빅데이터

오늘의 빅 데이터 시대, SAP 하나 모르는 경우 그것은 단지 의미 당신은 밖으로 합니다. SAP 하나 높은-성능 데이터 쿼리 기능을 제공 하는 하드웨어 및 소프트웨어 조합입니다, 그리고 사용자가 직접 실시간 비즈니스 데이터 쿼리 및 분석, 비즈니스 데이터 모델링, 집계에 대 한 필요 없이 많은 수를 수 있습니다. 일부 SAP 하나 들어 하지만 매우 고객의 이해 하지, 거기 있을 것입니다 리터럴 오해, 다음의 이해 우리 함께 올 것 이다 최고 10 SAP 하나를 분석 하: 1, 데이터베이스 플랫폼 잘못 보기의 역할: 메모리의 숫자...

이 문제는 어려운, 하지만 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/20522.html "> 테스트 데이터 (http://www.ntnu.edu.tw/acm/ProblemSetArchive / b_us_eastcen/1999/index.html) 아주 잔인 한, 있다 테스트 데이터의 여러 1 백만 라인. 처음 2000 밀리초의 제한, 많은 작성 하는 프로그램의 첫 번째 버전의 결과 통보 하지 않았다...

큰 데이터는 무엇입니까?;을 요청할 수 있습니다. 더 중요 한 것은, 그것은 왜 거의 모든 사업 분야에서 최신 트렌드? 용어-그것은 정확 하 게 그것이 사실 "빅 데이터" 매우 간단 하기 때문에 매우 큰 데이터 집합을 말한다. 얼마나 큰 가요? 정확한 대답은 "당신이 상상할 수 있는 큰"! 어떻게이 데이터 집합 수 너무 큰? 데이터는 어디에서 올 수 있기 때문에: 트래픽 데이터, 휴대 전화, 소셜 미디어 사이트, 디지털 사진 및 비디오, 날씨 정보, GPRS 패킷을 수집 하는 센서를 수집 RFID 센서 온라인 트랜잭션 레코드를 구입 하...

글로벌 기업 및 개인 데이터 폭발로 데이터 자체를 대체 소프트웨어와 하드웨어는 다음 큰 "유전" 정보 기술 산업 및 글로벌 경제 운전으로. PC와 웹 같은 오류 형식 정보 기술 혁명에 비해, 큰 데이터의 가장 큰 차이 그것이 혁명 "오픈 소스 소프트웨어"에 의해 구동입니다. 큰 데이터를 IBM과 오라클 등 거 인에서 신생, 조합의 오픈 소스 소프트웨어와 큰 데이터는 놀라운 산업 파괴, 생산과 독점 소프트웨어에도 vm 웨어의 과거 신뢰는 큰 오픈 소스 데이터 수용...

대용량 데이터 처리의 영역, 내 자신의 연락처는 긴, 공식적인 프로젝트는 아직 개발 대형 데이터 처리 매력에 의해, 그래서 기사를 쓰기의 아이디어. 큰 데이터 데이터베이스 기술 카산드라, 몽고와 "NO SQL", Hadoop 등의 형태로 제공 됩니다. 데이터의 실시간 분석 이제 쉬울 것입니다. 이제 클러스터의 변화 더 신뢰할 수 있을 것입니다, 20 분 이내에 완료할 수 있습니다. 우리 테이블와 그것을 지원 하기 때문에? 하지만 이들은 새로운, 미 개발 장점 중 일부 및...

대용량 데이터를 처리 하는 파이썬 그리고 그것 필요로 하는 친구를 참조할 수 있습니다. 최근 큰 데이터 경쟁이 뜨겁다 매우, 내가 하지 얼마나 python을 배우고, 작성, 처리, 주로 사용한 dict, 파일 정보, 목록, 데이터를 그냥 실현 하려고 싶어. 또한 말할 필요도, 난 또한를 사용 하 여 MATLAB 달성, 하지만 거의 2 분 실행 하지만 처리, 파이썬 초 나무, 강력한 텍스트 함수를 처리 하는 파이썬 보여줍니다. 파일에 데이터 형식: ClientID shopingid num 날짜...

