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数据虚拟化引擎openLooKeng介绍

大数据分析的现状及问题 21世纪是信息爆炸的世纪,随着IT技术的飞速发展,越来越多的应用源源不断的产生数以亿计的数据。在过去的近一个世纪里,科学家与工程师发明了各种各样的数据管理系统来存储与管理各种各样的数据:关系型数据库、NoSQL数据库,文档数据库、Key-value数据库,对象存储系统等等。形态多样的数据管理系统为企业组织在管理数据上带来便利的同时,随之而来的是管理与充分利用这些数据系统存储的数据的难题。无论是关系型数据库中的PostgreSQL或者MySQL,抑或是Hadoop体系下的Hive或者HBase,这些目前业界通用的数据管理系统都有自成体系的一套SQL方言。数据分析师想要分析某一种数据管理系统的数据,就得熟练掌握某一种SQL方言;为了对不同数据源进行联合查询,那么就得在应用程序逻辑中使用不同的客户端去连接不同的数据源,整个分析过程架构复杂,编程入口多,系统集成困难,这对于涉及海量数据的数据分析师而言这样的分析过程十分痛苦。 为了解决多数据源形成的数据孤岛的联合查询问题,业界正在广泛使用数据仓库这一解决方案。数据仓库在过去的数年里快速发展,它通过抽取(Extract)、...

贝叶斯Bayes定理是怎么想出来的

看了贝叶斯定理,大多数文章都一步步解释贝叶斯公式,用抽象的实例如计算发病率,计算吸毒率甚至计算渣女的概率解释这个伟大的公式,又为此搞出一堆“先验率”、“后验率”等抽象的词汇解释公式内涵。一个命题还没有说清楚又搞出一些新词汇、新概念反而污染了公式本身的纯粹性和朴实性。 我们试图想象贝叶斯是怎么想出这个定理?都是人类为什么他能想出来,他的思维逻辑怎么形成的,这个问题说明白了对人类从事工作有着重要意义。而不是死记别人公式,用一个个概念骗人,冠冕堂皇的说成“术语”。 假设有A集合,B集合,A和B有交集,A+B是全集,这就是贝叶斯所知道的已知条件。贝叶斯喜欢琢磨,琢磨什么呢?就是A和B都是概率,A∩B这个概率怎么表示,因为当一些人琢磨八股文用毕生精力搏取功名的时候,贝叶斯的追求是怎么用公式表达自然界,越简单越好,至于之后能用到哪里不是他关心的事。。。。 因为A与B有交集,那么B在A里占比多少?A在B里占比多少?先不管他是不是概率,Thomas Bayes给出了第一个抽象表示,即 A∩B/B,交集在B里的占比,反之A∩B/A是交集在A里的占比,再简化表示一下, A|B=A∩B/B (1)交集...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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