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大数据

9047内容  
大数据话题包括大数据相关的最新资讯、前沿技术、使用技巧、应用案例等内容，涉及数据分析、数据可视化、商业智能、Hadoop、Spark、数据湖、数据仓库、等领域。
文章 博文帖子课程
共 9047 条
高速光模块在数据中心里应用时遇到的现实问题
数据中心对40G/100G的高速光模块需求旺盛，但是在实际应用中遇到的阻力却不少，这使得数据中心扩容的脚步被迫慢了下来。当然，这其中有多方面的综合因素：技术成熟度、成本、维护难度等等都影响了高速光模块在数据中心里的普及度。本文接下来就说一说高速光模块在数据中心里应用时，时常遇到的一些现实问题，存在哪些困境。

2016-12-20 16:28:49

数据中心高速光模块
数据中心的精密冷却散热：需要更高水平的专业服务
今天的数据中心正在快速的发生变化，而确保支持基础设施的每款组件都能够保持以最高的效率和可靠性运行显然比以往任何时候都更为重要。数据中心关键冷却系统发生故障可能会导致停机中断，并会导致企业服务、资金和客户商誉蒙受损失。

2016-12-20 16:24:53

数据中心冷却散热
从数据中获取价值(二)：多类型分析
很久很久以前，认真处理数据并对其进行分析是决定企业生死的关键要素。然而现在，情况却已经变了。

2016-12-20 16:21:18

大数据数据分析
从数据中获取价值(一)：数字化渠道及物联网
每时每刻，我们都在遇见新类型的数据;它们可能来源于业务单元中的数据集市，或者是来源于数字化渠道或物联网的粒度更细的数据。尽管数据调查的方式可能变得越来越困难了，这些新的数据来源(通常从未被获取过)为我们创造了机会去发现新的洞察。新型数据和数据来源的复杂性和数据的格式问题阻碍了我们对这些数据的利用。

2016-12-20 16:18:24

物联网大数据
利用Scikit Learn的Python数据预处理实战指南
简而言之，预处理是指在你将数据“喂给”算法之前进行的一系列转换操作。在Python中，scikit-learn库在sklearn.preprocessing下有预装的功能。有更多的选择来进行预处理，这将是我们要探索的。

2016-12-20 16:07:13

Python数据预处理
企业大数据分析实践指南、总结与展望
到2020年，全世界将有上百万大数据相关的就业机会产生。这些庞大的数据蕴藏了宝贵财富，企业可以使用最先进的分析技术，利用这些数据更好地了解客户的行为，识别商业机会，制定运营战略。

2016-12-20 16:03:08

大数据分析大数据
腾讯大数据宣布推出第三代高性能计算平台Angel 并于2017年全面开源
腾讯大数据宣布推出面向机器学习的第三代高性能计算平台——Angel，并预计于2017年一季度开放其源代码，鼓励业界工程师、学者和技术人员大规模学习使用，激发机器学习领域的更多创新应用与良好生态发展。

2016-12-20 15:59:05

腾讯大数据Angel
大数据行业图谱之(1)：底层基础平台公司能做多大？
整个大数据行业可大致分为三层，底层基础平台，中间层通用技术，上层行业应用。接下来，爱分析将按照上述分类，逐步介绍各细分领域的行业现状、未来前景。今天是大数据系列的第一篇——底层基础平台。

2016-12-20 15:56:57

大数据行业底层基础平台大数据技术
大数据行业图谱(2)：前有堵截，后有追兵，通用技术类公司如何突围
大数据技术逐步提升，对大数据产业划分也越来越细致。从基础设施到行业应用，各个赛道都涌现出大量创新公司，有些代表着最新的技术和应用，有些则是借助大数据概念炒作。如何识别有前景的赛道、找出有价值的公司，成为市场新的关注点，这也是爱分析大数据行业图谱系列报告的主旨所在。

2016-12-20 15:40:05

大数据技术大数据产业
亚信数据研发三年，新一代PaaS产品重磅发布
随着云计算技术的快速发展，开源技术的逐步成熟，以及越来也多的企业业务敏捷化、去IOE和业务互联网化对IT基础设施提出新的挑战，在此契机下，IT厂商在PaaS领域迎来重大机遇。

2016-12-20 13:39:49

亚信数据PaaS
2016年值得借鉴的八大企业数字化转型案例 译文
时至今日，众多企业都在努力扩大现有或者新建数字化功能，旨在借此提升业务流程效率并提供更为完善的客户服务。

