一、项目背景 低代码大数据应用开发软件是赋能企业数字化转型的重要工具之一。未来，绝大多数企业将用低代码开发工具解决企业自身的数字化转型工作。所谓低代码即只需用很少代码（或无需代码）就可以快速开发出应用系统，并快速配置和部署的一种开发工具。“清华数为DWF”是由清华大学大数据系统软件国家工程研究中心自主研发的低代码大数据应用开发工具，该工具可解决开发人员不懂业务，业务人员不懂编程语言和软件架构技术的认知隔阂，让业务人员更清楚如何用低代码软件来开发应用，让专业开发人员凭着低代码灵活、敏捷的开发功能，减少重复编程
随着大数据与预测分析的成熟，开源作为底层技术授权解决方案的最大贡献者的优势越来越明显。如今，从小型初创企业到行业巨头，各种规模的供应商都在使用开源来处理大数据和运行预测分析。借助开源与云计算技术，新兴公司甚至在很多方面都可以与大厂商抗衡。 以下是一些大数据方面的顶级开源工具，分为四个领域：数据存储、开发平台、开发工具和集成、分析和报告工具。 数据存储： Apache Hadoop– Cloud Foundry(VMware), Hortonworks, Hadapt NoSql 数据库 – MongoDB,
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
Linux 基金会和在线求职招聘网站 Dice 发布了一份关于开源招聘的调查结。结果显示，相对于其他类型的 IT 工作者，67% 的管理人员更希望雇佣在开源技术方面有所专长的技术人员。
如下是在搭建过程中用到一些开发环境和工具。具体的使用方法可以咨询我或者百度都可以。工具。学过开发的同学都基本上使用过这些开发工具。网络上也可以找到这些工具，下载就行。
网站的搭建与开发采用了先进的PYTHON进行编写，使用了Django框架。该系统从两个对象：由管理员和用户来对系统进行设计构建。主要包括对系统首页，个人中心，用户管理，手机信息管理，系统管理等功能进行管理。
大数据已不再是新词，企业也越来越需要大数据高端人才。这给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业机遇。那么在大数据行业，都有什么职位可以选择呢？来看看大数据行业的5个职位方向指南吧！ E
主要包含三部分:前台（首页、招聘信息、论坛交流、招聘公告，个人中心），可视化平台，后台管理端（系统管理、论坛管理、招聘管理、用户管理、个人中心）。
2021年初，海外研究机构Infolob表示，低代码应用平台保持着40%的年复合增长率，预计到2022年，低代码应用程序市场总规模达212亿美元。Gartner预测2024年应用软件开发活动中，65%将通过低代码方式完成；75%的大型企业将用至少四种低代码开发工具开发应用。
摘要 Python已经有将近30年的历史，在过去30年中，Python在运维工程师和数据科学家群体中受到广泛欢迎，然而却极少有企业将Python作为生产环境的首选语言。在最近几年，这一情况有所改变。随
作为一个大数据开发人员，每天要与使用大量的大数据工具来完成日常的工作，那么目前主流的大数据开发工具有哪些呢？加米谷大数据为大家介绍下大数据开发工具
几十年来，传统 SCADA 解决方案一直是使用专有通信协议的独立系统。现在，基于 Web 的监控和数据采集系统（SCADA）正在改变传统 SCADA 系统的安装、配置和管理过程。
随着大数据的趋势引起的越来越多的重视，各大企业对与大数据相关高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势，也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业发展机遇。 目前，大数据方面的工作人员主要有三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。 大数据系统研发工程师、 大数据应用开发工程师 数据分析师 从企业方面来说，大数据人才大致可以分为产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性，是一个相对较新的领域。在安全和风险分析方面
