学习大数据开发，java语言是基础，主流的大数据软件基本都是java实现的，所以java是必学的，
点击上方蓝字每天学习数据库 | 导语 4月27日，在天府之国，与你共享大数据与Alluxio的技术魅力。 本期技术沙龙将会聚焦在大数据、存储、数据库以及Alluxio应用实践等领域，邀请腾讯技术专家和业界技术专家现场分享关于Alluxio系统的基本原理、大数据系统架构、数据库应用运维、AI计算机视觉技术及落地实践等主题，带来丰富的实战内容和经验交流。 13:00 活动签到 14:00 开源大数据存储系统Alluxio的新特性介绍与缓存性能优化 分布式文件系统处于大数据系统中基础地位，在行业大数
是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。
1、 Talend Open Studio 是第一家针对数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。 2、DYSON 探码科技自主研发的DYSON智能分析系统，可以完整地实现大数据的采集、分析、处理。DYSON智能分析系统专门针对互联网数据抓取、处理、分析和挖掘。可
是第一家针对数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。
按要求转载自CSDN (ID：CSDNnews） 1、 Talend Open Studio 是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。 2、DYSON 探码科技自主研发的DYSON智能分析系统，可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。DYSON智能
来源：网络 1、 Talend Open Studio 是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下
1、 Talend Open Studio 是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。 2、DYSON 探码科技自主研发的DYSON智能分析系统，可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。DYSON智能分析系统专业针对互联网数据抓取、处理、分析，挖
导读：你熟悉多少工具？今天我们将常用的100款工具推荐给您，若您有更多更好的工具欢迎留言！ 1、 Talend Open Studio 是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract
在大数据的学习当中，关于编程语言选择的部分，是很多人在学习初期非常关注的。在企业大数据平台开发场景下，Java语言是主流选择，其次涉及到Spark部分，就不得不提到Scala语言。今天的大数据入门分享，我们就具体来讲一讲大数据黄金语言Scala。
最近搞了一个大数据学习网站，前几天在朋友圈小范围测试了下，今天正式上线啦，网站的目标就是打造一个体系化的大数据学习平台，所有的内容都是连贯的，系统化的，下面是网站的详细介绍。
目前市场上常见的企业级大数据平台型的产品主流的有两个，一个是Cloudera公司推出的CDH，一个是Hortonworks公司推出的一套HDP，其中HDP是以开源的Ambari作为一个管理监控工具，CDH对应的是Cloudera Manager，国内也有像星环这种公司专门做大数据平台。我们公司最初是使用CDH的环境，近日领导找到我让我基于Ambari做一个公司自己的数据平台产品。最初接到这个任务我是拒绝的，因为已经有了很完善很成熟的数据平台产品，小公司做这个东西在我看来是浪费人力物力且起步太晚。后来想想如果公司如果有自己数据平台的产品后续在客户面前也能证明自己的技术实力且我个人也能从源码级别更深入的学习了解大数据生态圈的各个组件。
针对普通客户端浏览和分析大数据困难的问题, 结合 Spark 和 LOD 技术, 以热图为例提出一种面向大数据可视化技术框架. 首先利用 Spark 平台分层并以瓦片为单位并行计算, 然后将结果分布式存储在 HDFS 上, 最后通过web 服务器应用Ajax技术结合地理信息提供各种时空分析服务.文中重点解决了数据点位置和地图之间的映射, 以及由于并行计算导致的热图瓦片之间边缘偏差这2个问题.实验结果表明,该方法将数据交互操作与数据绘制和计算任务分离, 为浏览器端大数据可视化提供了一个新的思路.
