Big Data

標籤：在ado.net向資料庫進行大資料（超過100000行資料）寫入時，普通方式會很費時，但ado.net提供一個SqlBulkCopy類，可以大提高資料插入的速度。 using(SqlBulkCopy sqlbulkcopy=new SqlBulkCopy(constr)//建立對象執行個體 ，參數為資料庫連接字串{   

標籤：      Memcache儲存大資料的問題   huangguisu      Memcached儲存單個item最大資料是在1MB內，假設資料超過1M,存取set和get是都是返回false，並且引起效能的問題。我們之前對熱門排行榜的資料進行緩衝，因為熱門排行榜在我們全部sql

標籤：Flask：Python系的輕量級Web架構。 1. 網頁爬蟲工具集Scrapy　推薦大牛pluskid早年的一篇文章：《Scrapy 輕鬆定製網路爬蟲》Beautiful Soup客觀的說，Beautifu

標籤：DMP（資料管理平台）協助廣告主獲得可行動的洞察　　在數字廣告領域，大資料和資料管理平台（DPMs）仍大有可為。DMPs讓廣告主可以使用他們的大資料來做出更靈活更有效營銷決策。　　資料管理和分析是業界挑戰　　即便在品牌使用大資料來對他們的潛在和現有客戶進行畫像時，多數品牌會發現從資料中抽取跨渠道的洞察仍然極具挑戰。 　　Ziff Davis發現49%的全球受訪企業在2012年秋季已經實現了資料管理策略。又根據Robert Half

標籤：#include<stdio.h>#include<string.h>#include<vector>#include<algorithm>using namespace std;const int MAX=40010;const int H=26*26*26*10+10;int n,k; //n個人，k門課vector<int> HAR[H];int getID(char str[])

標籤：最早的大資料這個概念是由McKinsey提出的，他認為在當今世界，已經滲透到各個行業及其業務職能的各個領域的資料已成為生產人員能夠開採和利用海量資料的一個重要原因，可以看出，新的生產率上升和消費者盈利的大潮即將到來。行業中最早對大資料進行定義的是IBM，它將其展開並分為四個特質，那就是量，多種類，價值和速度。深入分析來看，大資料的這四個層次可以一一進行剖析：首先，資料量是巨大的，對於大資料的初始計量的單位至少也是P（相當於一千T），E（相當於一百萬T）或Z（相當於十億T）;其次是資料的類型

標籤：Michael Berry對大資料的浮誇之詞頗不以為然。身為旅遊網站TripAdvisor的分析總監，他認為更多的資料未必帶來正面的業務影響，比如大資料和預測性分析的例子。“很多預測性分析的應用其實並不需要所有的資料。”Berry在Predictive Analytics

標籤：幾年前，公司專註於資訊技術和互連網技術，而現如今，公司更多關注的是雲端運算、移動技術和社交技術。不管是上述哪類技術的發展趨勢，都對公司資料的處理和分析造成了很多問題。資料的多樣性和資料的安全問題，以及資料複雜性和資料量的迅猛增長已經成為公司面臨的諸多挑戰。為了對公司的真實需求得到進一步的明確與認知，我們有必要在大資料時代的背景之下分析清楚公司面臨的這些困難究竟是什麼。在儲存和處理大資料的問題上，公司的困難程度的分布相對而言比較平均，資料的安全性以18.98%的比例排名第一，其次是系統效能的

標籤：摘要：有人推崇產品，有人推崇運營，也有人推崇戰略…到底該推崇什嗎？李智勇系統地分析了這三者之間的思路，並引用黑格爾的一句話，給出了自己的看法：在尺度中已經蘊含本質，這在產品、運營、戰略的側重上體現的非常好。視野不拉升或者認知不深入時，就容易在盲人摸象層面上反覆，看到火了，那就產品最重要，看到阿里火了，那就平台最重要。實際上一個比較顯然的事實是，沒有錐子一樣的產品，那你就火不起來；不能從產品升級為平台，那就很可能活不下去。當然，有些人會說平台也是一種產品，但就和人與猴子都是靈長目，實際上仍是

