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随着双十一购物盛会落下帷幕,各大电商平台纷纷公布出自己今年的成绩.与其它同行不同的是,京东除了公布1598亿的线上下单金额,还公布了线上线下融合的战果. 面对京东线上.线下海量数据源,我们该如何进行整合分析,又该怎样设计报表呢?其实,使用葡萄城 ActiveReports 报表控件,这项工作比你想象的还要简单.请跟随作者的脚步,我们将教你使用 ActiveReports 从零开始,分析挖掘京东双十一数据的价值. 第一步:安装控件 安装葡萄城 ActiveReports 报表控件(葡萄城针对所有开…

之前有幸在MOOC学院抽中小象学院hadoop体验课. 这是小象学院hadoop2.X概述第一章的笔记 第一章主要讲的是hadoop基础知识.老师讲的还是比较全面简单的,起码作为一个非专业码农以及数据库管理人员,也能狗大致了解其特点.后面因为8月比较忙,就主要看案例那一部分了,应用及基础部分笔记基本没怎么做. 基本上是3/4屏幕放视频,1/4开着马克飞象 首先是概括图(以hadoop2.0为例)  不在博客园上阅读时才会看到的,这篇博文归http://www.cnblogs.com/weibaa…

大数据第一天 1.Hadoop生态系统 1.1 Hadoop v1.0 架构 MapReduce(用于数据计算) HDFS(用于存储数据) 1.2 Hadoop v2.0 架构 MapReduce(用于数据计算,Hadoop提供计算框架) 其他非Hadoop计算框架 YARN(用户管理和分配集群资源,包括软硬件资源) HDFS(用于存储数据) 1.3 Hive(基于MR的数据仓库) 类似SQL,通常用于离线数据处理(采用MapReduce) 可以理解为HQL->MR的语言翻译器 用途:用于日志.…

前言 第一章主要讲的是hadoop基础知识.老师讲的还是比较全面简单的,起码作为一个非专业码农以及数据库管理人员,也能狗大致了解其特点 首先是概括图(以hadoop2.0为例)  一.Hadoop基础架构: HDFS(分布式存储层,主要储存数据) YARN(集群资源管理层) MapReduce 分布式数据处理,java HDFS为最基本的,分布式文件系统 Redundant, Reliable Storage 它可扩展性好,资源不够时再买服务器就可以直接集成了.另外数据重分布也很方便,对服务器崩…

摘要:本文则主要介绍TalkingData在大数据平台建设过程中,逐渐引入Spark,并且以Hadoop YARN和Spark为基础来构建移动大数据平台的过程. 当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL等众多领域.而作…

转载自http://www.csdn.net/article/2015-06-08/2824889 http://www.zhihu.com/question/26568496 当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL…

美剧 WestWorld 第二集里有个场景十分有意思:游客来到西部世界公园,遇到了一个漂亮的女接待员,但无法区分对方是否是人类,于是产生了如下对话: Guest: "Are you real?"  -- Are you a Human or a Host? Host: "If you can't tell, Does it matter?" 可以说科技尤其人工智能的发展,机器人已经足以模拟人类达到以假乱真的地步,不过今天要谈的并不是人工智能.不是机器学习.诚然AI可…

--1.无条件的多表insert all ; ; ; --没有条件,向多个目标表全量插入,必须有all insert all --不指定emp_1后面的列,也不指定values,那么emp_1中的所有列类型和顺序与查询的列的类型和顺序一致 --也就是emp_1中只有查询结果中的那几列,而且类型和顺序与其一致 into emp_1 --指定了emp_2后面的列,没有values,表示emp_2中要插入的列被选择出来,与查询的结果列类型和顺序一致 --emp_2中也可能有很多列,不止这两列 into…

当下,Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持:2014年,Spark Summit China在北京召开,场面火爆:同年,Spark Meetup在北京.上海.深圳和杭州四个城市举办,其中仅北京就成功举办了5次,内容更涵盖Spark Core.Spark Streaming.Spark MLlib.Spark SQL等众多领域.而作为较早关注和引入Spark的移动互联网大数据综合服务公司,TalkingData也积极地参与到国内Spark社区的各种活 动,并多次在Meetup中分享公司的Sp…