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大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)有沒有推薦的資料呀？適合小白的那種
和 2020 年是政務(wù)大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)蓬勃發(fā)展的兩年，報(bào)告指出，政府行業(yè)數(shù)字化建設(shè)全面進(jìn)入"平臺(tái)重構(gòu)"的創(chuàng)新整合階段。政務(wù)大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的建設(shè)，從以共享交換平臺(tái)為中心的政務(wù)數(shù)據(jù)共享通道建設(shè)階段，過渡到以數(shù)據(jù)治理為中心的政務(wù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)階段，進(jìn)而為將來公共數(shù)據(jù)的開發(fā)利用奠定基礎(chǔ)。
的一致性模型，通過流式數(shù)據(jù)訪問，提供高吞吐量應(yīng)用程序數(shù)據(jù)訪問功能，適合帶有大型數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序。HDFS提供一次寫入多次讀取的機(jī)制，數(shù)據(jù)以塊的形式，同時(shí)分布存儲(chǔ)在集群的不同物理機(jī)器上。MapReduce（分布式計(jì)算框架）源自于Google的MapReduce論文，發(fā)表于2004年
公有云大數(shù)據(jù)云服務(wù)構(gòu)建自己的云上大數(shù)據(jù)平臺(tái)。企業(yè)該如何選擇呢？云小課為您解讀華為云大數(shù)據(jù)云服務(wù)MRS相比自建Hadoop集群的優(yōu)勢(shì)，幫助您更好的進(jìn)行選擇。MapReduce服務(wù)（MRS）提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kaf
EI智能數(shù)據(jù)湖FusionInsight提供的MRS+DWS大數(shù)據(jù)云服務(wù)化產(chǎn)品，將行內(nèi)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)需求按照業(yè)務(wù)劃分為數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和集團(tuán)信息庫(kù)，即“一湖兩庫(kù)”為核心，通過不同的數(shù)據(jù)處理手段將數(shù)據(jù)持久化；通過華為MRS和DWS產(chǎn)品提供的組件將主流的數(shù)據(jù)處理引擎集成在大數(shù)據(jù)服務(wù)云平臺(tái)
-成長(zhǎng)地圖 | 華為云
工行從2002年起持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)架構(gòu)，推進(jìn)數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)，截至目前，工行以可靠、高效、易擴(kuò)展的大數(shù)據(jù)和人工智能平臺(tái)為基礎(chǔ)，構(gòu)建了集基礎(chǔ)設(shè)施、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)、海量高時(shí)效全數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)智能共享服務(wù)、豐富多樣業(yè)務(wù)場(chǎng)景于一體的數(shù)據(jù)智能生態(tài)新模式，助力全行服務(wù)提質(zhì)增效，向智能化、生態(tài)化時(shí)
通過數(shù)據(jù)治理中心DataArts Studio，用戶可以先在線開發(fā)調(diào)試MRS HQL/SparkSQL腳本、拖拽式地開發(fā)MRS作業(yè)，完成MRS與其他20多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)遷移和數(shù)據(jù)集成；通過強(qiáng)大的作業(yè)調(diào)度與靈活的監(jiān)控告警，輕松管理數(shù)據(jù)作業(yè)運(yùn)維。 目前MRS集群支持在線創(chuàng)建如下幾種類型的作業(yè)：
和分析數(shù)據(jù)，并快速搭建一套完整的數(shù)據(jù)多維分析+實(shí)施監(jiān)控預(yù)警的指標(biāo)體系，提升企業(yè)分析效率和決策質(zhì)量。Ourbore分析云，致力于為制造業(yè)提供新一代數(shù)據(jù)協(xié)同與商業(yè)智能（ABI）解決方案，幫助制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)隨時(shí)隨地實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)、多維、細(xì)粒度地查看和分析數(shù)據(jù)，并快速搭建一套完整的數(shù)據(jù)自助分析
工行大數(shù)據(jù)平臺(tái)批量業(yè)務(wù)普遍采用存算一體架構(gòu)，原始數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)表、導(dǎo)出數(shù)據(jù)均存儲(chǔ)在本地HDFS，在現(xiàn)網(wǎng)部分批量集群中，CPU利用率50%，而存儲(chǔ)利用率超過70%。 工行采用了華為云FusionInsight MRS大數(shù)據(jù)存算分離方案，實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)平臺(tái)與OBS對(duì)象
大數(shù)據(jù)(big data)指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)有5V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密
