创建大数据平台，是个系统性的工程，并不像简简单单开发一款APP一样，你要深度的了解当前的环境以后的发展。事实上，做大数据平台不是做大数据本身，而是寻找大数据与行业、与业务的某种关联，内在的联结点，能否联姻成功，取决于策划与开发的能力。策划开发得好，事半功倍，会对行业和业务产生不可估量的价值，策划与开发的不好，则会竹篮打水一场空，费时费力自讨苦吃，成为“鸡肋”在所难免。
如今，企业都面临着日益增长的数据量、各种类型数据的实时化和智能化处理的需求。此时，云原生大数据平台的高弹性扩展、多租户资源管理、海量存储、异构数据类型处理及低成本计算分析的能力，受到了大家的欢迎。但企业应该如何做好大数据平台的云原生改造和升级呢？
海致BDP进军教育市场，与恒企教育合作打造O2O教育新模式；九次方大数据与韩国The IMC集团达成战略合作，将共建舆情大数据平台；Teradata发布物联网分析加速器，将物联网数据转化为洞察信息……
python对于电脑硬件基本没什么要求，下载python安装程序的时候，注意看下自己电脑属性是64位系统还是32位系统，再下载对应的python安装程序。
问题导读 1.作为一个技术人员，你认为该如何搭建大数据平台？ 2.构建大数据平台，你认为包括哪些步骤？ 3.本文是如何构建大数据平台的？ 亲身参与，作为主力完成了一个信息大数据分析平台。中间经历了很多问题，算是有些经验，因而作答。 整体而言，大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步： 1、linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统–CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。例如，可以选择给HDFS的namenode
母婴相对一般的电子商务网站有一些特点：第一个特点是商品周期短，在母婴网站上的商品，在线的时间不会超过5-7天，第二个是用户需求的变化快，在母婴行业，可能是用户的需求变化最快的领域，比如是用户处在怀孕当
贝贝网的主要产品是垂直的母婴类，母婴相对一般的电子商务网站有一些特点：第一个特点是商品周期短，在母婴网站上的商品，在线的时间不会超过5-7天，第二个是用户需求的变化快，在母婴行业，可能是用户的需求变化
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，和架构，你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量，任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建，因为你去百度查的时候会发现太多的东西，不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
大数据时代这个词被提出已有10年了吧，越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发，大数据价值在越来越多的场景中被挖掘，随着大家都在使用欧冠大数据，大数据平台的搭建门槛也越来越低。
在业务增涨过程中，每个企业不知不觉积累积累了一些数据。无论数据是多是少，企业都希望让“数据说话”，通过对数据的采集、存储、分析、计算最终提供对业务有价值信息。
随着云计算、大数据等各类新技术的兴起普及，汽车行业正迎来一场数据变革。12月7日的线上数据侠实验室中，DT君邀请到了车主服务平台公司“微车”的联合创始人、CTO包炬强，为我们分享了如何用车主大数据助力汽车产业精准营销。
“每天一个数据”分析师新一期内容奉上，请享用~ 采访 | Penny 整理 | Sophie 转载请注明来自CDA数据分析师 否则小编将举报到底！ 人物档案 周宇红，大麦网大数据技术负责人，专注于娱乐行业大数据应用，负责大数据平台建设，机器学习，自然语言处理，社交媒体挖掘等。 DA：能请您先介绍一下自己的基本情况吗？ 周宇红：我其实是从2013年底开始转战互联网的，之前主要在传统的IT行业。到大麦网以后，一开始就接触到大数据。到了2015年初，公司专门设立大数据部门，专门进行大数据的应用分析，我负责整合大
大数据是人工智能的基础。从大数据到数据分析再到 AI 应用的转变，这也是一个很自然的发展过程。但是只有在数据、算法、企业的场景应用三者紧密配合的前提下，才可以有效地提升整个 AI 业务的流程。因此，爱奇艺在原来的数据积累基础上，进一步的完善了技术平台，形成了大数据 +AI 的统一架构，同时兼顾了数据、算法训练、人力物力算力等多方面的因素。那么爱奇艺在探索和实践过程中，有哪些沉淀出的经验可以分享给大家？InfoQ 采访了爱奇艺大数据计算团队负责人刘骋昺，得到了一个初步的了解。
吴怡燃， 京东大数据平台高级技术专家，擅长大数据平台的资源管理与调度系统的开发与建设。目前专注于以万台分布式调度系统及深度学习平台的开发与建设。
10000元能买多少份基金，看起来是一道简单的数学问题，实则是一道复杂的IT难题。
大数据领域发展已经进入了后红海时代：技术发展收敛，明星开源引擎出现速度放慢，进入技术普惠和业务大规模应用的阶段。大数据发展的驱动力是什么？如果还要再往前一步，方向在哪里？ 9 月 3-4 日的 ArchSummit 全球架构师峰会落地深圳。这次主题演讲我们邀请到了阿里研究员观滔，他在微软和阿里巴巴历了大数据发展 20 年过程中的后 15 年，是大数据核心技术最早期的研究和实践者之一，深度参与 / 主导了微软和阿里云大多数核心大数据平台项目的初创和迭代发展。他将带你了解当下领域内最被关注的热点，未来发展的趋势
