IT时代周刊

随着互联网技术的发展，近两年，大数据和云计算越来被重视，各大网络巨头更是纷纷投资大数据和云计算领域，那么关于云计算的一些知识就有必要做一些普及，下面是一些IT人士不可不知的云计算知识。云计算的分类1、基础设施云(Infrastructure Cloud):为用户提供的是底层的、接近于直接操作硬件资源的服务接口，通过调用这些接口，用户可以直接获得计算和存储能力，而且相当灵活自如，几乎不受逻辑上的...

大数据时代处理数据理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。　　大数据处理的流程具体的大数据处理方法确实有很多，但是根据笔者长时间的实践，总结了一个普遍适用的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，最后是数据挖掘。　　大数据处理之一：采集　　大数据的采集是指利用多个...

大数据在移动互联网时代显得越来越重要，一方面是因为用户的习惯碎片化的趋势明显，另一方面是因为在营销多元化情况下用户选择繁多。在大家都在探讨互联网思维的时候，如何用互联网思维来看待庞杂的大数据是人们需要思考的关键。互联网思维看待大数据其实是万变不离其宗即离不开的数据挖掘和分析应用。个人数据才是大未来如今很多数据都通过洲际间海底光缆来传输，这是地理位置之间的传输。但今后很多数据会留在本地进行...

我们是Hadoop很早期的用户。我认为现在Hadoop的应用已经很广泛了。我认为Hadoop一定会得到普及，只是还需要一些时间。Hadoop架构会在企业内大规模实行吗?因为有时看起来它难以突破自己细分领域技术的局限。Joe Caserta：我们是Hadoop很早期的用户。我认为现在Hadoop的应用已经很广泛了。我认为Hadoop一定会得到普及，只是还需要一些时间。首先，目前的技术，比...

大数据是当今一个最热门的话题，我们每一个人都无法置身其外。调研公司IDC 的定义可能比较容易被人们所接受。它对大数据的定义是：一种新一代的技术和架构，具备高效率的捕捉、发现和分析能力，能够经济地从类型繁杂、数量庞大的数据中挖掘出色价值。大数据已经成为各类大会的重要议题，管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问，当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时，必定会采用大数据技术。...

目前并没有像之前被广泛宣传的那样，存在大数据的成功实现。在这一点上，我觉得这是由IT部门导致的。多数大数据项目的问题是由于技术人员(而不是业务人员)缺乏对于架构调整的理解和对未来商业的憧憬而造成的。本文作者Armel Nene大数据公司ETAPIX Global创始人，在软件开发和数据架构领域有多年经验，熟悉Java、SOA、BI、企业搜索和数据仓库，同时也是开源贡献者，曾在诺基亚、Ta...

无论是在构建大数据的应用程序，还是仅仅只想从开发的移动应用中得到一点点启发，程序员现在比以往任何时候都需要数据分析工具。这绝对是一个好东西，所以很多公司从程序员的需求和技能出发，构建了一些数据分析工具。在过去的几年里，Derrick看到了很多初创公司，各类项目以及开发工具等等，它们都旨在为程序员带来先进的数据分析能力。有时候，程序员们会使用简单的脚本开发出强大的显示效果，或者在开发过程中使用...

人类从未对自己的认知能力满意过。也正因为此，过目不忘，一目十行，上知天文下知地理，一直被看做是人类进阶版本的一个典范。计算机早就做到了这一点。最近，在阿里巴巴的数据开放日中，我会面了数位数据科学家。当他们描述大数据未来能力的时候，我就会想到人类的局限。认知科学的未来，必然是计算机与人类的完美结合。但是，这个结合，应该是什么样的?数据越来越多，而人类的解读能力是固定的，人会累，会无法完全理...

大数据不只是要处理很多的数字，还得要通过这些数字建立模型、深入挖掘，并且寻找那些有可能改变企业运营方式的信息。以下谨为大家介绍20位大数据领域的顶尖人才。大数据不只是要处理很多的数字，还得要通过这些数字建立模型、深入挖掘，并且寻找那些有可能改变企业运营方式的信息。以下谨为大家介绍20位大数据领域的顶尖人才。Pinterest数据科学家安德莉亚·伯班克Pintere...

在颠覆性技术层出不穷，商业创新空前活跃的今天，战略方向比过去任何时候都更加重要，这主要表现为对新技术优先级的判断。近日Tech Pro Research发起了一项在线调查显示，418名企业CXO级别高管和部门级人员参与了调查，结果显示企业高管和非高管人员对未来三年企业面临的重点技术趋势的判断大致相当，但也有些分歧：但是所有人都不约而同地将提升IT安全视作未来三年最重要的IT要务：...

