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同時Spark還兼容HDFS、Hive，可以很好地與Hadoop系統(tǒng)融合，從而彌補(bǔ)MapReduce高延遲的性能缺點(diǎn)。所以說，Spark是一個更加快速、高效的大數(shù)據(jù)計算平臺。
【DevRun Live】基于多核并發(fā)&硬件加速實現(xiàn)大數(shù)據(jù)平臺性能提升 （Huawei 俞柏峰）直播簡介： 大數(shù)據(jù)組件多、處理數(shù)據(jù)量大、實時性要求越來越高，這些組件如何在鯤鵬處理器平臺高效的運(yùn)行呢？
訪問路徑 點(diǎn)擊頻率 異常操作記錄 這些數(shù)據(jù)，一旦收集到大數(shù)據(jù)平臺（比如 ELK、ClickHouse、Hadoop、Flink），我們就能做各種分析。
借助華為云云數(shù)據(jù)遷移服務(wù)CDM，可以完成線下IDC機(jī)房或者自建Hadoop集群上的HDFS數(shù)據(jù)遷移到華為云MRS服務(wù)。本文重點(diǎn)介紹如何通過使用CDM將HDFS數(shù)據(jù)搬遷到MRS。詳情請點(diǎn)擊博文鏈接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/161144
2.6.1 本地模式執(zhí)行Spark程序 Spark作業(yè)與MapReduce作業(yè)同樣可以先在本地開發(fā)測試，本地執(zhí)行模式與集群提交模式，代碼的業(yè)務(wù)功能相同，因此本書大多數(shù)采用本地開發(fā)模式。下面講解使用IDEA工具開發(fā)WordCount單詞計數(shù)程序的相關(guān)步驟。
比如某制造廠用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化能源利用率，一年節(jié)省的電費(fèi)直接覆蓋了大數(shù)據(jù)平臺的運(yùn)維成本。 2. 它讓環(huán)保從“救火”變成“防火” 過去是出了污染事故才處理，現(xiàn)在是提前預(yù)測，未雨綢繆。 3. 它讓環(huán)保成為全民參與的“透明游戲” 數(shù)據(jù)一旦可視化、公開化，公眾監(jiān)督的力量會很大。
遷移前準(zhǔn)備主要對當(dāng)前現(xiàn)有大數(shù)據(jù)平臺做一個信息統(tǒng)計，以便更好地進(jìn)行遷移決策。 離線大數(shù)據(jù)遷移范圍說明：針對離線大數(shù)據(jù)平臺遷移，涉及到數(shù)據(jù)部分主要有HDFS文件數(shù)據(jù)遷移、 Hive 數(shù)據(jù)（表數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)）遷移、HBase 數(shù)據(jù)遷移。
傳感器價格在下降、5G 和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備鋪得越來越廣、云計算和大數(shù)據(jù)平臺算力越來越強(qiáng)，現(xiàn)在我們可以把“看天”“看地”“看水”的能力提升到一個全新的精細(xì)化水平。 我今天就想和你聊聊，怎么用大數(shù)據(jù)把環(huán)境監(jiān)測變得又快、又準(zhǔn)、又能預(yù)測未來。 1.
