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大数据慧说话:大数据带来的改变,不仅仅是一点点

当你听音乐时,网站推荐的歌曲居然都是你的“心头好”;网上购物时,总是能从推荐中找到想买的东东;商场门口的广告,正是你感兴趣的项目;曾经很堵的道路,交通导航引导你的总是畅通快捷的道路…… 您或许惊喜,生活变得智能变得便利;但是您更加惊奇,到底是什么,改变了您的生活呢?这正是大数据的力量~ 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。 说到“数据加工”,那么就一定要提提当前热门的大数据处理平台:Hadoop & Spark。 高效、高容错的分布式文件系统(Hadoop HDFS)、高可靠性、可伸缩的分布式存储系统(HBase)、基于内存的分布式计算框架(Spark),不断涌起的开源大数据技术,推进着大数据时代的演进,给各种企业带来价值。 【使用运维门槛高,大数据“联姻”云计算来解决】 大数据平台使用的hadoop&spark这些都是开源软件,开源软件获取非常方便,但是企业会发现大数据开源软件种类多,技术复杂,...

报表几种常用数据方案

背景 最近做了比较多的报表需求,在这里小结一下,希望对后续工作有帮助。报表是数据分析的形象化展示,目前有比较多好用的产品,比如QuickBI,Tableau等,让报表页面的工作能够方便的所见即所得;我们也可以做最核心的事情:数据处理和加工。从数据流向的技术方案来看,主要有这几种: 1. 直接从业务库数据取数据 优点: - 不用数据导来导去,节约时间 缺点: - 可能对业务库性能有影响; - 无法做复杂的数据加工,不同数据库源之间的连接运算等 - 某些历史查看需求无法实现 2. 业务数据导入到MaxCompute(原名odps),经过加工后,再导入到mysql等实时库 优点: - 可进行复杂数据加工; 缺点: - 数据导来导去,各个地方建表非常耗时。 - 如果每天的分区都导入而不删除,长期需考虑mysql的性能问题 3.

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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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