大数据有两个方向,一个是偏计算机的,另一个是偏经济的.你学过Java,所以你可以偏将计算机 基础1. 读书<Introduction to Data Mining>,这本书很浅显易懂,没有复杂高深的公式,很合适入门的人.另外可以用这本书做参考<Data Mining : Concepts and Techniques>.第二本比较厚,也多了一些数据仓库方面的知识.如果对算法比较喜欢,可以再阅读<Introduction to Machine Learning>.当然,还…

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…

大数据中的数据量非常巨大,达到了PB级别.而且这庞大的数据之中,不仅仅包括结构化数据(如数字.符号等数据),还包括非结构化数据(如文本.图像.声音.视频等数据).这使得大数据的存储,管理和处理很难利用传统的关系型数据库去完成.在大数据之中,有价值的信息往往深藏其中.这就需要对大数据的处理速度要非常快,才能短时间之内就能从大量的复杂数据之中获取到有价值的信息.在大数据的大量复杂的数据之中,通常不仅仅包含真实的数据,一些虚假的数据也混杂其中.这就需要在大数据的处理中将虚假的数据剔除,利用真实的数据来…

大数据(Big Data)   大数据,官方定义是指那些数据量特别大.数据类别特别复杂的数据集,这种数据集无法用传统的数据库进行存储,管理和处理.大数据的主要特点为数据量大(Volume),数据类别复杂(Variety),数据处理速度快(Velocity)和数据真实性高(Veracity),合起来被称为4V.   大数据中的数据量非常巨大,达到了PB级别.而且这庞大的数据之中,不仅仅包括结构化数据(如数字.符号等数据),还包括非结构化数据(如文本.图像.声音.视频等数据).这使得大数据的存储,管…

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS…

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…

1.问题 问题提出: M(如10亿)个int整数,只有其中N个数重复出现过,读取到内存中并将重复的整数删除. 2.解决方案 问题分析: 我们肯定会先想到在计算机内存中开辟M个int整型数据数组,来one bye one读取M个int类型数组, 然后在一一比对数值,最后将重复数据的去掉.当然这在处理小规模数据是可行的. 我们考虑大数据的情况:例如在java语言下,对10亿个int类型数据排重. java中一个int类型在内存中占4byte.那么10亿个int类型数据共需要开辟10^9次方*4byt…

  随着大数据疯狂的浪潮,新生代的工具Python得到了前所未有的爆发.简洁.开源是这款工具吸引了众多粉丝的原因.目前Python最热的领域,非数据分析和挖掘莫属了.从以Pandas为代表的数据分析领域开始,便是Python的天下:一边以实际项目实操,一边跟着已有的资料学习,再辅以相关的理论知识,势必将集Python技能于大成. 在图灵世界里,Python被赋予的形象是蟒蛇,而蟒蛇不仅仅是灵活的象征,更有一招制敌的大杀器. Python是一条大蟒蛇,自然算是编程语言中灵活,且有灵性的. 在现阶段…

前言 上一篇我们讲解了Hadoop单节点的安装,并且已经通过VMware安装了一台CentOS 6.8的Linux系统,咱们本篇的目标就是要配置一个真正的完全分布式的Hadoop集群,闲言少叙,进入本篇的正题. 技术准备 VMware虚拟机.CentOS 6.8 64 bit 安装流程 我们先来回顾上一篇我们完成的单节点的Hadoop环境配置,已经配置了一个CentOS 6.8 并且完成了java运行环境的搭建,Hosts文件的配置.计算机名等诸多细节. 其实完成这一步之后我们就已经完成了Had…

前言 前面我们主要分析了搭建Hadoop集群所需要准备的内容和一些提前规划好的项,本篇我们主要来分析如何安装CentOS操作系统,以及一些基础的设置,闲言少叙,我们进入本篇的正题. 技术准备 VMware虚拟机.CentOS 6.8 64 bit 安装流程 因为我的笔记本是Window7操作系统,然后内存配置,只有8G,内存配置太低了,当然为了演示,我会将Hadoop集群中的主节点分配2GB内存,然后剩余的三个节点都是1GB配置. 所有的节点存储我都设置为50GB. 在安装操作系统之前,我们需要…

前言 关于时下最热的技术潮流,无疑大数据是首当其中最热的一个技术点,关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬,但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案,更有很多数据相关的项目比如弄几张报表,写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”,当然了,时下热门的话题嘛,先把“大数据”帽子扣上,这样才能显示出项目的高大上,得到公司的重视或者高层领导的关注. 首先,关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着.目前,关于大数据项目可以真正被落地…

