次大数据案例评选成立了专家评审团，制定案例应用需求、产品架构、关键技术、应用效果和企业综合实力五
随着数字经济的蓬勃发展，产业数字化进程持续推进，数据技术拥有了广泛的端到端应用场景，而借助数据技术可以实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到决策的转换，助力实体经济的创新发展。IDC预计，到2026年，全球大数据市场的IT总投资规模将增至4491.1亿美元，实现约15.6%的复合增长率。
对象存储（Cloud Object Storage，简称：COS）是腾讯云提供的面向非结构化数据，支持 HTTP/HTTPS 协议访问的分布式存储服务，它能容纳海量数据并保证用户对带宽和容量扩充无感知，可以作为大数据计算与分析的数据池。腾讯云 COS 提供网页端管理界面、多种语言的 SDK 以及命令行和图形化工具，并且完全兼容 S3 的 API 接口，方便用户直接使用社区工具和插件，COS 还可以和其他云产品结合，比如利用 CDN 的全球节点提供加速服务，利用数据万象的图片处理能力提供一站式图片解决方案等。
本月初，腾讯云大数据联合团队以98.8秒的成绩完成100TB数据排序，摘得2016 Sort Benchmark全球排序竞赛冠军。在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台分别夺得Sort Benchmark大赛GraySort和Minutesort的冠军，创造了四项世界纪录。（了解详情请点击《全球计算奥运冠军花落腾讯，腾讯云数智打破4项世界纪录》） 此次参赛的腾讯云大数据联合团队，是由腾讯云存储产品中心、腾讯数据平台部组成，团队成员在大数据技术和应用管理上都有着非常丰富的实践经验，尤其是腾讯数据平台部一直在管
导读：腾讯云大数据联合团队以98.8秒的成绩完成100TB数据排序，摘得2016 Sort Benchmark全球排序竞赛冠军。在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台分别夺得Sort Benchmark大赛GraySort和Minutesort的冠军，创造了四项世界纪录。 此次参赛的腾讯云大数据联合团队，是由腾讯云存储产品中心、腾讯数据平台部组成，团队成员在大数据技术和应用管理上都有着非常丰富的实践经验，尤其是腾讯数据平台部一直在管理的腾讯大数据集群，是世界上最大的大数据集群之一。 这样一支颇具实力的团队是
上周，腾讯云大数据联合团队以98.8秒的成绩完成100TB数据排序，摘得2016 Sort Benchmark全球排序竞赛冠军。在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台分别夺得Sort Benchmark大赛GraySort和Minutesort的冠军，创造了四项世界纪录。（了解详情请点击《腾讯打破2016 Sort Benchmark 4项记录，98.8秒完成100TB数据排序》） 此次参赛的腾讯云大数据联合团队，是由腾讯云存储产品中心、腾讯数据平台部组成，团队成员在大数据技术和应用管理上都有着非常丰富的实
近期发现腾讯云的COS服务竟然支持部署静态网站了，故写本文记录分享最新版COS部署静态网站过程。
不少伙伴在后台私聊学堂君，想考腾讯云认证，但不知道选哪些方向，也不知道考哪个方向的含金量最高。
5月8日，腾讯云联合鹏华基金共同对外宣布，通过双方技术团队以及战略合作伙伴华云中盛共同努力，腾讯云大数据套件TBDS日前已经正式在鹏华基金大数据核心系统落地应用，实现对原有大数据TA（Transfer Agent，过户代理）和营销数据中心的国产化替换。
大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识， 大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1. 可视化分析。 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的