一、企业大数据如何起步：从小数据到大数据 目前国内外关于大数据的谈论很多，大多是谈运营级别的，或者说从服务端、服务方提得较多一些。笔者要跟大家交流的问题是作为各类企业尤其是客户方的企业来说，大数据跟他们有什么关系，或者说作为企业方怎样去参与，这是企业方现在面临的最大问题。 这个问题的答案重点在于大数据应该从小数据开始。因为现在很多企业面临的最大问题不是怎么用大数据，而是内部的一些小数据整合出现问题，或者小数据都没用好的情况下怎么用大数据。大数据应该是从小数据逐渐演变上去的，是一个正常的生态，而不是瞬间变
现在大数据这么火，各行各业想转行大数据，那么问题来了，该往哪方面发展，哪方面最适合自己？
我今天要讲这三个话题，一个是云计算，一个大数据，一个人工智能，我为什么要讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常非常的火，它们之间好像互相有关系，一般谈云计算的时候也会提到大数据，谈人工智能的时候也会提大数据，谈人工智能的时候也会提云计算。所以说感觉他们又相辅相成不可分割，如果是非技术的人员来讲可能比较难理解说这三个之间的相互关系，所以有必要解释一下。
公众号开了快一年了，名字叫学一学大数据。但是一直没有分享关于大数据的文章，如是就抽出时间来给大家分享下大数据整理的技术路线及生态全景。 先扯一下大数据的4V特征： 数据量大，TB->PB 数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等； 商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来； 处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。 现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的： 文件存储：Had
自我介绍下，我是微众银行大数据平台的工程师：周可，今天给大家分享一下 Nebula Graph 在微众银行 WeDataSphere 的实践情况。
其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。请不要问我哪个容易，哪个前景好，哪个钱多。 导读： 第一章：初识Hadoop 第二章：更高
近几年我们经常听到AI人工智能、大数据、机械进修等等，似乎良多企业都已经涉足这些行业停止研究，那么想体味、想进入这些行业我们应该怎样做呢？科多大数据带你来进修一下。
互联网时代，大数据已普遍应用于生活。那么，能不能把它嫁接到选人用人方面，通过大数据在“茫茫人海”中挑选出“优绩股”，发掘出“潜力股”呢 在宁波江东区，干部的选拔识别如今就搭上了大数据的顺风车。该区整理
今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。为什么讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常火，并且它们之间好像互相有关系：一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。但如果是非技术的人员，就可能比较难理解这三者之间的相互关系，所以有必要解释一下。
导读：云计算、大数据和人工智能，这三个东西现在非常火，并且它们之间好像互相有关系：一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。但如果是非技术的人员，就可能比较难理解这三者之间的相互关系，所以有必要解释一下。
今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。为什么讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常火，并且它们之间好像互相有关系：一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计
来源：https://www.cnblogs.com/popsuper1982/p/8505203.html
导读： 第一章：初识Hadoop 第二章：更高效的WordCount 第三章：把别处的数据搞到Hadoop上 第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去 第五章：快一点吧，我的SQL 第六章：一夫多妻制 第七章：越来越多的分析任务 第八章：我的数据要实时 第九章：我的数据要对外 第十章：牛逼高大上的机器学习 经常有初学者在博客和QQ问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你
经常有初学者在博客和QQ问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你
本文介绍了大数据平台在机器学习方面的应用，包括数据存储、数据处理、数据建模、模型验证、模型部署、数据服务、数据治理等方面。同时，还介绍了机器学习框架和算法，以及如何在大数据平台上实现机器学习。
来源：刘超的通俗云计算、大数据与机器学习文摘 本文约14200字，建议阅读20+分钟 本文为你详细介绍了云计算、大数据和人工智能。 今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。为什么讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常火，并且它们之间好像互相有关系：一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。但如果是非技术的人员，就可能比较难理解这三者之间的相互关系，所以有必要解释一下。 一、云计算最初的目标 我们首先来说云计算。云计算最初的目标
作者：刘超，毕业于上海交通大学，15年云计算领域研发及架构经验，先后在EMC，CCTV证券资讯频道，HP，华为，网易从事云计算和大数据架构工作。
