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克服大数据集群的挑战

数据存储曾经是大数据的最大挑战。由于云计算基础设施的进步,存储数据不再是关键问题。如今,数据科学家所面临的最大问题是数据收集。 集群化使得大数据分析更容易。然而,集群也给数据工程师带来了必须解决的问题。 什么是数据集群? 数据集群的概念可追溯到至少20年前。美国俄亥俄州立大学计算机科学和工程系教授Anil Kumar Jain博士在他的白皮书之一中对这一术语进行了很好的描述: “集群是模式(观察,数据项或特征向量)到组(集群)的无监督分类。集群问题在许多领域和许多学科的研究人员那里都得到了解决;这反映了其广泛的吸引力和实用性,作为探索性数据分析的步骤之一。然而,集群的组合是一个困难的问题,不同社区的假设和背景差异使得有用的通用概念和方法的传递变得缓慢。“ 换句话说,数据工程师使用集群来识别原始数据中的趋势和模式。他们需要将其分解成群集。 数据集群的主要挑战是什么? 自从大数据的概念诞生以来,集群一直是一个挑战。这个问题源于数据量和处理限制。拉巴特大学列出了大数据集群的首要关注点。 (1) 数量 大多数网络上存储的数据量呈指数级增长。随着数据量的增加,提取数据变得更加困难。备份数据也可能...

大数据应用方向思考

一、 警惕大数据过热 1.1 过热产生盲目性 国内大数据的宣传早已过热,很多区县级政府也在考虑成立大数据局,政府对大数据热几乎没有抵抗力,企业没有紧跟就对了,在大数据高潮中反省政府的大数据行为、冷静一下头脑是有益的,毕竟大数据应用是一个经济问题,一窝蜂地大数据会使人犯“大炼钢铁”一类的错误。 1.2 大数据应用效益存在问题 大数据最积极的推动者是政府,但是政府工作如何从大数据应用中获益一直没有清晰的答案,有效的大数据应用集中于互联网企业和金融领域并非政府工作,迄今一本像样的政府大数据应用案例都编写不出来,这种情况下推力政府大数据应用会带有很大的盲目性,这是技术导向而不是问题导向,技术导向必然会造成浪费。 1.3 大数据不是包治百病的神药 现在对大数据的宣传已经远远胜过对城市问题的探讨,问题还没搞清药方就先开出来了,大数据药方再灵也不可能解决自己都没有诊断清楚的问题。任何技术都有其长处和短处,大数据也是一样,都有其能解决与不能解决的问题,各地政府首先要明确要问题是什么,然后再审视大数据技术能否发挥作用,不能反过来先定大数据再去找问题,政府工作明确目标永远比搞清技术更重要。 二、 大数据源...

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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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