2016-12-20 13:19:04

数字化转型
使用Apache Spark 的Lambda架构
市场上很多玩家已经建造了MapReduce工作流用来日常处理兆兆字节的历史数据。

2016-12-20 09:47:38

Apache SparLambda架构
Spark Streaming原理剖析
在“1.初始化与集群上分布接收器”中介绍了，receiver集合转换为RDD在集群上分布式地接收数据流。那么每个receiver是怎样接收并处理数据流的呢?Spark Streaming数据接收与转化的示意图如图8-14所示。

2016-12-19 14:35:32

Spark Strea原理剖析数据
大数据与商业智能的对比
大数据与商业智能的关系可以通过下面的表格来归纳总结。

2016-12-16 15:30:41

大数据商业智能
如何从你的数据得到更多价值？——卖掉它
确实是“大数据”!通过当资源来查看这些数据——这些可以被用来为已有的客户提供服务或者为服务新客户创建新业务——公司将会发现还有另一个方式，使得它们能持续不断地从其已经投入的风险中获取一切回报。大数据加边缘心态是一个强大的组合。

2016-12-16 13:24:24

数据商业价值
为什么数据挖掘很难成功？
大数据时代，数据挖掘变得越加重要，曾经做了很多，成功有之，失败的却更多，举一些例子，探究其失败原因，也许于大家都有启示吧。

2016-12-16 12:54:44

数据挖掘大数据
2017年大数据的十大发展趋势
2016年，近40%的公司正在实施和扩展大数据技术应用，另有30%的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。2016年NewVantage Partners的大数据管理调查发现，62.5%的公司现在至少有一个大数据项目投入生产，只有5.4%的公司没有大数据应用计划，或者是没有正在进行的大数据项目。

2016-12-16 12:47:48

大数据发展趋势
秒懂数据统计、数据挖掘、大数据、OLAP的区别
在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天，我们就来通过一些大数据在高校应用的例子，来为大家说明白—数据挖掘、大数据、OLAP、数据统计的区别。

2016-12-16 12:43:38

大数据OLAP数据统计
数据挖掘求职 | 想进BAT?先试试看这几道题!
本文从来自阿里巴巴招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求我们一起来看看数据分析的职业要求。

2016-12-16 12:32:50

阿里数据分析职业要求
分享 ：用五个趣味案例教你数据分析的基本思想
今天和大家分享一下数据分析的一些基本思想，我给它起了个名字叫做用数据说话。内容都是个人的一些心得，比较肤浅!如有不足之处，希望大家谅解!废话不说了，现在咱正式开始。

2016-12-16 12:27:23

数据分析大数据
银行业大数据分析：如何用大数据技术优化ATM运营
银行每年都需要巨大投入来维持各项业务的运营，如何有效提高银行运营效率，降低运营成本一直是银行追求的一个重要目标。当前银行很多业务运营还是靠具体负责人凭经验及直觉“拍脑袋”做决策，通过大数据分析可以从数据中发现运营规律，为运营优化提供决策基础。本文将以大数据技术优化ATM运营的几个应用为例来说明大数据如何优化运营效率，降低运营成本。

2016-12-16 12:20:52

银行业大数据ATM
用VR做数据可视化的正确姿势是什么？
数据可视化是少数几个 VR“布道者”非常喜欢说道的利用虚拟现实可能产生变革的领域之一。但是究竟应该如何做呢?现今的数据可视化领域又有什么问题呢?本文对传统的数据可视化的几个具体问题进行挖掘，讨论理解抽象信息方面的难题，并探讨VR如何改变这一切。

2016-12-16 12:13:11

VR数据可视化
数据分析，或许不是为了分析，而是为了规范
一个行业做的越久，问题就越多，之前并不在意的问题也会拿出来思考。“数据解决企业什么问题?”这问题一定难不倒大家，甚至张口即答，例如通过数据可以对自身的企业情况有着准确和科学的把握，避免老板拍脑袋;数据可以实现对市场环境快速的反应和决策;数据可以区分客户个性化需求，提高服务价值等等。

2016-12-16 12:06:09

数据分析大数据
IDC公布2017年亚太地区数据中心10大预测
IDC亚太区分享了2017年及更长一段时间内将会给企业机构带来最大影响的数据中心预测。

2016-12-16 12:01:30

IDC数据中心
案例研究：在大型金融组织选择大数据和数据科学技术
数据科学正快速成为各行各业开发人员和管理人员的关键技能，同时它似乎也非常有趣。但它也相当复杂——有太多的工程分析技术，你很难知道自己做得是否正确或者哪里存在陷阱。在该系列文章中，我们将探讨如何利用数据科学——从已经采用并成功实施数据科学的人们那里，了解数据科学的适用场景，以及如何让它成为你的资产。

