Big Data

標籤：半個月前看到部落格園有人說.NET不行那篇文章，我只想說你們有時間去抱怨不如多寫些實在的東西。  1、SQLSERVER優點和缺點？     優點：支援索引、事務、安全性以及容錯性高     缺點：資料量達到100萬以上就需要開始最佳化了，一般我們會對

標籤：第一次接觸王老師的大資料課程是在2014年底，當時在51CTO上有了spark六階段，當時真的太吸引我了，但是由於是學生，所以沒那麼多錢去買教程，真的太后悔了，但是呢！後來看到了《大資料不眠夜：Spark核心天機解密（共100講）》：http://pan.baidu.com/s/1eQsHZAq和《Scala深入淺出實戰經典》http://pan.baidu.com/s/1sjDWG25   ，覺得希望來了，於是自己開始了spark的學習，從scala的一竅不

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標籤：大資料是用scala語言，和java有些不同又比java強大，省去了很多繁瑣的東西，scala中的的介面用trait來定義，不同於java的介面，trait中可以有抽象方法也可以有不抽象方法。scala中的方法中還可以定義方法，這在java中是從來沒有的。大資料未來幾年發展的重點方向，大資料戰略已經在十八屆五中全會上作為重點戰略方向，中國在大資料方面才剛剛起步，但是在美國已經產生了上千億的市場價值。舉個例子，美國通用公司是一個生產飛機發動機的一個公司，這家公司在飛機發動機的每一個零組件上都

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標籤：大資料入門至精通視頻集，包含Scala、Hadoop、Spark、docker等王家林免費視頻百度雲地址：1 《大資料不眠夜：Spark核心天機解密（共140講）》：         51CTO線上觀看（支援手機、平板、PC）: http://edu.51cto.com/course/course_id-4703.html   百度雲下載:

標籤：　　最近，大資料風靡一時，也成為我們碼農熱捧的技術。大家瘋狂的搭配hadoop環境，翻看各種hadoop技術的書，瀏覽hadoop、hive、storm等技術。過了一段時間，當我們想用這些技術對資料練習的時候。面對從網上下來了測試資料，要麼束手無策，要麼不管三七二十一就來一個統計迴歸模型。　　我們對大資料以及大資料分析完全沒有頭緒，我們甚至對大資料技術產生了迷茫，產生了退縮。　　當我們拿到資料應該怎麼做呢，如果不知道怎麼做，那就先進行探索性分析吧。　　分析資料可以分為探索和驗證兩個階段。探

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標籤：當前，大資料的即時計算、分析和可視化是行業大資料應用真正落地的關鍵。為適應這一需求和趨勢，開源組織Apache提出了基於Spark 分析和計算架構，其優點：（1）       效能優越。架構中的Spark技術指記憶體計算：資料處理僅運行於系統記憶體中，避免以前的架構系統中的硬碟和記憶體頻繁交換資料的時間消耗。另外，Spark架構為批處理（Spark Core）,互動式（Spark SQL），流式（Spark Streaming），

標籤：大資料是用scala語言（和java有些不同又比java強大，省去了很多繁瑣的東西，Scala是真正的物件導向的語言）scala中的的介面用trait來定義，不同於java的介面，trait中可以有抽象方法也可以有不抽象方法。scala中的方法中還可以定義方法，這在java中是從來沒有的。大資料可以解決很多很多的東西，比如，手機製造商可以通過大資料知道使用者到底喜歡什麼樣的手機，然而，目前大資料的發展還不夠迅速，分析問題的能力還有待提升，導致了各類不同手機的出現，也導致很多手機發布會，完全

標籤：之前未習慣發布學習心德博文，後續會採用這種方式發布學習心得，希望能夠很好的督促自己。計劃會按scala,Hadoop,Spark的順序去學習。剛學scala的時候，眼前一亮，這文法跟python,java很像啊，剛好兩者很熟悉，偷笑，後面果然學的得心應手。今天就不發表具體的技術內容。反正王學林老師的視屏講解很好，聲音非常富有感染力，想開小差都比較難，呵呵，話語精鍊，個人較喜歡的風格，這裡說下這段時間學習scala的小心得?，視頻學完一章緊接著進行敲代碼，調試，最後記筆記，對，記筆記，不一定