作為承載廣東省大數(shù)據(jù)分析處理的核心平臺，時刻存在關(guān)鍵業(yè)務(wù)的運(yùn)作，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺離線升級方式，對業(yè)務(wù)的順利進(jìn)行有著極大的制約。
在當(dāng)今社會，大數(shù)據(jù)已經(jīng)由過去的概念階段過渡到現(xiàn)在的應(yīng)用階段，那么各種大數(shù)據(jù)應(yīng)用與服務(wù)也越來越多，而所有的這些大數(shù)據(jù)。所應(yīng)用服務(wù)都離不開大數(shù)據(jù)的分析平臺。 華為的大數(shù)據(jù)平臺叫Fusionlnsight，就是一個集大數(shù)據(jù)存儲、處理與分析于一體的企業(yè)級統(tǒng)一化平臺。
原因很簡單——在大數(shù)據(jù)時代，招聘和人力資源管理已經(jīng)不是靠“直覺”的事了，而是靠數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)決策。 今天咱就聊聊大數(shù)據(jù)在招聘與 HR 管理中的實戰(zhàn)玩法，順便用點(diǎn) Python 代碼給你展示，這事真不是玄學(xué)。
但好消息是，現(xiàn)在已經(jīng)可以通過云平臺使用模擬量子計算，比如： 就像 AI 時代我們不需要自己造 GPU，未來量子計算也不需要自己造芯片，只要會調(diào)接口。 七、寫在最后：我為什么期待量子計算 + 大數(shù)據(jù)？ 老實說，我第一次學(xué)量子算法的時候，頭都大了。
個性化學(xué)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)勢點(diǎn)，推送合適的內(nèi)容。 這事兒的核心邏輯其實很簡單：讓學(xué)生把時間用在“刀刃”上，而不是瞎刷題。 大數(shù)據(jù)如何切入教育？
個性化推薦：游戲里的“私人定制” 這部分是大數(shù)據(jù)最常見的落地場景。比如，Steam 平臺會根據(jù)你常玩的游戲類型給你推新作；手游里也會根據(jù)你常用的英雄推薦皮膚。 代碼層面上可以很簡單地用協(xié)同過濾算法實現(xiàn)推薦。
隨著數(shù)據(jù)量的爆炸性增長，大數(shù)據(jù)處理和分布式系統(tǒng)設(shè)計變得越來越重要。本文將探討五個關(guān)鍵技術(shù)：大數(shù)據(jù)與流處理、流處理水位線、事件溯源聚合、圖計算 Pregel 模型以及分布式鍵值存儲。 一、大數(shù)據(jù)與流處理 大數(shù)據(jù)處理涉及大量數(shù)據(jù)的收集、存儲、分析和可視化。
試試用大數(shù)據(jù)“開掛”一下！ 有沒有發(fā)現(xiàn)一個現(xiàn)象：你網(wǎng)購的東西，明明寫著“預(yù)計明天送達(dá)”，結(jié)果拖了兩天；而你隔壁同事買的東西，反而提前一天到貨。這不是玄學(xué)，這是大數(shù)據(jù)在物流系統(tǒng)里有沒有發(fā)揮作用的問題。 今天咱們就來聊聊：大數(shù)據(jù)分析，怎么優(yōu)化物流效率，真正讓快遞快起來？
大數(shù)據(jù)融合分析時代，GaussDB(DWS)如需訪問MRS數(shù)據(jù)源，該如何實現(xiàn)？本期云小課帶您開啟MRS數(shù)據(jù)源之門，通過遠(yuǎn)程讀取MRS集群Hive上的ORC數(shù)據(jù)表完成數(shù)據(jù)導(dǎo)入DWS。準(zhǔn)備環(huán)境需確保MRS和DWS集群在同一個區(qū)域、可用區(qū)、同一VPC子網(wǎng)內(nèi)，確保集群網(wǎng)絡(luò)互通。
課程內(nèi)容：1、大數(shù)據(jù)流式集群+分析集群的創(chuàng)建2、基于大數(shù)據(jù)的水務(wù)數(shù)據(jù)的分析展示課程材料見附件華為云AI+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)營MRS服務(wù)高階課程.rar
多元計算重點(diǎn)介紹以下兩個服務(wù)： 企業(yè)級大數(shù)據(jù)平臺MRS，作為企業(yè)數(shù)據(jù)湖底座，擁有超2萬節(jié)點(diǎn)大集群管理能力，業(yè)界最佳，當(dāng)前生產(chǎn)上最大集群規(guī)模1萬+節(jié)點(diǎn)；企業(yè)級多租戶能力，讓一個企業(yè)一個湖成為現(xiàn)實。
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
