Spark 四大特点 Spark 使用Scala语言进行实现，它是一种面向对、函数式编程语言，能够像操作本地集合一样轻松的操作分布式数据集。...Spark具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。...速度快 由于Apache Spark支持内存计算，并且通过DAG（有向无环图）执行引擎支持无环数据流，所以官方宣称其在内存中的运算速度要比Hadoop的MapReduce快100倍，在硬盘中要快10倍。...2014 年的如此Benchmark测试中，Spark 秒杀Hadoop，在使用十分之一计算资源的情况下，相同数据的排序上，Spark 比Map Reduce快3倍！...其中，Spark SQL 提供了结构化的数据处理方式，Spark Streaming 主要针对流式处理任务（也是本书的重点），MLlib提供了很多有用的机器学习算法库，GraphX提供图形和图形并行化计算
Greenplum数据库可以支持1000个以上的集群，管理的数据规模从TB级到PB级，可以满足多数企业的数据处理需求。...06 多态存储 用户可以根据数据热度或者访问模式的不同使用不同的存储方式，以获得更好的查询性能。...支持的存储方式包括： 行存储，数据以行的形式存储在数据页里，适合频繁更新的查询； 列存储，数据以列的形式存储在数据页里，适合OLAP分析型查询； 外部表，数据保存在其他文件系中，如HDFS、S3，数据库只保留元数据信息...08 高效数据加载 Greenplum还有一个非常神奇的功能——GPload并行加载数据，即允许数据从多个文件系统通过多个主机上的多个网卡加载数据，从而达到非常高的数据传输率。...具有十多年的数据仓库、数据集市、数据中台项目实战经验，对大数据主流技术架构、产品选型与解决方案有深入研究，尤其擅长用优雅的SQL实现复杂的逻辑。
MySQL 1.事务四大特性 原子性：不可分割的操作单元，事务中所有操作，要么全部成功；要么撤回到执行事务之前的状态 一致性：如果在执行事务之前数据库是一致的，那么在执行事务之后数据库也还是一致的； 隔离性...，四大类索引分别是什么 数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。...锁定力度大，发生锁冲突的概率最高，并发量最低 行级锁：开销大，加锁慢，会出现死锁。...讲讲各自的特点 单机版 特点：简单 问题：1.内存容量有限 2.处理能力有限 3.无法高可用。...特点：1、无中心架构（不存在哪个节点影响性能瓶颈），少了 proxy 层。2、数据按照 slot 存储分布在多个节点，节点间数据共享，可动态调整数据分布。
1、什么是边缘计算 所谓边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。...简单来说，边缘计算，就是用网络边缘对数据进行分类，将部分数据放在边缘处理，减少延迟，从而实现实时和更高效的数据处理，以达到对云计算的有力补充。...2、边缘计算的六大特点 虽然边缘计算还没有全面爆发，但是从现在涌动的暗流中，我们已然可以看到，边缘计算呈现出的六大特点和趋势。...第四，安全化 在边缘计算出现之前，用户的大部分数据都要上传至数据中心，在这一上传的过程中，用户的数据尤其是隐私数据，比如个体标签数据、银行账户密码、电商平台消费数据、搜索记录、甚至智能摄像头等等，就存在着泄露的风险...而面对自动驾驶方面由摄像头、雷达、激光雷达等众多传感器创造的大量数据，传统数据中心模式的响应、计算和传输速度，显然是不够的，这时候“近端处理”的边缘计算，自然就成为了最好“实时化”要求的最好选择。
---- 大数据的特点（5v） 大数据的特点可以使用5个字来概括:大、多、值、快、信 一、Volume： 大 数据的采集，计算，存储量都非常的庞大。是数据体量巨大(Volume)。...截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=1024TB)，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=1024PB)。...当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。 二、Variety： 多 种类和来源多样化。...而如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值提炼，是大数据时代亟待解决的难题。 四、Velocity： 快 数据增长速度快，处理速度也快，获取数据的速度也要快。...这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