我们生活在一个数据爆炸的时代，数据的巨量增长给我们的业务处理带来了压力，同时巨量的数据也给我们带来了十分可观的财富。随着大数据将各个行业用户、运营商、服务商的数据整合进大数据环境，或用户取用大数据环境中海量的数据，业务平台间的消息处理将变得尤为复杂。如何高效地采集、使用数据，如何减轻各业务系统的压力，也变得越来越突出。在早期的系统实现时，业务比较简单。即便是数据量、业务量比较大，大数据环境也能做出...

Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，在很多大型网站上都已经得到了应用，如亚马逊、Facebook和Yahoo等等。对于我来说，最近的一个使用点就是服务集成平台的日志分析。服务集成平台的日志量将会很大，而这也正好符合了分布式计算的适用场景(日志分析和索引建立就是两大应用场景)。在SIP项目设计的过程中，对于它庞大的日志在开始时就考虑使用任务分解的多线程处理模式来分析统计，...

在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案...

首先要明白大家为何从前几年开始谈大数据了?这是一个基本问题，包含着对当下数据现实的基本认识。一个不可忽视的事实是，随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。DT时代，未来已来——数据“大爆炸”首先要明白大家为何从前几年开始谈大数据了?这是一个基本问题，包含着对当下数据现实的基本认识。一个不可忽视的事实是，随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。...

术发展催生下的新兴学科和专业，该怎样培养人才?培养什么样的人才?人才培养与学科研究又该如何处理定制与创新引领、交叉融合与专业建设的关系?从一专多能到两专多能近几年，山西医科大学医学信息技术教研室主任于琦一直从事医学大数据挖掘方面的研究。在他看来，大数据人才应系统掌握数据分析相关的技能，主要包括数学、统计学、数据分析和自然语言处理等。“具体来说，大数据人才首先应具备获取大数据的能力，例如能根...

由于大数据的兴起与应用，数据科学家和数据分析师，以及具大数据技术工作能力的工程师和开发人员得到了青睐，并获得良好的回报。那么，行业人士如何获得这样的一份工作?那就是获取大数据认证。数据和大数据分析正在成为企业生命的血液。具有分析大数据所需技术的数据科学家和分析师，以及了解hadoop集群和其他技术的开发人员供不应求。如果有人正在寻找一个方法来获得一个优势，无论你是工作，狩猎，钓鱼或只是想要有形...

1、大数据平台目前很火，数据源头，各种炫酷新技术，搭建hadoop、Hive、Spark、Kylin、Druid、Beam~，前提是你要懂Java，很多平台都是用Java开发的。目前很多企业都把数据采集下来了，对于传统的业务数据，用传统的数据是完全够用的，可是对于用户行为和点击行为这些数据或者很多非结构化的数据，文本、图像和文本类的，由于数据量太大，很多公司都不知道怎么进行存储。这里面...

大数据战略重点实验室研究编著、社会科学文献出版社出版的《大数据蓝皮书：中国大数据发展报告No.1》(简称《大数据蓝皮书》)5月28日正式发布。作为全国首部《大数据蓝皮书》，从制度、技术、产业和学科建设等层面对大数据的发展进行分析与研判，并提出中国大数据发展的十大新趋势。趋势之一：丰富细致的政策体系助推大数据落地。从中央到地方，更加丰富的配套政策与实施细则将促进大数据加快落地，更多地方政府积极...

高效、可靠、可伸缩，能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。1. hadoop ——高效、可靠、可伸缩，能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。2. Spark ——使用简单、支持所有重要的大数据语言(Scala、Python、Java、R)。拥有强大的生态系统，成长迅速，对 ...

用于数据分析的开源Hadoop架构的巨大增长是由其结构化和非结构化数据量的增长所驱动的，并且很多权威组织也预测，未来Hadoop架构还将继续增长，并需要复杂的可访问工具来从数据中提取业务和市场信息。对于Hadoop来说，前景很乐观——开源框架旨在促进巨大数据集的分布式处理。Hadoop对企业越来越具有吸引力，因为它既可以获取大数据的好处，同时又避免了基础架构费用。联合市场研究部门最近的一份...

其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/ 设计/ 架构、数据分析/挖掘。请不要问我哪个容易，哪个前景好，哪个钱多。先扯一下大数据的4V特征： 数据量大，TB->PB 数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等； 商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖...

