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想利用大数据走向巅峰 在那之前这些你必须了解

大数据时代下的今天,企业在做决策时更加注重数据驱动,那些收集数据、分析数据并用于商业决策的公司,相对于传统企业更有竞争力。CA Technologies曾经做过一项面向全球的调查,调查显示,高达90%的公司认为大数据能对他们带来好处。 大数据不是一拍脑门说做就做的,单纯的收集数据只能称之为海量数据,要想利用大数据独占鳌头走向巅峰,还要注意以下几点。 以短期考虑促进长期考虑 一切都瞬息万变,很多人担心跟不上大数据的潮流,因此无从知道今年或明年哪些工具、平台或方法是最好的。别担心, 这种快速演变的形势可以为您服务。 每年,供应商都在大数据使用方面不断提高。 关系与在线交易系统(OLTP)会越来越高效、越来越智能,无论是在内部还是云中运行。 技术的发展将会缓和 Hadoop 及数据仓库之间的关系。 而且,始终会有产品上市,更精准地满足您的具体需求。 因此,对采纳新产品保持开放心态,只要这些产品能提供足够价值,就能名正言顺地融入现有环境,保持能够直连多种格式的商业智能平台。 Hadoop还是数据仓库 不难选 数据仓库用来压缩重要结构化数据再适合不过,还能把数据存储在商业智能工具和仪表板能够轻松...

如何基于Spark进行用户画像?

近期,comSysto公司分享了该公司研发团队利用Spark平台解决Kaggle竞赛问题的经历,为Spark等平台应用于数据科学领域提供了借鉴。 主办方提供了一个包含5万个匿名驾驶员线路的数据集,竞赛的目的是根据路线研发出一个驾驶类型的算法类签名,来表征驾驶员的特征。例如,驾驶员是否长距离驾驶?短距离驾驶?高速驾驶?回头路?是否从某些站点急剧加速?是否高速转弯?所有这些问题的答案形成了表征驾驶员特征的独特标签。 面对此挑战,comSysto公司的团队想到了涵盖批处理、流数据、机器学习、图处理、SQL查询以及交互式定制分析等多种处理模型的Spark平台。他们正好以此挑战赛为契机来增强Spark方面的经验。接下来,本文就从数据分析、机器学习和结果等三个方面介绍comSysto团队解决以上问题的过程。 数据分析 作为解决问题的第一个步骤,数据分析起着非常关键的作用。然而,出乎comSysto公司团队意料的是,竞赛提供的原始数据非常简单。该数据集只包含了线路的若干匿名坐标对(x,y),如(1.3,4.4)、(2.1,4.8)和(2.9,5.2)等。如下图所示,驾驶员会在每条线路中出发并返回到原...

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Rocky Linux

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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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