Big Data

標籤：NoSQL資料庫都被貼上不同用途的標籤，如MongoDB和CouchDB都是面向文檔的資料庫，但這並不意味著它們可以象JSON（JavaScript Object

標籤：大資料對象主要指的是CLOB和BLOB兩種類型的欄位，在CLOB中可以儲存海量文字，例如儲存一本小說。在BLOB中可以儲存二進位檔案，如電影，圖片等，如果在程式中要處理大的資料對象，則必須使用PreparedStatement完成，所有的內容要通過IO流的方式從大欄位文本中儲存和讀取。寫入大資料對象的主要方法：讀取大資料對象的主要方法：處理CLOB資料CLOB表示大文本資料（Character Large

標籤：介紹：　　大資料是不是海市蜃樓，來自小橡子只是意淫奧克斯，大資料的發展，而且要從頭開始，基於巨量資料建設國家、項目-level資料中心行業將越來越多，大資料僅供技術，而非溶液，臨資料群組織模式，資料邏輯模式的問題。它山之石可以攻玉，本文就資料倉儲領域資料邏輯模型建設最負盛名的FS-LDM進行介紹，旨在拋磚引玉。希望可以給大家以啟迪。參與交流請加群：347018601一、概述（1）什麼是LDM　　邏輯資料模型LDM是資料倉儲的資料建設階段為解決業務需求而定義的資料倉儲模型解決方式，它是指導資

標籤：      資訊科技的不斷進步，一方面使得銀行業資訊和資料邏輯集中程度不斷得到提高，另一方面又成為銀行業穩健啟動並執行一大安全隱患。Splunk作為智能的IT管理營運平台，能夠協助銀行業積極迎接、應對和解決不斷出現的各種風險，為其完善IT體系，建立良好的風險管理，提高風險控制能力，實現網路經濟時代銀行業的新發展。什麼是Splunk？     

標籤：這幾天研究了一家美國的大資料公司1010data，它在產品白皮書中提出了新一代資料倉儲的概念（NEXT-GENERATION DATA

標籤：hdfs   mapreduce   HDFS配置：用戶端中的配置參數可以覆蓋服務端的參數。例如：副本數，切塊大小HDFS檔案儲存體：服務端儲存block的實際大小，但是不適合儲存小檔案，小檔案會佔用namenode的中繼資料空間。對於小檔案資料的最佳化，可以在上傳之前先合并再上傳。例如：壓縮、文字檔合并HDFS擴充：hdfs支援rest API，與平台無關jetty 容器hdfs支援rest

標籤：大資料   小資料   相關關係   因果關係   混雜   大資料時代要轉變的思維：要分析所有資料，而不是少量的資料樣本要追求資料的紛繁複雜，而不是精確性要關注事物的相關關係，而不是因果關係1.

標籤：大資料 輿論分析 華來四就在前不久，朋友圈、微博上到處都在問，這條裙子到底是藍黑還是白金顏色的？650) this.width=650;" width="441" height="399" src="http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz/7WIzliaCmoYZOt27Hia1eP3Fy6F5VNKwJbeuvvich7qOIMRP6YXTWibsKF7ufbjPI2Zr4eU7r29r22icuibdP7UEVTvQ/640?tp=webp&wxfrom=5"

標籤：上古十大神器之一天機鏡：天機鏡又名崑崙鏡。昆崙山西王母所有，能洞察天機，知曉古今！ 1. 動機　　在業務系統開發的前期，我們往往只專註到商務邏輯，而忽略了對系統本身的監控。 對硬體資源的監控營運同學提供的ganglia以及ZENOSS

標籤：趨勢一：混合架構將逐漸消失　　當初，Hadoop的誕生是為了更方便地處理非結構化資料和半結構化資料，但是處理結構化資料的時候功能就顯得不夠完整。使用者還需要使用資料庫或者MPP(大規模平行處理)資料庫，協助Hadoop處理結構化的資料。另外，Hadoop是為處理幾百TB和幾PB資料而設計的，但是，當資料量小於10TB的時候，Hadoop的處理效能往往還不如MPP資料庫。　　為解決這些問題，使用者往往會考慮混合架構的部署方式：把即時資料放到MPP資料庫裡，把曆史資料放到Hadoop裡;或者把

