1.腾讯云BI：提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力，帮助经营者快速获取决策数据依据。
大数据能够在国内得到快速发展，甚至是国家层面的支持，最为重要的一点就是我们纯国产大数据处理技术的突破以及跨越式发展。在互联网深刻改变我们的生活、工作方式的当下，数据就成为了最为重要的资料。尤其是数据安全问题就更为突出，前阶段的Facebook用户数据泄漏所引发产生的一系列问题，就充分的说明了数据安全问题的严重性。大数据发展的必然趋势就是将会深刻改变我们的工作和生活方式，无论是企业还是个人也都必然会成为其中的一个“数据”。选择什么样的大数据处理，不仅仅考虑是简单、易用，更重要的是能够确保数据的安全！
大数据技术的应用正在潜移默化改变着我们的日常生活习惯和工作方式，很多看起来有点“不可思议”的事情也渐渐被我们“习以为常”。大数据可能在国内的起步较晚，但我们可能却是对大数据应用最好的了代表了。前些时候有分享了一个大数据技术在智慧人社上面的应用案例，最近也一直看一些人力资源方面大数据解决方案的案例，比较集中的都是围绕智慧人社的。
成年人的11.11，不只有“衣食住行相关的买买买”，还有“囤课”、“抢课”。 数据显示，2020年，腾讯课堂11.11单日成交额同比增长200%，高峰时期180万人涌入竞相选课。今年以来，全国青年在线学习职业技能热情不减。腾讯课堂延续去年11.11活动热度，联合更多机构加码投入百万补贴，连续15天为用户发放红包，并推出海量的1元秒杀课程等福利活动。11.11活动将从10月29日启动，并持续到11月12日。 值得注意的是，今年11.11活动期间，腾讯课堂还将特别推出全国热学课程榜单、好评课程榜单、薪选好课榜
大数据服务能力其实是一个相对于大数据产品能力的概念。从企业实际建设大数据项目的角度来说，多数情况下简单地购买一些大数据产品并不能满足实际需求，往往需要供应商提供一定的服务来完成项目的建设。具体来说，大数据项目前期的规划、咨询、设计，实施阶段大数据平台等产品的部署以及定制化开发，进一步对已有数据的迁移、集成、整合以及在此基础上进行的数据治理，接下来的持续运维运营和迭代优化，结合业务进行的一些应用开发等，这些围绕数据开展的一系列工作都属于大数据服务的范畴。供应商向客户提供这些服务的水平就是我们提到的大数据服务能力。
摘要： 本文章详解了整个大数据技术综合项目全流程,以及源码、文档、元数据、等，大家在做大作业或者课设可以参考借鉴以下。 基于 hadoop hbase spark python mysql mapreduce 实现
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 杨丽 近日，国外著名投资机构First Mark的创始人Mark Turck再次公布了2017年大数据产业生态全景图（Big Data Landscape
在大数据处理领域，选择合适的大数据平台是确保数据处理效率和性能的关键。Hadoop、Spark和Flink是三个备受关注的大数据处理框架，本文将深入比较它们的优缺点，并为读者提供在不同场景下的选择建议。
5月26日，由工业和信息化部、国家发展和改革委员会、国家互联网信息办公室和贵州省人民政府主办，国家工业信息安全发展研究中心承办的《大数据优秀产品和应用解决方案案例系列丛书》发布会暨数博会“十佳大数据案例”揭晓活动在2019中国国际大数据产业博览会上成功举办。 2019年数博会案例评选，是有史以来参与厂家最多，条件最苛刻的。专家评审团透露，为贯彻落实国家大数据战略，全面掌握我国大数据产业发展和应用情况，本次大数据案例评选成立了专家评审团，制定案例应用需求、产品架构、关键技术、应用效果和企业综合实力五
MATLAB 是一款被广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等领域的软件。它具有独特的功能，如开发和调试脚本、可视化设计和数据管理等。在本文中，我们将举例说明 MATLAB 的几个独特功能，并介绍其在实际应用中的价值。
移动推送是一款快速/稳定/安全/高效的APP消息推送服务，支持APP弹窗/通知栏推送/应用内消息等多样化推送，并提供完善易用的运营平台，能有效提升用户活跃/留存及付费转化。
5月8日，腾讯云联合鹏华基金共同对外宣布，通过双方技术团队以及战略合作伙伴华云中盛共同努力，腾讯云大数据套件TBDS日前已经正式在鹏华基金大数据核心系统落地应用，实现对原有大数据TA（Transfer Agent，过户代理）和营销数据中心的国产化替换。