1.《華為云大數(shù)據(jù)紅寶書》，點(diǎn)擊下方附件即可下載2.掃碼后回復(fù)“大數(shù)據(jù)”關(guān)鍵詞，即可加入社群，和華為云大數(shù)據(jù)專家一對(duì)一交流3.7月大數(shù)據(jù)熱門活動(dòng)推薦（超多資源提供免費(fèi)試用，10元搶購(gòu)福利哦，點(diǎn)擊圖片即可跳轉(zhuǎn)至活動(dòng)頁(yè)）更多活動(dòng)可關(guān)注本帖→《2020年大數(shù)據(jù)線上活動(dòng)集錦》
a/sample CDM方式遷移 云數(shù)據(jù)遷移（Cloud Data Migration，CDM）提供同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù)，幫助您實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動(dòng)。支持關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，NoSQL，大數(shù)據(jù)云服務(wù)等數(shù)據(jù)源。 詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)參見云數(shù)據(jù)遷移。 OMS方式遷移 對(duì)象存儲(chǔ)遷移服務(wù)（Object
DeltaLake（無元數(shù)據(jù)）遷移至MRS DeltaLake數(shù)據(jù)校驗(yàn) 本文主要介紹將自建DeltaLake環(huán)境上的數(shù)據(jù)遷移至華為云MRS DeltaLake之后，使用遷移中心 MgC進(jìn)行數(shù)據(jù)一致性校驗(yàn)的步驟和方法。 DeltaLake不存在元數(shù)據(jù)，無法通過數(shù)據(jù)湖元數(shù)據(jù)同步方式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，需要通過導(dǎo)入數(shù)據(jù)的方式獲取元數(shù)據(jù)信息。
填寫連接源端ClickHouse集群的外網(wǎng)地址。可以在集群信息頁(yè)面，查看外網(wǎng)地址。 測(cè)試連接通過后，單擊“確認(rèn)”按鈕，創(chuàng)建云服務(wù)連接完成。 選擇元數(shù)據(jù)管理，單擊創(chuàng)建元數(shù)據(jù)同步任務(wù)按鈕，右側(cè)彈出創(chuàng)建任務(wù)-元數(shù)據(jù)同步窗口。 圖4 創(chuàng)建元數(shù)據(jù)同步任務(wù) 根據(jù)元數(shù)據(jù)同步任務(wù)參數(shù)配置說明，配置元數(shù)據(jù)同步任務(wù)參數(shù)
五：一站式數(shù)據(jù)湖治理中心 華為云FusionInsight為客戶提供一站式數(shù)據(jù)湖治理中心，助力企業(yè)快速構(gòu)建從數(shù)據(jù)接入到分析的E2E數(shù)據(jù)治理體系，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，加速數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。通過全域數(shù)據(jù)視圖統(tǒng)一信息架構(gòu)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn);通過一站式全棧平臺(tái)實(shí)現(xiàn)30+異構(gòu)數(shù)據(jù)源的高效數(shù)據(jù)集成;擁有開
助客戶構(gòu)建一站式的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，讓客戶在復(fù)雜環(huán)境下，快速構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析解決方案，加速釋放企業(yè)海量數(shù)據(jù)價(jià)值。MRS云原生數(shù)據(jù)湖：讓企業(yè)在湖倉(cāng)一體、存算分離、云原生的架構(gòu)上實(shí)現(xiàn)離線、實(shí)時(shí)、邏輯三種數(shù)據(jù)湖：離線數(shù)據(jù)湖：讓傳統(tǒng)孤島式建設(shè)走向統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)，一個(gè)平臺(tái)支持AI、BI、交互
MongoDB連接適用于第三方云MongoDB服務(wù)，以及用戶在本地數(shù)據(jù)中心或ECS上自建的MongoDB，常用于從MongoDB同步數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)平臺(tái)。 連接本地MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，相關(guān)參數(shù)如表1所示。 暫不支持開啟SSL的MongoDB數(shù)據(jù)源。 作業(yè)運(yùn)行中禁止修改密碼或者更換用戶。在作業(yè)運(yùn)行
是不是有點(diǎn)科幻感？不過它不是魔法，而是量子力學(xué)的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。 三、大數(shù)據(jù)處理中，量子計(jì)算能干啥？ 目前來看，量子計(jì)算主要適合解決以下幾個(gè)大數(shù)據(jù)“老大難”問題： 1. 海量數(shù)據(jù)的特征提取與聚類 傳統(tǒng) KMeans 聚類，數(shù)據(jù)越多，收斂越慢。但用量子加速，可以讓搜索最優(yōu)質(zhì)心點(diǎn)的時(shí)間縮短。
習(xí)的目標(biāo)，就是利用大數(shù)據(jù)去分析學(xué)生的薄弱環(huán)節(jié)和優(yōu)勢(shì)點(diǎn)，推送合適的內(nèi)容。 這事兒的核心邏輯其實(shí)很簡(jiǎn)單：讓學(xué)生把時(shí)間用在“刀刃”上，而不是瞎刷題。 大數(shù)據(jù)如何切入教育？ 這里我用三步走的思路來捋： 數(shù)據(jù)采集：學(xué)生的答題數(shù)據(jù)、課堂互動(dòng)數(shù)據(jù)、作業(yè)提交情況、甚至刷題平臺(tái)的點(diǎn)擊日志，都是“金礦”。
