十大最热门的大数据技术-低调大师

十大最热门的大数据技术

2017-07-02 467

随着大数据分析市场的快速渗透到各行业务，哪些大数据技术是刚需？哪些技术有极大的潜在价值？

根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热的十个大数据技术：

预测分析：随着现在硬件和软件解决方案的成熟，许多公司利用大数据技术来收集海量数据、训练模型、优化模型，并发布预测模型来提高业务水平或者避免风险；

NoSQL数据库：非关系型数据库包括Key-value型（Redis）数据库、文档型（MonogoDB）数据库、图型（Neo4j）数据库；

搜索和知识发现：支持信息的自动抽取，可以从多数据源洞察结构化数据和非结构化数据；

流式分析：软件可以对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析；

内存数据结构：通过动态随机内存访问（DRAM）、Flash和SSD等分布式存储系统提供海量数据的低延时访问和处理；

分布式存储系统：分布式存储是指存储节点大于一个、数据保存多副本以及高性能的计算网络；

数据可视化：数据可视化技术是指对各类型数据源（包括Hadoop上的海量数据以及实时和接近实时的分布式数据）进行显示；

数据整合：通过亚马逊弹性MR（EMR）、Hive、Pig、Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等软件进行业务数据整合；

数据预处理：数据整合是指对数据源进行清洗、裁剪，并共享多样化数据来加快数据分析；

数据校验：对分布式存储系统和数据库上的海量、高频率数据集进行数据校验，去除非法数据，补全缺失。

本文转自d1net（转载）

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大数据时代下的教育管理信息化建设实践与探索

一、引言 “十二五”期间，高校信息化建设进入了一个“跨越式”发展的阶段。硬件基础设施得到了进一步地提升，数字化业务系统功能不断扩展，极大地提高了教育信息化水平。随着云计算、物联网、移动互联、大数据处理等技术地快速发展，人类已经迈入了大数据时代，硬件系统以及业务软件系统背后产生的原始数据，数据量呈几何级数从TB 级向PB 级乃至ZB 级快速增长，如何发挥这些海量数据的隐藏价值，进一步提升教育教学管理信息化水平，是我们长期关注、思考的问题。在此背景下，研究大数据处理技术，对数据进行采集、整合处理、分析、挖掘研究，使原来分散、利用率低、不被注意的数据得以充分利用，为学校的教学管理、发展战略和决策支持提供科学的依据有重要的意义。二、学校信息资源现状分析随着学校软、硬件资源的增添，产生大量的数据，数据包含结构化、半结构化和非结构化的数据，大致包括以下来源： (1)数字化软件系统：是学校各个应用系统，可以执行业务需要的分析并获取需要的洞察。软件系统大致包含统一认证平台、支付平台、移动平台、图书借阅、学工系统、教务系统、信息门户、各个网站、餐饮一卡通系统、网络认证系统等。 (2)数据管理系统：数...

2017-07-03

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2017-07-03

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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。