关于大数据

最新推荐文章于 2023-12-30 11:39:14 发布
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早上起来，先背了一个list的单词。

然后看到了昨天刚下的一本书，大数据时代，这是最近某位校长推荐的一本书。生活、工作与思维的重大变革。

这本书真的很不错。以后对这些更有感触时再回来补充。

作者







必须知道：关于大数据的七个概念
大数据学习中心
05-15 632
在大多数人根本不知道大数据(Big Data)到底是什么的时候，不可否认的是，大数据已经在 21 世纪掀起一场惊涛骇浪。 根据研究机构 IDC(国际数据资讯公司)的分析，这个世界上的资料正在以每两年就翻倍的惊人速度增加中。了解大数据、如何利用巨量资料，成了人人关心的重点议题。 尽管大数据的定义各家歧异，但基本上，大数据领域里的每个人都同意一点：大数据不仅仅是指更多资料而已。这篇文章整理出 7 ...
谷歌关于大数据的三篇经典论文（高清）
06-07
谷歌在大数据领域有着深远的影响，其发表的三篇经典论文——《Google文件系统》(GFS)、《Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统》以及《MapReduce：简化数据处理的大规模并行编程模型》——对于理解和应用大数据...
大数据分析的逻辑与认识差异：北京大学刘德寰
weixin_34007879的博客
01-20 187
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
用大数据讲商业地产新故事
cigang4063的博客
06-06 470
在北京798中国导演中心表演厅的看台上，万科集团总裁郁亮、执行副总裁毛大庆并排端坐，他俩中间是一位新伙伴——百度公司副总裁张东晨。一场极具科技感的开场秀之后，郁亮宣布万科将联合百度启动商用地产的科技化运营。 未来万科与百度的合作，将应用在万科商用旗下的社区商业、生活广场、购物中心，基于百...
一句话告诉你们什么是大数据
weixin_34152820的博客
04-20 378
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
关于SQL认识，转载
活到老学到老，技术成就梦想
01-10 606
在我们的大多数应用开发中或多或少的用到SQL语句，那么Sql到底是什么？下面我们将讨论一下什么是sql 1.首先我们编程都是告诉计算机我们做的代码，计算机按照我们给出的步骤执行，然后得到我们想要的结果，但是SQL非也，它是一个结果程序语言，主要特点就是，我想要某个数据或者某种数据，好的，SQL你帮我找一下，看看数据库里面有没有，ok，有返回数据，没有，反馈没有信息。 2.sql并不是按软件程序
一个故事，带你看什么是大数据时代
weixin_33842328的博客
06-13 232
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
关于大数据的大数据平台
NoteDing
03-14 5764
大数据平台 大数据平台，顾名思义就是整合网站应用和大数据系统之间的差异，将应用程序产生的数据导入到大数据系统，经过处理计算后再导出给应用程序使用。 大数据平台架构 互联网大数据平台 互联网产品处理用户请求，需要毫秒级的响应，要在 1 秒内完成计算，普通大数据计算必然不能实现这样的响应要求。 如何才能弥补这互联网和大数据系统之间的差异呢？ 解决方案就是将面向用户的互联网产品和后台的大数据系统整合起来，也就是构建一个互联网大数据平台。 图是一个典型的互联网大数据平台的架构。 在这张架构图中，大数据平台里面
大数据 - 大数据入门第一篇 | 关于大数据你了解多少？
weixin_40968325的博客
12-30 1461
大数据（BigData):指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据主要解决、海量数据的采集、存储和分析计算问题。按顺序给出数据存储单位：bit,Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
关于大数据的概述
kangjingqi的博客
09-26 379
开源大数据技术基础 引言 我认为分享知识是一件幸福的事情。 大数据概念 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程 大数据发展史 时间 阶段 1887-2008 大数据出现 2009-2012 大数据热门 – – 2013 大数据元年 2017-2022 大数...
最新关于大数据的专业知识讲座.ppt
05-18
尽管当前网络上存在一些关于大数据的资料可能存在误导性，我们仍需正确理解大数据的真实含义和价值，并对其中的信息进行甄别和辨析。通过不断地学习和研究，可以更好地掌握大数据知识，为个人发展和企业决策提供科学...
关于大数据的.ppt
06-25
大数据概念诞生于半个世纪以来，计算机技术广泛融入社会生活的进程中。信息爆炸使得世界充斥着前所未有的大量信息，并且信息的增长速度不断加快。大数据涉及学科包括天文学、基因学等，并几乎应用到所有人类智力与...
