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對它的了解程度,和小編一起來閱讀以下內(nèi)容吧。
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)具備清晰的認識,主要內(nèi)容如下。
摘要:隨著大數(shù)據(jù)智能時代的到來,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)實際情況,分析設(shè)計了葡萄種植大數(shù)據(jù)系統(tǒng),以快速處理葡萄種植的大數(shù)據(jù)。
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,改進了經(jīng)典的FP-Growth算法,首先創(chuàng)建支持度計數(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集;最后將算法并行化,利用Hadoop平臺優(yōu)勢極大提高數(shù)據(jù) 處理的效率,同時解決了算法占用內(nèi)存的瓶頸問題。實驗結(jié)果表明,改進型FP-Growth算法挖掘和預測軌跡的效率明顯高于 經(jīng)典算法。
摘要:現(xiàn)代智能醫(yī)療需要操作簡單、反應快速和能夠智能診斷的信息化平臺。針對該特點,運用物聯(lián)網(wǎng)、云計算等多種技術(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。同時,系統(tǒng)還可利用云計算來高效處理海量數(shù)據(jù),并使用基于Hadoop的分布式存儲計算系統(tǒng)來分析處理數(shù)據(jù),從而做到智能診斷。
摘 要:科技情報大數(shù)據(jù)運用行業(yè)人工智能分析技術(shù),基于及時、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、深度學習、完善知識圖譜的人工智能科技情報解決方案。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挖掘需求。IDC估計,到2020年,33%的數(shù)據(jù)將包含有價值的信息。Hadoop 的目的在于基于一種新的方法來存儲和處理復雜的數(shù)據(jù)。通過把數(shù)據(jù)均衡分布到集群上,復制副本以確保數(shù)據(jù)的可靠性和容錯性。存儲和計算都分布到多個機器上,以充分體現(xiàn)數(shù)據(jù)的本地性,且當前很多數(shù)據(jù)庫也支持數(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分布式平臺上完成了科技情報數(shù)據(jù)深度分析的一次實踐。
1. Hadoop概述 HADOOP是apache旗下的一套開源軟件平臺,利用服務器集群,根據(jù)用戶的自定義業(yè)務邏輯,對海量數(shù)據(jù)進行分布式處理 HADOOP的核心組件有: HD
大數(shù)據(jù)是一個含義廣泛的術(shù)語,是指數(shù)據(jù)集,如此龐大而復雜的,他們需要專門設(shè)計的硬件和軟件工具進行處理。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,
隨著云時代的來臨,大數(shù)據(jù)(Big data)也吸引了越來越多的關(guān)注。分析師團隊認為,大數(shù)據(jù)(Big data)通常用來形容一個公司創(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)
本文將通過一個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
大數(shù)據(jù)(big data),IT行業(yè)術(shù)語,是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、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
當今,隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算、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。當前,大數(shù)據(jù)的應用變得十分廣泛,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
源 | 阿里巴巴中間件 文? |??簡鋒 “每個人的時間都是有限的,在有限的時間里選擇一項值得投入的技術(shù)會變得尤為重要?!?筆者從 2008 年開始工作到現(xiàn)在也有 12 個年頭了,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
來自:IT人的職場進階 如果要問最近幾年,IT行業(yè)哪個技術(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)和云計算。 這幾年,隨著互聯(lián)網(wǎng)大潮走向低谷,同時傳統(tǒng)企業(yè)紛紛進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,基本各個公司都在考慮如何進一步挖掘數(shù)據(jù)價值
近日,中國移動集中化經(jīng)分Hadoop云四期工程數(shù)據(jù)遷移定制開發(fā)部分中標候選人公示,浩鯨云計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。
hadoop-2.7.2集群的搭建過程 安裝環(huán)境: 3節(jié)點集群,1個Master,2個Slave。 3個節(jié)點的局域網(wǎng)ip分別是10.30.30.128、10.30.30.129、10.30.30.1
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時已創(chuàng)建hadoop用戶,可跳過此步驟。 (注
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”的思維去學習了解,這樣能夠快速的幫助自己構(gòu)建知識體系。學習一個新學科時,可以看其一縱,其整個歷史至今的發(fā)展過程。然后看其兩橫,一橫是不同人對于其的評價即定義,還有一橫是不同學科或領(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新的學科或者一個新的領(lǐng)域。
來自四面八方的數(shù)據(jù)席卷而來,將我們裹挾進去。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,到2020年,數(shù)字宇宙將達到44澤塔字節(jié)——其數(shù)字位的數(shù)量相當于宇宙中恒星的數(shù)量。
Hadoop起源:hadoop的創(chuàng)始者是Doug Cutting,起源于Nutch項目,該項目是作者嘗試構(gòu)建的一個開源的Web搜索引擎。起初該項目遇到了阻礙,因為始終無法將計算分配給多臺計算機。谷歌發(fā)