6月28日，在“2022大数据产业峰会”上，腾讯云大数据平台TBDS以单集群1万节点的超大规模，成功通过信通院第14批产品能力测评，成为本批次唯一通过大规模能力认证的厂商，树立行业新标杆。同时，腾讯云参与制定的多项标准在本次大会也正式发布。 据悉，腾讯大数据处理套件（Tencent Big Data Suite，TBDS）是腾讯基于多年海量数据处理经验，对企业客户提供的可靠、安全、易用的大数据处理平台，在数据存算、治理分析和应用方面，提供了完善的解决方案场景，应用场景覆盖了政务、金融、工业等多个行业
随着“互联网+物流”的发展，物流大数据将成为普遍的事物，每一个物流要素都会产生大数据。而对大数据的掌控和处理，自然就需要有“云”这个基础设施。因而我们至少可以从行业和企业这两个视角来分析“互联网+物流
MATLAB 是一款被广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等领域的软件。它具有独特的功能，如开发和调试脚本、可视化设计和数据管理等。在本文中，我们将举例说明 MATLAB 的几个独特功能，并介绍其在实际应用中的价值。
时序数据处理应用于物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程控制，并与过程管理建立一个数据链路，属于工业数据治理的新兴领域。从工具维度看，时序数据处理工具与传统时序数据库的差异很大。后者局限于车间级的可编程逻辑控制器，而非企业级。
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。
文章作者来自ThoughtWorks：佟达 ，图片来自网络。 前段时间，ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上，有一个演讲主题叫做“Fullstack JavaScript”，是关于用Jav
腾讯云大数据平台是腾讯云推出的专业大数据解决方案，旨在为企业提供稳定、高效、安全、可靠的大数据服务。该平台具备海量数据处理能力、多种数据存储方式、强大的数据分析与挖掘能力，以及智能化应用场景，为企业提供全方位的大数据支持。
12月13日，“2017互联网+大数据高峰论坛”在北京中国大饭店拉开帷幕。来自政府、研究机构及高校、企业的大数据专业人士共聚一堂，以“慧聚数据之力，赋能智慧政企”为主题，畅谈大数据的现状及未来。腾讯技术工程事业群数据平台部刘煜宏受邀参加“腾讯慧聚”品牌的发布仪式，并向在场嘉宾介绍了“腾讯慧聚”的5大产品平台。 十年磨一剑，砺得梅花香。“腾讯慧聚”是腾讯运用多年技术及经验打造而成的政企大数据解决方案系列产品，旨在为政府和企业提供可靠、安全、易用的大数据处理平台。同时，通过深挖大数据潜在价值，助力用户提高
金三银四求贤季，不断创新并快速迭代的腾讯WeTest一直渴求更多优秀的人才可以加入其中。
随着互联网技术的发展，每一个业务都与数据息息相关，如搜索，推荐。这些业务有一个共同的特点是连接用户和数据。随着数据量的不断增加，对大数据的处理的要求也就会越来越高，在这期间出现了很多大数据的处理平台和工具，如Hadoop，Storm等。在不同的应用场景中也有不一样的数据架构，那么什么是大数据架构，引用如下的定义：
腾讯公司成立16 年，第一个产品QQ 其实就是一朵云。从PC 时代第一版的QQ 到现在，腾讯云始终积极地探寻，从解决如何稳定服务、让用户的QQ 不掉线；到解决如何满足用户越来越丰富的需求——更多的社交、更好玩的娱乐、更丰富的在线生活；再到如何开放、如何实现一个中国最大互联网生态平台的价值，腾讯云一步未曾松懈，困难始终巨大，阻碍从未变少，但腾讯精神，技术、实力、还有我们对用户永不怠慢的热情，让腾讯云走到今天。
导语 | 近几年炙手可热的云原生首先由Matt Stine提出并延续使用至今，但其并没有标准的、严格的定义，比较公认的四要素是：DevOps、微服务、持续交付、以及容器，更多的则是偏向应用系统的一种体系架构和方法论。那么在云上如何改进大数据基础架构让其符合云原生标准，同时给企业客户带来真真切切的数据分析成本降低和性能保障是一个开放性的话题。本文由腾讯专家工程师、腾讯云EMR技术负责人陈龙在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」 的《云原生环境下大数据基础技术演进》演讲分享整理而成，与大家分享和探讨在云上如何实现存储计算云原生，以及未来下一代云原生大数据基础架构。