作者：周硕彦 第一节 简介 近年来“物联网”（IoT）和“大数据”是两个最受瞩目的话题。在物联网的概念里，有关任何开和关切换到网络的设备皆会彼此连接，它们之间都彼此相互连结。这包括了手机、咖啡机、洗衣机、耳机、台灯以及可穿戴的设备，很多物品都是属于这个范畴（图 11.1）。这也适用于机器零件，例如：飞机的喷气发动机或石油钻井平台的钻头。无论有没有意识到这一点，我们的生活周围已经被这些依赖于大数据的东西所包围了，不过这也使得生活更美好。 图 11.1 物联网在连接设备的应用 (来源: the IPSO
由Hortonworks、Mirantis、RedHat联合发起的开源项目Sahara3月19日正式从OpenStack孵化项目中毕业，成为其核心项目。该项目旨在为OpenStack用户提供一种简单、快捷地部署以及管理Hadoop集群的方案，作为云计算和大数据的桥梁之一，Sahara将会推动OpenStack云平台和Hadoop的整合，下面看OpenStack中国社区王后明的这篇文章给我们带来详细介绍。 以下为原文： OpenStack Sahara（旧称：Savanna）项目的负责人Serge
大数据，big data，《大数据》一书对大数据这么定义，大数据是指不能用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。
从1936年的图灵机的发明到1945年冯.诺依曼机的出现，这些都是计算机发展的基石，甚至于往后各种大型计算机、小型计算机的诞生，严格意义上来说，这都不是IT。真正IT技术的开始应该是万维网的发明，这标志着信息进入了互联的时代。 国内互联网技术的发展比国外稍微的晚了那么几年，但其发展势头远不是其他国家能比的，97年的时候只有60万网民，而现在已经超过了6亿，其增长速度可见一斑。 可以说，如今互联网已经影响到了人们衣食住行甚至是政务等方方面面。 这是一个IT时代！ 对于这个定论，或许大部分人都不会反对。但是
要理解大数据这一概念，首先要从”大”入手，”大”是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。 大数据特点 第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别； 第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等； 第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两
要实现高效的大数据机器学习，需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来，大数据浪潮的兴起，推动了大数据机器学习的迅猛发展，使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统；在此基础上，进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus（大章鱼）。 关键词：大数据；机器学
上面我们讲了 大数据的数据查询方法 ，使用Hive或者 Impala，但是这些只能查询固定历史的数据，如果要实时计算可能就不是那么合适了。
《中国大数据技术与产业发展报告(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测，他们分别是：
众所周知，通过计算每时每刻都会产生大量的用户数据。通过社交网络数据库和GPS(全球定位系统)，每个人使用某些应用程序时所在的位置，以及他们的行为，观点，兴趣和所有需求都被搜索引擎记录了下来。
来源：数据猿 作者mifeng jinyounan ---- 信息让世界的距离又拉近了，甚至让救援被困火星的宇航员成为了可能，而比较之下，DT时代的数据则让生活变得更加便捷。现在，只要打开你手边的电子设备，做任何事都变得十分容易，如打开某一个APP，你就能以更优惠的价格叫车出行，也能点个外卖到家，或者再找个上门按摩的服务。 在未来的大数据时代，这样便捷的生活服务还将会变的更加智能、人性化，企业将会更加懂用户，能感知到用户的“温度”。 如今，国内外不少公司都希望能借力大数据使企业在经营管理等方面变的更有
说到大数据处理可能大家都不会陌生，这是近年来非常火热的话题，各行各业都想借助大数据为自己助力，有了这个工具，就好像在飞机上看农田一般清晰，一目了然，也也就是业内人士常说的大数据提供了一个------上帝视角