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標籤：三十年後，當馬特·達蒙回憶起自己波瀾壯闊的一生，最令他回味的，也許不是參加了諾曼底灘頭的迷茫戰鬥《拯救大兵瑞恩》，不是在失憶的驚惶中流亡天涯《諜影重重》，也不是冰天雪地裡30多年的春秋大夢《星際穿越》，而是紅色星球上種馬鈴薯的日子《火星救援》。 據說，空間站宇航員已經食用過了太空生長的萵苣。NASA一位植物學家也稱，人類可以在火星上栽種馬鈴薯，而且可種植的不止馬鈴薯一種。2014年，荷蘭就有一群好奇的科學家，已經在類比月球土和類比火星土上，種植了西紅柿、胡蘿蔔、小麥

標籤：Spark大資料架構是用scala語言編寫，和java有些不同又比java強大、靈活，庫的封裝實現了很多演算法函數，scala中的的介面用trait來定義，不同於java的介面，trait中可以有抽象方法也可以有不抽象方法。scala中的方法中還可以定義方法，這在java中是從來沒有的。傳統的MR需要編寫很多JAVA代碼實現的演算法邏輯，在Spark編寫時小菜一碟，幾行就實現了這些邏輯，而且讓開發人員更多的關注業務方向。大資料未來幾年發展的重點方向，大資料戰略已經在十八屆五中全會上作為重點

標籤：1：索引，我們最先想到的就是建立索引，建立索引可以成倍的提升查詢的效率，節省時間。但是如果資料量太過於巨大的時候，這個時候單純的建立索引是無濟於事的，我們知道假如特別是在大資料量中統計查詢，就拿1000W資料來說吧，如果使用count函數的話，最少要50-100秒以上，當然如果你的伺服器配置夠高，處理夠快，或許會少很多但是一樣會超過10秒。 單純的建立索引是無濟於事的。我們可以在建立索引的時候給索引加個屬性，compress，這個屬性可以將所建立的索引進行一個良好的歸類，這樣的話

標籤：在此通過這一段時間學習王老師課程，記錄一些我對大資料的一個理解。大資料能給我們帶來什嗎？ 使用者行為分析是一個十分廣域的概念，顧名思義，就是去分析使用者的日常行為習慣，記得以前我做過一個中國移動的使用者行為分析系統。主要通過log4j記錄訪問資訊，然後定時分析log日誌。最終分析出每個頁面每個按鈕的流入流出量.這其實是一個資料分析，還遠遠夠不上大資料範疇，試想 上tb 甚至 pb的資料量分析起來是什麼概念。大資料可以概括為5個V，

標籤： 談到大資料，相信大家對Hadoop和Apache Spark這兩個名字並不陌生。但我們往往對它們的理解只是提留在字面上，並沒有對它們進行深入的思考，下面不妨跟我一塊看下它們究竟有什麼異同。解決問題的層面不一樣首先，Hadoop和Apache Spark兩者都是大資料架構，但是各自存在的目的不盡相同。Hadoop實質上更多是一個分布式資料基礎設施:

標籤：原文網址：http://www.csdn.net/article/1970-01-01/28264411.中國工程院院士高文帶來了名為“多媒體大資料分析與搜尋”的主題演講，深度剖析媒體大資料的存不下、看不清、找不到的三大技術挑戰問題，以及解決方案，分別為：超高效視頻編碼解決壓縮問題，在視頻編碼工具中引入情境模型，擷取更好的編碼效率；以物件導向檢測、跟蹤與識別解決模式識別問題，支援ROI、GPS和多攝像機關聯；以大規模圖像式搜尋解決跨網路攝影機搜尋問題，制訂新視覺描述