大数据分析层次结构问题

本节书摘来自华章出版社<Spark大数据分析:核心概念.技术及实践>一书中的第1章,第1节,作者穆罕默德·古勒(Mohammed Guller)更多章节内容可以访问"华章计算机"公众号查看. 大数据技术一览 我们正处在大数据时代.数据不仅是任何组织的命脉,而且在指数级增长.今天所产生的数据比过去几年所产生的数据大好几个数量级.挑战在于如何从数据中获取商业价值.这就是大数据相关技术想要解决的问题.因此,大数据已成为过去几年最热门的技术趋势之一.一些非常活跃的开源项目都与大数据

  本节书摘来自华章出版社<Spark大数据分析:核心概念.技术及实践>一书中的第1章,第1.3节,作者[美] 穆罕默德·古勒(Mohammed Guller),更多章节内容可以访问"华章计算机"公众号查看. 1.3 列存储 数据可以面向行或面向列的格式来存储.在面向行格式中,一行的所有列或字段存储在一起.这里的一行,可以是CSV文件中的一行,或者是数据库表中的一条记录.当数据以面向行格式保存时,第一行后面是第二行,接着是第三行,以此类推.面向行存储对于主要执行数据的CRU

ZD至顶网软件频道消息 原创文章(文/邓晓蕾): 有人把大数据称为信息资产.有人称为金矿.甚至社会财富.而大数据,即,无法在可承受的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.Gartne认为"大数据"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.大数据并不在"大",而在于"有用".价值含量.挖掘成本比数量更为重要.对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键.大数据

大数据不仅是一个流行话题,更是企业中实实在在存在的需求.许多企业开始 着手于大数据分析项目,但在此之前,我们需要一个良好的部署方案以确保最终 的结果能够为业务服务.选择合适的技术是规划的第一部分,当企业选择了数据 库软件.分析工具以及相关的技术架构之后,我们就可以进行下一步并开发一个 真正成功的大数据平台. 当然,我们也没必要过分夸大项目管理进程的作 用,成功的大数据分析项目来自于多个方面.在本文中,我们就将介绍五个技巧 ,企业用户进行平台部署的时候可以作为一定的参考: 只选择你所需要的 数据.

企业定期收集几TB与安全相关的数据(比如网络事件.软件应用程序事件,以及人员活动事件), 用来作合规性和事后取证分析.据估计,不同规模的大型企业每天发生的事件在上百亿到上千亿之间.随着企业启用的事件记录源越来越多,雇用的员工越来越多,部署的设备越来越多,运行的软件越来越多,这些数值还会继续增长.不幸的是,这种数据量和多样性会迅速变成骆驼背上的稻草.现有分析技术无法应对大规模数据,通常都会产生很多误报,因此功效被削弱了.随着企业向云架构迁移,并且收集的数据越来越多,这个问题进一步恶化了. 大数据分

三十年河东,三十年河西.三十年对一个公司来说,增设新的管理层以应对变幻莫测的商业环境再寻常不.上世纪80年代中期,大公司们还不知道首席财务官是什么玩意儿.然而,伴随着价值管理以及企业与投资人关系日趋透明,拥有一位首席财务官已然成为一件寻常事.而随着品牌建设与客户管理的筹码日益增加,首席市场官也同样会越来越重要,此外,还有首席战略官,用于应对来自市场的挑战. 现在,数据分析的力量正深刻影响着商业格局.抓住数据发展带来的机遇,增加利润,提升生产力甚至打造全新的业务单元,成为了企业的新需求--这不仅需

今天,基因信息大数据分析服务公司Bina Technologies宣布获得650万美元B轮融资,主要投资者是Sierra Ventures.Bina早前曾获得过Google和Dropbox的天使投资. 如今,基因检测服务开始兴起,基因检测的成本逐渐降低,但是像23andMe这样的基因检测公司,在获得大量的基因数据后却没有一个好的方式去进行数据分析,使基因信息能得到广泛的临床应用.Bina Technologies提供用"大数据"的概念去分析各种基因检测数据,Bina Technolog

本节书摘来自华章出版社<Spark大数据分析:核心概念.技术及实践>一书中的第1章,第2节,作者穆罕默德·古勒(Mohammed Guller)更多章节内容可以访问"华章计算机"公众号查看. Scala编程 Scala是当前热门的现代编程语言之一.它是编程语言界的凯迪拉克.它是一门强大且优美的语言.学会了它,对你的职业生涯大有裨益. 用不同的编程语言都可以编写大数据应用程序,比如Java.Python.C++.Scala等.Hadoop本身就是用Java编写的.尽管大多数的

大数据时代需要大数据挖掘,我习惯把大数据分成四个领域:数据科学.网络科学.空间地理科学和可视化技术; 最近的主要兴趣在空间地理领域,学习如何获取POI,Polygon,经纬度,空间匹配算法和可视化,一个全新领域有带来诸多大数据分析工具的思考和整合. 恰巧看到一篇国外博客列举了大数据领域的分析工具,俺的微信公号也曾经写过两篇: 数据工匠 | 工欲善其事必先利其器(数据分析工具集一) 数据工匠 | 工欲善其事必先利其器(数据分析工具集二) 今天就接着把数据分析主要是大数据挖掘的工具集三写下来: 顺势