最近，很多同学都在问大数据的毕业设计如何做，如何能把大数据的毕业设计做出点东西等等，今天就主要写写大数据毕业设计如何做，以及大数据毕业的设计的难点在哪。
随着大数据炒的越来越火热，很多大学已经陆续开设了大数据相关课程。0基础学习大数据路线是什么呢？加米谷大数据理论＋代码＋实战＋实操的独有课程体系，下面是加米谷的0基础大数据开发课程大纲：
虽然在大数据领域Java的使用更普及，Python也有后来居上的势头，但Scala一直有着不可动摇的地位。我们熟悉的Spark，Kafka，Flink都是由Scala完成了其核心代码的开发。
一、Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
俗话说读万卷书,行万里路.不如阅人无数,阅人无数不如名师指路.可见一个好的导师是多么的重要,选择正确的路线,就能避免走许多弯路, 让自己站在巨人的肩膀上去学习,事半功倍.这里边罗列了最佳学习路线,供大
易波动或者对波动比较敏感；容易影响整体的；不能预测上游行为，或者不能预测下游行为，依赖的上下游有不可预测的行为体。要不要做熔断降级的核心点在于是否可控，有没有不可控因素。
随着互联网和移动互联网的发展，时下我们正处在一个大数据的时代。在数据金山的诱惑下，各个机构纷纷开始探索从数据中提取洞见并指导实践的可能。而在这个需求的刺激下，在过去数年，大数据开源生态圈得到了长足的发展——在数据的整个生命周期中，从收集到处理，一直到数据可视化和储存，各种开源技术框架林立。 以这些开源技术为基石，业内涌现出一系列令人敬佩的大数据架构实践，而《程序员》电子刊9月B大数据实战与技术专题则摘录了电商、金融、游戏等行业的大数据应用，并覆盖了当下热门的大数据开源技术实践与技术细节，如Hadoop、
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、区块链、人工智能领域 新的一年已经开始，不知道大家有没有定好小目标。如果2018年还没有决定学什么，那么你来对地方了。在今天的文章中，我将分享一些你可以学习的最好框架，以提升你在移动和Web开发以及大数据技术方面的知识。 在当今世界，对各种框架的了解是非常重要的。它们使你可以快速开发原型和实际项目。如果你在创业公司工作，那么你肯定希望能够立马装备一些炫酷的东西，那正是框架知识发光发热的地方。 如果你被困在一些无聊的工作，比如启动和停止服务器，设置一些cron工
基本答一下吧，但是不是很准确，只了解大致情况（杭州），带有某种行业自黑。 一、第一阶段（一般岗位叫数据专员） 基本学会excel（VBA最好学会；会做透视表；熟练用筛选、排序、公式），做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了 输入标题 二、第二阶段（数据专员~数据分析师） 这一阶段要会SQL，懂业务，加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。 三、第三阶段（数据分析师） 统计学熟练（回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗），可视化，PPT和excel一定要溜。这些技术就
大数据及移动互联网时代，每一个使用移动终端的人无时无刻不在生产数据，而作为互联网服务提供的产品来说，也在持续不断的积累数据。数据如同人工智能一样，往往能表现出更为客观、理性的一面，数据可以让人更加直观、清晰的认识世界，数据也可以指导人更加理智的做出决策。
我喜欢机器学习开源社区，作为一个有抱负且资深的数据科学家，我的大部分学习来自开源的资源和工具。
随着互联网和移动互联网的发展，时下我们正处在一个大数据的时代。在数据金山的诱惑下，各个机构纷纷开始探索从数据中提取洞见并指导实践的可能。而在这个需求的刺激下，在过去数年，大数据开源生态圈得到了长足的发展——在数据的整个生命周期中，从收集到处理，一直到数据可视化和储存，各种开源技术框架林立。 以这些开源技术为基石，业内涌现出一系列令人敬佩的大数据架构实践，而《程序员》电子刊9月B大数据实战与技术专题则摘录了电商、金融、游戏等行业的大数据应用，并覆盖了当下热门的大数据开源技术实践与技术细节，如Hadoop、Sp
它可以帮助你获得更好的工作，并将你的职业生涯提升到新的水平，如果遇到无聊的工作，例如启动和停止服务器，设置一些cron作业，以及回复维护传统的旧电子邮件应用，使用框架效果会更好。
