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搜索资源列表

  1. 应用大数据技术获得近实时分析巨大成效

  2. hadoop及相关大数据技术应用的介绍。存储和分析大量非结构化数据的能力将能够为企业、学术机构和政府组织带来众多机会。英特尔通过此研究表明，通过使用精选的硬件组件组成平衡的基础设施，并使用英特尔® Apache Hadoop* 发行版软件，Hadoop 将能够实现大幅的性能提升。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2013-12-19
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：xyzabc

  1. Hadoop大数据处理

  2. 1. 本书以大数据处理系统的三大关键要素---“存储”、“计算”、“容错”为起点，深入浅出的介绍了如何使用Hadoop这一高性能分布式技术完成大数据处理任务 2. 本书不仅包含了使用Hadoop进行大数据处理的实践性知识和实例，还以图文并茂的形势系统性的揭示了Hadoop技术族中关键组件的运行原理和优化手段，为读者进一步提升Hadoop使用技巧和运行效率提供了颇具价值的参考 (内有书签,方便阅读}

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2014-10-17
    • 文件大小：42mb
    • 提供者：zz526594645

  1. Chapter2-厦门大学-林子雨-大数据技术原理与应用-第二章-大数据处理架构Hadoop

  2. 介绍Hadoop的发展历史、重要特性和应用现状，并详细介绍Hadoop项目结构及其各个组件，最后，演示如何在Linux操作系统下安装和配置Hadoop

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-06-29
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：qq97294972

  1. IBM分析大数据平台架构

  2. IBM InfoSphere Streams 是 IBM 大数据平台中支持构建和部署持续实时分析 应用程序以分析动态数据的技术组件。这些应用程序将持续不断地寻找数据流 中的模式。检测到模式后，将分析模式的影响，并即时制定实时决策，从而加 强竞争优势。示例包括分析金融市场交易行为、分析 RFID 数据以实现供应链和 分销链优化，监控传感器数据以支持制造流程控制，新生儿重症监护室监控， 实时欺诈防范和执法中的实时多模式监测。IBM InfoSphere Streams 能同时监 控多个外部和内部事

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-08-22
    • 文件大小：874kb
    • 提供者：qq_26764643

  1. Chapter2-厦门大学-林子雨-大数据技术原理与应用-第二章-大数据处理架构Hadoop（2016年2月24日版本）

  2. 介绍Hadoop的发展历史、重要特性和应用现状，并详细介绍Hadoop项目结构及其各个组件，最后，演示如何在Linux操作系统下安装和配置Hadoop

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-03-13
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：qq97294972

  1. 大数据平台技术框架选型分析

  2. 大数据平台技术框架选型分析，是硬件软件的选择，组件的选型

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2018-04-13
    • 文件大小：449kb
    • 提供者：maohuanzhang

  1. 图解Spark++核心技术与案例实战

  2. 1） 大数据爱好者 随着大数据时代的来临，无论传统行业、IT行业以及互联网等行业都将涉及到大数据技术，本书能够帮助这些行业的大数据爱好者了解Spark生态圈和发展演进趋势。通过本书可以了解到Spark特点和使用的场景，如果希望继续深入学习Spark知识，该书也是很好的入门选择。 （2） Spark开发人员 如果要进行Spark应用的开发，仅仅掌握Spark基本使用方法是不够的，还需深入了解Spark的设计原理、架构和运行机制。在本书中将深入浅出地讲解Spark的编程模型、作业运行机制、存储原理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-04-25
    • 文件大小：67mb
    • 提供者：hmliy_hao

  1. 大数据可视分析综述

  2. 可视分析是大数据分析的重要方法.大数据可视分析旨在利用计算机自动化分析能力的同时,充分挖掘人对于可视化信息的认知能力优势,将人、机的各自强项进行有机融合,借助人机交互式分析方法和交互技术,辅助人们更为直观和高效地洞悉大数据背后的信息、知识与智慧.主要从可视分析领域所强调的认知、可视化、人机交互的综合视角出发,分析了支持大数据可视分析的基础理论,包括支持分析过程的认知理论、信息可视化理论、人机交互与用户界面理论.在此基础上,讨论了面向大数据主流应用的信息可视化技术——面向文本、网络(图)、时空、

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-06-20
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：qq_28339273

  1. 大数据之hadoop,spart全套全技术栈视频课程

  2. 大数据之hadoop,spart全套全技术栈视频课程,包含spark,hadoop,storm,kafka,mllib等组件的安装，编程等，依次从基础，进阶直到实际实践。

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2018-02-28
    • 文件大小：49byte
    • 提供者：sly0311

  1. 自己动手做大数据系统.azw3

  2. 目前很多想学习或正在学习大数据的人，大都面临一些问题或困惑，本书的第一个特点就是系统性，覆盖了如何利用爬虫、Sqoop等获取各种数据，如何利用HDFS、HBase等存储大数据，如何利用MapReduce、Hive、Pig、Python、Spark等技术来处理大数据，如何利用Spark及R分析展示大数据整个过程，而且这些过程我们都可以以实战项目的方式在云平台上完成，这又体现出本书的第二个特点，即操作的便捷性。 如果你是一位在校大学生，对大数据感兴趣，也知道使用的企业越来越多，市场需求更是日新月异

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2018-09-05
    • 文件大小：19mb
    • 提供者：u011669700