云服务已经成为企业加快数字化活动的重要地点，以下便是评估HaaS提供商需要考虑的事项：Hadoop是一个基于开放源代码的软件框架，能够跨分布式集群高吞吐量处理大数据量。利基市场几年前就开始进入主流市场。随着数字化运动的快速扩展，Hadoop提供了充足的使用案例，允许使用普通商品硬件进行大数据处理。从单一服务器到多个服务器群也是高度可扩展的，每个集群都能够自我运行计算和存储。Hadoop...

贝克实现这一重大里程碑，全仗数据分析，即人们常说的大数据。这需要收集大型数据集并加以分析，揭示模式与趋势。各大学越来越多地利用这种方法对学生和教职员工进行高效的支持和管理，并制定战略管理决策。从学费个性化到成绩管理，高校运营日益受到数据的驱动。“你可以说它大胆、疯狂，甚至傲慢自大。但我觉得：如果乔治亚州立大学要做一件大事，就应当以此为目标——一旦实现，就将改变世界。”乔治亚州立大学校长马克...

过去几年，大数据在全球商业环境中的重要性已得到坚定的确认。2017年看起来是 Apache Hadoo pimplementation (在开源开发和更多的商业选择方面)在企业层面上，由于企业信息管理(EIM)仍然需要更多改进的大数据解决方案。数据仓库现代化、Hadoop项目级的采用和数据湖泊的使用的早期(和持续)趋势可能会继续以更快的速度向前发展。在版本1和2之间，Hadoop已经从一个主要面...

要讲这三个话题，一个是云计算，一个大数据，一个人工智能，我为什么要讲这三个东西呢?因为这三个东西现在非常非常的火，它们之间好像互相有关系，一般谈云计算的时候也会提到大数据，谈人工智能的时候也会提大数据，谈人工智能的时候也会提云计算。所以说感觉他们又相辅相成不可分割，如果是非技术的人员来讲可能比较难理解说这三个之间的相互关系，所以有必要解释一下。一、云计算最初是实现资源管理的灵活性我们首先来...

如果企业需要采用处理其大数据的高性能计算，则在内部部署运营可能效果最佳。以下是企业需要了解的内容，其中包括高性能计算和Hadoop的不同之处。在大数据领域，并非每家公司都需要高性能计算(HPC)，但几乎所有使用大数据的企业都采用了Hadoop式分析计算。HPC和Hadoop之间的区别很难区分，因为可以在高性能计算(HPC)设备上运行Hadoop分析作业，但反之亦然。 HPC和Hadoop分析...

毫无疑问，大量的数据已经到来。到处都是数据，也有大量的数据。数据集的典型大小已经从giga字节猛增到Peta字节，并增加了复杂性。多方面的增加。数据来自不同的来源--无论是Twitter更新还是不断的社交媒体数据，这些数据在形式上都是高度非结构化的。传统关系数据库用来将所有数据存储在关系表中的时代已经过去了。公司越来越多地将Java开发角色外包给其他方面。来自Apache的大数据和相应Hadoo...

人工智能是近年来科技发展的重要方向，在大数据时代，对数据采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。在人工智能和大数据的开发过程中，有哪些特别需要注意的要点?人工智能领域的算法大师、华盛顿大学教授Pedro Domingos对此进行了深入思考。在我们新近翻译的《智能Web算法》(第2版)中，对Pedro Domingos教授的观点进行了高度的概括，提炼出12个注意点，为行业开发实践提供了重要参...

这就是大数据的另一面。在互联网世界的话语体系里，大数据通常被形容为无所不能，所谓“比你更了解你自己”，用精确的算法给用户画像，继而提供“投食”般的服务。主流看法认为，大数据创造了一种新业态、新模式，给人们提供了前所未有的便捷，甚至在网上政务建设方面也大有作为，然而这并不意味着它就是无可指责的。大数据固然波澜壮阔，但也隐藏着许多风险，“杀熟欺生”是一种，“隐私泄露”也一直受到关注。某媒体曾报道称，7...

参考下面的M R系统的场景：HDFS 块大小为64MB；输入类型为FileInputFormat；有三个文件大小分别是：0.在Hadoop中定义的主要公用InputFormat中，默认是哪一个？（A）A、 TextInputFormatB、 KeyValueInputFormatC、 SequenceFileInputFormat1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储？（C）...