对象存储（Cloud Object Storage，简称：COS）是腾讯云提供的面向非结构化数据，支持 HTTP/HTTPS 协议访问的分布式存储服务，它能容纳海量数据并保证用户对带宽和容量扩充无感知，可以作为大数据计算与分析的数据池。腾讯云 COS 提供网页端管理界面、多种语言的 SDK 以及命令行和图形化工具，并且完全兼容 S3 的 API 接口，方便用户直接使用社区工具和插件，COS 还可以和其他云产品结合，比如利用 CDN 的全球节点提供加速服务，利用数据万象的图片处理能力提供一站式图片解决方案等。
本月初，腾讯云大数据联合团队以98.8秒的成绩完成100TB数据排序，摘得2016 Sort Benchmark全球排序竞赛冠军。在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台分别夺得Sort Benchmark大赛GraySort和Minutesort的冠军，创造了四项世界纪录。（了解详情请点击《全球计算奥运冠军花落腾讯，腾讯云数智打破4项世界纪录》） 此次参赛的腾讯云大数据联合团队，是由腾讯云存储产品中心、腾讯数据平台部组成，团队成员在大数据技术和应用管理上都有着非常丰富的实践经验，尤其是腾讯数据平台部一直在管
行为矩阵：将离散的驻留信息，转化为用户的时空矩阵，通过机器学习模式识别，提取出用户的LBS行为特征。
12月13日，“2017互联网+大数据高峰论坛”在北京中国大饭店拉开帷幕。来自政府、研究机构及高校、企业的大数据专业人士共聚一堂，以“慧聚数据之力，赋能智慧政企”为主题，畅谈大数据的现状及未来。腾讯技术工程事业群数据平台部刘煜宏受邀参加“腾讯慧聚”品牌的发布仪式，并向在场嘉宾介绍了“腾讯慧聚”的5大产品平台。 十年磨一剑，砺得梅花香。“腾讯慧聚”是腾讯运用多年技术及经验打造而成的政企大数据解决方案系列产品，旨在为政府和企业提供可靠、安全、易用的大数据处理平台。同时，通过深挖大数据潜在价值，助力用户提高
《中国大数据技术与产业发展报告(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测，他们分别是： 趋势一、结合智能计算的大数据分析成为热点 大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合，成为大数据分析领域的热点。大数据分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而非对数据的简单统计分析。要达到这一目标，需要提升对数据的认知计算能力，让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力，其背后的核心技术就是人工智能。近些年，人工智能的研究和应用又掀起新高潮，
说起大数据计算框架，Hadoop和Spark这两者之间，一直都是存在着争议的，甚至一度还出现了Spark会替代Hadoop的声音，但是随着这两年的发展，事实告诉大家，Hadoop和Spark这两者之间，谁也没有消灭谁，都好好地存在着。
上周，腾讯云大数据联合团队以98.8秒的成绩完成100TB数据排序，摘得2016 Sort Benchmark全球排序竞赛冠军。在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台分别夺得Sort Benchmark大赛GraySort和Minutesort的冠军，创造了四项世界纪录。（了解详情请点击《腾讯打破2016 Sort Benchmark 4项记录，98.8秒完成100TB数据排序》） 此次参赛的腾讯云大数据联合团队，是由腾讯云存储产品中心、腾讯数据平台部组成，团队成员在大数据技术和应用管理上都有着非常丰富的实
在此次大会的大数据分析与生态系统论坛上，中兴飞流信息科技有限公司CTO郑龙发表了“Yita：基于数据流的大数据计算引擎”的演讲，阐述了数据流对于大数据的影响，以及中兴飞流自主研发的Yita平台能够给大数据产业带来的价值，在会议的间隙，CSDN记者有幸对中兴飞流信息科技有限公司CEO吕阿斌、CTO郑龙就数据流技术以及中兴飞流的Yita平台进行了深入的交流和探讨。 什么是数据流？ 中兴飞流CEO吕阿斌首先就数据流模型产生的背景进行了阐述，他表示，近年来，大数据成为继云计算以后一个重要的科技发展分支。大数据本质上
导读：腾讯云大数据联合团队以98.8秒的成绩完成100TB数据排序，摘得2016 Sort Benchmark全球排序竞赛冠军。在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台分别夺得Sort Benchmark大赛GraySort和Minutesort的冠军，创造了四项世界纪录。 此次参赛的腾讯云大数据联合团队，是由腾讯云存储产品中心、腾讯数据平台部组成，团队成员在大数据技术和应用管理上都有着非常丰富的实践经验，尤其是腾讯数据平台部一直在管理的腾讯大数据集群，是世界上最大的大数据集群之一。 这样一支颇具实力的团队是
