通俗解释：SKipList 翻译为中文就是 跳跃表，SkipList是一种数据结构，用于快速的查找数据的位置，本质上了来讲是一个List链表。
之所以有这么一个话题，确实是有原因的。就在前几天，我又收到了一个同行的邮件，是向我咨询关于大数据方向的问题，他们想涉足大数据这个领域，或者说已经涉足大数据这个领域，只是不知道下一步该如何进行，很是迷茫。
Apache CarbonData 是一种索引列式数据格式，专为快速分析和实时洞察至关重要的大数据场景而开发。这个强大的数据存储解决方案是 Apache 软件基金会内的顶级项目，提供了一种更结构化、更高效、更快速的方法来处理和分析大型数据集
来源：腾讯科技 网址：http://tech.qq.com 编译｜悠悠 摘要：美国一位生物艺术家（很造的称谓，有木有）将在线维基百科前5万页内容编码成DNA后注入4000年前苹果树中。 据英国每日邮报
本文探讨了区块链技术与大数据产业的结合点，分析了区块链技术在大数据产业中的适用性，并探讨了区块链技术在大数据产业中的实际应用场景。
腾讯云大数据平台是腾讯云推出的专业大数据解决方案，旨在为企业提供稳定、高效、安全、可靠的大数据服务。该平台具备海量数据处理能力、多种数据存储方式、强大的数据分析与挖掘能力，以及智能化应用场景，为企业提供全方位的大数据支持。
2014年3月8日，在大数据领域非常有名的阿里巴巴数据分析灵魂人物车品觉接受了媒体的专访，就数据领域的问题谈了自己的认识，应该对很多正在进行大数据应用的专业人士有很大帮助。 大数据应用很重要的问题是：关于他的定位 大数据里面有一块非常重要的数据，而可能对未来的一两年特别重要，就是我们所讲的“关于他的定位”。我想知道一个人是谁？你是不是你？你在PC前面买了一件东西，不一定代表是你买的，有可能是你的老公或者是你的老婆在用你的PC去买，怎么知道到你就是你？这个在收集数据的时候相当重要。 另外，当我知道你就是你的
大数据从概念走向落地，得益于大数据技术的成熟，尤其是以Hadoop为代表的第一代大数据系统框架，为大数据在企业当中的现实落地，提供了稳固的技术支持，而随着大数据的发展，大数据技术也在更新迭代。今天我们来聊聊大数据技术从Hadoop到Spark的发展概况。
腾讯云数据库TDSQL与中国人民大学最新联合研究成果被SIGMOD 2022接收并将通过长文形式发表。SIGMOD是国际数据管理与数据库领域顶尖的学术会议之一，腾讯云数据库TDSQL论文已连续多年入选VLDB、SIGMOD、ICDE等国际顶级会议。 本次入选论文题目为：CompressDB: Enabling Efficient Compressed Data Direct Processing for Various Databases。论文针对压缩数据的直接操作与处理，提出一项新型数据库处理技术——Co
随着数字经济加速发展，企业数字化转型正向更深层次推进。基于数字技术，企业通过数据驱动，有望实现创新产品服务、变革运营方式和迭代资源组织模式。而这一切都是建立在企业 IT 基础设施之上。
随着大数据的迅速发展，时下许多企业面临着最重要的现实问题是如何对大数据进行分析。只有通过大数据分析才能获取到更智能的，深入的，有价值的信息。越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括其数量、速度、多样性等等，都呈现出大数据日益复杂的特点。因此，选择一款功能强大的大数据分析BI工具尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
一般情况下，大数据平台指的是使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink、Blink等这些分布式、实时或者离线计算框架，并在上面运行各种计算任务的平台。
R语言什么鬼？可以用来做什么？和大数据又有什么关系？有没有好的课程推荐啊？学大数据一定要懂R语言么？…… 网络上太多类似的问题，如果恰好你也有类似的疑惑，那么希望阅读本文之后你不再困惑~ 〓R语言简介： R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。 其功能包括： 数据存储和处理系统； 数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）； 完整连贯的统计分析工具； 优秀的统计制图功能； 简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。 与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种
