随着云时代的到来，大数据也吸引了越来越多多关注。
而Spark做为大数据处理的佼佼者，越来越受到人们的关注。
正是由于Spark技术的出现，使得在云计算上构建超大规模的大数据平台成为了可能。
Spark诞生于伯克利大学AMPLab，是现今大数据领域里最为活跃，最为热门，最为高效的大数据通用计算平台。
Spark是基于MapReduce算法实现的一个分布式计算框架，Spark继承了Hadoop的MapReduce的所有优点，但是比Hadoop更为高效。
Spark成功使用SparkSQL/SparkStreaming/MLlib/GraphX近乎完美的解决了大数据中的BatchProcessing、
而Spark做为大数据处理的佼佼者，越来越受到人们的关注。
正是由于Spark技术的出现，使得在云计算上构建超大规模的大数据平台成为了可能。
Spark诞生于伯克利大学AMPLab，是现今大数据领域里最为活跃，最为热门，最为高效的大数据通用计算平台。
Spark是基于MapReduce算法实现的一个分布式计算框架，Spark继承了Hadoop的MapReduce的所有优点，但是比Hadoop更为高效。
Spark成功使用SparkSQL/SparkStreaming/MLlib/GraphX近乎完美的解决了大数据中的BatchProcessing、
2024/11/29 4:32:47
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第一阶段：这一阶段会学习MapReduce、Hive、HDFS、Yarn、Spark等计算框架的开发技术，以及Scala编程语言。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得数据开发、数据挖掘、机器学习等职位必备的基本开发能力。
第二阶段：这一阶段会学习FLume、Kafka、SparkStreaming、Flink/Storm、Zookeeper、HBase等计算框架的开发技术，以及大数据体系内的数据采集和数据仓库理论思想和技术实现。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得完整的大数据架构开发能力。
第三阶段：这一阶段会学习NLP文本相似度、中文分词、HMM算法、推荐算法CF、回归算法等应用与开发技术，整体认识商业项目-音乐推荐系统。
使用海量真实数据对大数据平台和算法进行应用实践，快速掌握大数据行业具有巨大价值的核心技术。
第四阶段：这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习，深化前3阶段技术能力，初入机器学习领域。
通过对机器学习核心算法的强化练习，你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得数据开发、数据挖掘、机器学习等职位必备的基本开发能力。
第二阶段：这一阶段会学习FLume、Kafka、SparkStreaming、Flink/Storm、Zookeeper、HBase等计算框架的开发技术，以及大数据体系内的数据采集和数据仓库理论思想和技术实现。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得完整的大数据架构开发能力。
第三阶段：这一阶段会学习NLP文本相似度、中文分词、HMM算法、推荐算法CF、回归算法等应用与开发技术，整体认识商业项目-音乐推荐系统。
使用海量真实数据对大数据平台和算法进行应用实践，快速掌握大数据行业具有巨大价值的核心技术。
第四阶段：这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习，深化前3阶段技术能力，初入机器学习领域。
通过对机器学习核心算法的强化练习，你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。
2024/10/13 15:34:27
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课程简介:某购物电商网站数据分析平台，分为收集数据、数据分析和数据展示三大层面。
其中数据分析主要依据大数据Hadoop生态系统常用组件进行处理，此项目真实的展现了大数据在企业中实际应用。
课程内容（1）文件收集框架Flume①Flume设计架构、原理（三大组件）②Flume初步使用，实时采集数据③实际案例：使用Flume监控数据，实时收集存储HDFS中（2）大数据分析平台架构①数据平台三大模块让技术产生价值!②分析平台业务数据③大数据平台技术选型和搭建配置测试（3）数据分析平台七大业务分析①具体的七大业务分析，针对不同的数据②将数据收到HDFS/Hive/HBase，使用MapReduce和Hive离线分析，其中涉及地域分析、用户相关信息分析及外链分析等。
③依据业务深入MapReduce使用④数据处理时，针对不同问题如何优化调整等
其中数据分析主要依据大数据Hadoop生态系统常用组件进行处理，此项目真实的展现了大数据在企业中实际应用。
课程内容（1）文件收集框架Flume①Flume设计架构、原理（三大组件）②Flume初步使用，实时采集数据③实际案例：使用Flume监控数据，实时收集存储HDFS中（2）大数据分析平台架构①数据平台三大模块让技术产生价值!②分析平台业务数据③大数据平台技术选型和搭建配置测试（3）数据分析平台七大业务分析①具体的七大业务分析，针对不同的数据②将数据收到HDFS/Hive/HBase，使用MapReduce和Hive离线分析，其中涉及地域分析、用户相关信息分析及外链分析等。
③依据业务深入MapReduce使用④数据处理时，针对不同问题如何优化调整等
2024/10/9 9:38:49
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本文来自于linkedkeeper.com,本文主要介绍了一下kafka的基本概念，并结合一些实验帮助理解kafka中的一些难点，如多个consumer的容错性机制，offset管理。
