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大数据与云计算的关系是什么,Hadoop又如何参与其中,Nosql在什么位置,与BI又有什么关系?以下这篇文字讲他们的关系讲的非常清楚.  在谈大数据的时候,首先谈到的就是大数据的4V特性,即类型复杂,海量,快速和价值.IBM原来谈大数据的时候谈3V,没有价值这个V.而实际我们来看4V更加恰当,价值才是大数据问题解决的最终目标,其它3V都是为价值目标服务.在有了4V的概念后,就很容易简化的来理解大数据的核心,即大数据的总体架构包括三层,数据存储,数据处理和数据分析.类型复杂和海量由数据存储层解决…

  第1章 大数据概论 1.1 大数据概念 大数据概念如图2-1 所示. 图2-1 大数据概念 1.2 大数据特点(4V) 大数据特点如图2-2,2-3,2-4,2-5所示 图2-2 大数据特点之大量 图2-3 大数据特点之高速 图2-4 大数据特点之多样 图2-5 大数据特点之低价值密度 1.3 大数据应用场景 大数据应用场景如图2-6,2-7,2-8,2-9,2-10,2-11所示 图2-6 大数据应用场景之物流仓储 图2-7 大数据应用场景之零售 图2-8 大数据应用场景之旅游 图2-9…

Hadoop简介和安装及伪分布式 大数据概念 大数据概论 大数据(Big Data): 指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉,管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力,洞察发现力和流程优化能力的海量,高增长率和多样化的信息资产. 主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题. 按顺序给出数据存储单位:bit,Byte,KB,MB,GB,TB,PB,EB,ZB,YB,BB,NB,DB. 1Byte =8bit 1KB=1024Byte 1MB=1024KB 1GB=10…

(原文转自:http://www.powerbi.com.cn/page110?article_id=210) 2016年12月16日,“科技原力觉醒,引领创新巅峰”—2016创新影响力年会暨国家产业服务平台•2016年终评活动在北京裕龙国际酒店举行.来自科技领域的专家学者和企业精英500余人参加了年会,他们在产品技术.解决方案和市场营销全方位总结2016年的经验与得失,并一起探讨预测未来科技发展趋势,寻找下一个增长点,为中国科技繁荣献计献策. 在本次年会上,奥威软件Speed-BI云平台作为国…

2013年12月5日-6日参加了为期两天的2013中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference, BDTC2013),本期会议主题是:“应用驱动的架构与技术 ”.大数据概念最近真是火得不行,从大会多达7个的“大数据架构与系统”.“大数据技术”.“大数据应用”.“大数据研究与发展”.“大数据基准测试”“智能交通与大数据”以及“传统行业如何驾驭大数据”主题论坛,再到现场爆棚的人群,可见大家拥抱大数据的高涨热情. 在9月份读完了一本<大数据时代>,后面又听大学老师…

程学旗先生是中科院计算所副总工.研究员.博士生导师.网络科学与技术重点实验室主任.本次程学旗带来了中国大数据生态系统的基础问题方面的内容分享.大数据的发展越来越快,但是对于大数据的认知大都还停留在最初的阶段——大数据是一类资源.一类工具,其实“大数据”更多的体现的是一个认知和思维,是一种战略.认知和文化. 以下为分享实录全文: 一年多来,通过组织中国大数据技术大会.CCF大数据学术会议以及各类大大小小的应用峰会与学术论坛,结合我们科学院网络数据科学与技术重点实验室所承担的与大数据相关的重大基础课…

按照时间的早晚从大数据出现之前的时代讲到现在.暂时按一个城市来比喻吧,反正Landscape的意思也大概是”风景“的意思. 早在大数据概念出现以前就存在了各种各样的关于数学.统计学.算法.编程语言的研究.讨论和实践.这个时代,算法以及各种数学知识作为建筑的原料(比如钢筋.砖块),编程语言作为粘合剂(比如水泥)构成了一座座小房子(比如一个应用程序),形成了一小片一小片的村庄(比如一台服务器).这个时代村与村之间还没有高速公路(GFS, HDFS, Flume, Kafka等),只有一条泥泞不好走的…

这次作业的要求来自于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2639 1.这些分析所采用数据来源是什么? 国家数据库:中国铁路交通数据.城市监控录像等: 企业数据:淘宝交易数据.淘宝购物车收藏数据.京东购物数据: 机器设备数据:GPS导航系统数据.车仪数据等: 个人数据:个人日常生活产生的数据. 2.大数据的呈现方式有哪些?     数据表格与图表是其主要呈现形式. 3.大数据的特点是什么?结合大数据应用案例,分析大数据对…