一个小应用程序来监视kafka消费者的进度和它们的延迟的队列。 KafkaOffsetMonitor是用来实时监控Kafka集群中的consumer以及在队列中的位置（偏移量）。 你可以查看当前的消费者组，每个topic队列的所有partition的消费情况。可以很快地知道每个partition中的消息是否 很快被消费以及相应的队列消息增长速度等信息。这些可以debug kafka的producer和consumer，你完全知道你的系统将 会发生什么。 这个web管理平台保留的partition offset和consumer滞后的历史数据（具体数据保存多少天我们可以在启动的时候配 置），所以你可以很轻易了解这几天consumer消费情况。 KafkaOffsetMonitor这款软件是用Scala代码编写的，消息等历史数据是保存在名为offsetapp.db数据库文件中，该数据 库是SQLLite文件，非常的轻量级。虽然我们可以在启动KafkaOffsetMonitor程序的时候指定数据更新的频率和数据保存 的时间，但是不建议更新很频繁，或者保存大量的数据，因为在KafkaOffsetMonitor图形展示的时候会出现图像展示过 慢，或者是直接导致内存溢出了。 所有的关于消息的偏移量、kafka集群的数量等信息都是从Zookeeper中获取到的，日志大小是通过计算得到的。 消费者组列表
作者：HelloGitHub-小鱼干 摘要：GitHub Trending 上周看点，GitHub 官宣 CLI 已发布 beta 版，前端新晋高性能打包神器 esbuild 宣战 Webpack&P
本文探讨了开源技术在大数据处理和分析领域的重要性，分析了开源工具在处理大数据、构建分析流程和实现数据可视化方面的作用。通过深入研究不同的开源解决方案，我们将了解开源如何在大数据和分析中发挥关键作用。
在大数据的风口，起飞的为什么是360？这也许是很多人的疑问，作为大数据业界的弄潮儿，360大数据平台是如何演进的，QDAS是缘何诞生，以及再次变革的原因又是什么？
AI 的发展脚步会加快，这一年将是 AI 技术重生和数据科学得以重新定义的一年。对于雄心勃勃的数据科学家来说，他们如何在与数据科学相关的工作市场中脱颖而出？会有足够多的数据科学相关工作吗？还是说有可能出现萎缩？接下来，让我们来分析一下数据科学的趋势，并一探如何在未来的大数据和机器学习 /AI 领域获得一份不错的工作。”
人们常说，数据是组织的生命线。然而，解析这些数据并有效地使用仍然是一个挑战。 大数据可视化 假设拥有一个巨大的金矿，但不能使用。那么，作为一个金矿的拥有者有什么用呢?大数据的情况与之相似。专家认为，如
转眼离开学校已有数年，但大部分技术人都奉行「终生学习」，不断充实自己都知识储备，通过参加 QCon 等方式继续提升研发水平。 在这个特别的日子里，怀念不如一起来复习呀～ 以下是 4 月份 QCon 北京站明星讲师的部分精彩演讲内容，文末我们还提供了给教师的特别福利，请各位老师查收！ 李嘉鹏：JVM 问题定位典型案例分析 JVM 体系很庞大，涉及的知识点非常多，对于平时工作繁忙的我们往往没有时间和精力去有系统有条理地学习和掌握所有的这些知识，我的一个比较好的途径是不断给大家解决一些 JVM 相关的问题，
今天和朋友在聊天，聊到怎样在面试和与人沟通的过程中体现自己的技术广度，感觉挺有意思，整理分享一下。
作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据人才（数据工程师，数据分析师，数据挖掘师，算法工程师等）、在国内人才市场可谓是一颗闪耀的新星。由于刚刚出于萌芽阶段，这个领域出现很大的人才缺口。 1 大数据人才做什
技术越好薪酬越高。近日，国内首份关于程序员的技术成长与薪酬报告在极客学院出炉。从技术小白到大牛有迹可循。管中窥豹，总能发现意想不到的 IT 大趋势。
近日，腾讯云与邦德教育进行了战略合作签约。邦德教育进驻腾讯云生态体系，成为腾讯云智慧教育的战略合作伙伴。双方将在教育信息化领域内，就积极发展“AI+大数据+互联网+教育”，推进传统K12教育向科技转型，实现“科技助力K12教育”进行全方位的合作，实现有温度、有深度、有态度的教育，让互联网更好地服务于传统教育。 大数据信息化教育场景 双方共同推进大数据信息化教育的建设。依托腾讯云稳定、安全、高速的云计算基础服务，将为大数据信息化教育场景下的数据存储和传输提供强有力支撑，而基于腾讯云的视频、通信等解决方案