该文介绍了如何识别羊毛党、灰产、黑产，以及总结了一些电商节活动防刷的实践。
引言： 大数据分析是当今互联网时代的核心技术之一。通过有效地处理和分析大量的数据，企业可以从中获得有价值的洞察，以做出更明智的决策。本文将介绍使用Python进行大数据分析的实战技术，包括数据清洗、数据探索、数据可视化和机器学习模型训练等方面。
流处理引擎经历了从Storm到Spark Streaming再到Flink的三代的技术迭代，大数据处理也随之经历了从Lambda架构到Kappa架构的演进。本节以电商平台的数据分析为例，来解释大数据处理平台如何支持企业在线服务。电商平台会将用户在APP或网页的搜索、点击和购买行为以日志的形式记录下来，用户的各类行为形成了一个实时数据流，我们称之为用户行为日志。
持续增加的会员数据、透过各种感测仪器收集的数据、社群网站上被写入的Text数据等，企业内所接触、流通的数据正爆炸性地増加中。科技日新月异的今天，透过技术革新，可收集与处理各种庞大信息。身处瞬息万变事业环境中的企业而言，如何活用企业内外充斥的『大数据』，成为提升企业竞争力不可或缺的要素。 各种感测仪器收集到的信息，透过大数据处理平台，从数据的收集、加工、储存、分析到应用，已经在金融与通讯领域具备建构大量数据处理系统的豊富经验。此外，在能源、交通、公共安全等社会基础设施领域，亦可藉由创造有价值
随着互联网技术的发展，每一个业务都与数据息息相关，如搜索，推荐。这些业务有一个共同的特点是连接用户和数据。随着数据量的不断增加，对大数据的处理的要求也就会越来越高，在这期间出现了很多大数据的处理平台和工具，如Hadoop，Storm等。在不同的应用场景中也有不一样的数据架构，那么什么是大数据架构，引用如下的定义：
如若要问当下的互联网行业什么最火，莫过于大数据、区块链。2017年12月8日，习大大的主持召开的政治局第二次集体学习会议时强调推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施、推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国。至此，传递出的一个重要信息——大数据已经上升为国家战略！
本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
当前，安防大数据的应用也越来越多，但真正将大数据的挖掘和应用落到实处，转变为商业模式的还是很少，目前很多大数据概念都是噱头。后期安防厂家会进行分化，部分传统安防厂家更加专注于某固定安防领域继续深耕，专注于产品和技术，一部分安防厂家会向大安防集成平台转变，专注于业务整合和数据分析处理。
昨天（5月28号）由社科文献出版社初版的《大数据蓝皮书：中国大数据发展报告No.2》正式发布了。以“数化万物 智在融合”为主题的中国国际大数据产业博览会也京举行中。基本可以预见，在接下来的一段时期内关于大数据应用开发又将进入到一个新的阶段。
大家好，我是来自袋鼠云的浣熊，感谢这次会议的讲师们给我们带来了云原生技术应用的分享，感觉又打开了几个新脉门，解锁了新的武魂。在接下来的分享中，希望大家跟着我们的实践案例做一些探索性的思考。
MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。
在大数据处理当中，核心指导思想始终是分布式，基于分布式思想，我们有了Hadoop等开源技术框架，能够以更低的成本完成企业大数据系统平台搭建，支持业务进展。今天大数据和分布式入门，我们主要来聊聊主流的大数据分布式缓存组件。
数据是从业务系统产生的，而业务系统也需要数据分析的结果，那么是否可以把业务系统的数据存储和计算能力抽离，由单独的数据处理平台提供存储和计算能力，不仅可以简化业务系统的复杂性，而且可以让各个系统采用更合适的技术，专注做本身擅长的事？这个专用的数据处理平台即数据中台。
不可否认，大数据在这些年的发展当中，实现大数据处理的核心技术，始终是分布式。基于分布式技术架构，有分布式存储、分布式计算等相应的技术框架组件，形成了完善的技术生态，为大数据处理需求任务提供相应的解决方案。今天我们就从大数据平台架构的角度，来聊聊分布式技术架构。
近期发现腾讯云的COS服务竟然支持部署静态网站了，故写本文记录分享最新版COS部署静态网站过程。
大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。
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