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。
从1936年的图灵机的发明到1945年冯.诺依曼机的出现，这些都是计算机发展的基石，甚至于往后各种大型计算机、小型计算机的诞生，严格意义上来说，这都不是IT。真正IT技术的开始应该是万维网的发明，这标志着信息进入了互联的时代。 国内互联网技术的发展比国外稍微的晚了那么几年，但其发展势头远不是其他国家能比的，97年的时候只有60万网民，而现在已经超过了6亿，其增长速度可见一斑。 可以说，如今互联网已经影响到了人们衣食住行甚至是政务等方方面面。 这是一个IT时代！ 对于这个定论，或许大部分人都不会反对。但是
本月初，腾讯云大数据联合团队以98.8秒的成绩完成100TB数据排序，摘得2016 Sort Benchmark全球排序竞赛冠军。在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台分别夺得Sort Benchmark大赛GraySort和Minutesort的冠军，创造了四项世界纪录。（了解详情请点击《全球计算奥运冠军花落腾讯，腾讯云数智打破4项世界纪录》） 此次参赛的腾讯云大数据联合团队，是由腾讯云存储产品中心、腾讯数据平台部组成，团队成员在大数据技术和应用管理上都有着非常丰富的实践经验，尤其是腾讯数据平台部一直在管
上周，腾讯云大数据联合团队以98.8秒的成绩完成100TB数据排序，摘得2016 Sort Benchmark全球排序竞赛冠军。在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台分别夺得Sort Benchmark大赛GraySort和Minutesort的冠军，创造了四项世界纪录。（了解详情请点击《腾讯打破2016 Sort Benchmark 4项记录，98.8秒完成100TB数据排序》） 此次参赛的腾讯云大数据联合团队，是由腾讯云存储产品中心、腾讯数据平台部组成，团队成员在大数据技术和应用管理上都有着非常丰富的实
导读：腾讯云大数据联合团队以98.8秒的成绩完成100TB数据排序，摘得2016 Sort Benchmark全球排序竞赛冠军。在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台分别夺得Sort Benchmark大赛GraySort和Minutesort的冠军，创造了四项世界纪录。 此次参赛的腾讯云大数据联合团队，是由腾讯云存储产品中心、腾讯数据平台部组成，团队成员在大数据技术和应用管理上都有着非常丰富的实践经验，尤其是腾讯数据平台部一直在管理的腾讯大数据集群，是世界上最大的大数据集群之一。 这样一支颇具实力的团队是
大数据要实现业务落地的前提，是企业需要搭建起自身的大数据平台，去实现对数据价值的挖掘和应用。根据实际的业务场景需求，不同类型的数据，需要不同的计算处理模式。今天我们就来聊聊批处理和流处理两种大数据计算模式。
在大数据处理当中，核心指导思想始终是分布式，基于分布式思想，我们有了Hadoop等开源技术框架，能够以更低的成本完成企业大数据系统平台搭建，支持业务进展。今天大数据和分布式入门，我们主要来聊聊主流的大数据分布式缓存组件。
不可否认，大数据在这些年的发展当中，实现大数据处理的核心技术，始终是分布式。基于分布式技术架构，有分布式存储、分布式计算等相应的技术框架组件，形成了完善的技术生态，为大数据处理需求任务提供相应的解决方案。今天我们就从大数据平台架构的角度，来聊聊分布式技术架构。
随着互联网技术的发展，每一个业务都与数据息息相关，如搜索，推荐。这些业务有一个共同的特点是连接用户和数据。随着数据量的不断增加，对大数据的处理的要求也就会越来越高，在这期间出现了很多大数据的处理平台和工具，如Hadoop，Storm等。在不同的应用场景中也有不一样的数据架构，那么什么是大数据架构，引用如下的定义：
行为矩阵：将离散的驻留信息，转化为用户的时空矩阵，通过机器学习模式识别，提取出用户的LBS行为特征。
大数据能够在国内得到快速发展，甚至是国家层面的支持，最为重要的一点就是我们纯国产大数据处理技术的突破以及跨越式发展。在互联网深刻改变我们的生活、工作方式的当下，数据就成为了最为重要的资料。尤其是数据安全问题就更为突出，前阶段的Facebook用户数据泄漏所引发产生的一系列问题，就充分的说明了数据安全问题的严重性。大数据发展的必然趋势就是将会深刻改变我们的工作和生活方式，无论是企业还是个人也都必然会成为其中的一个“数据”。选择什么样的大数据处理，不仅仅考虑是简单、易用，更重要的是能够确保数据的安全！
CSDN授权转载 作者：王锋。曾任职并负责新浪研发dip分析平台架构设计、开发工作，承载了新浪及微博各产品线的离线、实时等各类业务分析需求。目前任职微店大数据架构师，负责微店大数据（hadoop）基础技术架构及服务运营，并负责完成业务类及运维类指标分析需求，逐步构建微店的监控分析平台。 导读：微店是全球领先的移动电商网络，创造了一个便利的手机购物环境，目前有超过3000万的店主使用微店销售商品。微店大数据架构师王锋，将重点描述大数据处理平台中数据采集、传输、存储、分析过程中的公共基础技术部分。 马云说“人类
文章作者来自ThoughtWorks：佟达 ，图片来自网络。 前段时间，ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上，有一个演讲主题叫做“Fullstack JavaScript”，是关于用Jav
大数据服务能力其实是一个相对于大数据产品能力的概念。从企业实际建设大数据项目的角度来说，多数情况下简单地购买一些大数据产品并不能满足实际需求，往往需要供应商提供一定的服务来完成项目的建设。具体来说，大数据项目前期的规划、咨询、设计，实施阶段大数据平台等产品的部署以及定制化开发，进一步对已有数据的迁移、集成、整合以及在此基础上进行的数据治理，接下来的持续运维运营和迭代优化，结合业务进行的一些应用开发等，这些围绕数据开展的一系列工作都属于大数据服务的范畴。供应商向客户提供这些服务的水平就是我们提到的大数据服务能力。