「腾讯云大数据通过全新升级的云原生湖仓方案与免运维轻量化的大数据Serverless服务，深度融合腾讯云AI产品与能力，为客户提供了端到端的一体化、智能化的企业级大数据平台。同时，凭借对前沿技术的不断探索突破和对产品的持续优化迭代，提供了高创新性、高成长性的数据管理解决方案。」
作者：陈龙 腾讯专家工程师、腾讯云EMR技术负责人 |导语 在金融行业IT系统国产化的大背景下，国内金融行业开始推动IT基础设施国产化，逐渐摆脱对于传统IOE架构的依赖。微众银行自成立之初，就放弃了传统IOE架构路红，结合腾讯金融级分布式数据库TDSQL，建立了基于DCN单元化架构模式的分布式基础平台。如今这套架构承载了微众银行数亿级别的用户规模，数百套银行核心系统，和每天数亿次的金融交易。 近几年炙手可热的云原生首先由Matt Stine提出并延续使用至今，但其并没有标准的、严格的定义，比较公认的四要
Elastic MapReduce（EMR）是腾讯云提供的云上 Hadoop 托管服务，提供了便捷的 Hadoop 集群部署、软件安装、配置修改、监控告警、弹性伸缩等功能，EMR部署在腾讯云平台（CVM）上，配合消息中间件、CDB等产品为企业提供了一套较为完善的大数据处理方案。如下图所示为EMR系统架构图：
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受
背景 11月10日，具有计算奥运会之称的 Sort Benchmark 全球排序竞赛公布了2016年最终成绩，腾讯云大数据联合团队用时不到99秒（98.8秒）就完成 100TB 的数据排序，打破了阿里云去年创造的329秒的记录。在更早前，百度创造的纪录是716秒，Hadoop 的记录是4222秒。 在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台，夺得 Sort Benchmark 大赛 GraySort 和 MinuteSort 的冠军，这也体现了腾讯云数智分布式计算平台在数据处理上的优越性能。在竞赛结果公布之后，
导语：读书是一生的功课，技术人通过读书实现自我提升，学习优秀知识沉淀。TEG书知道本期特邀腾讯云数仓数据湖产品负责人堵俊平、腾讯云数据库负责人林晓斌、腾讯TEG云架构平台部数据块中心高级工程师王银虎，腾讯TEG计费平台部账户中心专家工程师潘安群为大家带来大数据方向好书推荐。来看看技术大牛在读什么，收藏优质内容，愿本期书单助您更专业。 堵俊平，腾讯云数仓数据湖产品负责人， T4专家工程师，腾讯开源联盟（TOSA）现任主席，Apache开源基金会Member, Apache Hadoop项目Commi
2021年9月30日，珠海市公安局（科信支队）珠海公安大数据智能化建设采购项目公开招标公告发布，预算 103398915.2 元。 中标结果 2021年10月22日中标（成交）结果公告发布，腾讯云计算（北京）有限责任公司 100,127,866.00 元中标。 综合评分法汇总表： 中国电信投标价格最高（100,499,179.73 元） 烽火通信投标价格最低（8289 万元） 其次是阿里云（9412 万元） 其他参标方报价： 广东移动（9894万元） 中国电信（10050万元） 华海智汇（原华为海洋）10
AI科技评论按：在贵州举办的2019年数博会吸引了国内外各界目光，围绕大数据最新技术创新与成就，诸多学界、产业界、政界人士纷纷参与交流。在5月25日的“5G+大数据推动智慧社会数字化转型论坛”上，中科院院士梅宏发表了精彩演讲，重点谈到了大数据对计算体系带来的挑战以及应对之法。
要理解大数据这一概念，首先要从”大”入手，”大”是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。 大数据特点 第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别； 第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等； 第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受。
