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在您企业的业务中整合NoSQL数据库的10项小贴士

NoSQL数据库提供的灵活敏捷性、可扩展性、性能和可用性,并能够支持当今企业所采用的多种应用程序,但对于NoSQL数据库的部署却并不总是一件能够轻松容易实现的任务。而在本文中,我们将为广大读者介绍关于如何在您的企业组织中整合NoSQL系统的10项小贴士。

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复杂性将如何影响大数据部署

如今,大数据应用程序比常规应用程序复杂10倍,开发人员通常需要了解大量的技术,以使大数据能够正常工作。 大数据的应用仍然太难了。尽管有很多的炒作的成分,但大多数企业仍然努力从他们的数据中获得价值。而Dresner咨询服务公司得出结论:“尽管长时间的意识培养和炒作,大数据分析的实际部署目前并不广泛适用于大多数组织。

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大数据可视化的最新动态

数据可视化 是将数据以不同形式展现在不同系统中,其中包括属性和变量的单位信息。基于可视化发现数据的方法允许用户使用不同的数据源,来创建自定义分析。先进的分析集成了许多方法,为了支持交互式动画在台式电脑、笔记本电脑或平板电脑、智能手机等移动设备上创建图形桌面。

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从Greenplum、Hadoop到现在的阿里大数据技术

在2016云栖大会·武汉峰会上,阿里云技术专家宋杰分享了他对云计算的三条路径的理解和感悟,并且阐述了云计算对于企业而言到底意味着什么的问题。那么阿里大数据发展之路经历了哪三次技术突围?阿里又是如何通过十余年的技术沉淀最终铸就飞天系统的呢?本文将为你揭晓答案,精彩不容错过。

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微软打算带着R语言搞仕途?

自打微软喊出开源口号的那一天,就一改往日的傲娇,除了自己参与开源还收购了一些开源公司,最有趣的当属收购Revolution Analytics,Revolution Analytics是R语言的开发公司,Revolution Analytics能够提供企业级基于R语言的数据解决方案,可以覆盖大量的数据库和Hadoop系统,同时Revolution Analytics也持续在ParallelR, RHadoop等方面支持R语言开源社区。

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投资数据湖 企业亮起哪些信号灯?

预计未来十年,数字宇宙将以每年约40%的速度增长,这是个惊人的数字,更重要的是,数字宇宙中囊括了绝大多数企业业务的数据需求。 在这种环境下,通过使用数据分析提高竞争力,企业需要有能力满足“信息一代”的需求,这对企业来说至关重要。

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大数据除了Hadoop,还有Scrapy

一、先来扯扯大数据 互联网+概念的兴起,中国的创业者几乎把互联网+这趟车开进了所有领域,传统领域的商家人心惶惶,言必谈互联网+,仿佛不套点互联网的概念都不好意思宣传自家产品;而赶在这波潮流之前的正是燥热至今的“ 大数据 ”。

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打造端到端大数据解决方案

中国移动大数据平台产品研发和应用实践项目立志于研发通用的、提供端到端大数据处理能力的大数据平台,打造中国移动在Hadoop大数据产品族之上的自研大数据平台产品,提供完善的大数据能力与完整的大数据解决方案,提升现网大数据系统的平台能力,为中国移动IT系统的大数据平台建设打下坚实的基础。

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大数据行业图谱之一:底层基础平台公司能做多大?

