大数据技术第5页

深度学习和大数据技术的进步在自然语言处理领域的应用

随着深度学习和大数据技术的迅猛发展，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）取得了显著的进步。

咕噜企业签名—美乐蒂·2024-01-19 09:28

2024大数据主要方向及岗位职责（二）

根据大数据技术体系及对人才的需求，本标准围绕数据预处理、数据标注、数据分析、产品开发、项目实施与运维、平台建设、数据安全、数据管理、运营与应用、咨询服务等10个方向对人才的岗位能力进行说明。

泰迪智能科技·2024-01-18 20:11

计算机项目-PHP实现的乡村振兴网站-大数据技术

件开发环境及开发工具：操作系统：Windows10、Windows7、Windows8开发语言：php前端技术：JavaScript、VUE.js（2.X）、css3开发工具：phpstorm、VisualStudioCode/HbuildX数据库：MySQL5.7.26（版本号）数据库管理工具：phpstudy/NavicatPHP版本：php7.1.9nts服务器：Nginx1.15.11功能

IT 实战课堂-猿程序·2024-01-18 16:45

Flume 如何自定义 Mysql Sink？

前言本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，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！

Shockang·2024-01-17 19:49

shell脚本的学习

【笔记】shell编程——尚硅谷大数据技术之Shell_shell脚本Shell概述shell是一个命令行解释器，它接收应用程序/用户命令，然后调用操作系统内核脚本入门脚本格式脚本以#!

IT小艺·2024-01-17 12:06

一文了解数据库vs数据仓库vs数据湖

拆解几个OLAP核心概念大数据技术架构演进过程什么是数据湖？数据库、数据仓库、数据湖：哪个更合适？什么是数据库？数据库这个概念相信大家其实都不太陌生，无论是做应用服务还是做App开发，或者说是大数

KubeData·2024-01-17 02:11

2022-04-17

北大：（8个）北京大学数学科学学院（统招和强基）1.1数学与应用数学专业金融数学方向1.2信息与计算科学专业计算数学方向1.3信息与计算科学专业信息科学方向1.4数据科学与大数据技术专业北京大学元培学院

50岁的失业中年·2024-01-16 23:37

通俗易懂 | 数据科学与大数据技术专业领域的实用工具

数据科学与大数据技术是一门偏向应用的学科领域，因此工具就成为重要的组成部分。在工作中，数据科学家如果选择有效的工具会带来事半功倍的效果。

yoku酱·2024-01-16 18:11

大数据工程师干不过35岁？大数据职业发展前景如何？你怎么看？

如果大家真的掌握了大数据技术，其职业发展前景是完全不用担心的。大数据工程师干不过35岁大数据为什么这么火？与以往相比，我们除了有能力存储更多的数据量之外，还要面对更多的数据类型。

IT领域君·2024-01-16 14:15

只知道HDFS和GFS？你其实并不懂分布式文件系统

点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！暴走大数据点击右侧关注，暴走大数据！

王知无(import_bigdata)·2024-01-16 13:14

林子雨大数据技术原理与运用期末复习

一、填空题1.大数据的数据结构类型包括结构化数据、半结构化数据和___非结构化数据____。2.大数据的4V10是（只填英文）__数据量大__Volume____、_数据类型多_Variety____、_处理速度快_Velocity____、__价值密度低_Value____和___On-Line____。(5.0分）大数据预处理方法包括___数据清洗___、___数据集成_____、___数据变

weixin_48332297·2024-01-16 05:54

大数据技术原理与应用——林子雨老师MOOC知识点一

文章目录前言一、大数据概述前言大数据导论期末考试内容以林子雨老师的《大数据技术原理与应用》为主，这里整理一下林子雨老师慕课上的习题的知识点，帮助和大家进行复习。

阿鸣o·2024-01-16 05:23

《大数据技术原理与应用》林子雨期末复习重点（总结）

一、1、数据产生方式大致经历了3个阶段：运营式系统阶段、用户原创内容阶段、感知式系统阶段。2、大数据的特点:数据量大（volume）、数据类型繁多（variety）、处理速度快（velocity）、价值密度低（value）；4V+1C（C：复杂度complexity）。3、云计算的特点：超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可伸缩性、按需服务、极其廉价。4、科学研究方面经历的4种范式：实验、理论、

田园将芜胡不归·2024-01-16 05:23

大数据技术原理与应用第三版林子雨期末复习（四） Hive

大数据技术原理与应用第三版林子雨期末复习（四）Hive概念数据仓库层次传统数据仓库面临的挑战Hive简介Hive与传统数据库对比概念Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具。

