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。
众所周知，大数据不再只是简简单单的数据大这一事实了，而最重要的应是对大数据进行分析。只有通过分析，我们才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。
在【rainbowzhou 面试8/101】技术提问--如何进行大数据基准测试？中，我介绍了如何进行大数据基准测试。本篇来说说常见的一些大数据基准测试工具，希望对大家有所帮助。
以下内容来自易观智库中国行业大数据应用市场专题研究报告2015（简版） 2014年大数据市场驱动力： 来自于线下大数据市场（ IT企业的大数据应用及大数据平台业务市场） 中IT巨头和单一大数据业务的厂商开始行动，优化产品和服务路线图。 来自于线上大数据市场（ 互联网用户数据市场，以及以互联网金融为主的线上金融市场） 的成熟度逐渐提高，以金融和零售为核心的线上大数据应用走向成熟，市场体量进一步扩大。 企业着力培育数据资产，积极探讨数据变现，行业大数据多集聚、少融合。 大数据产业集群逐渐形成，即针对企业而言，以
Java开发是IT行业的经典岗位，行业当中存在普遍的需求，Web开发、Android开发、游戏开发等岗位，基本上Java语言是主力队伍。而进入大数据时代，Java又在大数据方向上有了用武之地。今天我们主要来讲讲Java大数据开发做什么，又该如何进行成长路线规划。
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受
互联网的发展和电子商务平台的崛起，催生了大数据时代的来临，作为大数据典型开发框架的MongoDB成为了No-sql数据库的典型代表。MongoDB从入门到精通你不得不知的21个为什么专为大数据时代，大数据应用系统系统分析、架构设计和平台开发人员而准备。希望能够为大家起到提纲挈领，指明大家学习目标和方向的作用。
大数据是眼下非常时髦的技术名词，自然也催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。 这群人被称做数据科学家(Data Scientist)，这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英(LinkedIn)和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。 不过在国内，大数据的应用才处于萌芽状态，人才市场还不太成熟，每家公司对
隐私集合交集算法：追踪广告效果&保护用户隐私 Part 1 大数据隐私保护 分享专家： 南开大学 刘哲理教授 内容简介： 随着云计算和大数据能力的增强，我们已经步入了一个基于智能的方法，挖掘数据价值的时代。在有效地利用数据下，智能科技确实给我们带来了不少便利，但数据的滥用也有可能侵犯我们的隐私。今天南开大学的刘哲理教授将给我们讲讲大数据下如何进行隐私的保护。 内容难度：★★☆（计算机专业或有一定计算机知识储备的大学生） 以下为精彩视频 ---- 关注更多精彩短视频，点击下方程序小卡片 也可点击“阅读
Java开发是IT行业的经典岗位，行业当中存在普遍的需求，Web开发、Android开发、游戏开发等基本上Java语言是主力队伍。而进入大数据时代，Java又在大数据方向上有了用武之地，又该如何进行成长路线规划。在Java程序界流行着一种默认的说法叫黄金5年，也就是一个程序员从入职的时候开始算起，前五年的选择直接影响着整个职业生涯中的职业发展方向和薪资走向。
无论是数据分析的新手还是老鸟，都需要对大数据引发的数据分析职业革命做好充分的准备，以下是Information Week根据一次大数据企业应用调查总结的大数据分析职业十大趋势： 一、薪酬持续增长 BI
12月19日的“2014中国互联网企业领袖年会”上，就大数据在时代媒体如何挖掘用户、如何进行营销创新等实际操作问题，知名财经网站的相关负责人就各自经验和心得进行了交流。 凤凰网副总编辑杨彬彬在本次年会的专题圆桌论坛上表示：“我认为大数据本身没有价值，只有将大数据与营销和服务结合起来才有价值。”关键的一步是如何通过产品优化把用户“做”起来？而对于用户的概念，杨彬彬认为，传统的互联网门户网站，也有海量用户，这些用户在过去是不清晰的、混杂的群体，在移动互联时代，应该考虑的是，“我们怎样通过优化产品把他们的价
