大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据的4V特点：Vo

 大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 I

大数据存储和处理技术 • Hadoop:分布式存储和计算平台 • HDFS：分布式文件系统 • MapReduce：分布式计算框架 • NOSQL：分布式数据库 • MPP、内存计算与流计算平台 •

 大数据应用 解决方案 目 录 1. 大数据概述 6 1.1. 概述 6 1.2. 大数据定义 6 1.3. 大数据技术发展 8 2. 大数据应用 11 / 37 2.1. 大数据应用阐述 11 2

 电信业大数据经分系统基本功能 Document #：2013-00105 Date：2013年7月21日 大数据是一个非常新的市场，市面上大部分的大数据产品都基于开源项目Hadoop。虽然Hado

Kiourtzoglou发表文章，从理论到实践剖析了大数据的4个V，并于文章最后分享了Java工程师可能会需要的13个主流开源大数据工具。 大数据几乎已成为所有商业领域共有的最新趋势，然而大数据究竟是什么？是噱头、泡沫，又或是真如传言一样的重要。

注：文中所指的大数据指的是长度较长的数据字段，包括varchar/varbinay/text/blob。 Compact行格式 我们首先来看一下行格式为Compact是如何存储大数据的： mysql>

大数据已经不是什么新话题了，在实际的开发和架构过程中，如何为大数据处理做优化和调整，是一个重要的话题，最近，咨询师 Fabiane Nardon 和 Fernando Babadopulos 在“ Java

关于大数据，有这样一段话： “Big data is like teenage sex,everyone talks about it,nobody really knows how to do it

你会选择相信谁，我，还是你那台撒谎的 iPhone？ 在恋人眼中，证据确凿的出轨无疑是让人心碎的。对于生活在 21 世纪的这一代人来说，想要发现恋人出轨的证据，显然并不困难，捉奸的科技成本变得十分低廉。 为富兰

1. 从大数据到大智慧：Oracle大数据解决方案杨 雷 Lei.L.Yang@oracle.com Big Data Solution of Center of Excellence 2. Agenda

系统架构概述Yes,WeKAO更强，更高，更持久了解什么是架构了解Alibaba网站架构的历史掌握Alibaba网站架构的现状掌握网站架构设计的理念课程目标和内容架构规定了软件的高层划分及各部分间的交互架构不是软件，但架构决策体现于软件平台和框架之中架构的优劣决定了业务应用系统的实施能力和发展空间技术搭台，业务唱戏架构搭台，应用唱戏架构永远在随着业务的发展而变迁–拥抱变化！什么是架构？B2B架构演化过程1999史前2001石器时代2002中世纪2005工业革命未来星际时代？ Mysql Apache服务器在美国，56KModem，远程开发、测试、部署1999-史前时代Java服务器使用线程性能比cgi技术使用进程好Java相比Perl，可维护性好，开发效率高Java开始在国内流行史前-石器时代原因开始使用Java模板技术采用WebMacro中间层采用Servlet技术，使用POJO封装业务逻辑和数据访问使用BizObj对象封装基本业务逻辑和数据访问方法其它业务对象继承BizObj方法

1. 分享主题认识大数据大数据相关技术介绍非结构化数据数据平台介绍 2. 认识数据网银ATMPOS手机银行理财存款贷款转账信用卡订票酒店购物投资通话1、现有IT系统大量交易型结构化数据 2、现有网银、CSR、运行日志中大量非结构化数据

（2）如果K维数据项集LK的任意一个K-1维子集LK-1，不是频繁项集，则K维数据项集LK本身也不是最大数据项集。 （3）LK是K维频繁项集，如果所有K-1维频繁项集集合LK-1中包含LK的K-1维子项集

大数据的核心：数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。其实从大学到现在一直都接触数据挖掘，但是我们不关心是什么是数据挖掘，我们关心的是我们如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西，而我们更关心的是这个过程是什么？如何开始？

最近在对已有的大数据采集和数据集成工具进行梳理，并考虑进行相关的产品整合工作，经过对已有的产品的测试和验证，已经实际需要的业务场景，初步考虑清楚后续需要进行新增和完善部分的内容。 数据库实时同步和复制

据说这是一个“大数据”的时代，到底有多大呢？ Facebook 最近在总部的一次会议中 披露的一组数据 可以给大家一个初步的印象，来一起看看每天 Facebook 上都得处理多少数据吧： 25亿

考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。

不知怎么地，大数据， Big Data 这个词就变得流行起来。 处理大数据惯常是属于 商业智能（BI） 的事情。抽取数据、挖掘数据，制成报表、OLAP、仪表盘、挖掘模型，作为辅助决策之用。不过在 BI

大数据在今天吸引了大量关注，个人、企业和政府机构之间的互动创造了数据的海洋，通过有效识别、访问、筛选和分析其中部分数据能带来新的见解和益处。 大数据需要大量的储存空间，先进的存储基础设施必不可少，