阶段一、大数据、云计算 - Hadoop大数据开发技术 课程一、大数据运维之Linux基础 本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,openstack等众多课程。因为企业 中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。 image.png 课程二、大数据开发核心技术 - Hadoop 2.x从入门到精通 本课程是整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统HDFS用于存储海量数据，无论是Hive
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 杨丽 近日，国外著名投资机构First Mark的创始人Mark Turck再次公布了2017年大数据产业生态全景图（Big Data Landscape
时序数据处理应用于物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程控制，并与过程管理建立一个数据链路，属于工业数据治理的新兴领域。从工具维度看，时序数据处理工具与传统时序数据库的差异很大。后者局限于车间级的可编程逻辑控制器，而非企业级。
在大数据处理领域，选择合适的大数据平台是确保数据处理效率和性能的关键。Hadoop、Spark和Flink是三个备受关注的大数据处理框架，本文将深入比较它们的优缺点，并为读者提供在不同场景下的选择建议。
在大数据的发展当中，对相关专业人才的需求是在持续增长的，包括大数据开发、数据分析挖掘等不同的数据处理环节，都形成了相应的岗位体系，大家各自负责不同的环节，共同完成大数据处理任务。今天我们主要来讲讲大数据开发就业，了解大数据开发有哪些岗位？
随着大数据在越来越多的企业当中落地，企业要开展大数据相关的业务，那么首先要搭建起自身的数据平台。而企业搭建大数据平台，往往需要结合成本、业务、人员等各方面的因素，来规划数据平台建设方案。今天我们就来聊聊数据平台建设的几种方案。
5月26日，由工业和信息化部、国家发展和改革委员会、国家互联网信息办公室和贵州省人民政府主办，国家工业信息安全发展研究中心承办的《大数据优秀产品和应用解决方案案例系列丛书》发布会暨数博会“十佳大数据案例”揭晓活动在2019中国国际大数据产业博览会上成功举办。 2019年数博会案例评选，是有史以来参与厂家最多，条件最苛刻的。专家评审团透露，为贯彻落实国家大数据战略，全面掌握我国大数据产业发展和应用情况，本次大数据案例评选成立了专家评审团，制定案例应用需求、产品架构、关键技术、应用效果和企业综合实力五
上图是一个简化的大数据处理流程图，大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。下面我们逐一对各个环节所需要的技术栈进行讲解：
MATLAB 是一款被广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等领域的软件。它具有独特的功能，如开发和调试脚本、可视化设计和数据管理等。在本文中，我们将举例说明 MATLAB 的几个独特功能，并介绍其在实际应用中的价值。
从大数据开发的工作内容来看大数据开发主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作。
Spark是一种基于内存的、分布式的、大数据处理框架，在 Hadoop 的强势之下，Spark凭借着快速、简洁易用、通用性以及支持多种运行模式四大特征，冲破固有思路成为很多企业标准的大数据分析框架。
5月8日，腾讯云联合鹏华基金共同对外宣布，通过双方技术团队以及战略合作伙伴华云中盛共同努力，腾讯云大数据套件TBDS日前已经正式在鹏华基金大数据核心系统落地应用，实现对原有大数据TA（Transfer Agent，过户代理）和营销数据中心的国产化替换。
背景 11月10日，具有计算奥运会之称的 Sort Benchmark 全球排序竞赛公布了2016年最终成绩，腾讯云大数据联合团队用时不到99秒（98.8秒）就完成 100TB 的数据排序，打破了阿里云去年创造的329秒的记录。在更早前，百度创造的纪录是716秒，Hadoop 的记录是4222秒。 在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台，夺得 Sort Benchmark 大赛 GraySort 和 MinuteSort 的冠军，这也体现了腾讯云数智分布式计算平台在数据处理上的优越性能。在竞赛结果公布之后，
身处数字经济时代，随着大数据应用越来越广泛，越来越多的企业和组织开始关注大数据基础平台的建设和运营。在认识到其的重要性之后，如何具体着手搭建或采购大数据基础平台成为下一步需要解决的问题。
由Hortonworks、Mirantis、RedHat联合发起的开源项目Sahara3月19日正式从OpenStack孵化项目中毕业，成为其核心项目。该项目旨在为OpenStack用户提供一种简单、快捷地部署以及管理Hadoop集群的方案，作为云计算和大数据的桥梁之一，Sahara将会推动OpenStack云平台和Hadoop的整合，下面看OpenStack中国社区王后明的这篇文章给我们带来详细介绍。 以下为原文： OpenStack Sahara（旧称：Savanna）项目的负责人Serge
大数据，big data，《大数据》一书对大数据这么定义，大数据是指不能用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。