全社会都对大数据的概念很痴迷，动辄“大数据告诉你……”但是大数据到底是什么呢?说到定义，恐怕仁者见仁、智者见智。不过从处理技术上来看，大数据意味着大量的和复杂的数据,它是不能够使用传统的数据库管理工具进行管理的。而且，要被划分为大数据范畴,那数据的大小应该在pb级以上，且呈现指数级增长。大数据已经吸引了大多数企业的注意力，,因为它颠覆了传统的商业策略,以适应不断变化的时代,这个过程中产生了更...

随着互联网技术的快速发展，移动互联网和电商的日益普及，使得数据也在日益增长，给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。下面是用于信息化管理的大数据工具列表：1. Apache HiveHive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的...

英特尔大数据首席架构师 戴金权在戴金权看来，Hadoop将MapReduce分布式计算和大数据技术带入主流应用。但随着大数据需求和使用模式的推广，Hadoop已经暴露诸多局限性。特别是越来越多的数据应用，如需要对数据进行准实时的深度挖掘和分析时，业内需要超越MapReduce的全新大数据分析模式。也正是看准了Spark的发展趋势，英特尔早在2-3年前就已经和UC Berkeley一起紧密合...

百度研究院副院长，深度学习实验室主任，图片搜索部高级总监余凯发表的演讲“大数据人工智能”。百度研究院副院长，深度学习实验室主任，图片搜索部高级总监 余凯以下为演讲实录：下面，我可能更多从实践的方面去跟大家分享一下百度在大数据、人工智能我们最近的一些工作，包括我们对这些方面的一些思考。2014年8月14日，麻省理工学院科技评论杂志介绍百度的人工智能之梦，文章题目叫《一个中国互联网...

大数据公司早已具有影响世界的能力，只不过这些现实并没有放到正面的大舞台上才让人们觉得这些公司很低调。而如今，低调已不再需要，是时候展现大数据在这个时代的威力了。目前全球大数据企业主要分为两大阵营。一部分属于单纯以大数据技术为核心的新兴企业，希望为市场带来创新方案并推动技术发展。另有一些原本打理数据库/数据仓储业务的老牌厂商，他们打算利用自身优势地位冲击大数据领域，将现有安装基础及产...

随着大数据的快速发展，未来五年内，数据量和数据类型都会快速增长，那时，PB级的数据量已经不能被称为大数据了。随着数据的猛增，企业对数据分析和存储能力的需求必然大幅上升。相对于传统数据库和数据仓库技术，Hadoop的优势在于将数据分析和存储平民化。美国联合市场研究(AlliedMarketResearch)机构近日预测，到2020年，Hadoop的市场价值会超过500亿。Hadoop技...

大多数企业大数据应用案例还处于实验和测试阶段，对于少数首次在生产环境部署Hadoop系统的用户来说，最常遇到的就是扩展问题，此类问题往往导致中途烂尾，令大数据项目无法持之以恒。部署和扩展Hadoop系统是一件高度复杂的事情，如果用户能提前考虑到Hadoop扩展时会遇到的问题和对危险信号有所了解，就能避免很多烂尾情况了。　　以下是Altiscale的RaymieStata早前曾总结出来的Hado...

大数据词已经无处不在，然而，其概念仍然存在混淆。大数据已被用于承载所有类型的概念，包括：巨量的数据、社交媒体分析、下一代数据管理能力、实时数据等。无论是任何种类，企业都已经开始理解并且探索如何以新的方式处理并分析大量的信息。这样，数量较少但不断增加的先驱者实现了突破性的业务成果。在对大数据的混淆中，很大一部分从大数据的定义开始。为了了解我们的调研受访者对该术语的定义，我们让每个受访者选出大数据的两...

在互联网高速发展的今天，很多人还没有搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联网的时候，大数据时代又来了。大数据已经无处不在，随之而来的就是大数据技术人才的急需，以下是关于大数据技术的面试问题，大家可以再面试前参考。单项选择题1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)second...

在计算机科学中，人工智能研究的领域将自己定义为“智能代理AI和大数据：完美结合”的研究：任何设备都能感知到它的环境，并采取一些行为最大化其在一些目标上获得成功的机会。人工智能(AI)已经存在几十年了。然而，最近随着“大数据”的出现，它得到了越来越多的关注。维基百科对人工智能的释义如下:在计算机科学中，人工智能研究的领域将自己定义为“智能代理AI和大数据：完美结合”的研究：任何设备都能感知到它的...