如今参加大数据培训的人越来越多，因此大家也在关心从事大数据工作后的职业方向怎么样，都有什么职位。本篇文章小编就和大家分享下从事大数据工作的方向及职位。
关于我们 团队特色项目：“清华数为”大数据系统软件栈是围绕大规模多源异构数据一体化管理、交互式异构数据分析框架、领域大数据开发运行环境等大数据系统软件关键科学问题与核心技术问题进行攻关，创新非结构化数据统一存储、高效查询、融合分析等共性理论与技术，突破非结构化数据的副本一致性控制及柔性事务处理、深度迁移学习等关键技术瓶颈，研发大数据管理与分析软件及工具集，并在工业、气象、环保等典型行业成功应用。 清华数为平台主要研发团队： 聚焦工业物联网的高性能轻量级时序数据管理系统(IoTDB) 清华数为数据质量分析
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类。
最近一周，硅谷的明星创业公司Palantir完成了最新一轮4.5亿美金的融资，估值超过200亿美金。大数据，以及之后的数据挖掘和智能分析，让Palantir拿到大笔政府、军队合同。坊间甚至传闻说当年拉登被被抓获的过程中，Palantir的数据分析乃幕后英雄，这大数据，可真厉害。 毫无疑问，大数据的热潮在未来的一段时间会继续升温。然而，「大数据」究竟需要哪些职位？这些职位有什么发展方向？需要什么技能？ 大家却未必清楚。 那么今天包子面试培训就带大家对大数据就业市场一探究竟。 薪水有多高？ 据美权威网站pays
大家好，我是一名狂热的数据库程序员，趁着 3.15 的良辰吉日，鼓起勇气站上了数据库吐槽大会舞台，以下故事纯属虚构，如有雷同，请对号入座。
近日，葡萄城成功签约大象慧云信息技术有限公司（以下简称大象慧云），通过纯前端表格控件SpreadJS 的高效的数据处理能力和对 React 框架的良好支持，共同打造“互联网+税务”一站式服务平台。
据日前的一则大数据工具使用情况调查，我们知道了Java程序猿最喜欢用的大数据工具。 问题：他们最近一年最喜欢用什么工具或者是框架？ 受访者可以选择列表中的选项或者列出自己的，本文主要关心的是大数据工具。Java调查包括下列内容： 开发语言 Web框架 应用服务器 数据库工具 SQL数据 大数据 开发工具 云供应商 现在，来看看维基百科上对大数据的定义： 大数据，广义上来说是一组量很大很复杂的数据集合，在这种情况下传统的数据处理方式将不再适用。
大数据初创企业Concurrent刚刚获得了 1000 万美元的新一轮融资。 大数据方兴未艾，Hadoop 则是大数据最流行的基础平台。围绕着 Hadoop 进行创新的初创企业有很多。如 Trifac
学习一门新的编程语言时，往往会从"hello world"程序开始，而接触一套新的大数据计算框架时，则一般会从WordCount案例入手，下面以大数据中最经典入门案例WordCount为例，来编写Flink代码，Flink底层源码是基于Java代码进行开发，在Flink编程中我们除了可以使用Java语言来进行编写Flink程序外，还可以使用Scala、Python语言来进行编写Flink程序，在后文章中我们将会主要使用Java和Scala来编写Flink程序。下面来准备下Flink开发环境。
一、机器学习算法工程师需要掌握的技能 image 机器学习算法工程师需要掌握的技能包括 （1）基础数据结构与算法 树与相关算法 图与相关算法 哈希表与相关算法 矩阵与相关算法 （2）概率和统计基础 大
顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分：数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。