大数据服务能力其实是一个相对于大数据产品能力的概念。从企业实际建设大数据项目的角度来说，多数情况下简单地购买一些大数据产品并不能满足实际需求，往往需要供应商提供一定的服务来完成项目的建设。具体来说，大数据项目前期的规划、咨询、设计，实施阶段大数据平台等产品的部署以及定制化开发，进一步对已有数据的迁移、集成、整合以及在此基础上进行的数据治理，接下来的持续运维运营和迭代优化，结合业务进行的一些应用开发等，这些围绕数据开展的一系列工作都属于大数据服务的范畴。供应商向客户提供这些服务的水平就是我们提到的大数据服务能力。
金三银四求贤季，不断创新并快速迭代的腾讯WeTest一直渴求更多优秀的人才可以加入其中。 作为腾讯官方推出的一站式品质开放平台，WeTest拥有十余年品质管理经验，致力于质量标准建设和产品质量提升，不断帮助合作伙伴提高研发效能。 不知这样一支“质量生力军”有没有打动您的心？您是否愿意和我们一起共筑“质量长城”？话不多说，如有心动，以下职位将为您敞开大门~ WeTest云平台资深架构师（上海） 岗位职责： 1. 负责腾讯WeTest云平台的整体架构设计和研发工作； 2. 负责平台的技术建设以及新技术探
前面几章说了 腾讯云大数据技术介绍，分别介绍了：大数据的存储，大数据的使用，和 实时并发数据处理。这是一套完整的体系，需要综合的来运用才能体现出商业化的最大价值。
现在的社会是一个科技与信息高速发展的社会，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据技术不知不觉地渗入人们生活的方方面面。人不仅生产大数据，同是也在使用大数据
要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，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，包括数量，速度，多样性等等都是呈现
从1936年的图灵机的发明到1945年冯.诺依曼机的出现，这些都是计算机发展的基石，甚至于往后各种大型计算机、小型计算机的诞生，严格意义上来说，这都不是IT。真正IT技术的开始应该是万维网的发明，这标志着信息进入了互联的时代。 国内互联网技术的发展比国外稍微的晚了那么几年，但其发展势头远不是其他国家能比的，97年的时候只有60万网民，而现在已经超过了6亿，其增长速度可见一斑。 可以说，如今互联网已经影响到了人们衣食住行甚至是政务等方方面面。 这是一个IT时代！ 对于这个定论，或许大部分人都不会反对。但是
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
近日，工信部指导下的数据中心联盟公布第五批大数据产品评测结果，通过评测的产品包括16家大数据供应商的17款大数据产品，覆盖一线云厂商和传统大数据平台供应商。腾讯云大数据平台在SQL、NoSQL和机器学习三方面取得优异成绩，其中NoSQL测试成绩在17款产品中排名第2名。腾讯云大数据平台源自亿万级数据资产，在数据接入、数据处理、数据存储、数据分析等方面积累了丰富的实战经验。
摘要总结：近日，数据中心联盟组织的第五批大数据产品评测结果出炉，腾讯云大数据平台在多项评测中表现优异，获得多个奖项。腾讯云大数据资深架构师于涛在演讲中介绍了腾讯云大数据产品能力，并分享了腾讯云在大数据领域的实践经验和技术积累。
毫无疑问，Google是公认的大数据鼻祖。如今很多人提起大数据，还停留在 Google 开启的“三驾马车”时代：Google FS、MapReduce、BigTable。其实，“三驾马车”早已不是浪潮之巅。
这次迁移算是TBDS集群的第一次完整迁移案例，包括用户的业务数据，平台应用，从项目启动到最后完成迁移差不多耗费了1个月的时间。
本文主要介绍了腾讯云对象存储（COS）的基本功能，包括对象管理、安全保障、大数据及开放能力等方面。COS不仅提供海量数据的存储，还提供了诸如断点续传、自定义对象头部、静态网站等功能，同时通过Referer防盗链、跨域访问、多地域存储等特性保障数据的安全性和稳定性。此外，COS还提供持久化音视频处理、PS级图片处理和多种数据迁移工具等开放能力，帮助开发者更好地应对各种应用场景。
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