大数据技术
中秋赏月的高级姿势——高性能计算
又到中秋月圆时。“但愿人长久,千里共婵娟”、“举头望明月,低头思故乡”、“白兔捣药秋复春,嫦娥孤栖与谁邻”……古往今来,神秘遥远的月亮不仅寄托着人们的情感,也引发了好奇和遐想。对于很多的天文爱好者来说,一年 ...
分类: 数据处理
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云计算2.0——混合云的新时代
2019年，云计算的发展达到了新的高度，随着云计算和其他新技术的发展，企业采用云的动力比以往任何时候都更强大。新兴技术所需的基础设施包括人工智能（AI），边缘计算和DevOps等。本文针对企业的云服务进行了解读， ...
分类: 云技术
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云计算服务的三种模式及云取证面临的三大挑战
云计算改变了 IT 行业，因为服务部署如今仅需以往耗时的些微部分。可扩展计算解决方案孕育出 AWS、谷歌云和微软 Azure 等大型云计算公司。鼠标轻点，员工便能以软件即服务 (SaaS)、平台即服务 (PaaS)、基础设施即服 ...
分类: 云技术
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Hive和Spark究竟是凭借什么优势而大获成功？
Hive和Spark凭借其在处理大规模数据方面的优势大获成功，换句话说，它们是做大数据分析的。本文重点阐述这两种产品的发展史和各种特性，通过对其能力的比较，来说明这两个产品能够解决的各类复杂数据处理问题。什么 ...
分类: 大数据技术
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6个用于大数据分析的最好工具
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志， ...
分类: 大数据技术
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海量数据时代，为什么大容量硬盘倍受青睐？
随着IOT的普及以及5G、AI、大数据等新技术和应用的发展，连接到互联网的设备数量和云服务范围正在高速增加。伴随而来的是通过互联网产生的数据量呈现指数级增长。因此对于企业和个人来讲，海量数据存储需求成为核心 ...
分类: 数据处理
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Hadoop现在怎么样了？
之前我们提到大数据的时候就会提到Hadoop，Hadoop是大数据的基础框架，是大数据技术的代表。提到HDFS、MapReduce、Yarn，提到HBase、Hive、TEZ等Hadoop生态圈中的一个又一个开源组件。但是最近好像有点不一样了。Had ...
分类: 数据处理
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大数据体系，一般分为哪几大层次？
大数据之数据采集大数据体系一般分为：数据采集、数据计算、数据服务、以及数据应用 几大层次。在数据采集层，主要分为 日志采集 和 数据源数据同步。日志采集根据产品的类型 又有可以分为：- 浏览器页面 的日志采集 ...
分类: 数据处理
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Redis概念以及底层数据结构
Redis 简介REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由SalvatoreSanfilippo写的key-value存储系统。Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库， ...
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江西宜春智慧城市时空大数据平台建设方案出炉
近日，江西省宜春市“云上宜春”新型智慧城市时空大数据平台建设方案通过专家评审，将为该市智慧城市建设奠定坚实基础。党的十九大后，宜春市委、市政府提出了“云上宜春”理念，并紧紧围绕建设“省内领先、全国知名 ...
分类: 大数据技术
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三大安全隐患，不得不防的企业数据问题
随着数字技术与工作生活的逐步交汇、融合，数据开始呈现指数级爆发，海量复杂的数据信息成为了当代信息化发展的一大标志。数据信息的进一步发展让大数据已然成为推动经济繁荣、改善社会生活的关键引擎。尽管数据的汇 ...
分类: 大数据技术
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一文带你了解什么是数据挖掘
大数据时代已经来临，利用网络和生活中产生的大量数据发现问题并创造价值，使得数据挖掘成了一门新的学科和技术。那么什么是大数据挖掘，数据挖掘的过程是什么，以及它的具体算法又有哪些?今天这篇文章，将带你一起 ...
分类: 大数据技术
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从单体到Flink：一文读懂数据架构的演变
01 传统数据基础架构如图1-1所示，传统单体数据架构(Monolithic Architecture)最大的特点便是集中式数据存储，企业内部可能有诸多的系统，例如Web业务系统、订单系统、CRM系统、ERP系统、监控系统等，这些系统的事务 ...
分类: 大数据技术
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做机器学习项目数据不够？这里有5个不错的解决办法
许多开展人工智能项目的公司都具有出色的业务理念，但是当企业AI团队发现自己没有足够多的数据时，就会慢慢变得十分沮丧......不过，这个问题的解决方案还是有的。 本文将简要介绍其中一些经笔者实践证明确实有效的 ...
分类: 大数据技术
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能够简化数据科学的6种工具
新的工具捆绑了数据清理，拖放式编程以及云计算，可以帮助任何熟悉电子表格的人充分利用数据科学的力量。数据科学可能从来都不是那么容易的，但它正变得越来越容易深入。像“机器学习”、“回归”和“降维”这样的术 ...
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