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大数据跨界,从这里开始

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 首先,如题,这篇依然是写给那些从其他领域跨界到大数据领域的朋友的,当然,初入大数据领域,或者对大数据领域有所兴趣的朋友,也可一观。 想起要写这个话题,已经很久了,直到最近私密群建立起来,才发现这个话题应该是更急切需要被讨论一下的。 虽然我对于大数据培训市场一直不算太感冒,但是,如果说对于那些想要跨界进入大数据领域的朋友来说,不可否认,全面的培训是最快的方式,最少比自学来的快、更系统。 但我一直对于大部分培训课程体系的设计不敢苟同,这是重点。 这两年来,鉴于种种原因,也帮不少初入门或者说初入大数据培训机构的跨界朋友参考过培训课程。 基本上课程套路都一样一样的: 首先基本的语言基础来一套,接着是hadoop、mapreduce、hive、hbase、spark、flume、kafka、mahout给来一套,再接着上一系列的算法课程,***来点套路的所谓项目实战。 三四个月的课程,好几万的投入,然后就上岗开干了,细微的区别的在于可能不同课程的课时设置不同,但基本上都得来一个如上全家桶套餐。 先不说其他的,三四个月,得把这...

重磅!2017大数据十大趋势

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 2017年大数据将不再是Hadoop一家独大,也不再是编程者们的自娱自乐,企业和终端用户的不断涌入,海量数据“堆积如山”,随之而来的储存、分析、处理成为从业者的下一挑战。 随着对不同类型、不同体量数据的结构化存储、批量处理以及价值挖掘需求的增多,2016年注定是大数据里程碑式的一年。 2017年,支持大量结构化和非结构化数据的系统将继续增长。市场需要数据平台来帮助数据管理人员管理和保护大数据,同时允许最终用户进行数据分析。这些系统将逐步成熟,在企业内部的IT系统中更好地运行。 1、数据处理变得更加快速,数据也变得更加易于使用 选项扩展将加速Hadoop 当然,你可以在Hadoop上执行机器学习和情绪分析,但人们常常会问的***个问题是:交互式SQL(结构化查询语言,一种数据库查询和程序设计语言,用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统)究竟有多快?毕竟,SQL相当于企业用户的“导管”——他们希望使用Hadoop数据来更快的获得可复用的BI仪表盘(一种向企业展示度量信息和关键业务指标即KPI现状的数据虚拟化工具...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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