先说观点：因为还没找到更好的。 接下来说原因，首先来看看大数据平台都在干什么。 原因 结构化数据计算仍是重中之重 大数据平台主要是为了应对海量数据存储和分析的需求，海量数据存储的确不假，除了生产经营产生的结构化数据，还有大量音视频等非结构化数据，这部分数据很大，占用的空间也很多，有时大数据平台 80% 以上都存储着非结构化数据。不过，数据光存储还不行，只有利用起来才能产生价值，这就要进行分析了。 大数据分析要分结构化和非结构化数据两部分讨论。 结构化数据主要是企业生产经营过程中产生的业务数据，可以说是企业的
作者介绍 刘超，《Lucene应用开发揭秘》作者。个人公众号：刘超的通俗云计算(popsuper1982)，来源：https://www.cnblogs.com/popsuper1982/p/8505203.html。 今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。为什么讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常火，并且它们之间好像互相有关系：一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。但如果是非技术的人员，就可能比较难理解这三者之间的相互
写在前面
技术最终为业务服务，没必要一定要追求先进性，各个企业应根据自己的实际情况去选择自己的技术路径。 它不一定具有通用性，但从一定程度讲，这个架构可能比BAT的架构更适应大多数企业的情况，毕竟，大多数企业，数据没到那个份上，也不可能完全自研，商业和开源的结合可能更好一点，权当抛砖引玉。 大数据平台架构的层次划分没啥标准，以前笔者曾经做过大数据应用规划，也是非常纠结，因为应用的分类也是横纵交错，后来还是觉得体现一个“能用”原则，清晰且容易理解，能指导建设，这里将大数据平台划分为“五横一纵”。
从互联网、移动互联网到物联网，数据量之巨大已突破想象边界。与此同时，实时数据分析的需求日益增长，那么，当数据量达到亿级、百亿级甚至万亿级规模，实时数据分析如何来做？尤其在To B/G来说，大多数企业和政府客户区别于互联网企业，自身不具备技术团队，缺乏技术运维能力，因此在搭建本地化万亿级大数据平台时，如何交付更为标准化、透明化设计的产品成为最大挑战。
煤老板和IT精英相遇，两个人想比比谁更富有，但都不愿告诉对方自己真正拥有多少财富，也不想让第三方掌握原始信息。何解？
梦晨 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “靠过去的老办法，增长不动了”。无论线上线下都传出这样的声音。 如何从“增量竞争”转向“存量竞争”，成了很多行业最大的焦虑。 改变，必须改变。 于是乎，旅游、汽车、消费、等一众行业，纷纷学起了互联网。 比如说，不要小瞧现在抖音里的景点直播间： 除了能过一把“云旅游”的瘾之外，陕西旅游集团将你在6寸屏幕上的每一次停留、互动都汇成数据流，流入数字媒体中台，从而优化景区营销。 下一次，不管实地还是云端，你在陕旅景区的体验都更快乐。 又比如，零售和消费
来自：cnblogs.com/popsuper1982/p/8505203.html 我今天要讲这三个话题，一个是云计算，一个大数据，一个人工智能，我为什么要讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常非常的火，它们之间好像互相有关系，一般谈云计算的时候也会提到大数据，谈人工智能的时候也会提大数据，谈人工智能的时候也会提云计算。所以说感觉他们又相辅相成不可分割，如果是非技术的人员来讲可能比较难理解说这三个之间的相互关系，所以有必要解释一下。 一、云计算最初是实现资源管理的灵活性 我们首先来说云计算，云计算最初的目
2017年，就要过去了，这一年想了很多事，也实践了一些，取得了一些进展，但也留下更多遗憾，需要在2018年去解决，特此分享于你。 1、关于大数据变现 我们成立了对外拓客的模型团队，用精准去赢得客户，这是以前从来没有过的，走在正确的道路上很重要。 一般企业的短信营销点击率（里面有链接）能做到多少呢？我们希望能达到50%，这也许是个不可能完成的任务，但精准的驱动力还是太强了，在很多场景上，我们从1%开始做，迈到了5%，10%，直到34%，虽然没法达成终极目标，但对于精准的探索过程让每个人受益，每次客户的复购
作者介绍 刘超，《Lucene应用开发揭秘》作者。个人公众号：刘超的通俗云计算(popsuper1982) 来源：https://www.cnblogs.com/popsuper1982/p/8505203.html 今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。为什么讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常火，并且它们之间好像互相有关系：一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。但如果是非技术的人员，就可能比较难理解这三者之间的相
到2017年初，我们的大数据平台被整个公司的工程和运营团队使用，使他们能够在同一个地方访问新数据和历史数据。用户可以通过同一个UI门户轻松访问不同大数据平台的数据。我们的计算集群中有超过100PB的数据和100000个vcores。每天支持100,000个Presto查询， 10,000个Spark作业，以及 20,000个Hive查询。我们的Hadoop分析架构遇到了可扩展性限制，许多服务受到高数据延迟的影响。
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