为了满足日益增长的业务变化，京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上，采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎，打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。
大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。
它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。
目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom：Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应
为了满足日益增长的业务变化，京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上，采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎，打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。
大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。
它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。
目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom：Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应
2024/8/22 17:30:33
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企业大数据中台、数据仓库、大数据平台建设的经验总结，包含数据治理平台、从0到1建设数据仓库、数据中台建设经验总结、数据湖等全套大数据领域的经验总结。
2024/8/10 6:11:17
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1、大数据平台基础概述。
2、驴妈妈大数据平台项目。
3、某团购网大型电商离线数据分析平台。
4、视频讲解+源代码+相关文档+相关软件资料
2、驴妈妈大数据平台项目。
3、某团购网大型电商离线数据分析平台。
4、视频讲解+源代码+相关文档+相关软件资料
2024/7/28 8:47:09
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IBMInfoSphereStreams是IBM大数据平台中支持构建和部署持续实时分析应用程序以分析动态数据的技术组件。
这些应用程序将持续不断地寻找数据流中的模式。
检测到模式后，将分析模式的影响，并即时制定实时决策，从而加强竞争优势。
示例包括分析金融市场交易行为、分析RFID数据以实现供应链和分销链优化，监控传感器数据以支持制造流程控制，新生儿重症监护室监控，实时欺诈防范和执法中的实时多模式监测。
IBMInfoSphereStreams能同时监控多个外部和内部事件流，无论它们是由机器生成的，还是手动生成的。
该解决方案支持海量结构化和非结构化流式数据源，包括文本、图像、音频、语音、VoIP、视频、Web流量、电子邮件、地理空间数据、GPS数据、金融交易数据、卫星数据、传感器和其他任何类型的数字信息。
这些应用程序将持续不断地寻找数据流中的模式。
检测到模式后，将分析模式的影响，并即时制定实时决策，从而加强竞争优势。
示例包括分析金融市场交易行为、分析RFID数据以实现供应链和分销链优化，监控传感器数据以支持制造流程控制，新生儿重症监护室监控，实时欺诈防范和执法中的实时多模式监测。
IBMInfoSphereStreams能同时监控多个外部和内部事件流，无论它们是由机器生成的，还是手动生成的。
该解决方案支持海量结构化和非结构化流式数据源，包括文本、图像、音频、语音、VoIP、视频、Web流量、电子邮件、地理空间数据、GPS数据、金融交易数据、卫星数据、传感器和其他任何类型的数字信息。
2024/7/20 16:10:29
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最近，Uber软件工程师EvanKlitzke写了一篇文章介绍系统的底层存储由Postgres换成MySQL的原因。
我们先来看看Uber文章里表达了哪些观点。
早期的Uber后台软件由Python写成，数据存储使用Postgres。
后期随着业务的飞速发展后台架构也变化巨大，演进成了微服务加数据平台。
数据存储也由Postgres变成了Schemaless——Uber自主研发的以MySQL做为底层的高可用数据库。
Uber的数据库主要存储的是Trip数据，就是一个叫车订单从下单起，到上车、下车、付费等的全过程跟踪及处理。
从2014年初起，由于业
我们先来看看Uber文章里表达了哪些观点。
早期的Uber后台软件由Python写成，数据存储使用Postgres。
后期随着业务的飞速发展后台架构也变化巨大，演进成了微服务加数据平台。
数据存储也由Postgres变成了Schemaless——Uber自主研发的以MySQL做为底层的高可用数据库。
Uber的数据库主要存储的是Trip数据，就是一个叫车订单从下单起，到上车、下车、付费等的全过程跟踪及处理。
从2014年初起，由于业
2024/7/19 1:26:58
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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