从年初起，几家国际大厂的开发者大会，无论是微软Build、Facebook F8还是稍后的Google I/O，莫不把“AI优先”的大旗扯上云霄。 如果这一波AI大潮只是空喊几句口号，空提几个战略，空有几家炙手可热的创业公司，那当然成不了什么大气候。但风浪之下，我们看到的却是，Google一线的各大业务纷纷改用深度学习，落伍移动时代的微软则已拉起一支近万人的AI队伍。而国内一线大厂的情况，恐怕也是差不多的。 本期封面报道，我们请来商汤、美国杜邦、声智、希为、58同城、爱因互动、中科视拓、鲁朗软件等公司AI技
硬件 计算机CPU在09年左右就在性能上没有太大进步，几近物理极限； 在CPU停止进步的时候，机械硬盘存储空间从百G变成了百T，存储变得足够大足够便宜； 固态硬盘的使用在速度上快了十倍以上； 网络从3G到4G再到5G； 手机端CPU在性能和省电之间做了很多处理，电池容量缓慢增加；目前还是锂电为主； CPU的闲置率还是很大，CPU和IO的速度还有很大鸿沟； 手机从拼CPU，拼厚度，拼省电，拼摄像头到拼营销，移动时代即将结束。 编程语言 在计算机性能足够快的时候，语言本身大部分情况下不再是性能瓶颈，服务端
大数据这个行业在科学发展的潮流中也变得越来越火了，来带你看看大数据工程师需要学习哪些必备知识和技能呢？
本文作者：陈宏武，2013年华中科技大学毕业，之前从事搜搜网页搜索的下载调度，数据质量优化工作。目前在内部搜索平台部外站数据组从事网络爬虫、下载调度、页面抽取及数据整合相关工作。 “你百度一下会死啊”？答：“会”。 最近的WZX事件闹得沸沸扬扬，不由得引起我们思考，如果WZX能获取更多更全的相关数据，如synovial sarcoma(滑膜肉瘤) 的DC CIK免疫疗法临床现状、武警二院属于莆田系等，也许当前的医疗手段依然无法挽回他的生命，但是他的求医体验应该不会是现在这样。 大数据是什么？个人认为
最近有很多人问我，大数据专业有什么好的毕设项目，我就简单的回复了一下。也有直接问我要源码的....
余弦定理和找对象似乎是两件八杆子打不着的事，但是它们却有着类似于余弦定理和Google的新闻自动分类一样的紧密联系。具体来说，找对象也可以和做Google的新闻自动分类一样，找到最契合的另一半。
大数据是近五年兴起的行业，发展迅速，很多技术经过这些年的迭代也变得比较成熟了，同时新的东西也不断涌现，想要保持自己竞争力的唯一办法就是不断学习。但是，大数据需要学习什么？
【技思广益 · 腾讯技术人原创集】是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀，与广泛开发者互启迪共成长。
数据库（database）是按照数据结构来组织，存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。 数据库是长期存储在计算机内，有组织的，可共享的数据集合。数据库中的数据指的是以一定的数据模型组织，描述和 存储在一起，具有尽可能小的冗余度，较高的数据独立性和易扩展性的特点并可在一定范围内为多个用户共享。 常用的数据库有mysql，oracle，sqlserver等。作用不一样，数据库是用来支撑业务（1）的，需要响应速度特别快，没 有延时，查询起来都是一条条查询，把相关的数据全部得到，适合用这种关系型数据库。数据仓库主要用来支撑分析的。 问题：公司的多个部门，对相同的数据描述会不一样，在汇总的时候会出问题。
巴西的新闻网站Visualoop，这是一家汇集来自互联网的信息图表和数据为中心的可视化网站,今年,他们继续评选出这一年最优秀的大数据可视化相关工具。 “我们很艰难的选出这20个新的平台或工具—如果你是我们每周数据新闻报道的忠实读者，你可能记得我们列表中的几个。”在这个榜单中他们忽略了新的版本和现有工具的更新，例如：CartoDB, Mapbox, Tableau, D3.js, RAW, Infogr.am 等等。 下面，就是Visualoop从他们的报道中提取的20大可视化工具和资料。 工具： 1、Int
一、Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 二、Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 三、D3 D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种Jav
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