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搜索资源列表

  1. TUP28期-大数据实践PPT

  2. 大数据正在成为改变人们生活的重要因素。从生活用水到出行，从购物到流感监测，同时对于许多企业而言，数据正成为在商战中取胜的决定性要素。TUP第二十八期以大数据实践为主题，邀请了来自Intel、微软和Yahoo的一线实践者，分享对大数据的见解。该资源为雅虎北京全球研发中心技术经理林战刚和微软Windows Azure微软大数据技术架构专家林墨的PPT。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-03-17
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：baozi0

  1. TUP28期-大数据实践PPT

  2. 大数据正在成为改变人们生活的重要因素。从生活用水到出行，从购物到流感监测，同时对于许多企业而言，数据正成为在商战中取胜的决定性要素。TUP第二十八期以大数据实践为主题，邀请了来自Intel、微软和Yahoo的一线实践者，分享对大数据的见解。该资源为雅虎北京全球研发中心技术经理林战刚和微软Windows Azure微软大数据技术架构专家林墨的PPT。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-03-21
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：zhenjinsuo

  1. 理解大数据-实践大数据-施水才

  2. 理解大数据-实践大数据-施水才

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-28
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：billicon

  1. 龙白滔：金融投资大数据实践分享

  2. 该文档来自于前通联数据首席战略官龙白滔，在2014中国大数据技术大会大数据技术分论坛的演讲“金融投资大数据实践分享”。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-12-18
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u010702509

  1. *大数据实践之路

  2. 云栖大会, *大数据实践, 介绍了*数据存储,打通,运营过程

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2015-11-12
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：zjut222

  1. CCTC 2016 多盟汪巍：移动广告平台的大数据实践

  2. 该文档来自CCTC 2016中国云计算技术大会。多盟基础平台负责人汪巍发表的题为“移动广告平台的大数据实践”的主题演讲，欢迎下载！

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-05-16
    • 文件大小：872kb
    • 提供者：heyc861221

  1. 阿里云计算及大数据实践

  2. 阿里云计算及大数据，derk.wang@alibaba-inc.com主讲，值得一看。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-07-19
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：sundl2268

  1. *大数据实践之路-宇鹏

  2. *大数据实践之路-宇鹏 *大数据实践之路-宇鹏

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2017-10-18
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：whf813

  1. 百度分布式数据实践与进展

  2. 百度分布式数据实践与进展，记录和总结了百度在数据库分布式的发展

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-11-29
    • 文件大小：720kb
    • 提供者：junzhen310

  1. 大数据实践

  2. 事实上大数据是个非常简单的术语——就像它所说的一样，是非常大的数据集，而这本书是非常实用的大数据工具书，注重于实践。自我感觉非常适合入门学习大数据

  3. 所属分类：Hadoop

  1. 电商大数据实践-实现和设计方案（详细版）.ppt

  2. 智慧大数据分析平台总体架构方案设计，系统全面的分析大数据在电商行业的设计和实现，很好的学习和指导设计

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2019-12-31
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：z451798496

  1. 金融投资大数据实践.pdf

  2. 主要内容目录 • 金融大数据 vs （消费）互联网大数据 • 金融数据生产 • 金融大数据存储 • 金融大数据分析和挖掘 • 在线交互式金融编程分析研究平台

  3. 所属分类：互联网

  1. 使用Kettle增量抽取MongoDB数据实践

  2. 需求: 增量抽取MongoDB数据并加载到MSSQL 　　由于不能使用关系型数据库的自定义SQL， 所以主要遇到的问题有: 　　1、增量时间的查询和参数控制 　　2、ETL的批次信息和调用参数的写入 　　第一个问题的解决如下: 　　使用命名参数在Query页中进行过滤， 一开始会担心${}的引用方式会用Mongo的语法冲突， 测试后发现运行正常 　　第二个问题: 　　先为结果增加常量值， 如常量值固定则直接写死， 不固定的常量值先设置为空串， 在后面使用字符串替换组件传入命

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-14
    • 文件大小：91kb
    • 提供者：weixin_38625464

  1. 智慧学成Java前后端分离实战 大数据实践

  2. 智慧学成2021升级版学习资料微服务项目，Java核心和大数据Spark结合， 附上实战资料，供学习交流！

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：436byte
    • 提供者：xiaodi824

  1. *大数据实践之数据建模

  2. 随着DT时代互联网、智能设备及其他信息技术的发展，数据爆发式增长，如何将这些数据进行有序、有结构地分类组织和存储是我们面临的一个挑战。如果把数据看作图书馆里的书，我们希望看到它们在书架上分门别类地放置；如果把数据看作城市的建筑，我们希望城市规划布局合理；如果把数据看作电脑文件和文件夹，我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式，而不是糟糕混乱的桌面，经常为找一个文件而不知所措。数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。Linux的创始人Torvalds有一段

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：203kb
    • 提供者：weixin_38703866

  1. 有赞大数据实践:敏捷型数据仓库的构建及其应用

  2. 互联网的运营人员从了解经营状况转化为精细化运营,这就于要求数据仓库具有提供高效明细数据能力,数据仓库如何在庞大数据量的前提下,实现满足不同层次的数据提出和分析,是难点之二.数据经过ETL最终到达使用数据者手里;提取数据和提出数据的需求往往来自不同的部门和出于不同的目的.这一般会导致数据口径不一致,数据含义模糊,甚至数据正确性很难校验.数据仓库如何保证数据口径一致,数据路径可追溯性,是难点之三.数据仓库的应用领域除了各个业务部门还包括技术部门本身.由于海量数据处理,互联网的技术架构越来越依赖大数据

  3. 所属分类：其它

  1. 从Hive迁移到SparkSQL，有赞的大数据实践

  2. 有赞数据平台从2017年上半年开始，逐步使用SparkSQL替代Hive执行离线任务，目前SparkSQL每天的运行作业数量5000个，占离线作业数目的55%，消耗的cpu资源占集群总资源的50%左右。本文介绍由SparkSQL替换Hive过程中碰到的问题以及处理经验和优化建议，包括以下方面的内容：有赞数据平台的整体架构。SparkSQL在有赞的技术演进。从Hive到SparkSQL的迁移之路。首先介绍一下有赞大数据平台总体架构：如下图所示，底层是数据导入部分，其中DataY区别于开源届的全量导

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：391kb
    • 提供者：weixin_38695159

  1. 网易杭研大数据实践：ApacheHive稳定性测试

  2. Hive是Apache开源的数据仓库工具，主要是将基于Hadoop的结构化数据文件映射为数据库表，并提供类SQL查询功能。Hive最初的目标是为了降低大数据开发的门槛，它屏蔽了底层计算模型的复杂开发逻辑，类SQL的查询功能也便于数据应用的开发，但Hive并不适合哪些低延迟的查询服务，如联机事务处理（OLTP）类查询，主要用于离线数据分析，数据量一般都巨大，一般会有分钟级的查询延迟。随着大数据的发展，Hive衍生出了基于Thrift的RPC服务Hiveserver2、Metastore，便于进行规

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：243kb
    • 提供者：weixin_38519387

  1. 数据实践-源码

  2. 数据实践

  3. 所属分类：其它

  1. 大数据：Apache技术和大数据实践（Hadoop，Spark，Scala，Hbase，Cassandra ...）-源码

  2. 大数据：Apache技术和大数据实践（Hadoop，Spark，Scala，Hbase，Cassandra ...）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：453kb
    • 提供者：weixin_42122881
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