大数据

最新推荐文章于 2024-12-22 00:00:00 发布
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博客介绍了Linux基本用法，还阐述了Hadoop的三种安装模式，同时讲解了HDFS的启动过程，涵盖了操作系统和大数据开发方面的关键信息。
【大数据】基础认知入门
qq_32681589的博客
08-20 1829
唉，最近有点迷茫，本着迷茫就多看书、多学习的原则，于是就来学学【大数据】。说起【大数据】这玩意，我有点对自己感到无语。此话怎讲呢？且听我说。此前，我一直在思考一个问题，那就是【我能用大数据给我公司做什么】。对啊，能做什么，这是个问题。但更大的问题是：我是一个大数据外行，只曾听闻过大数据3个字，却我从未对它有过系统性了解，所以我连【大数据是什么】都不知道就去思考【能做什么】，这不是来搞笑的吗？我不知道我有没有给大家描述清楚我的问题所在。
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06-03
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大数据概述
早拾碗吧的博客
04-29 1921
大数据本身是一个抽象的概念。从一般意义上讲，大数据是指无法在有限时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、管理和处理的数据集合。一般情况下,如果当前的工具无法处理一个数据集的话,那么这个数据集在当下就会被称之是大数据集;目前，业界对大数据还没有一个统一的定义，但是大家普遍认为，大数据具备 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四个特征，简称“4V”，即数据体量巨大、数据速度快、数据类型繁多和数据价值密度低。大数据的主要特点-4V。
【知识堂】大数据
IT古董
12-06 1755
大数据（Big Data）是指无法通过传统工具和方法在合理时间内处理的海量数据集合。其关键特征是4V，即数据量大（Volume）、数据种类多（Variety）、处理速度快（Velocity）、价值密度低（Value）。通过技术手段挖掘这些数据的潜在价值，大数据在商业决策、科学研究和社会治理等领域发挥了重要作用。大数据的核心在于通过对海量数据的处理和分析，挖掘隐藏的价值。它既是现代技术的驱动力，又在产业、社会治理和个人生活中发挥着深远影响。通过技术突破和应用创新，大数据将继续推动全球数字化进程，助力社会高效、
零基础小白如何自学大数据
小宝哥Code的专栏
12-22 1615
大数据不仅仅是处理和存储海量数据的问题，还包括如何从中提取有价值的信息进行分析和决策。从基础的概念和工具开始，逐步掌握大数据的核心技术，最终通过实践项目将所学的理论知识应用到实际问题中。随着大数据技术的快速发展，保持学习的热情和实践能力，将帮助你不断提升自己，成为大数据领域的专家。通过这些步骤的学习，你将能全面掌握大数据技术，并在实际工作中应用这些知识，成为一名合格的大数据工程师或分析师。通过系统的学习和项目实践，你将能够逐步掌握大数据技术，最终成为一名合格的大数据工程师或分析师。
大数据：实时大数据和离线大数据
Liu_y_xin的博客
09-04 2241
实时大数据适合对速度要求高、需即时反馈的场景，使用流处理框架和内存型数据库来快速处理数据。离线大数据适合对历史数据的深度挖掘和批量处理，使用分布式存储和批处理框架来处理海量数据。
大数据工作岗位需求分析
weixin_42049123的博客
01-18 4053
随着大数据需求的增多，许多中小公司和团队也新增或扩展了大数据工作岗位；但是却对大数据要做什么和能做什么，没有深入的认识；往往是招了大数据岗位，搭建起基础能力后，就一直处于重复开发和任务运维的状态；后续大数据人员也做了其他很多工作，仿佛什么都在做，就是不知道集中精力该往哪个方向努力。本文从基础大数据开发岗开始分析，思考大数据工作细分有哪些岗位，分别需要什么能力，以此来提供大数据能力发展方向参考。
大数据的兴起
2401_87556747的博客
11-13 1112
大数据是指规模庞大、复杂多样的数据集合，无法用传统的处理方法进行管理、处理和分析的一种数据类型。这些数据集合通常包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如日志文件、XML文件）和非结构化数据（如文本、图像、音频和视频等）。大数据具有"3V"特征，即数据的体量（Volume）巨大、数据的多样性（Variety）多样复杂和数据的处理速度（Velocity）快速高效。大数据的应用包括市场调研、商业智能、金融风险管理、医疗健康、社交网络分析等领域。
大数据常见框架
m0_57836225的博客
09-09 1218
一、数据存储Hadoop HDFS（Hadoop Distributed File System）：HBase：二、数据处理Apache Spark：Apache Flink：Hive：三、数据传输四、资源管理和调度五、机器学习和数据分析TensorFlow：PyTorch：scikit-learn：
【大数据】大数据治理的全面解析
人生苦短，睡觉要紧，睡醒再说
10-11 2085
大数据治理是指组织在大数据环境中，通过一系列管理、控制和政策措施，确保数据的质量、可用性、安全性以及合规性，以便更有效地利用数据资源。它不仅涉及数据的管理，还包括对数据流程的监督与优化。大数据治理是确保企业能够有效利用数据资源的重要手段。通过建立完善的治理框架、采用先进的技术以及应对潜在的挑战，企业能够在数据驱动的时代中获得竞争优势。随着数据量的激增和科技的不断进步，未来大数据治理将愈加重要，企业需积极适应并优化其数据治理策略。
大数据的含义
dian112211的博客
12-06 990
大数据（Big Data）是指数据量巨大、类型多样、处理速度快、价值密度低的数据集合。大数据的概念不仅仅局限于数据的规模，还包括数据的多样性、速度和真实性。大数据的应用非常广泛，包括但不限于商业智能、金融风险管理、医疗健康、交通规划、社交网络分析等领域。通过大数据技术，企业和组织能够从海量数据中提取有价值的信息，支持决策制定，优化业务流程，提高效率和竞争力。：数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图片、视频、日志文件等。：数据的准确性和质量，确保数据的真实性和可靠性。
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其中单选题测试了智慧城市的特点、大数据在法律领域应用的情况、成功的关键要素、摩尔定律、大数据排序方法、数据收集和分享的渠道、实时分析的能力、六度分割理论、新经验主义、大数据存储容量、云计算服务、RFID的...
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