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一篇文读懂19款数据分析软件,解救选择困难症!

作者介绍 欧阳辰,超过15年的软件开发和设计经验,目前就职于小米公司,负责小米广告平台的架构研发。曾为微软公司工作10年,担任高级软件开发主管。热爱架构设计和高可用性系统,特别对于大规模互联网软件的开发,具有丰富的理论知识和实践经验。个人公众号:互联居。 数据分析(Data Analytics)从来都不是一个寂寞的领域,每一个时代都赋予其新的内容。在大数据盛行之时,各种大数据分析软件如雨后春笋一般涌现出来,整个市场一片繁花似锦、欣欣向荣。本篇文章主要介绍一些常用的大数据分析软件,帮助大家望尽天涯路,如对某软件有兴趣的话,可另找资料。 一、什么是数据分析? 数据分析既是一门艺术,所谓艺术就是结合技术、想象、经验和意愿等综合因素的平衡和融合。数据分析的目的就是帮助我们把数据(Data)变成信息(Information),再从信息变成知识(Knowledge),最后从知识变成智慧(Wisdom)。 在数据分析的领域,商务智能(BI:Business Intelligence)、数据挖掘(DM:Data Mining)、联机分析处理(OLAP:On-Line Analytical Pro...

2015 Bossie评选:最佳开源大数据工具

Bossie奖是知名英文IT网站InfoWorld针对开源软件颁发的年度奖项,根据这些软件对开源界的贡献,以及在业界的影响力评判获奖对象。本次InfoWorld评选出了22款最佳的开源大数据工具,像Spark、Storm都名列榜单之上。 InfoWorld在分布式数据处理、流式数据分析、机器学习以及大规模数据分析领域精选出了2015年的开源工具获奖者,下面我们来简单介绍下这些获奖的技术工具。 1. Spark 在Apache的大数据项目中,Spark是最火的一个,特别是像IBM这样的重量级贡献者的深入参与,使得Spark的发展和进步速度飞快。与Spark产生最甜蜜的火花点仍然是在机器学习领域。去年以来DataFrames API取代SchemaRDD API,类似于R和Pandas的发现,使数据访问比原始RDD接口更简单。Spark的新

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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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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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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