What is HDInsight? Microsoft Azure HDInsight 是基于 Hortonoworks Data Platform (HDP) 的 Hadoop 集群,包括Storm, HBase, Pig, Hive, Sqoop, Oozie, Ambari等(具体的组件请参看最后的附录).Azure HDInsight 支持 Windows的集群部署,也支持 Linux 集群部署.Hortonworks 是我目前所知唯一支持在 Windows 上部署的 Hadoop C…

Technorati 标记: hadoop,生态圈,ecosystem,yarn,spark,入门 1. hadoop 生态概况 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. 具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce 下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈.在未来一段时间内,hadoop将于spark共存,hadoop与…

资料 刘知远 等. 大数据智能:互联网时代的机器学习和自然语言处理技术. 北京:电子工业出版社. 2016. 1 深度学习--机器大脑的结构 深度学习(Deep Learning)的两个方面: 神经网络是一个带参数的函数,通过调整参数,可以拟合不同的函数. (1) Learning 机器学习就是一种让计算机自动调整参数以拟合目标函数的过程: (2) Deep 多个这种带参数的函数可以进行嵌套,构成一个多层神经网络,能够更好的拟合目标函数:逐层预训练的方法可以使这一方法获得较好的效果. 深度学习使…

最近我问了很多Java开发人员关于最近12个月内他们使用的是什么大数据工具. 这是一个系列,主题为: 语言web框架应用服务器SQL数据访问工具SQL数据库大数据构建工具云提供商今天我们就要说说大数据.根据维基百科,大数据是数据集的一个广义的术语,并且该数据集是如此庞大和复杂,以致于传统的数据处理应用程序无法胜任. 在许多情况下,使用SQL数据库用于存储/检索数据就足够了.但在另一些情况下,要么SQL数据库规模不够,要么还有更好的工具.这一切都取决于使用情况. 现在让我们来讨论一下存储/处理数据…

1. 系统拓扑图 在日常业务分析中,R是非常常用的分析工具,而当数据量较大时,用R语言需要需用更多的时间来完成训练模型,spark作为大规模数据处理框架,采用内存计算,可以短时间内完成大量的数据的处理及计算模型,但缺点是不能图形展示,R语言的sparkly则提供了R语言和Spark的接口,实现了在数据量大的情况下,应用Spark的快速数据分析和处理能力结合R语言的图形化展示功能,方便业务分析,模型训练. 但是要想使多人同时共享R和Spark,还需要其他的相关组件,下图展示了所有相关的组件及应用:…

还是那个观点:计算机,编程语言,互联网,大数据等等都只是工具! 导语:看过美剧<纸牌屋>没?知道这部"白宫甄嬛传"为什么会火吗?靠的是大!数!据! 过去两年,在 Netflix 以行为分析为基础打造的美剧 House of Cards <纸牌屋>爆红的同时,大数据也成了现代企业经营的显学.无论是消费.金融.电信.交通,甚至是政治.慈善,所有的研讨会上,一定可以看到大数据的身影.似乎人类组织有史以来的行销.管理等问题,有了 Data,全部都可以解决. 事情当然没有…

作者按:本文根据去年11月份CSDN举办的“大数据技术大会”演讲材料整理,最初发表于2012年2月期<程序员>杂志. 0  R 的安装…

前言 前面我们主要分析了搭建Hadoop集群所需要准备的内容和一些提前规划好的项,本篇我们主要来分析如何安装CentOS操作系统,以及一些基础的设置,闲言少叙,我们进入本篇的正题. 技术准备 VMware虚拟机.CentOS 6.8 64 bit 安装流程 因为我的笔记本是Window7操作系统,然后内存配置,只有8G,内存配置太低了,当然为了演示,我会将Hadoop集群中的主节点分配2GB内存,然后剩余的三个节点都是1GB配置. 所有的节点存储我都设置为50GB. 在安装操作系统之前,我们需要…

原文地址 开源(Open Source)对大数据影响,有二:一方面,在大数据技术变革之路上,开源在众人之力和众人之智推动下,摧枯拉朽,吐故纳新,扮演着非常重要的推动作用:另一方面,开源也给大数据技术构建了一个异常复杂的生态系统.每一天,都有一大堆"新"框架."新"类库或"新"工具涌现,乱花渐欲"迷"人眼.为了掌控住这些"新玩意",数据分析的达人们不得不"殚精竭虑"地"学而时习之…

第二章 数据组织 在数据的组织结构设计上,Laxcus严格遵循数据和数据描述分离的原则,这个理念与关系数据库完全一致.在此基础上,为了保证大规模数据存取和计算的需要,我们设计了大量新的数据处理技术.同时出于兼顾用户使用习惯和简化数据处理的目的,继续沿用了一些关系数据库的设计和定义,其中不乏对SQL做适量的修订.在这些变化中,核心仍然是以关系代数的理念去处理数据,以及类自然语言风格的数据描述.所以用户在使用体验上,和关系数据库相比,不会感觉到有太多的差异. 本章将介绍Laxcus数据结构的组成,并…

