Big Data

標籤：1.用PHP代碼迴圈把要插入的資料存入檔案//隨機字串function getRandChar($length){$str = null;$strPol = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz";$max =

標籤：mysqldump備份大資料出錯技術maybe yes 發表於2015-01-26 22:58原文連結 : http://blog.lmlphp.com/archives/72  來自 : LMLPHP後院網 站的資料會定期備份，現在資料大了，mysqldump 方法估計是不行了，並且失敗了以後並不能接著上次的位置開始備份。報錯內容：mysqldump: Error 2013: Lost connection to MySQL server during query when

標籤：大資料量的系統的資料庫結構如何設計：1、把你表中經常查詢的和不常用的分開幾個表，也就是橫向切分2、把不同類型的分成幾個表，縱向切分  3、常用聯結的建索引 4、伺服器放幾個硬碟，把資料、日誌、索引分盤存放，這樣可以提高IO吞吐率  5、用最佳化器，最佳化你的查詢  6、考慮冗餘，這樣可以減少串連   7、可以考慮建立統計表，就是即時產生總計表，這樣可以避免每次查詢都統計一次 &nb

標籤：sql server   備份   大資料   指令碼           

標籤：XFS：大資料環境下Linux檔案系統的未來？ XFS開發人員Dave Chinner近日聲稱，他認為更多的使用者應當考慮XFS。XFS經常被認為是適合擁有海量資料的使用者的檔案系統，在空間分配方面的可擴充性要比ext4快“幾個數量級”。 “中繼資料驗證”意味著，讓中繼資料自我描述，保護檔案系統，防範被儲存層指錯方向的寫入。那麼，為什麼我們仍需要ext4？AD：WOT2015 互連網營運與開發人員大會 熱銷搶票  【51

標籤：機器學習中梯度下降（Gradient Descent， GD）演算法只需要計算損失函數的一階導數，計算代價小，非常適合訓練資料非常大的應用。梯度下降法的物理意義很好理解，就是沿著當前點的梯度方向進行線搜尋，找到下一個迭代點。但是，為什麼有會派生出

標籤：excel java工作需要，讀取大資料量的excel。用Apache poi的普通模式讀取，會拋記憶體溢出。查詢文檔得知有另外一種模式--使用者模式。該模式不會一下子整個檔案load進來放在記憶體裡，而是一行一行的讀取，這樣就能避免記憶體溢出了。上碼：package com.ism.excel.pkg07;import java.io.InputStream;import java.sql.SQLException;import java.util.ArrayList;import

標籤：ODAC擷取資料的效率比較高，在Web程式中希望能夠更快擷取第一頁的資料時，可以有幾種方式：1、在資料庫中進行分頁處理；2、擷取所有資料，只是快速返回第一頁資料。第一種方案對應用伺服器資源消耗最小，對資料庫消耗略大，在客戶需要對全資料進行靈活過濾、尋找、統計時就有些不夠用了，另外對耗時較大的SQL查詢就不如第二種方案速度快，對資料庫壓力也要大些，並且需要編寫程式來完成。在Delphi下我考慮使用第二種方案，尤其是在使用uniGUI+ODAC配合使用時。第二種方案對應於伺服器記憶體壓力略大，

標籤：大資料的目的：生產小型資料弱水三千，只取一瓢。如果擁有著一切，那麼我只是需要能夠解答我關心的問題的答案。如果我們想使用智能手機在指定的範圍內定位選擇一家意式餐廳。只需要輕輕的點擊幾下，智能終端就會列出當前所在的位置周邊10公裡以內的意大利餐廳。這個簡單的LBS應用，其後面用於被查詢的資料庫是及其龐大而複雜的（該地理資料庫包括了全世界所有的餐館的資料，包括它們的基本資料、經緯度、街道地址、使用者評價等等），但是針對所關心的內容，產生的結果資料集確非常的小（例如，在我們的智能終端上只會顯示這五