大数据时代，大数据分析行业水涨船高，很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对，面对市面上那么多大数据分析工具，大家在选择的时候都会懵一下。
作为一个大数据开发人员，每天要与使用大量的大数据工具来完成日常的工作，那么目前主流的大数据开发工具有哪些呢？加米谷大数据为大家介绍下大数据开发工具
作者:Divakar Mysore等 来源:DeveloperWorks 摘要：大数据解决方案的逻辑层可以帮助定义和分类各个必要的组件，大数据解决方案需要使用这些组件来满足给定业务案例的功能性和非功能性需求。这些逻辑层列出了大数据解决方案的关键组件，包括从各种数据源获取数据的位置，以及向需要洞察的流程、设备和人员提供业务洞察所需的分析。 概述 这个 “大数据架构和模式” 系列的 第 2 部分 介绍了一种评估大数据解决方案可行性的基于维度的方法。如果您已经使用上一篇文章中的问题和提示分析了自己的情况，并
作者：中国移动研究院大数据与IT技术研究所的段翔 首先大数据我们知道这个时代正在来临，这里有一个调查，随着全球移动互联网和工业和生活数字化的进程，数据现在成为一个比较加速爆炸式增长。我们看这个调查报告
腾讯云大数据产品中心总经理刘煜宏在AI大数据专场论坛，介绍了在大数据时代背景下，腾讯是如何打造全域数据体系的。
大家好，我是独孤风，一位曾经的港口煤炭工人，目前在某国企任大数据负责人，公众号大数据流动主理人。在最近的两年的时间里，因为公司的需求，还有大数据的发展趋势所在，我开始学习数据治理的相关知识。今天给大家分享一体化的元数据管理平台——OpenMetadata。
大数据价值的发现与其所处的应用场景密切相关。概括起来，大数据价值发现可以划分为三大类：数据服务、数据分析和数据探索。数据服务是面向大规模用户，提供高性能的数据查询、检索、预测等服务，通过直接满足用户需求而将数据价值变现的形式;数据分析是分析人员利用经验，通过对大规模数据使用特定的计算模型进行较为复杂的运算，从而发现易于人们理解的数据模式或规律所进行的数据价值变现的一种运算形式;数据探索是一种利用数据分析和人机交互的结合，通过不断揭示数据的规律和数据间的关联，引导分析人员发现并认识其所未知的数据模式或规律，其
大数据有许多新术语，有时不好理解。因此，我们列出了一份大数据术语表，以便大家深入了解。当然，这份大数据术语表并不是百分之分全面，要是你认为遗漏了什么术语，请告知我们。 A 聚合-搜索、收集和显示数据的
随着MySQL数据库的应用越来越广泛，DB2向MySQL数据库的迁移需求也越来越多。进行数据库之间迁移的时候，首先遇到的并且也是最基本最重要的就是两种数据库数据类型之间的转换。 下面结合中国证券等级结算深圳分公司开源数据库研究测试项目的DB2数据库向MySQL数据库迁移项目，说明两种数据库数据类型的差异以及迁移过程中的一些注意事项。 无论是DB2数据库，还是MySQL数据库，都要在创建数据库表时为其中的每一列定义一个数据类型，用于限定该列取值范围。DB2数据库支持内置的数据类型（built-in）和用户自定
传统意义上的索引，目标是为了加快查询速度，但独立于数据，通常可以加载到内存，典型的比如B-Tree等。
在当今的大数据时代，利用数据科学理论进行数据分析起着越来越重要的作用。探讨不同数据技巧类型和熟练程度对相关项目有着怎样的影响也开始具有重要意义。近日，AnalyticsWeek的首席研究员、Bussiness Over Broadway的总裁Bob Hayes博士就公开了研究数据分析项目成功所必需技能的相关结果。Bob所提出的基于技能的数据科学驱动力矩阵方法，可以指出最能改善数据科学实践的若干技能。 数据技能的熟练程度 首先，Bob在AnalyticsWeek的研究包含了很多向数据专家提出的，有关技能、工作
根据“谷歌趋势”，在2011年的时候，“大数据”还很少被用作搜索词，但是从2012年开始到现在，你几乎能听到各行各业的人都在谈论“大数据”。这是一个增长非常迅速的领域，而且催生出了很多的工作机会。麦肯锡公司的一份报告预计，到2018年仅美国在“具备深入分析能力”的大数据专业人才方面的缺口就在14万人到18万人之间。据New Vantage Partners公司对《财富》美国500强公司的调查显示，85%的500强企业要么已经推出了大数据项目，要么正打算推出。未来几年他们花在数据分析上的投资将平均上涨36
