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…

——把数据从分散统一集中到数据中心 基于HP分布式并行计算/存储技术构建的云监控系统即是通过“云高清摄像机”及IaaS和PaaS监控系统平台,根据用户所需(SaaS)将多路监控数据流传送给“云端”,除了提供传统的监控服务外,还提供了对PB级大数据的高性能IO并发集中存储.查询和分析等数据应用服务,从而可以实现更高的非结构化数据管理,解决了监控系统中对于大数据安全.分析和备份等问题,用户也可以通过任意方式,任意终端按需实现对视频监控的需要. 数据驱动手段在一定程度上帮助了监管部门提高了工作效率.传…

作者 王枫发布于2014年2月19日 综述 随着越来越多的组织的数据从GB.TB级迈向PB级,标志着整个社会的信息化水平正在迈入新的时代 – 大数据时代.对海量数据的处理.分析能力,日益成为组织在这个时代决胜未来的关键因素,而基于大数据的应用,也在潜移默化地渗透到社会的方方面面,影响到每一个人的日常生活,人们日常生活中看到的电视节目.浏览的网页.接收到的广告,都将是基于大数据分析之后提供的有针对性的内容. 微软在大数据领域的战略重点,在于更好地帮助客户"消费"大数据,让所有的用户都能够…

综述 随着越来越多的组织的数据从GB.TB级迈向PB级,标志着整个社会的信息化水平正在迈入新的时代 – 大数据时代.对海量数据的处理.分析能力,日益成为组织在这个时代决胜未来的关键因素,而基于大数据的应用,也在潜移默化地渗透到社会的方方面面,影响到每一个人的日常生活,人们日常生活中看到的电视节目.浏览的网页.接收到的广告,都将是基于大数据分析之后提供的有针对性的内容. 微软在大数据领域的战略重点,在于更好地帮助客户“消费”大数据,让所有的用户都能够从几乎任何规模任何类型的任何数据当中获得可以转化…

原文出处: http://www.searchdatabase.com.cn/showcontent_88247.htm 以下是部分节选: 最新发布的大数据创新成果包括: Oracle Big Data Discovery是 “可视化的Hadoop”,也是面向大数据洞察的,集发现.探索.转变.挖掘和分享为一体的端到端产品.大数据资产将被企业内更多的业务分析师利用,帮助减少风险并加速大数据项目的价值转化. Oracle GoldenGate for Big Data是一个基于Hadoop技术的产品…

大数据技术的应用正在潜移默化改变着我们的日常生活习惯和工作方式,很多看起来有点“不可思议”的事情也渐渐被我们“习以为常”.大数据可能在国内的起步较晚,但我们可能却是对大数据应用最好的了代表了.前些时候有分享了一个大数据技术在智慧人社上面的应用案例,最近也一直看一些人力资源方面大数据解决方案的案例,比较集中的都是围绕智慧人社的. 智慧人社建设也是近几年大数据技术的重点应用方向之一,15年国务院印发的<促进大数据发展行动纲要>中就明确,通过建立“用数据说话.用数据决策.用数据管理.用数据创新”的管…

Spark介绍 按照官方的定义,Spark 是一个通用,快速,适用于大规模数据的处理引擎. 通用性:我们可以使用Spark SQL来执行常规分析, Spark Streaming 来流数据处理, 以及用Mlib来执行机器学习等.Java,python,scala及R语言的支持也是其通用性的表现之一. 快速: 这个可能是Spark成功的最初原因之一,主要归功于其基于内存的运算方式.当需要处理的数据需要反复迭代时,Spark可以直接在内存中暂存数据,而无需像Map Reduce一样需要把数据写回磁盘…

8月27日,华为云重磅发布了业界首个鲲鹏大数据解决方案--BigData Pro.该方案采用基于公有云的存储与计算分离架构,以可无限弹性扩容的鲲鹏算力作为计算资源,以支持原生多协议的OBS对象存储服务为统一的存储数据湖,提供"存算分离.极致弹性.极致高效"的全新公有云大数据解决方案,大幅提升了大数据集群的资源利用率,大数据成本最高可降低50%. 你想知道BigData Pro为什么这么厉害么?请看世界名画们的主角 当一个神秘大V是一种什么体验?到底是走上人生颠覆还是被问题缠身? &qu…

随着云计算.大数据迅速发展,亟需用hadoop解决大数据量高并发访问的瓶颈.谷歌.淘宝.百度.京东等底层都应用hadoop.越来越多的企 业急需引入hadoop技术人才.由于掌握Hadoop技术的开发人员并不多,直接导致了这几年hadoop技术的薪水远高于JavaEE及 Android程序员. Hadoop入门薪资已经达到了 8K 以上,工作1年可达到 1.2W 以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万 . 一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习had…

本文会简述大数据分析场景需要解决的技术挑战,讨论目前主流大数据架构模式及其发展.最后我们将介绍如何结合云上存储.计算组件,实现更优的通用大数据架构模式,以及该模式可以涵盖的典型数据处理场景. 大数据处理的挑战 现在已经有越来越多的行业和技术领域需求大数据分析系统,例如金融行业需要使用大数据系统结合VaR(value at risk)或者机器学习方案进行信贷风控,零售.餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策,各种IOT场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据,各大科技公司需要建立大数据分析中台等等…