在【rainbowzhou 面试3/101】技术提问--大数据测试是什么，你如何测？中，我介绍了大数据系统测试之基准测试。本篇将从大数据基准测试是什么，为什么做大数据基准测试，大数据基准测试的步骤有哪些三个方面来谈谈笔者如何进行大数据基准测试，希望对大家有所帮助。
本篇博客将结合我个人的面试经历，深入剖析Redis在大数据环境下的缓存策略与实践方法，分享面试必备知识点，并通过代码示例进一步加深理解，助您在求职过程中自信应对与Redis缓存相关的技术考察。
之所以有这么一个话题，确实是有原因的。就在前几天，我又收到了一个同行的邮件，是向我咨询关于大数据方向的问题，他们想涉足大数据这个领域，或者说已经涉足大数据这个领域，只是不知道下一步该如何进行，很是迷茫。
4月20日，由IDC主办的中国首届“互联网+”产业创新企业100强论坛在北京成功举行，百分点集团荣获IDC中国首届“互联网+”产业创新企业100强奖。 同时IDC发布了大数据创新企业案例白皮书，从大数据创新理念、竞争优势、发展前景预判等方面对百分点集团进行了全方位的分析。 大数据创新理念 百分点认为，在大数据时代，企业客户关注的已经不是大数据概念的普及，而是如何进行大数据转型及落地。因此，百分点的价值主张，就是通过大数据技术与应用帮助企业大数据落地。为此，百分点提出了“+大数据”的“百思可（BA
马上奔三，对程序员35岁的魔咒耿耿于心。上有老下（即将）有小，人到中年实在没有勇气面对251坐牢警告，和裁员为了n+1的赔偿和hr斗志斗勇，只能尽量延长自己的职业道路亦或是另寻出路。
自己的专业方向是机器学习、数据挖掘，就业意向是互联网行业与本专业相关的工作岗位。各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法工程师，还有的称为搜索/推荐算法工程师，甚至有的并入后台工程师的范畴，视岗位具体要求而定。 机器学习、大数据相关岗位的职责 自己参与面试的提供算法岗位的公司有 BAT、小米、360、飞维美地、宜信、猿题库 等，根据业务的不同，岗位职责大概分为： 平台搭建类 数据计算平台搭建，基础算法实现，当然，要求支持大样本量、高维度数据，所以可能
与大数据概念知名度和企业热情形成对比的是：大数据正面临全球性的人才荒。企业对新型大数据分析和预测技术人才的热情和需求正在超过传统的商业智能和信息管理人才。 无论是数据分析的新手还是老鸟，都需要对大数
被大数据分析算法刷屏的各种推荐，刷个抖音，被频繁的推荐可能认识的人，其中就包括分手一年多的前女友；淘宝闲逛，推送的都是你妈妈搜索过的中老年大码女装；微博浑水，你多看了两秒钟“十二星座理想中的另一半”，往下刷的微博几乎都是关于星座的....
普元信息政务大数据咨询顾问夏佳斌：数据资源体系的核心——资源定义、运营机制和支撑平台
事实上，“数字化转型”早已成为各产业赛道的共识，只是对于“如何做好数字化转型”这件事情，还有部分企业并没有形成一个清晰的理念和认知，或者说在成本投入、技术、人才等方面还没有做好充足准备。
大数据时代，大数据分析行业水涨船高，很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对，面对市面上那么多大数据分析工具，大家在选择的时候都会懵一下。
数据猿导读 大数据时代，各类数据爆炸式增长，与此相关的数据化产品也层出不穷，甚至已经到了泛滥的境地。那么，如何更好地运用大数据，使其变成自己的无形资产呢？ 编辑 | 张宏 腾讯大数据产品总监洪桃李：
在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行多种操作，大部分BI系统都基于关系型数据库，关系型数据库使用SQL语句进行操作。
紧接上篇【rainbowzhou 面试2/101】项目介绍，接下来面试官会开始就你的介绍，进行技术面、技术点、甚至到技术细节的提问，那么相应地就会要求我们对回答的技术面、技术点，对应实现的技术细节，做到胸有成竹或滚瓜烂熟的程度。
数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 在过去的三十年，ERP，CRM和Analytical等分析系统已经发展。但是这些系统储存数据的方式并没有变化。事实上，在这三十年，ERP，CRM和分析系统存储数据的方式没有任何改变。 一般来说，现代的ERP和CRM系统是基于一个已经用了30多年的数据模型，这个模型叫作OLTP，代表的是On Line转换程序。 一般来说，现代Analytical系统是基于一个已经用了30多年的数据模型，叫OL