Hadoop生态圈-大数据生态体系快速入门篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.大数据概念 1>.什么是大数据 大数据(big data):是指无法在一定时间范围内用常规软件进行捕捉,管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力,洞察发现力和流程优化能力的海量,高增长率和多样化的信息资产. 大数据技术主要解决两个问题,即海量的存储和海量的数据的分析计算. 2>.数据存储单位介绍 按照顺序给出数据存储单位如:Bit,Byte,KB,MB,GB,T…

按照时间的早晚从大数据出现之前的时代讲到现在.暂时按一个城市来比喻吧,反正Landscape的意思也大概是”风景“的意思. 早在大数据概念出现以前就存在了各种各样的关于数学.统计学.算法.编程语言的研究.讨论和实践.这个时代,算法以及各种数学知识作为建筑的原料(比如钢筋.砖块),编程语言作为粘合剂(比如水泥)构成了一座座小房子(比如一个应用程序),形成了一小片一小片的村庄(比如一台服务器).这个时代村与村之间还没有高速公路(GFS, HDFS, Flume, Kafka等),只有一条泥泞不好走的…

figure:first-child { margin-top: -20px; } #write ol, #write ul { position: relative; } img { max-width: 100%; vertical-align: middle; } button, input, select, textarea { color: inherit; font-style: inherit; font-variant: inherit; font-weight: inherit…

摘抄至http://blog.jobbole.com/46673/ 随着BIG DATA大数据概念逐渐升温,如何搭建一个能够采集海量数据的架构体系摆在大家眼前.如何能够做到所见即所得的无阻拦式采集.如何快速把不规则页面结构化并存储.如何满足越来越多的数据采集还要在有限时间内采集.这篇文章结合我们自身项目经验谈一下. 我们来看一下作为人是怎么获取网页数据的呢? 1.打开浏览器,输入网址url访问页面内容.2.复制页面内容的标题.作者.内容.3.存储到文本文件或者excel. 从技术角度来说整个过程…

ylbtech-杂项:大数据 (巨量数据集合(IT行业术语)) 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产.  在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的<大数据时代> 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理.大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量).Velocity(高速).Variety(多样…

from: 互联网+大数据解决方案(ppt) 导读:大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取.管理.处理.并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯. 大数据的4V特点: Volume.Velocity. Variety.Veracity. 结束语: 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…

初识hadoop 前言 之前在学校的时候一直就想学习大数据方面的技术,包括hadoop和机器学习啊什么的,但是归根结底就是因为自己太懒了,导致没有坚持多长时间,加上一直为offer做准备,所以当时重心放在C++上面了(虽然C++也没怎么学),计划在大四下有空余时间再来慢慢学习.现在实习了,需要这方面的知识,这对于我来说,除去校招时候投递C++职位有少许影响之外,无疑是有很多的好处. 所以,接下来的很长日子,我学习C++之外的很多时间都必须要花在大数据上面了. 那么首先呢,先来认识一下这处理大数据…

一直觉得“大数据”这个名词离我很近,却又很遥远.最近不管是微博上,还是各种技术博客.论坛,碎碎念大数据概念的不胜枚举. 在我的理解里,从概念理解上来讲,大数据的目的在于更好的数据分析,否则如此大数据的存储便没有这么大的意义了.至于从技术上, 恰好之前在<淘宝技术这十年>的引言部分,读到一篇小文,觉得放在这个大数据的讨论下,也还很贴切: “据不可靠消息,在双十一当天高峰,淘宝的访问流量最巅峰达到871GB/S.这个数字意味着需要178万个4Mb带宽的家庭宽带才能负担的起, 也完全有能力拖垮一个中…

文章目录 大数据概论 一.大数据概念 二.大数据的特点 三.大数据能干啥? 四.大数据发展前景 五.企业数据部的业务流程分析 六.企业数据部的一般组织结构 Hadoop(入门) 一 从Hadoop框架讨论大数据生态 1.1 Hadoop是什么 1.2 Hadoop发展历史 1.3 Hadoop三大发行版本 1.4 Hadoop的优势 1.5 Hadoop组成 1.5.1 HDFS架构概述 1.5.2 YARN架构概述 1.5.3 MapReduce架构概述 1.6 大数据技术生态体系 1.7 推…

数据是什么 数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质.状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合,它是可识别的.抽象的符号. 它不仅指狭义上的数字,还可以是具有一定意义的文字.字母.数字符号的组合.图形.图像.视频.音频等,也是客观事物的属性.数量.位置及其相互关系的抽象表示.例如,"0.1.2"."阴.雨.下降"."学生的档案记录.货物的运输情况"等都是数据. 数据如何产生 对客观事物的计量和记录产生数据 企…

今天,上海尚学堂大数据培训班毕业的一位学生去参加易普软件公司面试,应聘的职位是大数据开发.面试官问了他10个问题,主要集中在Hbase.Spark.Hive和MapReduce上,基础概念.特点.应用场景等问得多.看来,还是非常注重基础的牢固.整个大数据开发技术,这几个技术知识点占了很大一部分.那本篇文章就着重介绍一下这几个技术知识点. 一.Hbase 1.1.Hbase是什么? HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统.在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HB…