精选资源
关于大数据“杀熟”的博弈分析1.pdf
01-14
关于大数据“杀熟”的博弈分析1.pdf
谷歌关于大数据的三大论文
10-23
谷歌奠定了现在大数据框架的基础，这三篇论文就是google发表的关于bigtable,gfs(google大数据文件系统,Google file system)，mapreduce的介绍，阅读之后可以帮助梳理关于大数据的一些思想
植物检测基于对称的作物田三维点云植物检测研究（Matlab代码实现）
01-01
【植物检测】基于对称的作物田三维点云植物检测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于对称的作物田三维点云植物检测研究”展开，提出了一种利用三维点云数据并通过几何对称性特征实现植物检测的技术方法。研究结合Matlab代码实现，通过对作物田间植物的三维点云数据进行预处理、特征提取与对称性分析，有效识别出植物个体，尤其适用于密集种植场景下的植物分割与定位。该方法充分利用植物在垂直方向上的对称结构特性，提升了复杂农田环境中植物检测的准确性与鲁棒性。文中还介绍了算法的具体实现流程，包括点云降采样、法向量估计、对称平面检测及聚类优化等关键步骤。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事农业信息化、计算机视觉、智能农机或遥感检测等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于精准农业中的植物生长监测、株距统计与表型分析；②为农业机器人自主导航与植保作业提供环境感知支持；③推动基于三维视觉的智能农业装备研发。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注点云处理流程与对称特征提取的实现细节，同时可根据实际农田数据调整参数以提升检测效果。
基于Flask框架的二手交易商城系统设计与实现：PyCharm开发环境下的Redis缓存与MySQL数据库集成
最新发布
01-01
本系统采用Python编程语言中的Flask框架作为基础架构，实现了一个面向二手商品交易的网络平台。该平台具备完整的前端展示与后端管理功能，适合用作学术研究、课程作业或个人技术能力训练的实际案例。Flask作为一种简洁高效的Web开发框架，能够以模块化方式支持网站功能的快速搭建。在本系统中，Flask承担了核心服务端的角色，主要完成请求响应处理、数据运算及业务流程控制等任务。 开发工具选用PyCharm集成环境。这款由JetBrains推出的Python专用编辑器集成了智能代码提示、错误检测、程序调试与自动化测试等多种辅助功能，显著提升了软件编写与维护的效率。通过该环境，开发者可便捷地进行项目组织与问题排查。 数据存储部分采用MySQL关系型数据库管理系统，用于保存会员资料、产品信息及订单历史等内容。MySQL具备良好的稳定性和处理性能，常被各类网络服务所采用。在Flask体系内，一般会配合SQLAlchemy这一对象关系映射工具使用，使得开发者能够通过Python类对象直接管理数据实体，避免手动编写结构化查询语句。 缓存服务由Redis内存数据库提供支持。Redis是一种支持持久化存储的开放源代码内存键值存储系统，可作为高速缓存、临时数据库或消息代理使用。在本系统中，Redis可能用于暂存高频访问的商品内容、用户登录状态等动态信息，从而加快数据获取速度，降低主数据库的查询负载。 项目归档文件“Python_Flask_ershou-master”预计包含以下关键组成部分： 1. 应用主程序（app.py）：包含Flask应用初始化代码及请求路径映射规则。 2. 数据模型定义（models.py）：通过SQLAlchemy声明与数据库表对应的类结构。 3. 视图控制器（views.py）：包含处理各类网络请求并生成回复的业务函数，涵盖账户管理、商品展示、订单处理等操作。 4. 页面模板目录（templates）：存储用于动态生成网页的HTML模板文件。 5. 静态资源目录（static）：存放层叠样式表、客户端脚本及图像等固定资源。 6. 依赖清单（requirements.txt）：记录项目运行所需的所有第三方Python库及其版本号，便于环境重建。 7. 参数配置（config.py）：集中设置数据库连接参数、缓存服务器地址等运行配置。 此外，项目还可能包含自动化测试用例、数据库结构迁移工具以及运行部署相关文档。通过构建此系统，开发者能够系统掌握Flask框架的实际运用，理解用户身份验证、访问控制、数据持久化、界面动态生成等网络应用关键技术，同时熟悉MySQL数据库运维与Redis缓存机制的应用方法。对于入门阶段的学习者而言，该系统可作为综合性的实践训练载体，有效促进Python网络编程技能的提升。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
python语言视频批量提取音频工具 - 提取为MP3格式软件代码.txt
01-01