No.2期 大数据的特点、应用和算法 一、大数据的特点和应用 Mr. 王：大数据具有较大的数据量，和一般的数据相比，其具有如下一些特点。...在数据量上，大数据是通过各种设备产生的海量数据，其数据规模极为庞大，远大于目前互联网上的信息流量，PB 级别将是大数据的常态。...在速度上，涉及感知、传输、决策、控制开放式循环的大数据，对数据实时处理有着极高的要求，通过传统数据库查询方式得到的“当前结果”很可能已经没有价值。...我们可以利用大数据进行： 预测 推荐 商业情报分析 科学研究 等发现大数据中的价值，使用大数据、利用大数据的过程。由此可知，对大数据的研究还是非常重要而有意义的。...王：不，这是不对的，不可计算的问题并不是出于 CPU 速度和内存大小等资源的限制而无法在一定的时间内完成，而是具有这样的特点，就是不论给计算机多大的内存、给它多快的 CPU 都是无法求解的。
架构的特点没有固定清单，但标准是有的，就是 ISO25010： ?...我们从业务需求（业务特征）、我们期望的系统运营方式（运营特征）中总结出这些特点，它们是隐式的、贯穿各领域，是架构师在字里行间能看出来的特点。《软件架构基础》书中的这张表是隐藏特点的一个例子。 ?...7安全性 它实际上是许多特点的集合：机密性 是指系统保护用户数据安全的能力；完整性 是保护外部资源免遭篡改的能力；身份验证 允许用户访问系统；授权 则告诉用户可以访问系统的哪些部分。...适应度函数（例如许可证检查）可以保护我们免受列入黑名单的许可证的影响。在设计系统时，我们必须找到一种保护用户数据隐私的方法。 19成本 可能是最重要的架构特点。一切都有成本，虚拟的、还是现实的都一样。...在数据是一等公民的系统中（例如财务系统），这个特征非常重要。数据绝不会删除，而只会归档，这主要是考虑到法律要求。可归档性是对可审计性的支持。
社区治理模式的探索一直是一个很重要的话题，随着区块链技术的快速发展，DAO这一治理形式以其去中心化的精神、公开透明的特点、高效智能的合作方式被越来越多的人所关注。...DAO的五大特点 - 去中心化：社区规则由社区制定，不会被中心化组织控制；没有层级结构。 - 通证化：Token作为参与条件以及激励机制，来促进DAO的发展等。...需要注意的是，这里的Token可以是有价值的通证，也可以是无价值的积分。 - 自主性：社区成员无需通过雇佣的形式，自主地参加到社区的治理中。...- 自治理性：DAO的运行由所有社区成员以社区提案以及投票的形式进行共同治理。...如何设计DAO 每个DAO都有不同的结构，其设计细节，包括其类型，角色，治理规则等，都取决于社区的共识以及其要实现的使命。
大数据的特点可以使用5个字来概括:大、多、值、快、信 一、Volume： 大 数据的采集，计算，存储量都非常的庞大。是数据体量巨大(Volume)。...当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。 二、Variety： 多 种类和来源多样化。...而如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值提炼，是大数据时代亟待解决的难题。 四、Velocity： 快 数据增长速度快，处理速度也快，获取数据的速度也要快。...这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。...五、Veracity： 信 数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。
丰富的数据以及对强有力的数据分析工具的需求，这种情况被描述为“数据丰富，但信息匮乏”。数据挖掘可以看作信息技术自然进化的结果。...通过检测一个给定账号与正常的付费相比付款数额特别大，离群点分析可以发现信用卡欺骗性使用。离群点还可以通过购物地点和类型或购物频率来检测。...此外，数据挖掘任务也可以用来扩充已有数据库系统的能力，以便满足高端用户复杂的数据分析需求。 新的数据库系统使用数据仓库和数据挖掘机制，已经在数据库的数据上建立了系统的数据分析能力。...云计算和集群计算使用分布和协同的计算机处理超大规模计算任务，它们也是并行数据挖掘研究的活跃主题。此外，有些数据挖掘过程的高开销和输入的增量特点推动了增量数据挖掘。...数据挖掘研究与开发的多学科特点大大促进了数据挖局的成功和广泛应用。 数据挖掘有许多成功的应用，如商务智能、Web搜索、生物信息学、卫生保健信息学、金融、数字图书馆和数字政府。
