Big 數(shù)據(jù) Times可能影響你的七大商業(yè)趨勢我們見過很多這樣的案例,企業(yè)愿意分享自己在使用Big 數(shù)據(jù)中的成果。IT行業(yè)的任何paradigmshift,一個(gè)特定的主題都會吸引新聞媒體、投資者和創(chuàng)新人才的大量關(guān)注,而這種轉(zhuǎn)變需要強(qiáng)大的商業(yè)價(jià)格的支持。這個(gè)典型的案例是:客戶服務(wù)、分布式計(jì)算和面向服務(wù)的架構(gòu)和語言,比如JAVA。我們也看到了一個(gè)有益的生態(tài)系統(tǒng)的出現(xiàn)。
比如:Hadoop,Cassandra,Accumulo,Oracle,IBM。那么在大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中我能看到哪些趨勢呢?在hadoop上,有大量的技術(shù)公司在努力構(gòu)建一種nosql技術(shù),從而為hadoop這樣的大型數(shù)據(jù)提供解決方案。但是,對sql語言支持的深度和廣度是不一樣的。而使用sql的專業(yè)分析師可以利用這些優(yōu)勢,通過sql語言操作large 數(shù)據(jù) well。
5、常用的大 數(shù)據(jù)工具有哪些?常見的收藏工具有Octopus、ContentGrabber、Parsehub、Mozenda、ApacheFlume等。Octopus是一款免費(fèi)的、可視化的、無需編程的網(wǎng)頁獲取軟件,可以從不同的網(wǎng)站中快速提取歸一化的數(shù)據(jù)。ContentGrabber是一款支持智能抓取的網(wǎng)絡(luò)爬蟲軟件。Parsehub是一個(gè)基于web的爬蟲。Mozenda是一款網(wǎng)頁抓取軟件,還可以提供商業(yè)數(shù)據(jù)抓取的定制服務(wù)。
6、hadoop是怎么存儲大 數(shù)據(jù)的hadoop本身就是一個(gè)分布式框架。如果是在Hadoop框架下,需要配合hbase、hive等工具計(jì)算數(shù)據(jù)。再深入一點(diǎn),還要了解HDFS、貼圖/還原、任務(wù)機(jī)制等等。如果要分析,還要考慮其他的分析和呈現(xiàn)工具。大數(shù)據(jù)只有分析才有價(jià)值。用于分析big 數(shù)據(jù)的工具主要有開源和商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。開源數(shù)據(jù)生態(tài)圈:1。HadoopHDFS MapReduce,
2.Hypertable是一個(gè)替代方案。它存在于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)之外,但曾經(jīng)有過一些用戶。3.NoSQL,membase,MongoDb商業(yè)大學(xué)數(shù)據(jù)生態(tài)圈:1。一體機(jī)數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫:IBM Puredata (Netezza)、Oracle Exadata、Sahana等。2.數(shù)據(jù)Warehouse:teradatasterdata,EMCGreenPlum,
7、聯(lián)通大 數(shù)據(jù)能力開放 平臺的功能有哪些1。開源數(shù)據(jù)生態(tài)圈HadoopHDFS、HadoopMapReduce、HBase、Hive逐漸誕生,早期的Hadoop生態(tài)圈逐漸形成。開源生態(tài)系統(tǒng)是活躍的,免費(fèi)的,但是Hadoop技術(shù)要求高,實(shí)時(shí)性差。2.商業(yè)大學(xué)數(shù)據(jù)一體化分析工具數(shù)據(jù)圖書館/數(shù)據(jù)倉庫(很貴)IBM Puredata (Netezza),Oracle Exadata,
數(shù)據(jù) Warehouse(高成本)Teradata Asterdata、EMC Greenplum、HPVertica等。數(shù)據(jù) Fair(一般費(fèi)用)QlikView,Tableau,中國的永紅數(shù)據(jù)集市等等。前端呈現(xiàn)用于呈現(xiàn)分析的前端開源工具有JasperSoft、Pentaho、Spagobi、Openi、Birt等。
8、大 數(shù)據(jù)分析,大 數(shù)據(jù)開發(fā), 數(shù)據(jù)挖掘所用到技術(shù)和工具?Da 數(shù)據(jù)分析是一個(gè)廣義的術(shù)語,意思是數(shù)據(jù)集。它是如此龐大和復(fù)雜,以至于他們需要專門設(shè)計(jì)的硬件和軟件工具來處理它。數(shù)據(jù) set通常大小為萬億或EB。這些數(shù)據(jù)集合從各種來源收集:傳感器、氣候信息、公開信息,例如雜志、報(bào)紙和文章。分析生成的其他示例包括購買交易記錄、在線日志、醫(yī)療記錄、軍事監(jiān)控、視頻和圖像文件以及大規(guī)模電子商務(wù)。大數(shù)據(jù)分析,他們對企業(yè)的影響有很高的興趣。
1.Hadoop是一個(gè)開源框架,允許大數(shù)據(jù)在整個(gè)集群中簡單編程模型計(jì)算機(jī)的分布式環(huán)境中存儲和處理。它的目的是從單個(gè)服務(wù)器擴(kuò)展到數(shù)千臺機(jī)器,每臺機(jī)器都可以提供本地計(jì)算和存儲。Hadoop是一個(gè)可以分發(fā)大量數(shù)據(jù)的軟件框架。但是Hadoop是以一種可靠、高效和可擴(kuò)展的方式處理的。Hadoop是可靠的。即使計(jì)算元素和存儲發(fā)生故障,它也會維護(hù)數(shù)據(jù)的多個(gè)副本,以確??梢詾楣收瞎?jié)點(diǎn)重新分配處理。
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