標籤：雲端運算   大資料   雲端服務   企業   營銷         在傳統雲端運算四層架構中，企業通常接觸到的是Saas（軟體即服務）、Paas（平台即服務）、Daas（資料即服務）技術，在雲端式計算技術的巨量資料服務越來越普及的今天，使用好“雲端運算+大資料技術”，為企業提供更快、更有價&

標籤：27.LDB(local DataBase):本機資料庫本機資料庫是指駐留於運行客戶應用程式的機器上的資料庫。本機資料庫提供最快的相應時間。因為在用戶端沒有網路傳輸。本機資料庫位於本地磁碟或區域網路上。如果有幾個使用者同時訪問資料庫，本機資料庫採取攘於檔案的鎖定策略。因此本機資料庫叫基於檔案的資料庫。典型的有Paradox、dBasep、FoxPro、Access。 28.DAQ(data

標籤：分布式   aerospike   nosql   記憶體資料庫   share-nothing   Large Data

標籤：hadoop   pca knn   Face

標籤：可類化   classable   大資料   laxcus           可類化(Classable)是Laxcus大資料管理系統提供的一項基礎功能，它能夠將類轉化為一串位元組數組，或者逆向將位元組數組轉化為一個類。這項功能與JAVA提供的序列化(Serializable)非常相似

標籤：大資料   laxcus   diffuse   converge   分布計算          

標籤：按照時間的早晚從大資料出現之前的時代講到現在。暫時按一個城市來比喻吧，反正Landscape的意思也大概是”風景“的意思。早在大資料概念出現以前就存在了各種各樣的關於數學、統計學、演算法、程式設計語言的研究、討論和實踐。這個時代，演算法以及各種數學知識作為建築的原料(比如鋼筋、磚塊)，程式設計語言作為粘合劑(比如水泥)構成了一座座小房子(比如一個應用程式)，形成了一小片一小片的村莊(比如一台伺服器)。這個時代村與村之間還沒有高速公路(GFS, HDFS,

標籤：　　許多分散式運算系統都可以即時或接近即時地處理大資料流。本文將對三種Apache架構分別進行簡單介紹，然後嘗試快速、高度概述其異同。Apache Storm　　在Storm中，先要設計一個用於即時計算的圖狀結構，我們稱之為拓撲（topology）。這個拓撲將會被提交給叢集，由叢集中的主控節點（master node）分發代碼，將任務分配給工作節點（worker node）執行。一個拓撲中包括spout和bolt兩種角色，其中spout發送訊息，負責將資料流以tuple元組的形式發送出去；

標籤：注意：以下安裝步驟在Centos6.5作業系統中進行，安裝步驟同樣適於其他動作系統，如有同學使用Ubuntu等其他Linux作業系統，只需注意個別命令略有不同。 注意一下不同使用者權限的操作，比如關閉防火牆，需要用root許可權。 單節點的hadoop安裝出現的問題會在如下幾個方面：JDK環境的配置、防火牆是否關閉、root使用者和hadoop使用者的不同操作等。 在搭建的過程中細心一點，按照下面的步驟做，基本不會有什麼問題的。 一、準備工作（root使用者） 1.關閉防火牆

標籤：　　如今，從小型初創企業到行業巨頭，各種規模的供應商都在使用開源來處理大資料和運行預測性分析。本文介紹了一些大資料方面的頂級開源工具，分為四個領域：資料存放區，開發平台，開發工具和整合，分析和報告工具。　　隨著大資料與預測性分析的成熟，開源作為底層技術授權解決方案的最大貢獻者的優勢越來越明顯。　　如今，從小型初創企業到行業巨頭，各種規模的供應商都在使用開源來處理大資料和運行預測性分析。藉助開源與雲端運算技術，新興公司甚至在很多方面都可以與大廠商抗衡。以下是一些大資料方面的頂級開源工具，分為

標籤：蘿蔔（：Robbie_Qi）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 DISCOVERY），相對於第一代資料倉儲，具有如下一些特徵：l  使用者可以針對任何問題進行分析和查詢，也就是說，分析系統要提供更加友好的操作體驗，更加明細的資料粒度；l  分析效率和水平擴充，在大資料量的情況下，也要保證分析過程的高效率；l