数据结构化： 数据库系统实现整体数据的结构化，是数据库的主要特征之一，也是数据库系统与文件系统的本质区别。...存取数据的方式很灵活，可以存取数据库中的某一个数据项、一组数据项、一个记录或一组记录，而在文件系统中，数据的存取单位是记录，粒度不能细到数据项。...数据的共享性高，冗余度低，易扩充： 数据共享可以大大减少数据冗余、节约存储空间，还能避免数据之间的不相容性和不一致性。所谓数据的不一致性是指同一数据不同拷贝的值不一样。...数据库系统弹性大，易于扩充，可以选取整体数据的各种子集用于不同的应用系统。...数据独立性高： 物理独立性：指用户的应用程序与存储在磁盘上的数据库中数据是相互独立的，也就是说，数据在磁盘上的数据库中怎么样存储是由DBMS管理的，用户程序不需要了解，应用程序处理的只是逻辑结构，这样当数据的物理存储改变时
1.数据共享的好处 § 减少数据冗余，节约存储空间 § 避免数据之间的不相容性与不一致性 § 使系统易于扩充 数据独立性高 物理独立性 § 指用户的应用程序与存储在磁盘上的数据库中数据是相互独立的...当数据的物理存储改变了， 应用程序不用改变。 逻辑独立性 § 指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的。 数据的逻辑结构改变了， 用户程序也可以不变。...数据独立性是由DBMS的二级映像功能来保证的。...数据由DBMS统一管理和控制 DBMS提供的数据控制功能 § (1)数据的安全性（ Security） 保护 保护数据， 以防止不合法的使用造成的数据的泄密和破坏。...§ (2)数据的完整性（ Integrity） 检查 将数据控制在有效的范围内， 或保证数据之间满足一定的关系。
COCO Dataset 数据特点 COCO数据集有超过 200,000 张图片，80种物体类别. 所有的物体实例都用详细的分割mask进行了标注，共标注了超过 500,000 个物体实体....categories[{ "keypoints" : [str], "skeleton" : [edge], "[cloned]" : ..., }] 关键点标注包括了物体标注的所有数据...“keypoints”是长度为 3K 的数组，K是对某类定义的关键点总数，位置为[x,y]，关键点可见性v....对于每个类别，categories结构体数据有两种属性：”keypoints” 和 “skeleton”....“keypoints” 是长度为k的关键点名字符串； “skeleton” 定义了关键点的连通性，主要是通过一组关键点边缘队列表的形式表示，用于可视化. COCO现阶段仅队人体类别进行了标注.
低代码的四大特点？...近年来低代码越来越流行，究其原因，大致可归功于它的四大特点：低代码具有预构建模块由于低代码开发平台具有预先构建的模块库，这些模块还能根据操作需要重新配置更新，因此开发者可以轻松无缝地编写应用程序。...低代码可实现流畅的协作虽然业务用户和开发者从不同的角度看待项目，但双方都为项目贡献了价值，因此两者之间的协作尤为重要。...低代码开发平台的存在有效缓解了两者之间的沟通障碍，为业务用户提供可理解的可视化设计工具以促进了两者之间的顺利协作。...图片例如，使用类似流程图的设计工具来设计业务流程，那么从业务用户的角度看，通过这个流程图可以知晓人员或系统正在执行的业务逻辑；从开发者的角度看，流程图的每一个节点都表示一个事件，过渡到下一节点前所包含的逻辑问题也能轻松获知
无论是主动认知还是被动发展，在大部分的组织中都会发现有一部分测试人员更喜欢和擅长进行业务逻辑的测试（后面称:SET）、一部分测试人员更喜欢和擅长对软件技术的测试（SDET）。...自动化测试 通常SET会更喜欢和擅长常规业务逻辑的测试类型，SDET会更喜欢和擅长折腾常规软件技术的测试类型和帮助提升研发效率的技术手段。...喜好走产品路线的同学也不要觉得职业发展就比走技术路线的同学差，在大多数非技术驱动的产品公司中似乎SDT后来的发展空间比SDET更大。我认识的这类测试人员有的后来还有做到产品总监和市场总监。...如果你创新力一般又不喜欢商业的压力，也可以做成一个公司中的稀缺的产品测试专家，在公司中也是一个宝，无人可代替。...喜好走技术路线的同学职业发展路线可以是：成为软件开发者、软件工程专家、软件测试专家，活在自己喜欢的世界中。在重视技术创新和技术品质的公司中也会获得很好的发展。