2016-12-16 11:56:56

大数据数据科学
企业数据存储厂商点将台 译文
在本文介绍的企业数据存储厂商中，我把范围限制在本地外部数据存储这一类。大多数系统支持云，可能是闪存或磁盘。我忽略的存储领域包括超融合、网关及相关技术和云超大规模存储提供商。虽然我把本文的盘点范围限制在外部存储系统，但这些都是属于后起之秀的存储领域，完全值得一提。

2016-12-16 10:15:15

数据存储
国企数据转型的正确路径：从“信息孤岛”走向“国家大数据中心”
数据作为国家基础性战略资源，已随着信息技术的日新月异渗透到各行各业，不断拉动着技术进步与产业发展。

2016-12-16 10:02:27

国企数据信息孤岛大数据
携程大数据实时风控的架构及实践
目前携程利用自主研发的风控系统有效识别、防范这些风险。携程风控系统从零起步，经过五年的不断探索与创新，已经可以有效覆盖事前、事中、事后各个环节。也从原来基于“简单规则+DB”，发展到目前能够支撑10X交易增长的智能化风控系统，基于规则引擎、实时模型计算、流式处理、M/R、大数据、数据挖掘、机器学习等的风控系统，拥有实时、准实时的风险决策、数据分析能力。

2016-12-15 21:41:15

大数据
详解：大数据分析的学习之路
以大数据分析师为目标，从数据分析基础、JAVA语言入门和linux操作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapReduce和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境。

2016-12-15 21:15:58

大数据
京东12G用户数据泄露背后，是光着屁股上网的你！
黑客们拿到数据第一时间就是把账号全登一遍，有余额的都转走，有优惠券的都通过一些方式变现(用优惠券购买物品后低价卖给分销商)。把用户京东上的东西都洗过一遍之后，就会拿着这些数据去洗用户其他网站账户，因为为了便于记忆，大多数人的用户名和密码都是各个网站通用的。。。

2016-12-15 21:12:28

大数据
深度学习框架Caffe源码解析
以上为Caffe代码架构的一个总体介绍，希望能借此帮助社区的小伙伴找到打开定制化Caffe大门的钥匙。本文作者希望借此抛砖引玉，与更多期望了解Caffe和深度学习框架底层实现的同行交流。

2016-12-15 09:44:31

框架Caffe源码
大数据失败案例提醒：8个不能犯的错误
为防止大数据项目遭遇失败，引入迭代机制是非常必要的。使用灵活而开放的数据基础设施,保证其允许企业员工不断调整实际方案、直到他们的努力获得理想的回馈，最终以迭代为武器顺利迈向大数据有效使用的胜利彼岸。

2016-12-15 09:39:05

大数据错误案例
Spark SQL架构分析
Spark SQL的查询优化是Catalyst，其基于Scala语言开发，可以灵活利用Scala原生的语言特性方便地扩展功能，奠定了Spark SQL的发展空间。

2016-12-14 19:20:07

Spark SQL架构分布式
Spark SQL优化策略
查询优化是传统数据库中最为重要的一环，这项技术在传统数据库中已经很成熟。除了查询优化，Spark SQL在存储上也进行了优化。下面介绍Spark SQL的一些优化策略。

2016-12-14 19:04:16

Spark SQL优化
用大数据失败案例的血泪教训来诉说8个不能犯的错误
为防止大数据项目遭遇失败，引入迭代机制是非常必要的。使用灵活而开放的数据基础设施,保证其允许企业员工不断调整实际方案、直到他们的努力获得理想的回馈，最终以迭代为武器顺利迈向大数据有效使用的胜利彼岸。

2016-12-14 13:30:00

大数据应用场景错误
大数据视角的内容产业供给侧结构性改革思考
在通往未来的道路上，新闻出版人要持续大胆探索，不断总结经验，以数据引领产业创新发展，加快构建新闻出版大数据体系，为行业的自身发展提供支持，为国民经济各领域产业部门提供从资讯、文献到知识的全面数据服务，为社会公众承担起传承文明、传播文化的神圣使命，为实现中华民族伟大复兴的中国梦贡献力量。

2016-12-14 13:23:02

大数据产业改革
数据的价值是提升业务而不仅仅是用户画像
运营商数据、航旅数据、银联数据、电商数据、物流数据等数据源已经形成数据热点。企业疯狂地追寻外部数据源，引入外部数据成了大数据战略一个重点，外部数据成为企业数据应用的主题，客户画像成为数据应用的主要议题。

