大数据技术在海量的应用与挑战
大数据互联网+下的钻石矿
侯越先 天津大学2015-
海量数据的挑战:数据分析平台架构 【IT168 技术】本文的谢超是Admaster数据挖掘总监云计算实践者10年数据仓库和数据挖掘咨询经验现专注于分布式平台上的海量数据挖掘和机器学习 以下是文章全文: 随着互联网移动互联网和物联网的发展谁也无法否认我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代数据调查IDC预计2011年的数据总量将达到万亿GB对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且
时至今日Big data(大数据)时代的来临已经毋庸置疑尤其是在电信金融等行业几乎已经到了数据就是业务本身的地步这种趋势已经让很多相信数据之力量的企业做出改变恰逢此时为了让更多的人了解和使用分析大数据CSDN独家承办的大数据技术大会于今日在北京中旅大厦召开本次大会汇集HadoopNoSQL数据分析与挖掘数据仓库商业智能以及开源云计算架构等诸多热点话题包括百度淘宝新浪等业界知名专家与参会者齐聚
?大数据技术的挑战和启示 目前大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战体现在大数据挖掘的四个环节中首先在数据收集方面要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志去伪存真尽可能收集异源甚至是异构的数据必要时还可与历史数据对照多角度验证数据的全面性和可信性其次是数据存储要达到低成本低能耗高可靠性目标通常要用到冗余配置分布化和 HYPERLINK : 云计算技术在存储时要按照
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大数据量海量数据 处理方法总结自 阳阳(羊羊) 于2010年05月30日 17:52 阅读(11) 评论(0)分类: 学习总结 举报 大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的经常会问到 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题但是这样的一些方法也基本可以
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