据日前的一则大数据工具使用情况调查，我们知道了Java程序猿最喜欢用的大数据工具。 问题：他们最近一年最喜欢用什么工具或者是框架？ 受访者可以选择列表中的选项或者列出自己的，本文主要关心的是大数据工具。上一篇Java调查包括下列内容： 开发语言 Web框架 应用服务器 数据库工具 SQL数据 大数据 开发工具 云供应商 现在，来看看维基百科上对大数据的定义： 大数据，广义上来说是一组量很大很复杂的数据集合，在这种情况下传统的数据处理方式将不再适
译文链接：http://www.codeceo.com/article/big-data-tools-java-programmer-use.html
大数据在结构化数据存储方面的应用需求越来越明确，但是大数据环境下辅助开发工具的不完善，给数据库管理人员和开发人员带来的不变难以言表，基于此创建了开源项目VisualHBase，同时创建了VisualHBase的开发群：263505724，希望能够借助社区的力量，解决大数据企业实施的瓶颈。
1. 提供有价值的内容：社区应该提供有价值的内容，例如技术文章、教程、案例分析等，这些内容应该符合社区用户的需求，能够解决他们的问题，提高他们的技能和知识水平。
- 单机开发工具（numpy、sk-learn、pandas、libsvm、xgboost）
4月25日，清华软件学院师生校友相约云端，共贺清华大学109周年校庆，软件学院建院19周年。
进几年A(人工智能)B(大数据)C(云计算)发展火热，由于笔者在一二线互联网行业从事过大数据相关工作，因此决定在大数据领域对自己的所见所闻，来对该行业之外的人士所做一个讲述，以及对想进入该行业的从业人员做个简单的讲述和分享。
看到About云中很多成员，特别是初级入门Hadoop成员，当然也包括已经工作的成员，经常会遇到Cloudera的问题。About云邀请了鸟叔，一线资深大数据工程师，任职于某知名直播、免费电子书平台、具有5年的大数据开发经验，从事过开发、大数据架构设计等。下面给大家介绍了企业为什么使用Cloudera及在企业的作用。 1.为什么许多企业使用Cloudera Manager Cloudera Manager的设计目的就是针对企业，为了方便企业数据中心的管理简单和直观，在一定程度上降低了公司的成本 ①人员成本：减少了搭建集群的人员和维护人员； ②时间成本：在一定程度上较Apache版本减少搭建时间，小白式安装,维护时间，任务运行时间， ③提高了公司的资源使用，设置了资源池，有利于任务的高效处理，解决了大数据技术栈中各组件间的兼容性。同时Cloudera Manager提供了一系列的报告和诊断工具，有利于集群性能优化，提供了中央控制器对集群配置统一处理修改。 在功能上 Cloudera Manager 宕机也不会影响到其他组件的任务运行，配置存放于sql数据库，避免了运维人员误操作导致的集群运行失败，主要得益于Cloudera Manager的架构设计。 在组件配置中类window操作，不需要写命令，看到即得到，同时他也提供了对应的Api功开发者使用。 对于权限也分完全管理员和一般管理员，提高了集群的安全性，当集群出现警告会第一时间通过邮件通知，有效的降低了集群宕机的风险。 2.Cloudera Manager 在企业的作用 企业需要的就是这种能高效处理，把更多时间投入到开发的工具上，所以许多企业都会选择基于Cloudera Manager 监控的CDH版本的集群， （1）有效的监控集群的健康状态 （2）有效的解决了hadoop生态圈中各组件及版本的兼容性。
作为一个大数据开发人员，每天要与使用大量的大数据工具来完成日常的工作，那么目前主流的大数据开发工具有哪些呢？
大数据产业已进入发展的”快车道”，急需大量优秀的大数据人才作为后盾。如果你是Java编程出身，那学习大数据自然是锦上添花；但如果你是刚刚接触大数据技术，还在Java编程基础阶段，这篇文章非常值得你看！
近日web开发专家Christian Maioli总结了导致程序猿效率低下，代码像意大利面条一样难以维护的35条恶习（归为代码组织、团队工作、写代码、测试与维护四大类）。
如果你还没有仔细研究过 Spark （或者还不知道 Spark 是什么），那么本文很好地介绍了 Spark。描述了基本的数据结构、shell ，并对其包含的 API 进行了概述。 ---- 你已经知道
