需要删除数据的表名:t_req_log 建表sql CREATE TABLE `t_req_log` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `host` ) DEFAULT NULL, `time` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 1.查询是否开启事件调度 SHOW VARIABLES LIKE 'event_scheduler'; 2.

以P2P网贷为例互联网金融产品如何利用大数据做风控?   销售环节 了解客户申请意愿和申请信息的真实性:适用于信贷员模式. 风控关键点 亲见申请人,亲见申请人证件,亲见申请人签字,亲见申请人单位. 审批环节 进行基本信贷政策的核查,主要是核实申请信息.证件资料.是否伪冒申请. 系统会审核剔除不符合基本信贷政策要求的客户,例如有严重不良征集记录的,内部已经有违约记录的,或者近期有较大风险被纳入关联黑名单的,不符合监管政策要求的客户.经过基本审查后,不同的申请人会依据客户信息的分类,被自动分发到不同

前言 之前工作中,有接触到大数据的需求,虽然当时我们体系有专门的大数据部门,但是由于当时我们中台重构,整个体系的开发量巨大,共用一个大数据部门,人手已经忙不过来,没法办,为了赶时间,我自己负责的系统的大数据相关操作,由我们自己承担了.此前对大数据的知识了解的很少,于是晚上回去花时间突击大数据知识,白天就开始上手干,一边学一边做,总算在部门规定的时间,跟系统一起上线了.后来的维护迭代就交给大数据去了,虽然接触大数据的时间不长,但是对我来说,确是很有意思的一段经历,觉得把当时匆匆学的知识点,再仔细回

2015年大数据发展八大趋势   (0 篇回复) “数据很丰满,信息很骨感”:Sight Machine想用大数据的方法,打碎两者间的屏障   (0 篇回复) 百度携大数据"圈地"证券业 "BAT"开启互联网金融新战场   (0 篇回复) 码农的春天到了?   (0 篇回复) 浪潮大数据一体机出招 装备科研“最强大脑”   (0 篇回复) 方物软件承担国家“核高基”重大专项研发   (2 篇回复) 2013互联网大会透露的热点与新趋势   (1 篇回复) 大数据从幕

http://www.csdn.net/article/2014-06-05/2820089 摘要:MapReduce在实时查询和迭代计算上仍有较大的不足,目前,Spark由于其可伸缩.基于内存计算等特点,且可以直接读写Hadoop上任何格式的数据,逐渐成为大数据处理的新宠,腾讯分享了Spark的原理和应用案例. [编者按]MapReduce由于其设计上的约束只适合处理离线计算,在实时查询和迭代计算上仍有较大的不足,而随着业务的发展,业界对实时查询和迭代分析有更多的需求,单纯依靠MapReduc

互联网创造了大数据应用的规模化环境,大数据应用成功的案例大都是在互联网上发生的, 互联网业务提供了数据,互联网企业开发了处理软件,互联网企业的创新带来了大数据应用 的活跃,没有互联网便没有今天的大数据产业.没有互联网.云计算.物联网.移动终端与 人工智能组合的环境大数据也没那么重要.大数据的价值并非与生俱来而是应用创新之结果 ,价值是由技术组合创新涌现出来的.离开环境的支持大数据毫无价值,就像离开了身体的 手不再有手的功能一样.   随着2017年大数据各种应用的发展,大数据的价值得以充分的发挥

前言 从今天起,我将一步一步的分享大数据相关的知识,其实很多程序员感觉大数据很难学,其实并不是你想象的这样,只要自己想学,还有什么难得呢? 学习Hadoop有一个8020原则,80%都是在不断的配置配置搭建集群,只有20%写程序! 一.引言(大数据时代) 1.1.从数据中得到信息 我们看一张图片: 我们知道这个图片上的人叫张小妹,年龄20岁,职业模特.但是如果只有数据没有图片的话,就没有意义的数据了.所以数据一定是在特定的环境下才有意义的. 我们再来看一张图片: 从这张图片分析出:从纵向分析,范

胖子哥(1106110976) 9:35:36 http://www.cnblogs.com/hadoopdev/p/3531963.htmlnosqlt数据库-肖(380594863) 9:38:05 理论啊,没啥干货. 10:49:04彼岸蔷薇加入本群nosqlt数据库-肖(380594863) 10:51:11 寂静的群啊 厂商联盟李光伟(7854251) 10:51:45 厂商联盟_Michelle(2085867176) 10:52:13 nosqlt数据库-肖(380594863) 

ylbtech-杂项:大数据 (巨量数据集合(IT行业术语)) 大数据(big data),指无法在一定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,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.  在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的<大数据时代> 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理.大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量).Velocity(高速).Variety(多样

初识hadoop 前言 之前在学校的时候一直就想学习大数据方面的技术,包括hadoop和机器学习啊什么的,但是归根结底就是因为自己太懒了,导致没有坚持多长时间,加上一直为offer做准备,所以当时重心放在C++上面了(虽然C++也没怎么学),计划在大四下有空余时间再来慢慢学习.现在实习了,需要这方面的知识,这对于我来说,除去校招时候投递C++职位有少许影响之外,无疑是有很多的好处. 所以,接下来的很长日子,我学习C++之外的很多时间都必须要花在大数据上面了. 那么首先呢,先来认识一下这处理大数据