2016-12-14 13:13:21

数据业务画像
如何制定数据中心冗余计划？
如果想要确保虚拟基础架构的高可用性，无疑需要冗余技术，下面我们的专家顾问将会介绍企业应该如何选择最适合自己的冗余等级。

2016-12-14 12:05:18

数据中心冗余技术
为什么说Storm比Hadoop快？
storm的网络直传、内存计算，其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多;当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间;因为storm是服务型的作业，也省去了作业调度的时延。所以从时延上来看，storm要快于hadoop。

2016-12-14 12:02:01

StormHadoop大数据
阿里超大规模Docker化之路
12月6-7日，由阿里巴巴集团、阿里巴巴技术发展部、阿里云云栖社区联合主办，以“2016双11技术创新”为主题的阿里巴巴技术论坛上，阿里巴巴研究员林昊分享了阿里超大规模Docker化之路。阿里在Docker化这条路上，碰到了规模、多元化场景所带来的各种挑战，这次分享中将给大家介绍阿里为什么要引入Docker，以及如何完成这次超大规模的Docker化。

2016-12-14 11:44:25

阿里Docker大数据
机器数据分析就地安全监视
提高网络物理安全和增加安全系统的努力已形成一个不断发展的行业，该行业致力于超越这一挑战。闭路电视模拟摄像机正快速被更高清晰度、功能丰富的数字摄像机所取代，以便实现基于图像的安全系统。相比之下，数字摄像机更灵活、更智能，能够与云服务和数据分析更紧密地集成在一起。本文将介绍就地安全监视，它与基于云的数据分析相结合，使得在没有电源或网络基础架构的区域快速部署监视成为了可能。

2016-12-14 11:39:19

数据分析大数据多光谱
为大数据正名：人即数据，大数据就是我们自己
2012年，沃尔玛每小时就能产生2.5PB、100多万名用户的消费记录。同年，Facebook报道称他们每天要处理25亿个内容碎片(链接、评论)、27亿个赞和3亿次图片下载。与此同时，对颗粒数据的收集也迎来了前所未有的机遇。今年二月，基于对用户数据分析，Facebook新推出了六组多样化的表情(emoji)按钮，丰富了用户交流回复时感情流露的深度和广度。

2016-12-13 22:04:01

大数据
为什么数据挖掘很难成功？
为什么数据挖掘的数据准备工作要这么长时间，可以理解成取数时间很长、转换成所需的数据形式和格式时间很长，毕竟只有这样做，才能喂给数据挖掘引擎处理。

2016-12-13 19:47:31

大数据
大数据项目遭遇失败的八个理由
大数据目前已经成为万众瞩目的焦点，已经有众多企业在拼命把自己的数据投付使用、希望借此为重要决策提供支持。尽管大数据宣传与炒作可谓如火如荼，但仍有92%的企业始终保持中立态度，即计划在“合适的时间”着手实施或者表示不打算接触大数据项目。而在那些已经亲身实践大数据项目的企业中，多数遭遇失败、而且往往是掉进了同样的几个陷阱当中。

2016-12-13 19:40:00

大数据
大数据，大创收！
在Newzoo发布的2015年全球游戏市场报告中，其研究员们估计游戏市场的价值由2014年的836亿美元增至2015年的915亿美元。Newzoo预测，“按照此速度，全球营收在2017年将达到1,070亿美元。”在电子游戏产业发展愈发规模下，我们又该如何发掘数据背后的潜力呢？

2016-12-13 19:30:31

大数据
Hadoop问题集
今天讲一讲关于Hadoop的问题、原因以及解决方法。

2016-12-13 16:36:15

Hadoopwindows
Apache Hadoop 3.0.0-alpha1主要改进
今天主要给大家介绍Apache Hadoop 3.0.0-alpha1主要改进。

2016-12-13 16:11:44

Java Hadoop
提高数据中心效率、可用性和容量的五项最佳实践方案
今天本文主要介绍，企业数据中心设计的五项最佳实践方案。

2016-12-13 12:15:20

数据中心大数据
数据中心网络安全技术发展趋势谈
数据中心如果没有海量的数据处理，那就等着关门大吉吧，所以数据中心正在积极想尽各种办法，减少安全故障的发生，确保数据中心内部数据信息的安全，各种安全新技术一时间扑面而来。那么，未来的网络安全技术如何发展和演进，本文将和大家一起探索。

2016-12-13 12:11:37

数据中心网络安全大数据
大数据处理系统关键层次架构
在数据存储层，还有很多类似的系统和某些系统的变种，本篇仅仅列出较为出名的几个。如漏掉某些重要系统，还请谅解。

2016-12-13 11:56:09

大数据Hadoop计算框架
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