  1. 基于大数据平台构建数据仓库的研究与实践.pdf

  2. 数据仓库设计文档，帮助大家理解及如何设计数据仓库，很不错的一篇论文。专题 lTo 学习体系,能从海量数据中提炼高价值信息,构建自主 (1)源系统结构化数据:源系统按大数据平合的 训练与反馈、可不断从最新数据中调整演化的智能业务供数规范要求提供表数据文本和标志文件。 模型体系。 (2)文件交换区FSA:文件的交换中枢,含源系 以 Hadoop^ Spark为代表的大规模数据处理技术为统结构化数据和半结构化、非结构化数据(主要是外部 超越传统数据库的处理局限性提供了先进的并行计算和数据)。 资源调度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：bucaixia08

  1. 网易大数据平台实践.pdf

  2. 网易大数据平台实践介绍了网易大数据发展历程、体系、技术组件、应用场景和未来规划，由网易知名专家主讲。是难得的学习实践资料。

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2020-04-17
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：grantgrant

  1. 大数据技术之面试题 .pdf

  2. 大数据面试资料， 按大数据组件HAOOP FLUME KAFKA HIVE HBASE SPARK STORM SQOOP整理的面试知识集锦

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2020-01-07
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：wl159517

  1. 适合初学者-大数据技术与应用介绍（含各种组件）.docx

  2. NoSQL数据库种类介绍、大数据关键技术、大数据计算模式、大数据处理架构 分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBASE、NoSQL、大数据处理与分析。 Hadoop分布式文件系统，具有处理超大数据、流式处理、可以运行在廉价商用服务器上等优点。对于超大数据集的应用程序而言，选择HDFS作为底层数据存储是较好的选择。 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以用于对Hadoop文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析存储。（学习门槛较低，提供了类似于关系数据库SQL语言的查询语言=

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2020-08-26
    • 文件大小：533kb
    • 提供者：qq_34709267

  1. 大数据技术原理学习笔记.docx

  2. 该知识来源于MOOC林子雨老师的《大数据技术原理》，该笔记编写了大数据的发展、为什么需要大数据、大数据有什么用、大数据采用哪些组件等技术原理与知识，对于相关从业者、大学生，是一个梳理自身对大数据的理解的途径。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-11-06
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：qq_27141509

  1. 开源组件下的大数据技术框架

  2. 目录 （一）通用框架概述 （二）数据收集层 （三）数据存储层 （四）资源管理与服务协调层 （五）计算引擎层 （六）数据分析层 （七）数据可视化层   （一）通用框架概述   自底向上，与OSI类似，通用框架下的大数据体系有七层：数据源、数据收集层、数据存储层、资源管理与服务协调层、计算引擎层、数据分析层及数据可视化层。图示如下：   （二）数据收集层   数据收集层直接与数据源对接，负责采集产品使用过程中生成的日志，具有分布式、通用化等属性。由于实际场景中，大部分的数据源是零散的，因此采集到一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：139kb
    • 提供者：weixin_38637580

  1. 大数据技术之Flume

  2. 大数据技术之Flume 第 1 章 Flume 概述 1.1 Flume 定义 Flume 是 Cloudera 提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传 输的系统。Flume 基于流式架构，灵活简单。 1.2 Flume 基础架构 Flume 组成架构如图所示： 下面我们来详细介绍一下 Flume 架构中的组件： 1.2.1 Agent Agent 是一个 JVM 进程，它以事件的形式将数据从源头送至目的。 Agent 主要有 3 个部分组成，Source、Chan

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：416kb
    • 提供者：weixin_38502290

  1. 大数据技术原理

  2. HDFS：H是hadoop   分布式文件系统  分布式文件系统。   Hdfs是Hadoop分布式文件系统的简称，它是Hadoop实现的一个分布式文件系统。   纱线：管理资源调度   mycat：中间件   MapReduce的：分布式，并行处理的编译原理           伪分布式：纱和HDFS部署在同一台机器上   组件介绍：     Hadoop的核心组件 HDFS —- Hadoop生态圈的基本组成部分Hadoop分布式文件系统（HDFS）.HDFS是数据分析式保存机制，数据被保存

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：142kb
    • 提供者：weixin_38678172

  1. Fitting是一个面向大数据的统一的开发框架，由大快搜索主导并完全开源

  2. Fitting是一个面向大数据的统一的开发框架，由大快搜索主导并完全开源，克服了大数据技术开发涉及技术面广,各组件间缺乏统一规范等问题，能有效降低大数据的学习难度，并提高大数据项目的开发效率并可与开源项目混用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：bruce__ray

  1. 【大数据入门笔记系列】第一节 大数据常用组件

  2. 【大数据入门笔记系列】第一节 大数据常用组件大数据释义大数据组件跳转 大数据释义 近些年来，坊间一直流传着这样的言论：“大数据时代，人人都在裸奔”。对于外行人来说，对于“大数据”这个词最直观的理解就是“大的数据集”，这样理解是没有错的，但对于行内人来说，这样的理解就太过苍白了。 大数据究竟指的是什么？ 答：大数据是指在一定时间内无法用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。 适用于大数据的技术有哪些？ 答：1、数据挖掘；         2、分布式文件系统；         3、大规

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：81kb
    • 提供者：weixin_38632146
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