前言 从今天起,我将一步一步的分享大数据相关的知识,其实很多程序员感觉大数据很难学,其实并不是你想象的这样,只要自己想学,还有什么难得呢? 学习Hadoop有一个8020原则,80%都是在不断的配置配置搭建集群,只有20%写程序! 一.引言(大数据时代) 1.1.从数据中得到信息 我们看一张图片: 我们知道这个图片上的人叫张小妹,年龄20岁,职业模特.但是如果只有数据没有图片的话,就没有意义的数据了.所以数据一定是在特定的环境下才有意义的. 我们再来看一张图片: 从这张图片分析出: 从纵向分析,

摘要:2019云栖大会大数据&AI专场,阿里云智能计算平台事业部研究员关涛.资深专家徐晟来为我们分享<AI加持的阿里云飞天大数据平台技术揭秘>.本文主要讲了三大部分,一是原创技术优化+系统融合,打破了数据增长和成本增长的线性关系,二是从云原生大数据平台到全域云数仓,阿里开始从原生系统走入到全域系统模式,三是大数据与AI双生系统,讲如何更好的支撑AI系统以及通过AI系统来优化大数据系统. 直播回放 >>> 以下是精彩视频内容整理 说到阿里巴巴大数据,不得不提到的是10年

Java是目前使用广泛的编程语言之一,具有的众多特性,特别适合作为大数据应用的开发语言.Java语言功能强大和简单易用,不仅吸收了C++语言的各种优点还摒弃了C++里难以理解的多继承.指针等概念. Java跨平台应用能力,比C.C++更易用更容易上手.同时还具有简单性.面向对象.分布式.健壮性.安全性.平台独立与可移植性.多线程.动态性等特点.但Java语言也仅是大数据技术体系下的一个技术选型,Python.Scala.R.Go等编程语言也同样可以完成很多大数据的开发.分析和应用等任务. 当前大

​大数据是指大数据集,这些数据集经过计算分析以揭示与数据的某个方面相关的模式和趋势.首先,还是要重新审视大数据的定义.行业里对大数据的定义有很多,有广义的定义,也有狭义的定义. 大数据的分析与挖掘,把数据盘活,让数据说话,发挥大数据的价值,使企业具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力来适应海量.高增长率和多样化的信息社会. 大数据的价值体现在以下几个方面: 1.对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销: 2.做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型: 3.面临互联网

作者:匿名用户链接:https://www.zhihu.com/question/309778033/answer/579761064来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 那些说一个后端搞不死游戏的,是没做过游戏,或者没做过独立游戏吧,小的游戏公司(不管是不是独立游戏),别说一个后端了,前端要搞死一个游戏都是分分钟的事. 不过,游戏失败本质还是老板的责任,老板没有找到合适的员工,而且 600W的成本做游戏真是毛毛雨.这个成本就别想什么质量好的游戏了,如果

现在很多同事,包括我,我表单的数据验证交给了javascript来做,那么新的问题来了,如果交给了javascript那么后台还有没有必要对数据做校验呢

saiku不仅可以对传统的RDBMS里面的数据做OLAP分析,还可以对Nosql数据库如Hbase做统计分析. 本文简单介绍下一个使用saiku去查询分析hbase数据的例子. 1.phoenix和hbase的关系 我们知道:hbase虽然好用,但是想用jdbc方式来查询数据单纯的hbase是办不到的,这里需要借助一个JDBC中间件名叫phoenix(英文:凤凰)来实现对HBASE的JDBC查询.在phoenix中可以用简单的sql语句来访问hbase的数据.中间的转换对用户是透明的. 安装只需

大数据风控目前应该是前沿技术在金融领域的最成熟应用,相对于智能投顾.区块链等还在初期的金融科技应用,大数据风控目前已经在业界逐步普及,从BATJ这样的大企业,到交易规模比较大的网贷平台,再到做现金贷.消费金融的创业公司,都在通过大数据风控技术来控制贷款规模扩张中的风险. 现在提到互联网金融.Fintech,首先想到的就是大数据风控.随着网易北斗大数据风控平台的上线,业内包括BAT.网易在内的主要国内互联网巨头都开始在大数据和金融衍生应用领域进入了金融科技化阶段,和互联网金融第一阶段相比,目前产生

DDos攻击本质上是时间序列数据,t+1时刻的数据特点和t时刻强相关,因此用HMM或者CRF来做检测是必然!——和一个句子的分词算法CRF没有区别!注:传统DDos检测直接基于IP数据发送流量来识别,通过硬件防火墙搞定.大数据方案是针对慢速DDos攻击来搞定.难点:在进行攻击的时候,攻击数据包都是经过伪装的,在源IP 地址上也是进行伪造的,这样就很难对攻击进行地址的确定,在查找方面也是很难的.这样就导致了分布式拒绝服务攻击在检验方法上是很难做到的.领域知识见:http://blog.csdn.n

一.基本概念 大数据量下,搞mysql,以下概念需要先达成一致 1)单库,不多说了,就是一个库 2)分片(sharding),水平拆分,用于解决扩展性问题,按天拆分表 3)复制(replication)与分组(group),用于解决可用性问题 4)分片+分组,这是大数据量下,架构的实际情况 二.大数据量下,mysql常见问题及解决思路 1)常见问题 如何保证可用性? 各色各异的读写比,怎么办? 如何做无缝倒库,加字段,扩容? 数据量大,怎么解决? 2)解决思路 2.1)可用性解决思路:复制 读库

官网上已经给出了zk的几种典型应用场景,原话是这么说的: It exposes a simple set of primitives that distributed applications can build upon to implement higher level services for synchronization, configuration maintenance, and groups and naming. 它提供了一组简单的原语,让分布式应用可以实现更高层次的服务,比如