大数据共64篇 第4页
大数据（big data），是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
排序
NoSQL数据库类型简介
近些年来，NoSQL 数据库的发展势头很快。据统计，目前已经产生了 50 到 150 个 NoSQL 数据库系统。但是，归结起来，可以将典型的 NoSQL 划分为 4 种类型，分别是键值数据库、列式数据库、文档数...
2年前数据挖掘之关联规则分析简介
关联分析是指从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。在大数据时代，关联分析是最常见的数据挖掘任务之一。 概述 关联分析是一种简单、实用的分析...
30天前基于大数据的精准营销
在大数据时代到来之前，企业营销只能利用传统的营销数据，包括客户关系管理系统中的客户信息、广告效果、展览等一些线下活动的效果。数据的来源仅限于消费者某一方面的有限信息，不能提供充分的...
26天前大数据预测（大数据核心应用）
大数据预测是大数据最核心的应用，它将传统意义的预测拓展到“现测”。大数据预测的优势体现在，它把一个非常困难的预测问题，转化为一个相对简单的描述问题，而这是传统小数据集根本无法企及的...
20天前HBase主要运行机制（物理存储和逻辑架构）
本节将对 HBase 的主要运行机制进行简单介绍。 HBase 的物理存储 HBase 表中的所有行都是按照行键的字典序排列的。因为一张表中包含的行的数量非常多，有时候会高达几亿行，所以需要分布存储到...
1年前基于大数据的个性化推荐系统
随着互联网时代的发展和大数据时代的到来，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载的时代。为了让用户从海量信息中高效地获取自己所需的信息，推荐系统应运而生。 推荐系统的主要任务就是联系...
23天前Spark Streaming编程模型，DStream 的操作流程和使用方法
本节将介绍 Spark Streaming 的编程模型，包括 DStream 的操作流程和使用方法。 DStream 的操作流程 DStream 作为 Spark Streaming 的基础抽象，它代表持续性的数据流。这些数据流既可以通过外...
1年前Spark MLlib简介
MLlib 是 Spark 的机器学习库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。 MLlib 由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优...
1年前MapReduce执行流程和Shuffle过程
本节将对 Hadoop MapReduce 的工作机制进行介绍，主要从 MapReduce 的作业执行流程和 Shuffle 过程方面进行阐述。通过加深对 MapReduce 工作机制的了解，可以使程序开发者更合理地使用 MapReduc...
1年前Spark开发实例（编程实践）
本节将介绍如何实际动手进行 RDD 的转换与操作，以及如何编写、编译、打包和运行 Spark 应用程序。 启动 Spark Shell Spark 的交互式脚本是一种学习 API 的简单途径，也是分析数据集交互的有力...
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