今天越来越多的企业认识到，大数据的掌控和分析能力将成为竞争力的核心，企业对大数据的投资也在不断扩大。Gartner调查显示，73%的企业计划在未来两年内投资大数据。以开源Hadoop、Spark等为基础的大数据基础平台解决方案和云服务如雨后春笋不断涌现，形成了近200亿美元的市场规模。然而对于很多企业用户来说，如何评价一个大数据平台的综合能力，常常是选型、平台建设和系统优化时面临的一大挑战。目前来看，国内外还缺乏一套能体现大数据特点，又简便易行，且被工业界广泛认可的大数据平台性能测试标准与工具。 记者日前
最近几年Python编程语言在国内引起不小的轰动，有超越Java之势，本来在美国这个编程语言就是最火的，应用的非常非常的广泛，而Python的整体语言难度来讲又比Java简单的很多。尤其是在运维的应用中非常的广泛，所以之前出了一句话，在如今的时代，运维不学Python，迟早会被淘汰！
IT行业发展速度快，市场需求大，而且，程序员薪酬高、福利待遇高，成为很多从业者向往的职业，当然，也刺激了很多非计算机专业的从业者进入该领域。转行进入IT行业在最近的几年一直是个热门，那么对于0基础的求学者，入行大数据开发需要什么基础呢？
好的芯片一定是在实际场景中打磨迭代而来的，如何去破解“用金钱投入换取时间”是目前最大的难点。
manor学习大数据开发满打满算也有一年了,其中也发现不少好用的大数据开发提升效率的软件,推荐给刚入门/入行的你:
数据分析体系可分为数据整理、数据分析、数据呈现。数据整理包含对源数据的获取、筛选、清洗、整理和统计，数据整理是对源数据的初加工，是数据分析工作的前置。数据分析是运用数据分析的工具，根据自己的目的，对数据进行深层次的挖掘和分析，找出内在的联系和变化；数据呈现是对分析的结果进行呈现，大部分是通过专业图表来展示，是数据分析报告的重要组成部分。对很多公司来说，数据整理不是难事，难就难在业务数据如何解读？如何呈现才能说明问题？从中能发现什么业务问题？有没有改善的机会？ 可见，如何将数据落地，这是
清华数为大数据应用开发工具DWF是一款数据模型驱动的低代码应用开发工具。2021年，以工业大数据应用系统用户的需求为牵引，DWF团队共发布6个主版本，分别在移动端应用定制、异构数据源管理、交互设计功能完善、第三方组件集成等方面进行了扩展。下面是清华数为大数据软件栈DWF团队主要工作回顾。 DWF系统架构 一、 2021新版发布 1.移动端应用定制功能的发布 DWF移动端的应用建模复用了已有的PC浏览器端建模工具，在新建表单时选择“移动端表单”类型，即动态加载候选移动端控件； 基于模型生成的移动应用
数字经济时代已经到来，如何用大数据技术帮助企业提升效率成为了当下的关键命题。对于寻求数字化转型的企业而言，究竟该如何打造数字化基础设施，才能够有效达成数据驱动业务的目标？
人工智能芯片是专门设计来处理与人工智能（AI）相关的任务的集成电路。这些芯片针对AI应用的高计算需求进行了优化，以提升处理速度和效率，同时降低能耗。它们在AI领域，如深度学习、机器学习和数据分析中发挥着关键作用。
数据猿导读 从发展趋势来看，后Hadoop时代又回到了解决大数据的4个V上。另外，分布式计算已经被证明比传统技术更加高效、更具有性价比的方案，逐渐成为了主流的计算方式。 作者 | 孙元浩 本文长度为2
GitHub宣布推出GitHub Classroom功能，它是一组帮助计算机科学老师分配和评估编码练习的工具集合，同时也是用于协助教师的一组新工具。
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：
业界巨头 甲骨文发力云计算，并正式落地中国 美国时间18日晚，甲骨文CTO拉里·埃里森在发布会上推出了多款产品，涵盖机器学习和人工智能等领域，同时高调宣布将着重发力云计算市场，直言要同亚马逊展开竞争。
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