Big Data

標籤：一點   shell   建議   bubuko   機器   全分布   java基礎   pre   完全    學習大資料首先要瞭解大資料的學習路線，首先搞清楚先學什麼，再學什麼，大的學習架構知道了，剩下的就

標籤：遇到   速度   工程師   資料科學   設計   kylin   自己的   產品設計   根據   小編將此文獻給對資料有熱情，想長期從事此行業的年輕人，希望對你們有所啟發，並快速調整思路和方向，讓自己的職業生涯有更

標籤：tin   3.4   library   解壓   特性   address   sys   ESS   切換   Hadoop大資料部署一. 系統內容配置：1. 關閉防火牆，selinux關閉防火牆：systemctl

標籤：log   任務   資料   可靠   修改   位置   pass   認證   無法   一，風險分為內部和外部首先內部：CDH大資料集群部署過程中會自動建立以服務命名的使用者，使用者名稱(login_name)：口令

標籤：項目   準備   圖表   展示   blog   分享圖片   lin   text   size   前言公司由頁遊轉手遊，公司的資料分析需要針對手遊進行設計，所以原來的那一套針對頁遊的資料分析架構就顯得不是很合適了，

標籤：http   result   common   查詢   log   技術   alt   count   inf   不知道為啥不是很想學習MapReduce方面的知識，不過現在這麼想可能過段時間還是免不了去學，這邊先記

標籤：spark   樣本   rac   check   基礎   ade   地理位置   隱式轉換   編譯   如果你看完有信心能堅持學習的話，那就當下開始行動吧！一、大資料技術基礎1、linux操作基礎linux系統簡介

標籤：定義資料   被整合   收集   質數   dfs   提取   完成   組織   監視   大資料項目由業務驅動，一套完整且優秀的大資料解決方案對企業的發展具有戰略性意義。由於資料來源多樣，導致來自不同資料來源的資料類

標籤：oop   應用程式   大數   項目   通過   2017年   之間   成熟   標準   2018年已經過去一半多，大資料分析如今已不能再稱之為新技術，大多數行動裝置

這裡需要注意的是，寫移位或者位元運算符的時候要加上括弧，不然容易出錯。#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#define n 1000int compute_a_b(int a,int b){ if(b==1) return a%n; else if(b&1) return ((compute_a_b(a,b>>1)%n)*(compute_a_b(a,(b>>1)+1)%n))%n;

關於對ACM OJ大資料遞迴棧溢出問題的解決方案Posted by This_poet on 2012-08-15編輯 問題來源我在為參加NOIP的同學出類比題的時候，免不得去BNU、HDU這些我校同學不常去的題庫上面找題來強化或改編。今天我去找了BNU

這是上大學時老師出的一個問題，當時沒做出來。C++中，用普通的資料類型精確計算超過20的階乘應該是不可能的。下面通過數組實現任意500以內的階乘，如果計算更大的數，也可以實現，不過時間要久一些。//以下是程式碼#include <iostream>using namespace std;const int MAX = 10000;template <class TypeName>class Fact{ public:Fact(TypeName f) : Value(f){

在大資料時代，傳統的資料處理方法還適用嗎？大資料環境下的資料處理需求大資料環境下資料來源非常豐富且資料類型多樣，儲存和分析挖掘的資料量龐大，對資料展現的要求較高，並且很看重資料處理的高效性和可用性。傳統資料處理方法的不足傳統的資料擷取來源單一，且儲存、管理和分析資料量也相對較小，大多採用關係型資料庫和並行資料倉儲即可處理。對依靠並行計算提升資料處理速度方面而言，傳統的並行資料庫技術追求高度一致性和容錯性，根據CAP理論，難以保證其可用性和擴充性。傳統的資料處理方法是以處理器為中心，而大資料環境下

        如何應對來自傳統互連網、移動互連網、微博等資料給企業管理帶來的新挑戰？如何在做出關鍵決策的時候充分利用資料？       

 當處理大規模資料時，例如進行全文檢索搜尋，近似重複項搜尋，資料採礦等工作時，RDBMS往往不能滿足我們的需求了。那麼我們應該怎麼做呢？ 一種解決方案是：利用批處理從RDBMS中取出資料，建立索引伺服器再讓web應用程式通過RPC（Remote Procedure Call）或者web API（HTTP +

利用 poi技術讀取大資料量的excel時，總會出現記憶體溢出的情況，在網上找了很多辦法，很多方式都不能較好地解決。最後找到一種方法能較好的解決，修改jvm，我將其擴大一倍後就能讀20列的6萬多條資料。修改tomcat的catalina.bat的位置如下（linux下要修改catalina.sh）：set _EXECJAVA=%_RUNJAVA%set MAINCLASS=org.apache.catalina.startup.Bootstrapset ACTION=startset

背景：         在 Linux 早期，磁碟的大小還是MB級的，檔案系統的塊大小也只是 1KB 到 4KB。而在本文寫作的時候，TB級的硬碟雖然在最近漲了一點價，但無礙一個事實——硬碟已經變大太多了，儲存在上面的檔案也是如此。但 ext4 檔案系統仍然以 4KB 為單位來管理資料。其結果就是要管理的塊數太多了，相關聯的位元影像大小必然隨之增長，管理這些塊的開銷也就極具增大。在核心中增加檔案系統的塊大小會對記憶體管理、page cache

廢話：        我在幹什嗎？調整完raid用iometer和程式測得最高效能後，開始選擇調配合適的檔案系統。希望達到比較好的效能，目前關注ext4,xfs;正題：命令：         mke4fs -N 1000000 -I 128 -O ^has_journal,extent,meta_bg,flex_bg /dev/sddmke2fs -O

 需求：將對象序列化，儲存到資料庫中，資料庫設計用blob資料類型，使用oracle資料庫，使用hibernate儲存blob大資料，ibatis查詢blob大資料. 部分代碼獻上：一、存：1、要儲存的類：class SaveQueryBO implements Serializable 2、將對象轉換成blob格式：Blob saveQueryBo=

課程地址：https://class.coursera.org/bigdata-002/class/index 這門課的final exam如下：Final - Part 1 of 3: Look & ListenAnswer: A Pre-clustering documents using locality-sensitive hashing and linking each result of an inverted-index search to the rest of the