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2017年大数据领域的十大趋势

曾有媒体将2013年称为“大数据元年”,经过两三年大数据依然热度不减,但是也有专家认为前几年大数据一直处于一个很尴尬的局面,大数据不接地气,人人都在谈大数据,但真正应用大数据的人很少。2016年,各行各业的大数据应用都渐渐从空洞的理论落地,所以很多专家认为2016年才是真正意义上的大数据元年。 无论如何,大数据已经成为IT领域的流行趋势。据不完全统计,2016年1-6月,全球大数据行业共计发生157起投融资事件,涉及金额超过600亿元,亚马逊、谷歌、阿里、腾讯等巨头也都齐齐加码大数据领域。 ▲2016年上半年各国在大数据领域投融资事件数量 ▲2016年上半年大数据领域投融资的金额规模 Infogix是一家为企业提供端到端数据分析的厂商,他们预测了在2017年对大多数企业具有战略意义的大数据十大趋势。Infogix首席执行官兼总裁Sumit Nijhawan表示:“2017年的大数据趋势主要集中在企业如何通过大数据实现更好的商业价值,以及如何通过改善商业智能来帮助企业改变组织流程和客户体验(CX)。“企业业务主管要求要有更好的数据管理来满足合规性,更快速地采用大数据和创新变革的数据分析技...

Spark交通数据分析案例:大型活动大规模人群的检测与疏散

今天主要是以一个数据分析者的角度来与大家分享如何使用spark进行大数据分析。 我将分以下4部分为大家进行介绍。首先介绍spark的相关背景,包括基本概念以及spark与hadoop的关系。接下来介绍如何使用spark RDD进行数据分析。之后分享spark与大数据分析的关系,以及spark在大数据分析中所起到的作用。最后,为大家分享一下我与四位小伙伴基于去年的SODA开放的交通数据做的案例:大型活动大规模人群的检测与疏散。 spark是一个快速易用的大规模数据计算框架,具有速度快、易使用、功能全的特点,并且可以与Hadoop很好地集成。 那么我们什么时候需要使用spark呢?首先,当我们需要处理的数据量超过了单机尺度(比如我们的计算机有4GB的内存,而我们需要处理100GB以上的数据)这时我们可以选择spark集群进行计算。有时我们可能需要处理的数据量并不大,但是计算很复杂,需要大量的时间,这时我们也可以选择利用spark集群强大的计算资源,并行化地计算。 spark可以提供了丰富的数据处理操作,包括在线的流式数据处理、离线的批量数据处理、即席查询、机器学习。 spark也提供了多种...

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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。

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。

Sublime Text

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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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