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大數(shù)據(jù)常用術(shù)語都了解嗎?如何處理大數(shù)據(jù)中的冷數(shù)據(jù)?
在這篇文章中，小編將對大數(shù)據(jù)的相關(guān)內(nèi)容和情況加以介紹以幫助大家增進(jìn)對它的了解程度，和小編一起來閱讀以下內(nèi)容吧。
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大數(shù)據(jù)有何優(yōu)缺點(diǎn)?大數(shù)據(jù)怎樣提高數(shù)據(jù)保護(hù)風(fēng)險(xiǎn)?
今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)泶髷?shù)據(jù)的有關(guān)報(bào)道，通過閱讀這篇文章，大家可以對大數(shù)據(jù)具備清晰的認(rèn)識(shí)，主要內(nèi)容如下。
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基于Hadoop的葡萄種植大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)
摘要:隨著大數(shù)據(jù)智能時(shí)代的到來,用數(shù)據(jù)創(chuàng)新、數(shù)據(jù)決策已逐漸成為科研創(chuàng)新和管理決策的新常態(tài)、新模式。葡萄種植的各個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù),如何處理并有效利用這些海量數(shù)據(jù)成為當(dāng)前企業(yè)發(fā)展過程中面臨的一大難題?，F(xiàn)基于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫與Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)框架,結(jié)合企業(yè)實(shí)際情況,分析設(shè)計(jì)了葡萄種植大數(shù)據(jù)系統(tǒng),以快速處理葡萄種植的大數(shù)據(jù)。
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基于MAPREDUCE并行處理的軌跡模式挖掘算法的研究
摘 要：關(guān)聯(lián)規(guī)則算法中FP-Growth算法雖不產(chǎn)生候選集，但由于算法高度依賴于內(nèi)存空間，阻礙了算法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的 發(fā)揮，因此，改進(jìn)了經(jīng)典的FP-Growth算法，首先創(chuàng)建支持度計(jì)數(shù)表，避免了算法對條件模式基的第一次遍歷，減少了對數(shù)據(jù) 庫的掃描次數(shù)；其次利用剪枝策略刪去了大量沉余的非頻繁項(xiàng)集；最后將算法并行化，利用Hadoop平臺(tái)優(yōu)勢極大提高數(shù)據(jù) 處理的效率，同時(shí)解決了算法占用內(nèi)存的瓶頸問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)型FP-Growth算法挖掘和預(yù)測軌跡的效率明顯高于 經(jīng)典算法。
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基于Hadoop的智能醫(yī)療分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研究
摘要：現(xiàn)代智能醫(yī)療需要操作簡單、反應(yīng)快速和能夠智能診斷的信息化平臺(tái)。針對該特點(diǎn)，運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等多種技術(shù)開發(fā)了智能醫(yī)療分析系統(tǒng)。系統(tǒng)使用B/S架構(gòu)開發(fā)，可為用戶提供方便簡潔的交互平臺(tái)。同時(shí)，系統(tǒng)還可利用云計(jì)算來高效處理海量數(shù)據(jù)，并使用基于Hadoop的分布式存儲(chǔ)計(jì)算系統(tǒng)來分析處理數(shù)據(jù)，從而做到智能診斷。
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基于科技情報(bào)Hadoop平臺(tái)的系統(tǒng)研究
摘 要：科技情報(bào)大數(shù)據(jù)運(yùn)用行業(yè)人工智能分析技術(shù)，基于及時(shí)、海量、跨領(lǐng)域、高縱深的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，為政府和企事業(yè)單位打造可定向抓取、語義分析、深度學(xué)習(xí)、完善知識(shí)圖譜的人工智能科技情報(bào)解決方案。還可以滿足地區(qū)競爭力、企業(yè)發(fā)展、競對狀況、行業(yè)/技術(shù)跟蹤等方面的科技情報(bào)挖掘需求。IDC估計(jì)，到2020年，33%的數(shù)據(jù)將包含有價(jià)值的信息。Hadoop 的目的在于基于一種新的方法來存儲(chǔ)和處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)。通過把數(shù)據(jù)均衡分布到集群上，復(fù)制副本以確保數(shù)據(jù)的可靠性和容錯(cuò)性。存儲(chǔ)和計(jì)算都分布到多個(gè)機(jī)器上，以充分體現(xiàn)數(shù)據(jù)的本地性，且當(dāng)前很多數(shù)據(jù)庫也支持?jǐn)?shù)據(jù)分片技術(shù)。Hadoop分布式系統(tǒng)已成為大數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的重要組成部分。文中在Hadoop分布式平臺(tái)上完成了科技情報(bào)數(shù)據(jù)深度分析的一次實(shí)踐。
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Hadoop學(xué)習(xí)之概念命令操作java操作
1. Hadoop概述 HADOOP是apache旗下的一套開源軟件平臺(tái)，利用服務(wù)器集群，根據(jù)用戶的自定義業(yè)務(wù)邏輯，對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理 HADOOP的核心組件有： HD
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適合大數(shù)據(jù)分析的工具有哪些
大數(shù)據(jù)是一個(gè)含義廣泛的術(shù)語，是指數(shù)據(jù)集，如此龐大而復(fù)雜的，他們需要專門設(shè)計(jì)的硬件和軟件工具進(jìn)行處理。該數(shù)據(jù)集通常是萬億或EB的大小。這些數(shù)據(jù)集收集自各種各樣的來源：傳感器，氣候信息，公開的信息，
