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大数据第11章 大数据发展与展望

全球范围内,研究发展大数据技术、运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势。下面将从应用、治理和技术三个方面对当前大数据的现状与趋势进行梳理。

  • 2021-09-22
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大数据第7章 大数据分析

探索和分析大数据,可将信息转化为见解。但是,数据规模巨大、增长迅猛、极为多样,这一切远远超出了传统数据库的处理能力。因此,为实现大数据分析,企业纷纷转向 Hadoop、Spark 和 NoSQL 数据库之类的技术,以满足其快速发展的数据需求。大数据分析工具 Tableau 与该领域的领先者紧密合作,为客户选择的任何平台提供支持。

  • 2021-09-22
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大数据第6章 大数据管理

大数据管理过程主要包括:数据转换、数据关联、数据丰富、数据操作以及数据保持。数据的存储周期越长,用于数据分析的样本数据就越多,越容易从长期的数据变化中发现规律。企业需要综合考虑数据分析实际需求、数据存储成本、数据管理成本等因素,实现企业成本效益的最大化。

  • 2021-09-22
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大数据第5章 Hadoop分布式架构

Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的。

  • 2021-09-22
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大数据第1章 大数据概述

大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中,快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域,通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此,大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息,也体现在如何加强大数据技术研发,抢占时代发展的前沿。

  • 2021-09-22
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Python基础与大数据应用 第一章 Python环境搭建

python在大数据分析中的应用,每个人都喜欢Python,如果您打算开始从事数据科学事业,我们可以肯定Python在您心中已经占有特殊的位置。它直观且易于在任何平台上运行,并且具有大量令人惊叹的库和工具。与其他编程语言相比,Python在深度学习算法方面也提供了强大的支持。此外,它拥有庞大的数据科学家和开发人员社区,可以不断改进语言。

  • 2021-09-22
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30.第一章初识Hadoop大数据技术

Hadoop 以分布式文件系统 HDFS 和分布式运算框架 MapReduce 为核心,为用户提供系统底层细节透明的分布式基础架构。其中,HDFS 的高容错性、高伸缩性等优点允许用户将 Hadoop 部署在低廉的硬件上,形成分布式文件系统;MapReduce 允许用户在不了解分布式系统底层细节的情况下开发并行应用程序。所以,Hadoop 具有高容错、高可靠性、高扩展性等特点。

  • 2021-09-22
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【Selected】大数据时代重点客户情报获取与业务渗透.pptx

大数据时代梵媒通过大数据技术对各个投放渠道的目标受众进行用户画像、整合媒体资源,进行精准广告投放,更精准有效的影响目标受众,让有需求的用户通过手机在各大媒体随时随地找到品牌,从而降低广告成本,提升转化效果。

  • 2021-09-22
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