​无论是网络时代的传统营销还是大数据营销,营销人员的任务之一就是找到目标客户,实现自己的营销目标.而我们说的大数据营销只不过是营销的工具发生了变化,营销的本质和目标是不变的. 就目前而言,现在的大数据技术为绝大部分的业务提供了许多功能,同时还提高了效率和收入.当然除了这些以外,大数据分析还为公司的潜在客户和现有客户提供了许多好处.这些优点让很多公司对于大数据技术十分向往,那么普通公司如果没有大数据技术该怎么办呢?现在,已经出现了越来越多的大数据分析平台了,公司可以根据自己的需求选择合适的大数据分…

1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非…

大数据技术之kettle 第1章            kettle概述 1.1    什么是kettle kettle是一款开源的ETL工具,纯java编写,可以在Windows.Linux.Unix上运行,绿色无需安装,数据抽取高效稳定. 1.2    kettle核心知识点 1.2.1        kettle工程存储方式 1)  以XML形式存储 2)  以资源库方式存储(数据库资源库和文件资源库) 1.2.2        kettle的两种设计 简述: Transformation…

摘要:距离上一次MaxCompute新功能的线上发布已经过去了大约一个季度的时间,而在这一段时间里,MaxCompute不断地在增加新的功能和特性,比如参数化视图.UDF支持动态参数.支持分区裁剪.生成建表DDL语句功能等功能都已经得到了广大开发者的广泛使用.那么,近期MaxCompute究竟还有哪些新特性呢?本文就为大家揭晓答案. 以下内容根据视频及PPT整理而成. MaxCompute与阿里云大数据产品解决方案 在介绍MaxCompute新功能前,我们先快速对阿里云的大数据产品解决方案进行介…

  第1章 大数据概论 1.1 大数据概念 大数据概念如图2-1 所示. 图2-1 大数据概念 1.2 大数据特点(4V) 大数据特点如图2-2,2-3,2-4,2-5所示 图2-2 大数据特点之大量 图2-3 大数据特点之高速 图2-4 大数据特点之多样 图2-5 大数据特点之低价值密度 1.3 大数据应用场景 大数据应用场景如图2-6,2-7,2-8,2-9,2-10,2-11所示 图2-6 大数据应用场景之物流仓储 图2-7 大数据应用场景之零售 图2-8 大数据应用场景之旅游 图2-9…

[摘要] 知乎上一篇很不错的科普文章,介绍大数据技术生态圈(Hadoop.Hive.Spark )的关系. 链接地址:https://www.zhihu.com/question/27974418 [问题] 如何用形象的比喻描述大数据的技术生态?Hadoop.Hive.Spark 之间是什么关系? [答案1] 学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象. 对应到大数据技术体系,虽然各种技术百花齐放,层出不穷,但大数据技术本质上无非解决4个核心问题. 1.存储,海量的数据怎样有效的存储?主要包…

本篇文章内容来自2016年TOP100summitWalmartLabs实验室广告平台首席工程师.架构师粟迪夫的案例分享. 编辑:Cynthia 粟迪夫:WalmartLabs实验室广告平台首席工程师.架构师 在大数据平台架构设计.消息中间件.分布式系统等领域有丰富经验. 作为技术负责人,帮助多家企业搭建了大数据平台和分布式系统. 目前主导WMX大数据平台.广告效益分析系统和实时数据管道的开发. 导读:作为世界上最大的商品零售商,沃尔玛每天都投放大量的广告.产生大量的商品交易,生成大量数据,需要…

第1章 HBase简介 1.1 什么是HBase HBase的原型是Google的BigTable论文,受到了该论文思想的启发,目前作为Hadoop的子项目来开发维护,用于支持结构化的数据存储. 官方网站:http://hbase.apache.org -- 2006年Google发表BigTable白皮书 -- 2006年开始开发HBase -- 2008年北京成功开奥运会,程序员默默地将HBase弄成了Hadoop的子项目 -- 2010年HBase成为Apache顶级项目 -- 现在很多公…

除Hadoop外的9个大数据技术: 1.Apache Flink 2.Apache Samza 3.Google Cloud Data Flow 4.StreamSets 5.Tensor Flow 6.Apache NiFi 7.Druid 8.LinkedIn WhereHows 9.Microsoft Cognitive Services Hadoop是大数据领域最流行的技术,但并非唯一.还有很多其他技术可用于解决大数据问题.除了Apache Hadoop外,另外9个大数据技术也是必须要了…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7ca5799101013dtb.html 目前,虽然大数据与数据库一体机都很火热,但相当一部分人却无法对深入了解这两者的本质区别.这里便对大数据技术(如Hadoop等,主要指MapReduce与NoSQL)与数据库一体机(新一代的主流关系数据库)技术对比如下: 硬件架构 从本质上来讲,两者的硬件架构基本相同,都是采用x86服务器集群的分布式并行模式来应对大规模的数据与计算.但是,数据库一体机的商家大都会对硬件体系进行面向产品化的.系…