標籤：原文: 第十三章——表和索引分割區（2）——使用拆分刪除和載入大資料 前言：       

標籤：個人化診斷過程主要涉及分子診斷技術、大資料及雲端運算的應用，通過對單個患者相關樣本的採集檢測，並與資料庫中相關疾病的資料進行比對，得出相關診斷結果。在個人化治療階段則可以根據診斷的結果實現“量體裁藥”。東北證券指出，大資料與雲端運算將在個人化醫學中發揮巨大作用。個體化治療實施的前提是基因測序技術，而基因測序後產生的資料則有賴於大資料和雲端運算的比對分析。一個完全測序的人類基因組包含100GB-1000GB的BI資料量，這在解讀上有很大困難，需要專門的資料庫進行資料資

標籤：開源   大資料   即時資料分析   汪興朗 汪明明 王巧玲 eBay作為全球性的商務平台和支付行業領先者,擁有海量的使用者行為資料。基於現有的hadoop大資料處理，已經不能夠滿足業務上對即時性的需求。基於eBay過去的大資料處理的經驗和對最新技術的運用，eBay探索出一個對海量的資料流進行即時的收集，處理，分發和分析的平台。並於2015年2月底開源此平台:

標籤：近年來，南京地稅通過探索大資料應用下的服務新模式，積極拓展服務新領域，建立起以客戶為中心的精準服務體系。據瞭解，南京地稅的精準服務體系主要依託其強大的資料倉儲平台，通過充分應用大資料採礦、分析等現代化的資訊技術，將資料以不落地的方式直接推送辦稅前台、官方、12366系統等服務渠道，實現精準服務。目前，南京地稅的大資料應用已經從單一維度擴充到多元維度，從靜態分析過渡到動態觸發，從基本面研究深入到個人化定製，能夠為客戶提供更全面、更周到的服務。通過大資料工具，整合大集中系統、綜合資訊平台、辦稅

標籤：大資料的出現使業務智能真正地走入了21世紀。但事實上“大資料”詞代表的並不是解決方案，而是一類問題。在這些PB數量級的資料中，隱藏著怎樣的價值?我們從中能得什麼，並且使之指導業務部署的方方面面。但這一巨大量資料實際上有用的沒有多少。所以為了利用其隱藏的價值，企業需要收集、過濾，並通過情感分析應用、定位工具以及其它的技術來分析它，從中產生有用的資訊，從而為今後的業務發展服務。　　雲可作為大資料分析的使能器　　Forrester定義大資料為“在大規模的經濟性

標籤：    大資料匯入實現過程中，出現最常見的兩個問題：超出行數限制和記憶體溢出！    18天的資料，總共是500w條，如何將500w條記錄存入excel中，我當時想過兩種實現方式：PLSQL DEVELOPER和Java poi！    PLSQL DEVELOPER    有兩種實現方法：    1、在建立一個SQL

標籤：大資料絕對可以算得上當下的流行話題，購物要大數、出行要大數、看病要大數、上學要大數……，好像什麼行業都能與大資料搭上邊，又似乎一切都可以大資料了。對於經曆過多年公司資訊化的傳統企業來說，大資料對於他們既清晰、又迷茫，他們有過資料倉儲、資料採礦、商業智慧（BI）概念的洗禮，但又看不懂“大資料”與之前的概念有哪些不同。按照百度百科的解釋，大資料技術(big

標籤：維特比演算法   hmm   viterbi   自然語言處理   一：HMM解碼問題（1）給定一個觀察序列O=O1O2...OT,和模型μ=（A,B,π），如何快速有效地選擇在一定意義下“最優”的狀態序列Q=q1q2...qT，使該狀態最好地解釋觀察序列。（2）最可能的隱藏狀態序列(Finding most probable sequence of hidden

標籤：目前即時或者是准即時的大資料模型越來越多，技術是否先進並非流行的首要原因，社區圈子的繁榮與否才是最重要的。主要有 Redshift -亞馬遜出品的一款MPP支援PB層級資料庫Hive -基於hadoop 上面的SQL引擎，將sql翻譯為Map-Reduce任務；Shark - 基於spark計算架構，與Hive SQL相容的SQL引擎；Impala - 通過類MPP執行引擎實現的，與HIVE

標籤：現代社會的資訊量正以飛快的速度增長，這些資訊裡又積累著大量的資料。預計到2025年，每年產生的資料資訊將會有超過1/3的內容駐留在雲平台中或藉助雲平台處理。我們需要對這些資料進行分析和處理，以擷取更多有價值的資訊。在未來的“智慧城市”中，會有越來越大的結構化以及非結構化的資料。那麼我們如何高效地儲存和管理這些資料，如何分析這些資料呢？答案是，我們需要強有力的大資料處理系統進行支撐。

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