Java还提供了丰富的类库、API文档以及第三方开发包，还有大量Java的开源项目。 二.面向对象性： 面向对象性事Java语言的基础。...java语言提倡“万物皆对象”，语法中不能在类外面定义单独的数据和函数。 Java语言最外部的数据类型是对象，所有的元素都要通过类和对象来访问。 三.分布性： Java的分布性包括：1.操作分布。...2.数据分布 ⑴操作分布：即在多个不同的主机上不知相关操作。 ⑵数据分布：将数据分别存放在不同的主机上，这些主机是网络中的不同成员。 四.可移植性： Java程序具有与体系结构无关的特性。...Java的类库也提供了针对不同平台的接口，所有这些类库也可以被移植。...而且相应的同步机制可以保证不同线程能够正确地共享数据。 八.高性能性 Java编译后的字节码是在解释器中运行的，所以它的速度较多数交互式运用程序提高了很多。
以下是我们总结出来的企业数字化变革的5大趋势特点： 1.上下内外在线连接 数字化转型一定不只是完成企业某一段的改造，是企业内外办公与业务场景的打通，是企业上下游之间的数据串联，将供应链上的所有角色连接起来...四流合一 在商业环境中，信息流、商流、物流、资金流是四大主要价值数据来源，对于每一个企业尤其是大型的厂商或品牌商家而言，这些信息之间交叉传递，成为数字化转型的基础诉求，四流合一，形成流动的数据链，才能真正实现业务数据化...数字化帮助商家基于系统，实现从获客、转化、再到运营、复购全流程数据化管理，无处不在的触点，抓取到价值资源，积累有效的数据，完善人群画像，实现精细化运营。...这一推送为商家额外带来不少的销售额。 这是自淘宝大数据兴盛之后，在零售场景很普遍的现象，平台通过用户行为数据沉淀已经可以洞察消费者的行为动机，并进行精准推荐。...数字化转型的一个大前提，是能够实现数据的互联互通，从技术层面讲，需要通过系统的架构，打破不同软件之间的壁垒，让数据高效流通起来，创造增益价值。
图片Perl是一种通用的高级开源编程语言，具有简洁易读的语法，可用于完成各种任务，从处理文本文件到语音识别。...Perl的特点包括：借鉴了其他编程和脚本语言，如C和Shell。继承了C语言的很多特性，包括变量、语句、表达式、控制结构和子程序。...借鉴了Shell脚本的一些特性，如使用前导符号（如$，#，@）和方便的内置函数（如sort）。是一种松散类型的语言，可以自动推断变量的数据类型并自动管理内存。...支持类型转换，可以改变对象的数据类型，如将字符串转换为数字。跨平台，并且与HTML、XML等标记语言兼容。拥有完善的生态系统，提供超过25000个开源模块供使用。...使用这段代码，热搜数据将会以 PDF 格式存储在 hot_searches.pdf 文件中。
2、适合批处理 它是通过移动计算而不是移动数据。 它会把数据位置暴露给计算框架。 3、适合大数据处理 处理数据达到 GB、TB、甚至PB级别的数据。 能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。...HDFS的缺点 1、低延时数据访问 比如毫秒级的来存储数据，这是不行的，它做不到。 它适合高吞吐率的场景，就是在某一时间内写入大量的数据。...但是它在低延时的情况下是不行的，比如毫秒级以内读取数据，这样它是很难做到的。...仅支持数据 append（追加），不支持文件的随机修改。...NameNode 下达命令，DataNode 执行实际的操作 存储实际的数据块。 执行数据块的读/写操作。 4、Secondary NameNode：并非 NameNode 的热备。
数据挖掘的定义是：数据挖掘是KDD中的一步，它使用特定算法在可接受的计算效率限制内生成特定模式。 数据挖掘技术的特点 1.基于大量数据：不是说无法挖掘小数据量。...实际上，大多数数据挖掘算法都可以在较小的数据量上运行并获得结果。但是，一方面，过小的数据量可以通过手动分析来总结，另一方面，小数据量通常不能反映现实世界的一般特征。...这似乎没有必要，但是许多不了解业务知识的数据挖掘新手经常会犯此错误。 3.隐含性：数据挖掘是发现数据深处的知识，而不是直接出现在数据表面的信息。...不可否认的是，在某些数据挖掘项目中，由于缺乏明确的业务目标，或者由于数据质量不足，或者由于人们抵制不断变化的业务流程，又或者由于挖掘人员缺乏经验，都会导致结果不佳甚至根本没有效果。...但是，大量成功的案例也证明了数据挖掘确实可以成为提高效率的武器。
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