標籤：申請大資料開發環境1. 在SuperVessel首頁上（http://www.ptopenlab.com ）點擊申請大資料開發服務並登入2. 選擇你想要建立的服務類型，MapReduce或Spark，並選擇需要的節點數以及磁碟大小3. 稍作等待就能看到你建立各節點的IP，此時可查看註冊郵箱，將收到一封來自於[email protected]的郵件，告知你的master ip,slave ip使用者名稱密碼等相關資訊.目前MapReduce開發環境配置了IBM JDK

標籤：          據有關統計，近30年來，全球人均數字資訊儲存能力每40個月翻一番，“as of 2012, every day 2.5 exabytes(2.5×1018) of data were

標籤：在大資料時代下，資料現在是個熱點詞彙，關於有了大資料，如何發揮大資料的價值，議論紛紛，而筆者以為，似乎這有點搞錯了原因與結果，就象關聯關係，有A的時候，B與之關聯，而有B的時候，A卻未必關聯，筆者還是從通常的4個V來描述一下我所認為的大資料思維。首先是大資料的量，資料量足夠大，達到了統計性意義，才有價值 。 筆者看過的一個典型的案例就是，例如傳統的，收集幾千條資料，很難發現血緣關係對遺傳病的影響，而一旦達到2萬條以上，那麼發現這種影響就會非常明顯。那

標籤：第一步、開啟資料庫的FILESTREAM支援實際環境為Sharepoint2010 和 SQL Server2008 R2；資料庫預設安裝的時候可能沒有開啟FILESTREAM，此時需要我們核實是否已經開啟。開啟SQL組態管理員，如所示在開啟FILESTREAM之後，在資料庫中執行下列語句EXEC sp_configure filestream_access_level, 2RECONFIGURE第二、配置內容資料庫與檔案系統的映射use [WSS_Content]if not

標籤：移動互連網   技術   產品   廣告   如何       技術做到一定程度，逐步發現自己的瓶頸。不由得開始思考這一方面的問題！到底大資料時代下，是相應的資料分析技術重要，還是相應資料思維重要？   

標籤：matlab   大資料   一：起因（1）最近一直在處理大資料，從MB ----> GB的變化，是一次質的飛躍，相應的工具也在變 從widows到linux，從單機單核 到 hadoop多節點的計算（2）問題來了，面對海量的資料，如何從中挖掘實用的資訊或者發現潛在的現象，視覺化檢視可能是必不可少的

標籤：hmm   隱馬爾科夫模型   一：HMM解碼問題（1）編程深處無非就是演算法和結構，以及各種架構和版本的管理（如Git管理），因此作為程式員演算法這一關是繞不過去的；（2）關於演算法，個人比較崇尚的一本書是《演算法導論》和ACM實戰系類的演算法培訓；（3）對於自然語言處理領域或者部分機械學習領域的演算法，HMM模型是非常經典的演算法之一，非常適合初學者學習和研究；（4）HMM模型μ=（A,B,π），的狀態是不可見的，我們看到的僅

標籤：平常所用到的列ListView/ListCtrl控制項,都是只有行至幾百行資料,直至今日,在項目中遇到了上10W量級資料條,終於感覺到普通載入的艱辛,遂到網上亂找一通,發現大同小異,轉載了這篇比較詳細的,後面代碼所用到的m_Items,為存放的列表的資料結構列表,這篇文章雖詳盡,改日做一個DEMO,  Demo 一、什麼是虛擬清單控制項虛擬清單控制項是指帶有LVS_OWNERDATA風格的清單控制項。。二、為什麼使用虛擬清單控制項我們知道，通常使用清單控制項C

標籤：在從用戶端向WCF服務端傳送較大資料（>65535B）的時候，發現程式直接從Reference的BeginInvoke跳到EndInvoke，沒有進入服務端的Service實際邏輯中，懷疑是由於資料過大超出限定導致的。問題是我實際發送的資料是剛剛從WCF服務端接收過來的，一來一去，資料量差別並不大。然後發現，在用戶端和服務端實際使用的是不同的配置，對於用戶端，在添加ServiceReference時自動產生的ServiceReferences.ClientConfig檔案中syste

標籤：處理CLOB大資料對象import java.sql.SQLException ;import java.sql.DriverManager ;import java.sql.ResultSet ;import java.sql.Connection ;import java.sql.PreparedStatement ;import java.io.File ;import java.io.FileInputStream;import java.io.InputStream