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四款有针对大数据的数据处理系统

为了从大数据中挖掘出有价值的信息,需要有针对大数据的数据处理系统。目前,一些大型的互联网企业,例如谷歌、Facebook 等企业都研发了针对大数据的数据处理系统。 1)批量数据处理系统: 这种系统是对互联网中产生的海量的静态的数据进行处理。例如对客户在网站中的点击量和网页的浏览量等数据进行处理,从而或者客户对哪些商品比较偏爱。谷歌公司研发的 GFS(Google File System,即大规模分散文件系统)和 Map Reduce(大规模分散 Frame Work)系统就是典型的批量数据处理系统。 2)流式数据处理系统: 这种系统是对互联网中大量的在线数据进行实时处理。这些在线数据具有复杂的格式,并且数据是连续不断地来源于众多的渠道,该种系统需要对这些实时的数据进行实时的、快速的处理。例如生物体中传感器的数据、商场人流量数据、定位系统的数据都需要高效地实时处理。Storm系统是典型的流式数据处理系统,Twitter、Spotify、雅虎等公司都使用该系统。 3)交互式数据处理: 这种数据处理系统可以用人机交互的方式实现数据的处理。例如互联网搜索引擎。Dremel 系统是典型的交互式数...

车联网结合大数据的力量,催生诸多崭新商业模式

众所周知,物联网已经成为互联网创新发展的一大方向,而其中车联网、UBI(新型的车险定价和运营模式)、大数据的概念也越来越火爆,备受资本和BAT巨头青睐。有相关预测显示,未来五年是车联网大数据发展的黄金增长期,汽车后市场也正因此迎来巨大变革。纵观智慧交通的内涵,各种最为关键的技术既是车联网,藉由布建在汽车或道路的大量传感器持续汇集数据,继而透过大数据分析,转化为有效信息,接着经由实时串联人、车、路三方,改善彼此互动关系,终至提高运输系统的安全、效率与舒适性。 在车联网大数据领域有七年技术经验积累的快逸行CEO王庆胜,结合快逸行的创新模式,列举了其中几个场景:很多传统行业,比如保险业、汽车业、汽车主机厂等业务都比较传统,这些企业手里掌握了大量的数据,在移动互联网时代、车联网时代到来后,他们必须要挖掘手中的用户做好用户画像。 比如车厂在车辆出厂时,安装了很多数据模块,也在云里存储了非常多的数据,但他们不会使用和挖掘数据价值,快逸行会有独特的技术帮他们做数据处理,将这些数据变成更好为他们客户服务的工具,找到更多客户,为客户提供更好的体验。 再比如说主机厂一辆车被卖出去后,快逸行会持续沟通这辆车...

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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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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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