大数据

最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布
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大数据时代：历史、发展与未来
howard2005的专栏
09-19 3412
大数据时代已经到来，它不仅改变了我们获取、处理和分析信息的方式，也为我们提供了前所未有的机遇和挑战。让我们拥抱大数据，用它来推动创新，解决复杂问题，共同创造一个更加智能、高效的未来。
大数据测试
SuperCreators的博客
03-05 1044
大数据是不能使用传统计算技术处理的大型数据集的集合。这些数据集的测试涉及各种工具，技术和框架。大数据涉及数据创建，存储，检索和分析，数量，多样性和速度都要求非常高。
大数据的简介
m0_74818265的博客
09-29 1066
数据：一种可以被鉴别的对客观事件进行记录的符号。简单来说就是：对人类的行为及产生的事件的一种记录。1.2数据的价值对数据的内容进行深入分析，可以更好的帮助了解事和物在现实世界的运行规律比如，购物的订单记录（数据）可以帮助平台更好的了解消费者，从而促进交易。什么是大数据狭义上：大数据是一类技术栈，是一种用来处理海量数据的软件技术体系。广义上：大数据是数字化时代、信息化时代的基础（技术）支撑，以数据为生活赋能。大数据的特征大数据有5个主要特征，称之为：5V特性。
【知识堂】大数据
IT古董
12-06 1719
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、
什么是大数据、有什么用以及学习内容
FHY26828的博客
09-07 7652
大数据（Big Data）是指通过不同来源汇集的大规模、多样化、动态变化的数据集，通常无法通过传统的数据处理方法进行有效的存储、管理和分析。随着信息技术的进步，特别是互联网、物联网（IoT）和社交媒体的兴起，数据的生成速度呈指数级增长。大数据不仅仅是数据量的大幅增加，还包含数据类型的多样化和处理速度的提升。Volume（数据量大）：大数据的主要特征之一是其庞大的数据量，通常从TB级别扩展到PB级别或更多。传统的存储系统和数据库往往难以应对如此巨大的数据量，因此需要采用分布式存储和计算技术。
大数据概述
Zenos的博客
12-09 1818
大数据与大数据技术简介
大数据导论
fenfyue的博客
01-21 2033
三天打鱼两天晒网——写优快云博客 大致看看大数据导论这本书 这个假期被老师一问自己想学点什么结果我迷茫了不知道学点什么好，这本书在上课期间我就想好好好读一下，但是肯定是没有时间看的，现在正好不知道学点什么虽然说是大数据专业的孩儿，但是这么久了我还是对我们专业没有太多的了解，总是感觉这样子是挺失败的一个大数据er。这个假期每天写博客的flag在前天就立了，但是都没有写，在今终于打开了它！内容是有点多哈，反正自己就是一个小白了，多看看总没错。 关于本书 编写背景 大数据的蓬勃发展，大数据领域人才的需求越来越大
大数据分层
Experience set us apart!
06-14 2159
离线大数据分层
大数据之路
shuijing55hi的博客
08-04 350
大数据技术应用实训室解决方案
whwzzc的博客
04-22 2130
大数据实验实训课程体系的设计依据主要围绕培养目标、培养方案和课程体系建设三个方面来展开。大数据实验实训课程的设计旨在培养具备大数据理论知识和实践技能的专业人才。具体而言，这些人才应该能够熟练掌握大数据处理和分析的核心技术，具备独立设计和实施大数据应用的能力。同时，他们还应具备创新思维和团队协作精神，能够适应大数据行业的快速发展和变化。通过实训课程的训练，学生能够熟悉主流的大数据平台和工具，了解大数据应用的最新趋势和场景，为未来的职业发展打下坚实的基础。
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05-19
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05-19
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大数据技术与应用.pdf
07-13
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2025最新继续教育公需科目大数据技术及应用题库及答案.docx
01-23
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...
对称美学-od
最新发布
用来自己学习，复习
12-04 378
就是第 i 个字符串 = 第 i - 1 号字符串的取反 + 第 i - 1 号字符串;取反(R->B, B->R);现在告诉你 n 和 k，让你求得第 n 个字符串的第 k 个字符是多少。根据规律：S(n) = invert(S(n-1)) + S(n-1)长度 L(n) = 2^(n-1)，前半长度 = 2^(n-2)重复这个过程，直到 n = 1，S1 = "R"接下里输入T行，每行输入两个数字，表示n, k。第 4 个字符串：BRRBRBBR。第 2 个字符串：BR。第 1 个字符串：R。
共享出行数字化转型：车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代实践
九河智造云的内容中心
12-02 476
某头部共享出行企业的实践显示，AI 调度系统上线后，车辆应答率提升 40%，用户平均候车时间从 12 分钟缩短至 6.5 分钟，车辆日均周转率提高 32%，运营效率显著提升。车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代的实践，不仅解决了传统运营中的效率低、体验差等问题，更构建了以数据为核心的竞争优势。随着 AI、物联网、5G 等技术的持续迭代，未来将实现车辆调度、服务优化、安全管控的全链路智能升级，为用户提供更便捷、安全、个性化的出行服务，同时为城市交通可持续发展注入持久动能。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1150
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
国产时序数据库供应商排名
weixin_43836476的博客
12-04 382
测试显示，在处理海量数据时，TDengine的压缩比可达10:1 - 50:1，大幅减少了存储空间。： 提供了丰富的客户端工具和开发接口，支持多种编程语言，如Python、Java、C++等，方便开发者进行集成和二次开发。： 在监控领域有较高的知名度和市场占有率，很多企业的监控系统采用OpenTSDB来存储和分析时序数据，尤其是在互联网企业的运维监控场景中应用较为普遍。它提供了简单易用的SQL接口，与常见的数据分析工具如Grafana等有良好的集成，生态系统在不断完善。
京东大数据技术解析
"京东大数据技术白皮书.pdf" 京东大数据技术白皮书全面展示了京东在大数据领域的技术架构、管理体系和应用场景。这本书由京东大数据平台部的专家团队编写，旨在揭示京东如何利用大数据技术驱动业务发展和创新。 1....
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