R首次封王，几乎占据半壁江山；Python快速成长中；Excel小幅收缩，守住前五；SAS、SPSS、Matlab传统分析工具有固定用户群，守住自己的阵地；从调查家结果看绝大部分数据科学家使用不止一种
根据“谷歌趋势”，在2011年的时候，“大数据”还很少被用作搜索词，但是从2012年开始到现在，你几乎能听到各行各业的人都在谈论“大数据”。 这是一个增长非常迅速的领域，而且催生出了很多的工作机会。麦肯锡公司的一份报告预计，到2018年仅美国在“具备深入分析能力”的大数据专业人才方面的缺口就在14万人到18万人之间。据New Vantage Partners公司对《财富》美国500强公司的调查显示，85%的500强企业要么已经推出了大数据项目，要么正打算推出。未来几年他们花在数据分析上的投资将平均上涨36
数据挖掘就是对存在的数据集进行分析和总结而产出有价值信息的过程。有时数据挖掘也用来泛指一种方法，即数据挖掘是对数据进行处理，并从数据中分析、提炼、总结出有价值的信息的方法。
导读：大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。因此，一亦在国外的一个网站上扒来了常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解。其中部分定义参考了相应的博客文章。当然，这份术语表并没有100%包含所有的术语。 A 聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程 算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式 分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义 异 常检测(Anomaly detection) –在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的
之所以要区分大数据应用与BI(商业智能)，是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知。 BI(BusinessIntelligence)即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。 伴随着BI的发展，是ETL，数据集成平台等概念的提出。 ETL，Extraction Transformation Loading，数据提取、转换和加载，数据集成平台主要功能对各种业务数据进行抽取和相关
“数据就像是一个神奇的钻石矿,在其首要价值被发掘之后仍能不断产生价值。”在维克托看来,数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山,第一眼只能看到冰山一角,而绝大部分则隐藏在表面之下。 大数据
由阿里研究院主办的“2016新经济智库大会”于1月16日在北京香格里拉饭店举行。全球智库及专家学者聚首中国北京，深入研讨全球新经济的现状与趋势、新经济促进全球经济振兴的方式与机制、新经济带来的全新治理
本文从大数据应用出发，讨论数据可视化在大数据时代所面临的一系列挑战，并重点介绍AutoVis针对这些挑战所做尝试及其体系架构、关键技术和功能特点。
关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。如果做一个更形象的解释，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用;大数据则相当于海量数据的“数据库”。
在Java基础入门学习阶段，Java基础数据类型无疑是基础当中的重点，掌握基础数据类型，对于后续去理解和掌握更深入的理论，是有紧密的关联性的。今天的大数据开发学习，我们就来讲讲，Java八种基础数据类型。
转载36大数据（36dsj.com)：36大数据»大数据等最核心的关键技术：32个算法