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java影视大全毕设-下载即用.zip
01-01
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/edd8bb4ab8bd 基于Java语言开发的毕业设计项目源代码，名为影视大全，其系统架构包含后台管理模块与前端数据展示功能，功能特性类似于百度百科搜索电视节目内容的网页应用。 用户能够在后台系统中执行节目信息的增删改查操作，在前端页面上实现动态的数据呈现，详细的设计理念与实现方法均有配套文档进行说明。 若对项目存在任何疑问或需要进一步了解，欢迎通过QQ号码820456878进行联系与咨询。
关于大数据的一些架构
06-15
### 大数据架构在企业数据集成与可视化全流程中的应用 大数据架构是支持企业从数据采集到数据可视化的全流程技术框架，其核心目标是帮助企业高效地管理、分析和利用数据资产。以下将详细阐述大数据架构在企业数据集成与可视化中的具体应用。 #### 数据集成阶段 在数据集成阶段，大数据架构通过统一的数据采集与整合机制，解决多源异构数据的接入问题。随着企业数字化转型的加速，数据量呈指数级增长，且数据类型更加多样化[^2]。因此，现代大数据架构通常采用湖仓一体的设计思路，以满足对海量数据的存储与处理需求。湖仓一体架构结合了数据湖的灵活性和数据仓库的强大分析能力，能够支持实时数据流的快速决策场景[^2]。 例如，在数据集成过程中，可以使用Apache Kafka等工具进行实时数据流的采集，并通过Spark Streaming或Flink对数据进行初步清洗与转换。以下是基于Kafka的数据采集代码示例： ```python from kafka import KafkaConsumer # 创建Kafka消费者实例 consumer = KafkaConsumer('data_topic', bootstrap_servers='localhost:9092') # 读取Kafka消息 for message in consumer: print(f"Received data: {message.value.decode('utf-8')}") ``` #### 数据处理与存储阶段 在数据处理与存储阶段，大数据架构提供了丰富的技术栈来支持批处理与流处理两种模式。对于大规模静态数据的处理，可以采用Hadoop生态系统中的MapReduce或Spark批处理作业；而对于实时数据流处理，则可以使用Apache Flink或Kafka Streams等工具[^3]。 此外，大数据治理在整个数据生命周期中扮演着重要角色，确保数据的质量、安全性和合规性[^3]。通过建立有效的管理体系，企业可以更好地利用数据资产，同时满足业务需求和法律法规要求。 #### 数据分析阶段 数据分析是大数据架构的核心环节之一，涉及机器学习算法的应用和深度数据挖掘。百度智能云提供的全功能AI开发平台BML整合了大数据和AI技术，能够实现从数据源管理到模型部署的全流程支持[^4]。以下是基于BML平台的简单数据预处理代码示例： ```python import pandas as pd # 加载数据 data = pd.read_csv("raw_data.csv") # 数据清洗与扩充 data['new_feature'] = data['existing_feature'] * 2 # 数据标注 data['label'] = data['target'].apply(lambda x: 1 if x > 0 else 0) # 保存处理后的数据 data.to_csv("processed_data.csv", index=False) ``` #### 数据可视化阶段 在数据可视化阶段，大数据架构通过提供灵活的展示工具，帮助企业将复杂的数据转化为直观的图表和仪表盘。高质量的数据可视化是大数据应用的关键，它能够解决数据效率低下的问题，并使用户轻松、即时地吸收以视觉格式呈现的大量数据[^1]。 例如，可以使用Matplotlib或Seaborn库生成各种类型的图表。以下是一个简单的柱状图绘制代码示例： ```python import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 加载数据 data = pd.read_csv("processed_data.csv") # 绘制柱状图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.bar(data['category'], data['value']) plt.xlabel('Category') plt.ylabel('Value') plt.title('Category Distribution') plt.show() ``` ### 结论 综上所述，大数据架构在企业数据集成与可视化全流程中发挥了重要作用。通过采用湖仓一体架构、高效的批处理与流处理技术、完善的大数据治理体系以及先进的数据可视化工具，企业能够更好地挖掘数据价值，提升业务效能和收益。
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