底层基础平台主要解决的是数据存储、计算的问题,是整个大数据生态的基石。采集到的数据,首先要能高效、快捷地存起来,才能进行数据分析和数据挖掘。 这一层非常重要,同时也是技术含量最高的一层。以底层技术中明星Hadoop为例,用Hadoop的公司很多,能做Hadoop发行版的公司凤毛麟角。

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2017年大数据前瞻:解读八大发展趋势

摘要:弗雷斯特研究公司的研究人员发现:2016年,近40%的公司在实施大数据技术,并且扩大了采用力度。 弗雷斯特研究公司的研究人员发现:2016年,近40%的公司在实施大数据技术,并且扩大了采用力度。

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大数据可视化的最新动态

引言 数据可视化 是将数据以不同形式展现在不同系统中,其中包括属性和变量的单位信息。基于可视化发现数据的方法允许用户使用不同的数据源,来创建自定义分析。先进的分析集成了许多方法,为了支持交互式动画在台式电脑、笔记本电脑或平板电脑、智能手机等移动设备上创建图形桌面。

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窥尽大数据背后被遮掩起来的财富

当我们在谈大数据的时候,我们在谈论什么?大数据产业火爆的背后,有着深厚的利益驱动性,于是各大商家与企业纷纷趋之若鹜,想要窥尽大数据背后被遮掩起来的财富。毫无疑问,变现,是大数据火爆的背后原因。 大数据被潮流所接受,皆因它能够带来进步与利益 纵观古今,博览中西,能够经历历史的洗刷而留存下来的精粹,都是能经得住各种考验的东西,都是能够真实满足人类各种需求的东西。

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为大数据带来交互式的BI

基于Hadoop的SQL一直在被持续地改进,但是一个查询要等几分钟到几小时还是非常得正常。在这篇博文里,我们将会介绍开源的分布式分析引擎Apache Kylin。重点介绍它是如何以数量级加速大数据查询,以及在2.0版里面为交互式BI所提供的新特性,包括对雪花模型的支持和流式建立数据立方。

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应对Hadoop选择困难症 四大产品特征值得关注

虽然构成Hadoop生态系统堆栈均为开源技术,但是为使用商业Hadoop平台而支付一定的订阅费用还是大有裨益的。例如,订阅后提供技术支持和培训,而且会开放企业级功能,而这些功能是不向开源社区提供的。 虽然厂商Hadoop发行版的企业版本都提供了Hadoop生态系统堆栈的核心组件,但是这些厂商提供的超越公开可访问功能的部分才是其关键优势。

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回顾2016年大数据发展,盘点十大热门数据岗位

随着很多大公司对数据分析需求增多,数据相关岗位的人才需求量也越来越大。 数据学作为一门学科,已经受到时代的追捧。数据学,或者更准确来说,大数据,在2000年早期还是个冷门,而现在早已成为人们关注的焦点。

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着眼大数据 预测未来趋势

如今,行业技术顾问和供应商高管分享他们对商业智能(BI)的发展可能性,分析和大数据技术,并预测在未来12个月将实施用户部署。 越来越多地的企业采用云分析应用和分析即服务平台。图形数据库和分析技术在大数据应用中发挥更大的作用,并在NoSQL数据库市场整合。

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Informatica发布智能数据湖,将大数据转化为高价值

2016年3月24日——全球领先的独立软件提供商Informatica专注于提供一切有关数据的变革创新。近日,Informatica发布了一套全新的端到端解决方案,以将大数据转换为可信的数据资产,并提供更快、更具有可持续性的商业价值。

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盘点2016:全球最具影响力的10大数据公司

近几年来“大数据”可谓蓬勃发展。NewVantage Partners在2016年的大数据管理调查结果中表明,62.5%的公司现在至少有一个数据项目投入生产,只有5.4%的公司没有数据应用计划,或者是没有正在进行的数据项目。

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大数据主流工具,你知道几个?

业内有这样一种说法,SQL虽然在大数据分析领域久经考验,但是无奈长江后浪推前浪,和炙手可热的Hadoop相比,SQL已经过时了。这个说法有点言过其实,现在很多的项目都是将Hadoop作为数据存储,然后利用SQL进行前端查询。

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6个用于大数据处理分析的最好工具

大数据和大数据分析,他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式,相关性和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。 大数据是一个含义广泛的术语,是指数据集,如此庞大而复杂的,他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。

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