要理解大数据这一概念，首先要从”大”入手，”大”是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。 大数据特点 第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别； 第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等； 第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两
随着数字经济的蓬勃发展，产业数字化进程持续推进，数据技术拥有了广泛的端到端应用场景，而借助数据技术可以实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到决策的转换，助力实体经济的创新发展。IDC预计，到2026年，全球大数据市场的IT总投资规模将增至4491.1亿美元，实现约15.6%的复合增长率。
从前任百度大数据部门的技术经理，到今天神策数据CEO，9年时间，桑文锋身上发生了许多变化。他笑称，这种变化从他的微信好友数量就能看出来。创业之前，他只有200多个好友，现在已经迅速逼近5000人的上限
要实现高效的大数据机器学习，需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来，大数据浪潮的兴起，推动了大数据机器学习的迅猛发展，使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统；在此基础上，进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus（大章鱼）。 关键词：大数据；机器学
上面我们讲了 大数据的数据查询方法 ，使用Hive或者 Impala，但是这些只能查询固定历史的数据，如果要实时计算可能就不是那么合适了。
《中国大数据技术与产业发展报告(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测，他们分别是：
这就是蚂蚁金服近日开源首个将SQL应用于AI引擎项目SQLFlow后，业界给出的反应。
说到大数据处理可能大家都不会陌生，这是近年来非常火热的话题，各行各业都想借助大数据为自己助力，有了这个工具，就好像在飞机上看农田一般清晰，一目了然，也也就是业内人士常说的大数据提供了一个------上帝视角
在大数据学习当中，重点之一就是大数据技术框架，针对于大数据处理的不同环节，需要不同的技术框架来解决问题。以Kafka来说，主要就是针对于实时消息处理，在大数据平台当中的应用也很广泛。今天我们就主要来讲讲分布式消息系统Kafka的入门基础。
12月13日，“2017互联网+大数据高峰论坛”在北京中国大饭店拉开帷幕。来自政府、研究机构及高校、企业的大数据专业人士共聚一堂，以“慧聚数据之力，赋能智慧政企”为主题，畅谈大数据的现状及未来。腾讯技术工程事业群数据平台部刘煜宏受邀参加“腾讯慧聚”品牌的发布仪式，并向在场嘉宾介绍了“腾讯慧聚”的5大产品平台。 十年磨一剑，砺得梅花香。“腾讯慧聚”是腾讯运用多年技术及经验打造而成的政企大数据解决方案系列产品，旨在为政府和企业提供可靠、安全、易用的大数据处理平台。同时，通过深挖大数据潜在价值，助力用户提高
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
目前机器学习可以说是百花齐放阶段，不过如果要学习或者研究机器学习，进而用到生产环境，对平台，开发语言，机器学习库的选择就要费一番脑筋了。这里就我自己的机器学习经验做一个建议，仅供参考。
《中国大数据技术与产业发展报告(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测，他们分别是： 趋势一、结合智能计算的大数据分析成为热点 大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合，成为大数据分析领域的热点。大数据分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而非对数据的简单统计分析。要达到这一目标，需要提升对数据的认知计算能力，让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力，其背后的核心技术就是人工智能。近些年，人工智能的研究和应用又掀起新高潮，
什么是大数据：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。
说起大数据计算框架，Hadoop和Spark这两者之间，一直都是存在着争议的，甚至一度还出现了Spark会替代Hadoop的声音，但是随着这两年的发展，事实告诉大家，Hadoop和Spark这两者之间，谁也没有消灭谁，都好好地存在着。
在此次大会的大数据分析与生态系统论坛上，中兴飞流信息科技有限公司CTO郑龙发表了“Yita：基于数据流的大数据计算引擎”的演讲，阐述了数据流对于大数据的影响，以及中兴飞流自主研发的Yita平台能够给大数据产业带来的价值，在会议的间隙，CSDN记者有幸对中兴飞流信息科技有限公司CEO吕阿斌、CTO郑龙就数据流技术以及中兴飞流的Yita平台进行了深入的交流和探讨。 什么是数据流？ 中兴飞流CEO吕阿斌首先就数据流模型产生的背景进行了阐述，他表示，近年来，大数据成为继云计算以后一个重要的科技发展分支。大数据本质上
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
引言： 大数据分析是当今互联网时代的核心技术之一。通过有效地处理和分析大量的数据，企业可以从中获得有价值的洞察，以做出更明智的决策。本文将介绍使用Python进行大数据分析的实战技术，包括数据清洗、数据探索、数据可视化和机器学习模型训练等方面。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议
