我秀中国物联网地图服务平台目前接入的监控车辆近百万辆,每天采集GPS数据7亿多条,产生日志文件70GB,使用传统的数据处理方式非常耗时. 比如,仅仅对GPS做一些简单的统计分析,程序就需要几个小时才能跑完一天的数据,完全达不到实时分析的要求,更无法对数据进行一些深层次的挖掘. 另外历史数据的存储也是一个亟待解决的问题,目前大多采用的方式是将日志文件进行压缩后上传到服务器上进行存储. 这种方式既原始又不可靠,一是需要作业员每天定时手动上传数据,操作不方便:二是一旦存储数据的服务器出现问题,可能会造…

原文:使用Socket通信实现Silverlight客户端实时数据的获取(模拟GPS数据,地图实时位置) 在上一篇中说到了Silverlight下的Socket通信,在最后的时候说到本篇将会结合地图.下面就来看看本文实现的功能: Silverlight 与服务器利用Socket通讯,实时从服务器获取数据(本文中的数据是地理坐标),由于没有GPS,所以本文在服务器写了一个构造新坐标的函数(本文是一个三角函数),然后利用Timer组件,实时调用,得到新的坐标,并将新的坐标发送给客户端,客户端接收到发…

在大数据处理以及分析中 SQL 的普及率非常高,几乎是每一个大数据工程师必须掌握的语言,甚至非数据处理岗位的人也在学习使用 SQL.今天这篇文章就聊聊 SQL 在数据分析中作用以及掌握 SQL 的必要性. SQL解决了什么问题 SQL的中文翻译为:结构化查询语言.这里面有三层含义:首先这是一门编程语言:其次,这是一门查询语言:最后,这是在结构化数据上做查询的语言.结构化数据就是数据库里的二维表,不了解数据库的读者可以把它看做 Excel 里面的表格.虽然 SQL可以解决查询问题,但是 SQL 并…

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…

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何…

一.本课程是怎么样的一门课程(全面介绍) 1.1.课程的背景           “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库.数据分析.数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点. “大数据” 其实离我们的生活并不遥远,大到微博的海量用户信息,小到一个小区超市的月销售清单,都蕴含着大量潜在的商业价值. 正是由于数据量的快速增长,并且已经远远超过了人们的数据分析能力.因此,科学.商用等领域都迫切需要智能化.自动化的数据分析工具.在这样的背景下,数据挖…

第1章 Flume概述1.1 Flume定义1.2 Flume组成架构1.2.1 Agent1.2.2 Source1.2.3 Channel1.2.4 Sink1.2.5 Event1.3 Flume拓扑结构1.4 Flume Agent内部原理1.5 Hadoop三大发行版本第2章 Flume快速入门2.1 Flume安装地址2.2 安装部署第3章 Flume企业开发案例3.1 监控端口数据官方案例3.2 实时读取本地文件到HDFS案例3.3 实时读取目录文件到HDFS案例3.4 单数据源多…

大数据我们都知道hadoop,可是还会各种各样的技术进入我们的视野:Spark,Storm,impala,让我们都反映不过来.为了能够更好 的架构大数据项目,这里整理一下,供技术人员,项目经理,架构师选择合适的技术,了解大数据各种技术之间的关系,选择合适的语言. 我们可以带着下面问题来阅读本文章:1.hadoop都包含什么技术?2.Cloudera公司与hadoop的关系是什么,都有什么产品,产品有什么特性?3.Spark与hadoop的关联是什么?4.Storm与hadoop的关联是什么? h…

第1章 HBase 简介1.1 什么是 HBase1.2 HBase 特点1.3 HBase 架构1.3 HBase 中的角色1.3.1 HMaster1.3.2 RegionServer1.3.3 其他组件第2章 HBase 安装2.1 Zookeeper 正常部署2.2 Hadoop 正常部署2.3 HBase 的解压2.4 HBase 的配置文件2.5 HBase 远程发送到其他集群2.6 HBase 服务的启动2.7 查看 HBase 页面第3章 HBase Shell 操作3.1 基本…

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…