互联网由男人们一手构建而成。玛丽莎·梅耶尔、玛丽·米克尔、小龙女这样的巾帼英雄是异类。但是，现实生活中占据半边天的女人们则是支撑互联网经济的人。 女性繁荣互联网 女性闪购网站唯品会近日市值终于突破100亿美金，与360比肩，仅落后于百度、腾讯和京东；美妆电商聚美优品上市之后已连涨数日直逼40亿美金；转型女性垂直电商的蘑菇街估值已高达10亿美金。 支撑起这些财富故事的都是，女人。而现在的土豪，百度、腾讯和阿里也有相当大的一部分业务来自女人。视频网站、导购网站、文艺社区、大众点评、妈妈社区，太多互联网业务是
“俗话说巧妇难为无米之炊，要在数据里找出有价值的东西，首先必须面对让数据产生价值的大米——数据源。数据源把控得不好，再先进的算法模型也发挥不了奇效。”
本期关键词 经典统计学与大数据 人物档案 Thomas，北京人，毕业于首都经济贸易大学，目前在一家做个性化推荐的新闻客户端公司任职，主要从事数据挖掘方向的用户研究，基于用户行为、态度等各方面的数据进行分析，以及帮助技术团队梳理自己的推荐算法逻辑。 将大数据和调研数据有效地结合，得到更有价值的数据 DA：您是如何入行的？ Thomas：我是2009年本科毕业，专业是统计学，毕业之后就在零点咨研究集团做数据分析工作，因此算是一毕业就入行了吧。 DA：请您讲述一下您的工作经历，目前的工作职责（做哪块），工作中曾
摘要：从信用卡交易中收集大数据可能是少数几种消费者乐于接受的良性信息汇总方式之一。多年以来，消费者们一直将收集自借记卡或者信用卡的数据作为追踪支出数据、辨别欺诈活动或者统计一般性财政状况的有效手段。 从信用卡交易中收集大数据可能是少数几种消费者乐于接受的良性信息汇总方式之一。多年以来，消费者们一直将收集自借记卡或者信用卡的数据作为追踪支出数据、辨别欺诈活动或者统计一般性财政状况的有效手段。 不过随着随着数据逐步成为重要的新兴商品类型，发卡机构与支付活动处理企业开始意识到向零售商、银行、政府或者营销组织出
互联网由男人们一手构建而成。玛丽莎·梅耶尔、玛丽·米克尔、小龙女这样的巾帼英雄是异类。但是，现实生活中占据半边天的女人们则是支撑互联网经济的人。 女性繁荣互联网 女性闪购网站唯品会近日市值终于突破100亿美金，与360比肩，仅落后于百度、腾讯和京东；美妆电商聚美优品上市之后已连涨数日直逼40亿美金；转型女性垂直电商的蘑菇街估值已高达10亿美金。 支撑起这些财富故事的都是，女人。而现在的土豪，百度、腾讯和阿里也有相当大的一部分业务来自女人。视频网站、导购网站、文艺社区、大众点评、妈妈社区，太多互联网业务是由
数据量爆发式增长的今天，数字化转型成为IT行业的热点，数据需要更深度的价值挖掘，应对未来不断变化的需求。海量离线数据分析可以应用于多种商业系统环境，例如电商海量日志分析、用户行为画像分析、科研行业的海量离线计算分析任务等场景。
一个互联网产品的生成一般经历的过程是：产品经理、需求分析、研发部门开发、测试部门测试、运维部门部署发布以及长期的运行维护。
在大数据的时代背景下，数据的量级已经达到了惊人的级别，动辄上亿甚至更多。对于这样的数据量，如何进行有效的聚合操作成为了众多开发者和数据科学家关注的焦点。Elasticsearch（简称ES）作为一款强大的分布式搜索和分析引擎，为大数据量的聚合提供了有力的支持。本文将深入探讨ES如何处理上亿级别的数据聚合，并对每个细节进行详细解释，帮助读者更好地理解和应用ES的聚合功能。
MLSQL 有一段时间致力于融合大数据平台和算法平台，实现 【同一个平台，同一个语言。】。事实上我们通过各种方式做到了,通过整合Spark ML,Spark ML周边，以及Python的支持（环境使用Conda）来完成，但是依然不够完美。为什么呢？
导读：本文将告诉你Flink是什么，以及为什么Flink会成为下一代大数据处理框架的标准。
面对一个全世界受到生命威胁的传染疾病，面对一场全中国需要紧急封闭的疫情危机，科学家们没有选择恐惧武汉，没有选择指责疫区同胞，他们团结起来，用科技救国，用科技救人。
大数据文摘作品 在4月13号刚结束的O'Reilly和Intel AI Conference上，美团点评的配送算法策略架构师郝井华博士详细介绍了美团外卖即时配送业务的重难点，让我们来看看大数据文摘整理的演讲精华。 郝井华，美团点评研究员 美团外卖是全球最大的外卖平台，以及全球最大的即时配送平台。其共有骑手60万，签约商家150万，每天配送外卖1800万单。 美团要做的是即时配送，也就是在一个小时之内把订单送到客户手中。那么配送模式是如何配置的呢？60万骑手如何能够高效率低成本地工作？ 优化配送模式 后台是把