1.Hive出现背景 Hive是Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的.它是建立在Hadoop体系架构上的一层SQL抽象,使得数据相关人员使用他们最为熟悉的SQL语言就可以进行海量数据的处理.分析和统计工作, 而不是必须掌握Java等编程语言和具备开发MapReduce程序的能力.Hive SQL实际上先被SQL解析器进行解析然后被Hive框架解析成一个MapReduce可执行计划,并按照该计划生成MapReduce任务后交给Hadoop集群处理. 由于Hive SQL是翻译为Map…

大数据 大数据简要概念 指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合.需要新处理模式,才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产. 大数据作用 主要解决:通过对海量数据的存储和分析计算,找出其中的价值. 数据单位 按顺序给出数据存储单位:bit.ByteKB.MB.GB.TB.PB.EB.ZB.YBBB.NB.DB.i Byte= 8bit ik=1024byte IMB=1024KlG=1024M1T=1024G1P=1024T 大数…

数据量大(Volume):第一个特征是数据量大,包括采集.存储和计算的量都非常大.大数据的起始计量单位至少是P(1000个T).E(100万个T)或Z(10亿个T). 类型繁多(Variety):第二个特征是种类和来源多样化.包括结构化.半结构化和非结构化数据,具体表现为网络日志.音频.视频.图片.地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求. 价值密度低(Value):第三个特征是数据价值密度相对较低,或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵.随着互联网以及物联网的广泛应用,信息感知无处…

数据为王,服务为本——谈B2B电商平台与大数据 2013-06-27 11:10:41 作者:B2B行业资讯 标签:                             大数据                                                         投稿                                                         B2B                                         …

http://www.d1net.com/bigdata/news/325426.html 2014年11月,本文作者有机会和ZestFinance的创始人和首席执行官梅里尔(Douglas C.Merill)先生进行了面对面的交流.这位普林斯顿的认知学博士阐述了ZestFinance利用大数据进行信用风险管理的基本框架.基于和梅里尔梅里尔先生的交流,本文对ZestFinance的商业模式和大数据挖掘技术进行进一步的解读,希望能够对中国未来的大数据征信有一些启示. 信息技术的进步驱动了消费者信用…

大数据时代,TB级甚至PB级数据已经超过单机尺度的数据处理,分布式处理系统应运而生. 知识预热 「专治不明觉厉」之“大数据”: 大数据生态圈及其技术栈: 关于大数据的四大特征(4V) 海量的数据规模(Volume):Quantifiable(可量化) 高速的数据流转和动态的数据体系(Velocity):Measurable(可衡量) 多样的数据类型(Variety):Comparable(可对比) 巨大的数据价值(Value):Evaluable(可评估) 关于大数据应用场景: 数据挖掘 智能推…

1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非…

  一.大数据简介 大数据是一个很热门的话题,但它是什么时候开始兴起的呢? 大数据[big data]这个词最早在UNIX用户协会的会议上被使用,来自SGI公司的科学家在其文章“大数据与下一代基础架构”[big data and the next wave of infrastress]中用它来描述数据的快速增长.现在一般用4V来表示,及大量[volume].多样[variety].快速[velocity]和价值[value]. 二.大数据时代所面临的问题 1.数据的快速增长使快速处理数据成为了…

原文链接 数据分析 数据分析是一个大的概念,理论上任何对数据进行计算.处理从而得出一些有意义的结论的过程,都叫数据分析. 从数据本身的复杂程度.以及对数据进行处理的复杂度和深度来看,可以把数据分析分为以下4个层次:数据统计,OLAP,数据挖掘,大数据. 数据统计 数据统计是最基本.最传统的数据分析,自古有之.是指通过统计学方法对数据进行排序.筛选.运算.统计等处理,从而得出一些有意义的结论. 举例,对全年级学生按照平均成绩从高到低排序,前10%的学生可以获得申请研究生免试资格. OLAP 联机分…

大数据之行,始于足下:谈谈语料库知多少 作者:白宁超 2016年7月20日13:47:51 摘要:大数据发展的基石就是数据量的指数增加,无论是数据挖掘.文本处理.自然语言处理还是机器模型的构建,大多都是基于一定量的数据,数据规模达到一定程度,采用基于规则方法或者概率统计学的方法进行模型构建,感兴趣知识的获取才更有意义.那么,是不是数据足够大就是大数据了?是不是数据足够多就构成语料库了?往往一个模型好坏跟训练数据或者检验数据的语料库息息相关.本文笔者带你走进语料库的世界,在随后模型构建过程避免一些…