大数据

Lambda plus: 云上大数据解决方案本文会简述大数据分析场景需要解决的技术挑战，讨论目前主流大数据架构模式及其发展。最后我们将介绍如何结合云上存储、计算组件，实现更优的通用大数据架构模式，以及该模式可以涵盖的典型数据处理场景。大数据处理的挑战现在已经有越来越多的行业和技术领域需求大数据分析系统，例如金融行业需要使用大数据系统结合VaR(valueatrisk)或者机器学习方案进行信贷风控，零售、餐饮行业需要大数据系统…

大数据应用及其解决方案1大数据概述 1.1.概述 大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将…

大数据应用及其解决方案（完整版）目录1、大数据概述1.1.概述1.2.大数据定义1.3.大数据技术发展2、大数据应用2.1.大数据应用阐述2.2.大数据应用架构2.3.大数据行业应用2.3.1.医疗行业2.3.2.能源行业2.3.3.通信行业2.3.4.零售业3、大数据解决方案3.1.大数据技术组成3.1.1.分析技术3.1.2.存储数据库…

大数据常见错误及解决方案[通俗易懂]大数据常见错误及解决方案（转载）1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常：java.net.BindException:Can’tassignrequestedaddress:Service‘sparkDriver’failedafter16retries!解决方法：addexportSPARK_LOCAL_IP=“127.0.0.1”tospark-env.sh2、javaKafkaproducererror:ERRORkafka.util

大数据应用实例[通俗易懂]通过对全国各地不同时间段的购买华硕笔记本电脑的销售量进行大数据处理，将其通过汇总分析，即可制成图表的格式，使用户能对华硕笔记本销售量进行研究，可以查看出华硕笔记本最近的销售同比（与上一年的销售比较）与环比（与上月的销售比较），购买的人数地域分布量，及购买的人群年龄分布，性别分布等等首先就是对华硕笔记本最近的销售同比（与上一年的销售比较）与环比（与上月的销售比较），整体同比及移…

社会治理大数据平台怎么建_平度市社会治理大数据平台建设有序推进6月1日，市委常委、政法委书记陈勇调度了全市社会治理大数据平台建设进展情况。陈勇首先实地查看了市级社会治理指挥中心建设情况，详细询问了施工人员工程进展、需要协调解决的问题和困难。下午，陈勇听取了青岛城市大数据运营有限公司关于社会治理大数据平台建设推进情况汇报，指出要按照“全省最优、全国一流”的目标，加快智慧城市创新软件版块的开发和基础数据的导入，同步做好信息安全保障工作，强化实战应用，确保7月1日…

最流行的三大数据建模工具越来越多的业务，越来越多的信息化系统，让很多公司拥有了海量数据，但是分散的数据、隔离的系统，又形成了一个个数据孤岛。于是，为了利用好数据，各大公司纷纷建设了数据仓库，或者是最近升级为大数据平台之类的，但是，不同条线不同场景的数据又要如何整合到同一个仓库呢？数据模型就此应运而生，通过高度抽象的数据模型，整合各个源系统的数据，最终形成统一、规范、易用的数据仓库，进而提供包括数据集市、数据挖掘…

大数据_02【大数据基础知识】「建议收藏」大数据_02【大数据基础知识】01什么是服务器02服务器类型03存储磁盘（硬盘）01什么是服务器服务器:也称伺服器，是一种高性能计算机，提供计算服务的设备。服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，和通用的计算机架构类似。由于服务器需要提供高可靠的服务，所以在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。服务器和电脑功能都是一样的，也可以将服务器称之为电脑，只是服务器对稳定性与安全性以及处理器数据能力有更高要求。比如我们随时浏览一个网站，发现这个网站

大数据风控模型是什么？有哪些？摘要：在互联网金融行业，不少人可能这样觉得：认为只要数据够“大”，就能有最牛逼的风控体系和行业最低的坏账率。在互联网金融行业，不少人可能这样觉得：认为只要数据够“大”，就能有最牛逼的风控体系和行业最低的坏账率。这种理解有些过于简单了。其实，做大数据风控是一个挺细致的事儿，大数据风控，重要的不是数据本身，而是对数据的理解。类似的话，哈佛大学的GaryKing教授也说过，…

大数据应用的现实案例互联网企业拥有大量的线上数据，而且数据量还在快速增长，除了利用大数据提升自己的业务之外，互联网企业已经开始实现数据业务化，利用大数据发现新的商业价值。以阿里巴巴为例，它不仅在不断加强个性化推荐、“千人千面”这种面向消费者的大数据应用，并且还在尝试利用大数据进行智能客户服务，这种应用场景会逐渐从内部应用延展到外部很多企业的呼叫中心之中。在面向商家的大数据应用中，以“生意参谋”为例，超过600万商家在利用“生意参谋”提升自己的电商店面运营水平。除了面向自己的生态之外，阿里巴巴数据业务化也在不断加速，