报告说，大数据提出了严肃的隐私问题以待解决，宜早不宜晚。大数据的潜力是无穷的-可能带来好处也可能带来坏处。一份描述大数据的变革特质的白宫新报告深入地探究了与数据相关的隐私和安全主题。 关键的关注点：大数据正在创造大量的隐私主题需要及时处理，宜早不宜晚。 该报告的引文说到："本报告一个显著的发现是大数据分析将个人信息用于供房、信贷、雇用、健康、教育和商场购物，有潜力使长期存在的公民权利保护黯然失色。美国人与数据的关系，她（他）们的机会和潜力将得以扩展而不是消减"。 报告讨论了一系列有关隐私的主题，包括以下5
大数据是当今热门的话题，对于大数据很多人提出过这样那样的观点，那么大数据到底是什么，能够给我们带来怎样的价值呢？瑞意趋势CEO 梁海宏来和大家做一下解读。数量巨大，情境微观结合的运行记录信息最终的结果
随着“开放数据”这项运动在中国的持续进行，各类开放的数据逐渐丰富起来。如何解决其中的数据孤岛难题？又如何最大化挖掘开放数据的商业价值？10月30日的线上数据侠实验室中，大数据交易平台“发源地大数据”创始人兼CEO马建军为我们分享了其在“开放数据商业化”方面的实践和观点，本文为其现场演讲实录。
什么是大数据：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。
现在是大数据的时代，也称作云数据，我们在网上的各种数据，最后把这些整理集合在一起，形成一个庞大的数据集合体，我们生活中大数据已经实时的应用了。那么，大数据如何学习？下面将会为大家介绍。
大数据文摘作品 作者：托马斯·H·达文波特 2006年6月，乔纳森•高德曼（Jonathan Goldman）进入商务社交网站LinkedIn工作。作为斯坦福大学物理学博士，他醉心于无处不在的链接和丰富的用户资料。虽然这两者通常只能形成混乱的数据和浅显的分析，但当他着手挖掘人际联系时，却从中发现了“新大陆”。 他开始构建理论、检验预设，并研究出了模型。通过这些模型，他可以预测出某账号所归属的人际网络。高德曼觉得，在探索基础之上形成的新功能也许能为用户提供价值。 幸运的是，LinkedIn的联合创始人兼时任
大数据技术有5个核心部分，分别是数据采集、数据存储、数据清洗、数据挖掘、数据可视化。关于这5个核心部分都有哪些核心技术？
当今，数字化转型正在各行业快速发展，以数据、流量、知识为主的的数字经济时代到来，数据在其中的重要性不言而喻。 在企业内部，数据团队正逐渐变成一个专业、独立的部门，未来数据部门的肩上要扛起包括保证数据质
言必称大数据的时代，让我们多少有些“审美疲劳”。但如果严格按照大数据的定义来判断，相信大多数公司是根本不存在大数据问题的。你也许有很多数据，但那并不意味着就是大数据。数据库即服务公司MongoHQ的@Codepope最近在博客上探讨了这个问题，以及为何我们要存储这么多的数据，但无法从中获取相应的价值。 大数据实际上是范围极广、数量极大的，超乎你的想象。你也许认为维基百科的数据很大，但它也只是冰山一角而已。人们往往认为“很多的”数据就是所谓的“大”，因此他们无时无刻不在与大数据打交道。这种想法是不对
在当今世界，社交媒体和其他来源的数据大量涌现。企业会仔细收集这些数据并将其存储起来，以便在需要时可以重复使用。处理如此大量的数据需要专门的工具和技术。因此，大数据成为我们生活中重要的组成部分。
以下内容，根据中国传媒大学新闻学院教授沈浩在第十一届亚洲传媒论坛发言整理。 在今天我们看到对于广电行业来讲，其实无论广播电视还是其他媒体，是一个融合和聚合的时代。人们通过移动、互联网等等方式，人们在看电视的时候，人们看到电视已经有了操作系统，或许人们在看电视的时候，通过按一下手机就能看到各种电视节目，看到电视了，当然也有人在看电视的时候其实他经常是在看电视上网，也可能主要是上网，看到网上人们提到什么事情又去电视上去看两眼。在这样一个融合聚合的时代。 今天的大数据仅仅露出冰山一角 什么是
从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
随着信息时代的来临，数据已经成为现代社会的重要资产。无论是企业、科学研究还是政府机构，都在不断产生和积累大量数据。如何高效地存储、管理和分析这些数据，已经成为一个迫切需要解决的问题。本文将深入探讨大数据领域中两种关键的数据管理方法：数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse），并探讨它们如何融合以应对不断增长的数据挑战。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