大会召开前期,特别梳理了历届大会亮点以记录中国大数据技术领域发展历程,并立足当下生态圈现状对即将召开的BDTC 2014进行展望: 追本溯源,悉大数据六大技术变迁 伴随着大数据技术大会的发展,我们亲历了中国大数据技术与应用时代的到来,也见证了整个大数据生态圈技术的发展与衍变: 1. 计算资源的分布化——从网格计算到云计算. 回顾历届BDTC大会,我们不难发现,自2009年,资源的组织和调度方式已逐渐从跨域分布的网格计算向本地分布的云计算转变.而时至今日,云计算已成为大数据资源保障的不二平台. 2…

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何…

原文:http://zhuanlan.zhihu.com/donglaoshi/19962491 作者: 董飞       提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x 进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充.我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答,为了给…

Laxcus是Laxcus大数据实验室历时五年,全体系自主设计研发的国内首套大数据管理系统.能够支撑百万台级计算机节点,提供EB量级存储和计算能力,兼容SQL和关系数据库.最新的2.x版本已经实现对当前大数据主流技术和功能的完整覆盖和集成,并投入到国内多个超算项目中使用.Laxcus同时保持了使用和部署的极简性,这将使所有人都能很容易学习和掌握它.下面演示在一台Linux计算机上部署Laxcus demo系统的过程.根据我们的测试,这个部署过程大约需要三分钟,或者您熟悉Linux系统 ,也许不需…

大数据行业发展到今天,它创造的价值和带来的社会效应,大家已经看得很明白,同时很多问题和不足也暴露出来,特别是hadoop能够提供的数据处理能力,现在已经挖掘到极限,但是现在各行业对数据的存储和计算需求,似乎却没有停止的迹象.在最近的一次大数据论坛上,大家开始讨论下一代大数据系统和系统要求,借着这个机会,我们Laxcus大数据实验室表达了自己的看法,提出了4S标准,得到与会者的普遍赞同和肯定.回来后,觉得这个话题应该再说说,所以就和诸位谈谈我们眼中的下一代大数据系统和4S标准. 概述地说一下4S标…

第九章 容错 在当前,由于集群庞大的组织体系和复杂性,以及用户普遍要求低成本硬件,使得集群在运行过程中发生的错误概率,远远高于单一且性能稳定的小型机服务器,并且集群在运行过程中几乎是不允许停止的,这就更需要提供比单机环境复杂得多的错误管理方案.实际上,我们在产品设计.开发.运营的各个阶段,有相当大一部分精力,都是用来获取各种故障,和解决各种故障发生后的错误处理问题.对于这些错误处理,我们整体遵循这样一个思路来解决:首先由软件感知来发现和定位故障点,然后进行判断,如果属于软件可以解决的故障,那么通…

总结 以上从多个角度阐述了Laxcus主要组成部分和应用情况.所有设计都是基于现实环境下的评估.对比.测试和考量.设计的基本思路很明确,就是将各项功能分解.细化.归类,形成一个个可以独立.小的模块,每个模块承担一项职能,再把这些模块组织起来,在一个松耦合框架管理下,协同合作,来完成大规模的数据存储和计算工作. 设计中的主要问题源自有限的基础设施和变化中的应用需求之间的矛盾.如何在不损失处理性能的前提下,将有限的基础设施资源利用率做到最大化,是设计考虑的重点.这也是一个和硬件密切相关的问题. 在核…

第七章 分布任务组件 Laxcus 2.0版本的分布任务组件,是在1.x版本的基础上,重新整合中间件和分布计算技术,按照新增加的功能,设计的一套新的.分布状态下运行的数据计算组件和数据构建组件,以及依此建立的新的运行框架.操作管理规范.API接口等. 新分布任务组件的改变主要体现在数据处理能力方面.经过重新调整后的运行架构,原来因为架构问题受到的诸多限制被全部取消,分布任务组件可以随着集群的不断扩充,同步提供无限制的数据处理能力.这足以满足我们当前以及未来相当长一段时间内,对各种大规模数据处理业…

第八章 安全 由于安全问题对大数据系统乃至当前社会的重要性,我们在Laxcus 2.0版本实现了全体系的安全管理策略.同时我们也考虑到系统的不同环节对安全管理的需求是不一样的,所以有选择地做了不同的安全设计和处理.图8是Laxcus安全管理架构,首先使用SHA1签名获得基本确认,然后在FIXP网络层面,数据通信采用RSA加密,后面分别是对称加密.系统安全策略.签名.用户安全策略.SHA1是一种数字签名,可以保证网络间传输的内容正确性,RSA是目前安全度最高的加密手段,对称加密则次之,系统安全策略…