头发多多，肆意生长·2024-01-16 05:22

大数据技术原理与应用第三版林子雨期末复习（五）第十章 SPARK

大数据技术原理与应用第三版林子雨期末复习（五）第十章SPARK简介spark特点spark与Hadoop对比Hadoop缺点spark优点RDDRDD概念RDD间存在依赖关系分为宽依赖与窄依赖RDD的两种常用操作简介

头发多多，肆意生长·2024-01-16 05:22

大数据技术原理与应用第三版林子雨期末复习（二） Hadoop HDFS HBase

大数据技术原理与应用第三版林子雨期末复习（二）HadoopHDFSHBaseHadoop生态系统HDFSHDFS结构块NameNode与SecondNameNode与DataNode数据冗余存储HDFS

头发多多，肆意生长·2024-01-16 05:21

大数据技术原理与应用期末复习（林子雨）

大数据技术原理与应用期末复习（林子雨）Hadoop的特性HBase编程实践NoSQL的四大类型键值数据库优点：缺点：列族数据库优点：缺点：文档数据库优点：缺点：图数据库优点：缺点：NoSQL的三大基石CAP

laowang357·2024-01-16 05:50

第一代线上招聘巨头吃的是阶段盈利

“引进人才”一路从大数据技术打进推广营销。一旦大伙

要吃火锅吗·2024-01-15 18:50

大数据正在改变电子商务行业的三种方式

在线支付领域的大数据应用近年来，越来越多的支付提供商开始采用大数据技术。DeZyre公司发布了一个很好的信息图，显示大数据已经改变了PayPal公司的服务模式。

kuntoria·2024-01-15 10:17

react实现数据可视化大屏解决方案简介

对于很多企业而言,想要利用好大数据技术,首先需要对自身的企业架构和业务模式进行梳理,从而搭建起一个适合自身发展的数据体系。可视

前端布道人·2024-01-15 06:55

项目实战-知行教育大数据分析平台-01

3、事实表与维度表的分类4、维度建模的三种模型5、缓慢渐变维七、本项目数仓架构八、HUE的使用九、自动化调度工具介绍十、通过HUE操作oozie本文将利用前面所学的Linux，Hadoop，Hive等大数据技术

吆喝的翅膀·2024-01-15 04:22

【倒计时4天】第六届金猿季&魔方论坛——大数据产业发展论坛丨上海·1月17日...

大数据产业创新服务媒体——聚焦数据·改变商业在这样一个时代，大数据技术和产业本身也处在快速的发展过程中。从数据的采集、传输、存储、处理到数据的分析、应用等各个环节，都不断有全新的技术涌现。

数据猿·2024-01-15 03:03

【金猿人物展】DataPipelineCEO陈诚：赋能数据应用，发挥未来生产力

在过去的20年间，我们见证了大数据技术快速发展所带来的巨大改变。如今我们看到，以大数据为基础的智能时代已然来临，这将为全球信息技术带来前所未有的机遇和挑战，促成未来生产力的爆发。但从行业实

数据猿·2024-01-15 03:02

未来学校图景（三）学习笔记

一、技术带来学习的革命性变化移动技术、云技术、大数据技术、web2.0技术的整合开辟了移动网络网环境下泛在学习的新环境，丰富了教学情景构建，开辟了互动、体验和探究学习的新方向。

建一所小而美学校·2024-01-15 01:44

模块预制式数据中心方案评估与建议

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，

Danny Chen D.C.·2024-01-14 04:44

大数据技术原理与应用期末复习知识点全总结（林子雨版

第一章大数据概述：（一）三次信息化浪潮（二）人类社会数据产生方式的3个阶段（三）大数据的3个发展阶段（四）大数据4V概念（五）数据存储单位之间的换算关系（六）大数据对科学研究的影响（七）大数据对思维方式的影响（八）大数据技术的不同层面及其功能

天玑y·2024-01-13 14:35

大数据系列 | CDH6.3.2（Cloudera Distribution Hadoop）部署、原理和使用介绍

大数据系列|CDH6.3.2（ClouderaDistributionHadoop）部署、原理和使用介绍1.大数据技术生态中Hadoop、Hive、Spark的关系介绍2.CDN（ClouderaDistributionHadoop

降世神童·2024-01-13 10:50

Spark Streaming

SparkStreaming随着大数据技术的不断发展，人们对于大数据的实时性处理要求也在不断提高，传统的MapReduce等批处理框架在某些特定领域，例如实时用户推荐、用户行为分析这些应用场景上逐渐不能满足人们对实时性的需求

奋斗的蛐蛐·2024-01-13 06:13

Hadoop 的核心 —— HDFS（1）

Hadoop是一个开源的大数据框架Hadoop是一个分布式计算的解决方案Hadoop=HDFS（分布式文件系统）+MapReduce（分布式计算）Hadoop的两个核心：HDFS分布式文件系统：存储是大数据技术的基础