큰 데이터 및 예측 분석의 성숙과 오픈 소스 솔루션 라이선스 기본 기술에 가장 큰 기여자의 장점은 더 분명 되고있다. 지금, 작은 신생 산업 거 인에서 모든 규모의 공급 업체 사용 하는 오픈 소스 대용량 데이터 처리 및 예측 분석을 실행. 　　오픈 소스 클라우드 컴퓨팅 기술의 도움으로, 신생 기업도 여러 가지 방법으로 큰 업체와 경쟁할 수 있습니다. 　　여기 4 개의 영역으로 그룹화 하는 대용량 데이터에 대 한 최고의 오픈 소스 도구 중 일부입니다: 데이터 저장, 개발 플랫폼, 개발 도구, 그리고 통합, 분석 및 보고 도구. 데이터 저장: 아파치 H...

큰 데이터의 새로운 분야, 그것은 Google에 의해 발명 되었다 Google은 막대 한 양의 데이터 관리 전문 회사 잘 설립 때문에 BigTable 데이터베이스 기술 잘 우리의 주의 가치가 있다. 　　당신이 이것을 알고 있는 경우에 잘, 당신의 가족은 HBase와 카산드라의 두 개의 아파치 데이터베이스 프로젝트에 잘 알고. 구글 첫 번째 bigtable 2006 연구입니다. 흥미롭게도, 보고서 사용 하지 않은 BigTable 데이터베이스 기술, 하지만...

Hadoop, 경우 그것은 오픈 소스 세계에서 신화 하지만 지금은 업계 동반 하는 그것을 유도할 수 있는 소문 "색된" 보기와 함께 전략을 개발 하는 임원. 오늘, 볼륨 데이터의 놀라운 속도로 성장 하 고, 성장 IDC 애 널 리스트 보고서 2013 데이터 저장소에서 53.4%,at를 도달할 것 이다 & t 무선 데이터 지난 5 년 동안 200 시간, 인터넷 콘텐츠, 전자 메일, 알림 응용 프로그램에서의 증가 흐름 주장 사회적 메시지와 매일에 수신 된 메시지는 크게 성장 하 고, 그리고...

Hadoop은 거 대 한 데이터 보안 위험에 대 한 10 가지 이유: 1, Hadoop은 많은 선구적인 기술 (예: TCP/IP 또는 UNIX) 같은 기업 데이터에 대 한 설계 되지 않았습니다, Hadoop의 개념은 기업 사용자에서, 엔터프라이즈 보안에 대해 이야기 하지 않습니다. Hadoop을 사용 하 여 원래 목적 웹 링크 등의 공개적으로 사용 가능한 정보를 관리 하는 것입니다. 그것은 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/13739.htm의 많은 수를 겨냥...

큰 데이터는 실제 개발 및 건축 과정에서 새로운 주제가 없는 최적화 및 대용량 데이터 처리를 위해 조정 하는 방법 이며 중요 한 주제, 최근, 컨설턴트 Fabiane Nardon 페르난도 Babadopulos "자바 magzine"에 　　뉴스 레터 전자 저널에 자신의 경험을 공유합니다. 먼저 큰 데이터 혁명의 중요성을 강조 하는 저자:는 큰 데이터 혁명 진행 중 이며 참여 하는 시간. 매일 생산 하는 기업 데이터의 양이 증가 하 고, 새로운 발견을 다시 사용할 수 있습니다...

HBase와 카산드라는 다른 방법으로 높은 확장성, 유연성, 분산, 그리고 넓은 열 데이터 스토리지를 구현 하는 bigtable 기술에 따라 많은 오픈 소스 프로젝트의 대표. 큰 데이터 [참고]이 새로운 영역에서 BigTable 데이터베이스 기술은 우리의 주의 가치가 있기 때문에 그것은 Google에 의해 발명 되었다 Google 대량의 데이터 관리 전문 회사 잘 설립 이다. 만약 당신이 아주 잘 알고, 가족 HBase와 카산드라의 두 잘 알고 있다.

조 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/33805.html "> 밝게, 하 둡의 열렬 한 팬 수많은 경우는 데이터 처리를 위한 Hadoop를 사랑 하는 나, 예를 들어 "PB 단위의 데이터를 처리할 수 있습니다, 수천의 많은 컴퓨팅 작업을 처리 하는 노드를 확장할 수 있습니다, 저장 하 고... 매우 유연한 방법으로 데이터를 로드할 수"를 인정 하지만 그는 대용량 데이터 처리 분석을 위한 hadoop을 배포 하는 때에 있 었 어 요 ...

