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《Spark与Hadoop大数据分析》——1.1 大数据分析以及 Hadoop 和 Spark 在其中承担的角色
1.1 大数据分析以及 Hadoop 和 Spark 在其中承担的角色 传统的数据分析使用关系型数据库管理系统(Relational Database Management System,RDBMS)的数据库来创建数据仓库和数据集市,以便使用商业智能工具进行
华章计算机
7年前
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《Spark与Hadoop大数据分析》一一第1章 从宏观视角看大数据分析
本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第1章,第1.1节,作者:文卡特·安卡姆(Venkat Ankam) 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 第1章 从宏观视角看大数据分析 本书的目标是让你熟悉 Apach
华章计算机
7年前
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《Spark与Hadoop大数据分析》一一导读
Preface 前 言 本书讲解了Apache Spark和Hadoop的基础知识,以及如何通过简单的方式将它们与最常用的工具和技术集成在一起。所有Spark组件(Spark Core、Spark SQL、DataFrame、Dataset、Convent
华章计算机
7年前
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除 Apache Spark 外的三种新兴开源数据分析工具
在数据分析方面,影响深远的变化正在酝酿之中,而开源工具在引领许多变化。当然,你可能已熟悉这个领域的一些明星开源项目,比如Hadoop和Apache Spark,不过现在出现了强烈的要求,需要全面完善数据分析生态系统的新工具。值得注意的是,许多这些工具是为了处
晚来风急
7年前
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《Spark与Hadoop大数据分析》——1.2 大数据科学以及Hadoop和Spark在其中承担的角色
1.2 大数据科学以及Hadoop和Spark在其中承担的角色 数据科学的工作体现在以下这两个方面: 要从数据中提取其深层次的规律性,意味着要使用统计算法提炼出有价值的信息。数据产品则是一种软件系统,其核心功能取决于对数据的统计分析和机器学习的应用。Goog
华章计算机
7年前
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《Spark与Hadoop大数据分析》——1.5 小结
1.5 小结 使用Hadoop和Spark的大数据分析大致分为两大类:数据分析和数据科学。数据分析侧重于过去和现在的统计,而数据科学侧重于未来的统计。数据科学项目本质上是迭代的,而数据分析项目则不是迭代的。 Apache Hadoop为你提供了分布式存储和资
华章计算机
7年前
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大数据分析平台Hadoop与Spark之争
ZD至顶网软件频道消息 原创文章(文/邓晓蕾): 有人把大数据称为信息资产、有人称为金矿、甚至社会财富。而大数据,即,无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。Gartne认为“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发
轩墨
7年前
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工欲善其事必先利其器(大数据分析工具集)
大数据时代需要大数据挖掘,我习惯把大数据分成四个领域:数据科学、网络科学、空间地理科学和可视化技术; 最近的主要兴趣在空间地理领域,学习如何获取POI,Polygon,经纬度,空间匹配算法和可视化,一个全新领域有带来诸多大数据分析工具的思考和整合。 恰巧看到一
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