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可以自學(xué)大數(shù)據(jù)技術(shù)嗎
隨著云時(shí)代的來臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來越多的關(guān)注。分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)
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讀Hadoop3.2源碼，深入了解java調(diào)用HDFS的常用操作和HDFS原理
本文將通過一個(gè)演示工程來快速上手java調(diào)用HDFS的常見操作。接下來以創(chuàng)建文件為例，通過閱讀HDFS的源碼，一步步展開HDFS相關(guān)原理、理論知識(shí)的說明。 說明：本文檔基于最新版本Hadoop3.2.1 目錄： 一、java調(diào)用HDFS的常見操作 1.1、演示環(huán)境搭建 1.2、操作HDFS
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在大數(shù)據(jù)技術(shù)中什么是最重要的
大數(shù)據(jù)（big data），IT行業(yè)術(shù)語，是指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多
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大數(shù)據(jù)發(fā)展的趨勢會(huì)是怎樣的
當(dāng)今，隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能、5G等新一代高新技術(shù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)也得到了很大的發(fā)展。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用變得十分廣泛，被用到了各行各業(yè)中來。 一、數(shù)據(jù)管理技術(shù)發(fā)展背景
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如何評估一項(xiàng)技術(shù)是否值得長期投入
源 | 阿里巴巴中間件 文? |??簡鋒 “每個(gè)人的時(shí)間都是有限的，在有限的時(shí)間里選擇一項(xiàng)值得投入的技術(shù)會(huì)變得尤為重要?！?筆者從 2008 年開始工作到現(xiàn)在也有 12 個(gè)年頭了，一路走來都在和數(shù)據(jù)打交道，做過很多大數(shù)據(jù)底層框架內(nèi)核的開發(fā)（Hadoop，Pig，Hive，Te
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AI 時(shí)代，還不了解大數(shù)據(jù)？
來自：IT人的職場進(jìn)階 如果要問最近幾年，IT行業(yè)哪個(gè)技術(shù)方向最火？一定屬于ABC，即AI + Big Data + Cloud，也就是人工智能、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算。 這幾年，隨著互聯(lián)網(wǎng)大潮走向低谷，同時(shí)傳統(tǒng)企業(yè)紛紛進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，基本各個(gè)公司都在考慮如何進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值
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中國移動(dòng)發(fā)布了云四期工程數(shù)據(jù)遷移定制開發(fā)中標(biāo)候選人結(jié)果
近日，中國移動(dòng)集中化經(jīng)分Hadoop云四期工程數(shù)據(jù)遷移定制開發(fā)部分中標(biāo)候選人公示，浩鯨云計(jì)算科技股份有限公司、北京東方國信科技股份有限公司及亞信科技（中國）有限公司3家企業(yè)入圍。
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hadoop-2.7.2集群的搭建過程
hadoop-2.7.2集群的搭建過程 安裝環(huán)境： 3節(jié)點(diǎn)集群，1個(gè)Master，2個(gè)Slave。 3個(gè)節(jié)點(diǎn)的局域網(wǎng)ip分別是10.30.30.128、10.30.30.129、10.30.30.1
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hadoop-2.7.2偽分布模式安裝教程
hadoop-2.7.2偽分布模式安裝教程 ? 安裝環(huán)境： Ubuntu14.04- server ? 1.??創(chuàng)建hadoop用戶 若安裝Ubuntu時(shí)已創(chuàng)建hadoop用戶，可跳過此步驟。 （注
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大數(shù)據(jù)與Hadoop
在了解一件自己完全沒有涉足過的事情之前，筆者喜歡使用“一縱兩橫”的思維去學(xué)習(xí)了解，這樣能夠快速的幫助自己構(gòu)建知識(shí)體系。學(xué)習(xí)一個(gè)新學(xué)科時(shí)，可以看其一縱，其整個(gè)歷史至今的發(fā)展過程。然后看其兩橫，一橫是不同人對于其的評價(jià)即定義，還有一橫是不同學(xué)科或領(lǐng)域與其的聯(lián)系和區(qū)別。抓住這一縱兩橫的思維，可以幫助我們快速了解一個(gè)新的學(xué)科或者一個(gè)新的領(lǐng)域。
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如何選擇正確的大數(shù)據(jù)框架？
來自四面八方的數(shù)據(jù)席卷而來，將我們裹挾進(jìn)去。隨著數(shù)據(jù)每兩年翻一番，數(shù)字宇宙正以飛快的速度追趕物理宇宙。據(jù)估計(jì)，到2020年，數(shù)字宇宙將達(dá)到44澤塔字節(jié)——其數(shù)字位的數(shù)量相當(dāng)于宇宙中恒星的數(shù)量。
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何為Hadoop
Hadoop起源：hadoop的創(chuàng)始者是Doug Cutting，起源于Nutch項(xiàng)目，該項(xiàng)目是作者嘗試構(gòu)建的一個(gè)開源的Web搜索引擎。起初該項(xiàng)目遇到了阻礙，因?yàn)槭冀K無法將計(jì)算分配給多臺(tái)計(jì)算機(jī)。谷歌發(fā)
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