하 둡 개발 8 년, 사용의 "파도"를 본 적-동시에와 비슷한 환경에서 Hadoop을 사용 하 여 사용자의 세대. 데이터 처리에서 Hadoop을 사용 하 여 모든 사용자 얼굴 비슷한 도전, 함께 또는 간단 하 게 작동 하는 모두를 위해서 격리 중 일할 수 밖에. 　　그렇다면 우리는 이러한 고객 들에 대해 이야기 하 고 그들은 어떻게 서로 다른 참조. No. 0 세대-불 시작입니다: Google의 2000 년 연구 논문에 근거 하 여 일부 신자 저장 하 고 싸게 계산 능력 답니다가...

이제 아파치 하 둡 빅 데이터 산업의 발전의 뒤에 원동력이 되고있다. 　　하이브 및 돼지와 같은 기술 자주 언급, 하지만 그들은 모두 기능과 왜 그들은 이상한 이름 (예: Oozie, 동물원의 사육 담당자, Flume) 필요. Hadoop은 대규모 데이터 (큰 데이터 볼륨은 일반적으로 10-100 기가바이트 또는 더, 다양 한 데이터 형식 포함 하 여 구조, 구조화, 등)의 저렴 한 처리에 가져왔다 기능. 　　하지만 차이점은 무엇입니까? 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 및 관계형 수 오늘...

오늘날의 세계는 정보 세계, 우리의 생활의 큰 데이터 나이 여부 생활, 일, 학습 정보 시스템의 지원에서 분리할 수 있습니다. 데이터베이스 저장 및 최종 결과 처리 정보 시스템 뒤에 장소입니다. 　　따라서,는 의미 데이터베이스 시스템은 특히 중요 한 경우 데이터베이스 문제 직면 하 고, 그것은 전체 응용 시스템 또한 도전, 심각한 손실 그리고 결과에 결과 얼굴 것을 의미 합니다. 어떻게 개념 착륙 분명 하다 비록 지금 단어 "빅 데이터 시대" 매우 인기 끌고있다. 하지만 무엇 확실 하다는 것, 인터넷으로...

저자 관찰 그 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/14417.html "> 아파치 스파크 최근 발행 하는 몇 가지 특이 한 이벤트 databricks $를 제공 합니다 　　14 M USD 지원 스파크, 스파크를 지원 하기 위해 cloudera 결정, 스파크 대용량 데이터 분야에서 큰 문제를 간주 됩니다. 작가의 아름 다운 첫 인상 생각 그들은 스칼라의 API (스파크)와 함께 사용 되었습니다.

지금, 만약 당신이 Hadoop의 소식이 없어, 당신은 시간에 뒤에 되어야 합니다. 새로운 오픈 소스 프로젝트, Hadoop 저장소 및 프로세서 데이터 하는 새로운 방법을 제공합니다. 큰 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/3518.html "> 페이 스 북, 구글 등 인터넷 기업 Hadoop을 사용 하 여 저장 하 고 그들의 거 대 한 데이터 집합을 관리. Hadoop이이 분야에서의 응용 프로그램을 통해 5의 장점 또한 입증:...

대용량 데이터 시대에 적용은 전통적인 데이터 처리 방법? 　　큰 데이터 환경에서 데이터 처리 요구 사항이 매우 풍부 하 고 큰 데이터 환경, 저장 및 분석 데이터 마이닝은 큰 데이터 형식, 데이터 디스플레이 대 한 수요는 높은, 높은 효율성과 유용성은 상당. 전통적인 데이터 처리 메서드는 전통적인 데이터 수집 소스 단일, 저장, 관리 및 데이터 볼륨의 분석은 상대적으로 작고, 대부분의 관계형 데이터베이스와 병렬 데이터 웨어하우스를 사용 하 여 처리할 수 있습니다. 데이터 처리, 전송의 속도 향상 시키기 위해 병렬 컴퓨팅에 의존 하...

큰 데이터 [참고] 프로젝트 얼굴을 수행 하는 기업 핵심 결정 중 하나는 사용 하려면, SQL 또는 NoSQL 데이터베이스? SQL은 인상적인 성능을, 거 대 한 설치 기준, 그리고 NoSQL 상당한 수익을 얻고 있다 많은 지지자. 　　이 문제에 대 한 두 전문가의 견해를 살펴 보자. Experts· VOLTDB의 최고 기술 책임자, 라이언 Betts, 말한다 SQL이 겼 다 큰 회사의 광범위 한 배포 및 큰 데이터를 지원할 수 있는 또 다른 지역 이다. 소파...