点击上方 “蓝色字” 可关注我们！ 作者：TalkingData高级咨询总监 - 于洋力作《游戏数据分析的艺术》第一章第一节的前三点。来源：TalkingData 1.3 游戏数据分析的流程 游戏数据分析整体的流程将分为几个阶段，这几个阶段则是反映了不同企业数据分析的水平，从另一个角度，也是在解析作为一名数据分析人员究竟该如何参与到游戏数据分析业务中，与之有关的游戏数据分析师的工作我们将在1.4节重点阐述。 如图1-2所示，对于游戏数据分析系统及数据的利用，我们分为了五个阶段，方法论、数据加工、统计分析，提
本文为作者投稿，作者简介：诸葛子房，曾供职于京东，现就职于BAT，在大数据领域有多年实践经验
大数据中心的数据建设如火如荼，针对其中城市中的视频监管及算法分析，各卡口监控、治安监控，电警监控不同网络、不同地域，如何进行视频融合、进行统一监管，则是大数据中心解决方案数据汇聚的重中之重。
什么是大数据?数据可视化如何帮助企业更好地利用数据资源?一些人知道大数据的真正含义，然而其他人声称自己懂大数据，只是为了让他们看起来并不低人一等。尽管大数据是一个热门话题，但是对许多企业和数据专业人员
大家都知道，对于产品经理的岗位要求的能力还是比较多的，如果我们对这些能力，按照硬技能和软技能进行分类的话，就有且不止以下这些能力： 软技能：沟通能力、决策能力、逻辑分析能力、执行力、项目管理能力等; 硬技能(工具能力)：文档能力、Visio、Axure、Mindmanger等;那么，今天，我们要再讨论讨论产品经理的另一种非常重要的能力---数据分析能力。 何为数据分析 现在的软件开发，都讲究小而美，单点突破，快速迭代。那么我们在快速迭代时，就要用到数据分析，通过用户使用数据来分析
让ICO服务实体经济促进融合发展，掘金大数据，“三农”产业大有可为 | 大咖周语录
著名杂志《哈佛商业评论》曾经撰文称数据科学家是21世纪最“性感”的工作。现在，数据科学家这一工作相当吃香。每个公司都在抢夺这方面的人才，甚至为了招到一个数据科学家而不择手段。西方国家对数据科学家有着相当大的需求，这给来自亚洲和非洲等经济欠发达地区的年轻人带来了工作机会。 随着大数据的流行，新的工作机会将留给那些有准备的人。现在，人们可以很方便地通过网络学习最新的科技知识，没有时间、金钱和地域限制。即使在巴基斯坦的一个小村庄里，年轻人也可以通过网络学习高级数据训练课程。 像BigDataUniversit
端到端QoE建模与轻量优化 Topic 《实时通信下视频QoE端到端轻量化网络建模》 郑林儒 声网 视频算法工程师 在实时视频通信中，影响观众对视频体验的有较多且复杂的因素，包括：画质、流畅度观看设备等。传统客观算法会利用网络传输或编解码参数拟合接收端人的感知体验，或者使用图像质量结合其他相关参数拟合实时视频质量。由于缺少除画质外的量化指标且没有直接衡量视频感知体验，所以当前QoE算法有一定局限性。目前端到端的QoE模型可以有效解决上述面临的难题，但同时也面临着主观实验复杂、数据依赖与模型运算量大的问题。
从2012年开始，几乎人人（至少是互联网界）言必称大数据，似乎不和大数据沾点边都不好意思和别人聊天。从2016年开始，大数据系统逐步开始在企业中进入部署阶段，大数据的炒作逐渐散去，随之而来的是应用的蓬勃发展期，一些代表成熟技术的标志性IPO在国内外资本市场也不断出现。转眼间，大数据几年前经历的泡沫正在无可争议地转移到人工智能身上。可以说，在过去的一年，AI所经历的共同意识“大爆炸”与当年的大数据相比，有过之而无不及。最近风口又转移到区块链上了，某种程度上也成为业内人士焦虑的一种诱因了。
T客汇官网：tikehui.com 移动信息化研究中心高级分析师 吴勇 《2017年CIO生态实践研究报告》为连续报告，3月我们公布了“现状篇”，通过对CIO的生存现状、遭遇的困难、以及CIO在实践企业信息化过程中的经验与挑战等层面研究，展现了当前国内CIO的生存环境，总结了CIO面临的挑战，并发现优秀CIO处理IT问题的方法论。 随着企业CIO的角色被重新定义，CIO还将应对新时代下不断涌现的新技术、新知识。本次报告为“新技术篇”，通过CIO的实践和视角，对企业当前主流的包括大数据、IOT、移动信息
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