土冥王·2024-01-12 16:13

边缘计算挑战和机遇

方向一：数据安全与隐私保护1.背景介绍随着数据的产生和收集量日益增加，大数据技术在各个领域的应用也不断拓展。然而，这也带来了数据安全和隐私保护的问题。

ღ᭄陽先生꧔ꦿ᭄·2024-01-12 14:04

车端实时数据上报云平台未来可能的发展方向浅谈

提升智能化水平：随着人工智能和大数据技术的不断发展，车端实时数据上报云平台将更加注重智能化服务的提供。将采用更加先进的人工智能技术，

MarkHD·2024-01-12 14:06

冰河开始对Dubbo下手了！

部分核心知识已总结到我出版的两本书籍——《海量数据处理与大数据技术实战》和《MySQL技术大全：开发、优化与运维实战》中。

冰河团队·2024-01-12 08:52

综合智慧能源监测管理平台，实现能源管理“透明”化

平台采用微服务架构，整合物联网、工业互联网、计算机网络、软件开发以及大数据技术等，提供在线监测、能效评价、设备监控、能源规划等功能。

jiasoftware·2024-01-12 08:55

什么是大数据测试？有哪些类型？应该怎么测?

随着目前世界上各个国家使用大数据应用程序或应用大数据技术场景的数量呈指数增长，相应的，对于测试大数据应用时所需的知识与大数据测试工程师的需求也在同步增加。

跟我一起学测试呀·2024-01-12 05:33

《PySpark大数据分析实战》-27.数据可视化图表Pyecharts介绍

对大数据技术栈Hadoop、Hive、Spark、Kafka等有深入研究，对Data

wux_labs·2024-01-11 16:21

Hadoop中的数据治理策略与实践

Hadoop中的数据治理策略与实践随着大数据技术的快速发展，Hadoop已成为企业存储和处理大规模数据集的首选平台。然而，随着数据量的不断增长，数据治理问题也日益凸显。

乌龙饼干·2024-01-11 01:15

用Java爬取新房二手房数据看总体大环境

目录一、引言二、准备工作三、数据爬取四、数据分析五、总结一、引言随着互联网的普及和大数据技术的发展，网络数据已经成为反映社会经济现象的重要来源之一。

小小卡拉眯·2024-01-10 18:25

油烟在线监测系统-油烟浓度在线监测仪-旭华智能

油烟在线监测云平台是一种集实时监测、数据采集、云计算和大数据技术于一体的在线监测系统。它可以实时监测厨房油烟的排放情况，并将数据通过云平台进行展示，从而实现实时、远程监控烹饪油烟的排放，

旭华智能·2024-01-10 14:12

《PySpark大数据分析实战》-26.数据可视化图表Seaborn介绍

对大数据技术栈Hadoop、Hive、Spark、Kafka等有深入研究，对Data

wux_labs·2024-01-10 14:58

对一个数据统计产品的设想

微信是个好产品，但它用到的技术无非就是大数据技术吧，还有各种云计算技术。支付宝也是好产品，但它的核心技术也是数据库一致性技术，大数据和云计算技术。Google浏览器很不错。它用到了大

12_05·2024-01-10 08:38

大数据OLAP引擎发展原因及特性分析

前言：谈到当下应用最广的大数据技术，很多人都会说是数据分析；而体现大数据分析能力的则是OLAP。

i7杨·2024-01-10 01:31

“郑”汇人才

围绕我市“4+6”战略主导优势产业，航空经济、互联网技术、大数据技术、智能化制造等战略性

郑有你·2024-01-09 23:39

《Hadoop大数据技术原理与运用》知识点总结

Hadoop学习过程中的一些笔记参考书籍《Hadoop大数据技术原理与应用》清华大学出版社黑马程序员/编著1.什么是大数据？大数据的四个特征是什么？

呆小黎·2024-01-09 22:47

笔记：分布式大数据技术原理（一）Hadoop 框架

ApacheHadoop软件库是一个框架，它允许使用简单的编程模型，实现跨计算机集群的大型数据集的分布式处理。它最初的设计目的是为了检测和处理应用程序层的故障，从单个机器扩展到数千台机器（这些机器可以是廉价的），每个机器提供本地计算和存储，而不是依靠硬件提供高可靠性。Hadoop中有3个核心组件：分布式文件系统：HDFS——实现将文件分布式存储在很多的服务器上分布式运算编程框架：MapReduce

WeeeicheN·2024-01-09 22:17

笔记：分布式大数据技术原理（三）Spark

ApacheSpark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一，与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势：运行速度快：Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算；官方提供的数据表明，如果数据由磁盘读取，速度是Hadoop