跟上节奏 大数据时代十大必备IT技能 新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算.大数据.BYOD.社交媒体……在互联网时代,各种新词层出不穷,让人应接不暇.这些新的技术,这些新兴应用和对应的IT发展趋势,使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能. 新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算.大数据.BYOD.社交媒体.3D打印机.物联网……在互联网时代,各种新词层出不穷,让人应接不暇.这些新的技术,这些新兴应用和对应的IT发展趋势,使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能.另一方面,云…
新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算.大数据.BYOD.社交媒体……在互联网时代,各种新词层出不穷,让人应接不暇.这些新的技术,这些新兴应用和对应的IT发展趋势,使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能. 新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算.大数据.BYOD.社交媒体.3D打印机.物联网……在互联网时代,各种新词层出不穷,让人应接不暇.这些新的技术,这些新兴应用和对应的IT发展趋势,使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能.另一方面,云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的…
我最近研究了hive的相关技术,有点心得,这里和大家分享下. 首先我们要知道hive到底是做什么的.下面这几段文字很好的描述了hive的特性: 1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. 2.Hive是建立在 Hadoop…
转自:http://www.ituring.com.cn/article/75445 王益,LinkedIn高级分析师.他曾在腾讯担任广告算法和策略的技术总监,在此期间他发明了并行机器学习系统“孔雀”,它可以从数十亿的用户行为或文本数据中学习到上百万的潜在主题,该系统被应用在腾讯可计算广告业务中.在此之前,他在Google担任软件工程师,并开发了一个分布式机器学习工具,这个工具让他获得了2008年的“Google APAC 创新奖”.王益曾在清华大学和香港城市大学学习,并取得了清华大学机器学习和…
原文:(原创)大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 聚类分析算法) 本篇文章主要是继续上一篇Microsoft决策树分析算法后,采用另外一种分析算法对目标顾客群体的挖掘,同样的利用微软案例数据进行简要总结. 应用场景介绍 通过上一篇中我们采用Microsoft决策树分析算法对已经发生购买行为的订单中的客户属性进行了分析,可以得到几点重要的信息,这里做个总结: 1.对于影响购买自行车行为最重要的因素为:家中是否有小汽车,其次是年龄,再次是地域 2.通过折叠树对于比较…
大数据时代,我们为什么使用hadoop 我们先来看看大数据时代, 什么叫大数据,“大”,说的并不仅是数据的“多”!不能用数据到了多少TB ,多少PB 来说. 对于大数据,可以用四个词来表示:大量,多样,实时,不确定. 也就是数据的量庞大,数据的种类繁杂多样话,数据的变化飞快,数据的真假存疑. 大量:这个大家都知道,想百度,淘宝,腾讯,Facebook,Twitter等网站上的一些信息,这肯定算是大数据了,都要存储下来. 多样:数据的多样性,是说数据可能是结构型的数据,也可能是非结构行的文本,图片…
背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端的吐槽,这也怪不得Hadoop,毕竟它的设计就是为了批处理,使用用MR的编程模型来实现SQL查询,性能肯定不如意.所以通常我也只是把Hive当…
博客已转移,请借一步说话.http://www.daniubiji.cn/archives/538 我们先来看看大数据时代, 什么叫大数据,“大”,说的并不仅是数据的“多”!不能用数据到了多少TB ,多少PB 来说. 对于大数据,可以用四个词来表示:大量,多样,实时,不确定. 也就是数据的量庞大,数据的种类繁杂多样话,数据的变化飞快,数据的真假存疑. 大量:这个大家都知道,想百度,淘宝,腾讯,Facebook,Twitter等网站上的一些信息,这肯定算是大数据了,都要存储下来. 多样:数据的多样…
本文来自:http://blog.csdn.net/yu616568/article/details/52431835 如有侵权 可立即删除 背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端…
一直觉得“大数据”这个名词离我很近,却又很遥远.最近不管是微博上,还是各种技术博客.论坛,碎碎念大数据概念的不胜枚举. 在我的理解里,从概念理解上来讲,大数据的目的在于更好的数据分析,否则如此大数据的存储便没有这么大的意义了.至于从技术上, 恰好之前在<淘宝技术这十年>的引言部分,读到一篇小文,觉得放在这个大数据的讨论下,也还很贴切: “据不可靠消息,在双十一当天高峰,淘宝的访问流量最巅峰达到871GB/S.这个数字意味着需要178万个4Mb带宽的家庭宽带才能负担的起, 也完全有能力拖垮一个中…