五個不需要使用大資料的理由！
現在的大資料是熱火朝天，最開始是在新興網際網路行業興起，隨著企業和國家的重視，越來越多的企業或者說傳統企業也開始重視起來，我經歷過一些大資料專案經驗，結合所做專案總結五點不需要使用大資料的理由。
1.資料量不大。業務系統源資料量不足1T，關係型資料庫足夠儲存。
2.資料結構化程度低。Hadoop的真正價值在於處理大資料量的半結構化或非結構化資料。比如網頁，日誌等。
3.響應速度不高。只是做資料的統計展示，對實時性要求不高。
4.利用率低。對資料價值的應用程度低，並沒有應用到營銷上去。
5.成本高。Hadoop框架基於Java，JVM容易出問題。需要更多的維護人員，Oracle或DB2
相關推薦
五個不需要使用大資料的理由！
現在的大資料是熱火朝天，最開始是在新興網際網路行業興起，隨著企業和國家的重視，越來越多的企業或者說傳統企業也開始重視起來，我經歷過一些大資料專案經驗，結合所做專案總結五點不需要使用大資料的理由。
五個頂級的大資料架構----大資料程式設計師必修課
自從像AWS這樣的公共雲產品開闢了大資料分析功能以來，小企業通過挖掘大量的資料做到只有大企業才能做到的事情，至今大約有10年時間。這些事情其中包括網路日誌、客戶購買記錄等，並通過按使需付費的方式提供低成本的商品叢集。 自從像AWS這樣的公共雲產品開闢了大資料分析功能以來，小企業通過挖掘大量的資料做到只有大企
五個國產軟體大推薦！功能強大到無法無天，建議收藏！
今天小編要給大家分享的是五款國產軟體，這五款國產軟體幾乎沒有人知道，但是功能卻非常的強大！ 軟體一：迅捷視訊轉換器 這是一款功能非常強大的視訊格式轉換器，各種視訊格式音訊格式，多種手機格式的轉換。比如愛奇藝中的qsv轉mp3，騰訊的qlv轉mp4，這些都可以輕鬆轉換！ 軟體二：火絨安全軟體
大資料開發需要學什麼?-《每日五分鐘搞定大資料》
注意本文非廣告，閱讀時間四分鐘左右，適合大資料入門級讀者閱讀 大資料需要學習什麼？很多人問過我這個問題。每一次回答完都覺得自己講得太片面了，總是沒有一個合適的契機去好好總結這些內容，直到開始寫這篇東西。大資料是近五年興起的行業，發展迅速，很多技術經過這些年的迭代也變得比較成熟了，同時新的東西也不斷湧現，
為什麼使用神經網路訓練得到的語言模型不需要做資料平滑
我們都知道，在自然語言處理的語言模型裡面，最核心的就是計算得到一個句子的概率，為了得到這個概率，我們需要計算得到一系列的條件概率。這些條件概率就是整個語言模型的引數。 為了得到條件概率，我們可以有兩種不同的方法。 第一種就是使用統計概率方法，通過統計的方法得到不同的詞對的條件概率。這種方
入門大資料行業！必備的十大基礎
現在由於人工智慧的大熱，這方面的人才稀缺，薪資水平不用說，行業中的NO.1，所以各路人馬紛紛集結網際網路行業，有轉行的，有轉崗的。對於初學者在學習這方面肯定有許多疑問，是什麼疑問呢，我在這裡一 一給你解答。 推薦下小編的大資料學習群；251956502，不管你是小白還是大牛，小編我都歡迎，不定期
BAT企業招聘的職位裡，60%以上都在招大資料人才！
大資料是目前IT領域最炙手可熱的技術，沒有之一，並且它與很多新型技術都是相關的，如無人駕駛、人工智慧、機器學習等。無論在國內還是國外，大資料人才的需求量很大，這無疑為IT從業人員提供了一個廣闊的天地。 據最新發布的《大資料人才報告》顯示,目前全國的大資料人才僅46萬,未來3-5年內大資料
zookeeper-操作與應用場景-《每日五分鐘搞定大資料》
Zookeeper作為一個分散式協調系統提供了一項基本服務：分散式鎖服務，分散式鎖是分散式協調技術實現的核心內容。像配置管理、任務分發、組服務、分散式訊息佇列、分散式通知/協調等，這些應用實際上都是基於這項基礎服務由使用者自己摸索出來的。 1.Zookeeper在大資
大資料就業前景如何？哪些公司需要大資料人才？
據教育部資料顯示，目前，全國已有35所高等院校開通了大資料專業。也就是說，高考報志願可直接報大資料專業的學校了。同時思軟科技與山西國際商務學院達成校企合作，開設大資料專業，共同培養大資料方向IT人才。 2017年大資料專業就業前景 本文福利：關注薇信工宗號：程式設計師交流互
5個常用的大資料視覺化分析工具，你知道嗎？
大資料及移動網際網路時代，每一個使用移動終端的人無時無刻不在生產資料，而作為網際網路服務提供的產品來說，也在持續不斷的積累資料。資料如同人工智慧一樣，往往能表現出更為客觀、理性的一面，資料可以讓人更加直觀、清晰的認識世界，資料也可以指導人更加理智的做出決策。 而在大資料時代的今天，最有價值的商品
到底學不學大資料？來看看大咖對大資料發展未來趨勢的預測
技術的發展，讓這個世界每天都在源源不斷地產生資料，隨著大資料概念被提出，這個技術逐漸發展成為一個行業，並被不斷看好。那麼大資料行業的未來發展如何?三個方向預測大資料技術發展未來趨勢： (一)社交網路和物聯網技術拓展了資料採集技術渠道 經過行業資訊化建設，醫療、交通、金融等領域已經積累了
55 個實用的大資料視覺化分析工具
俗話說的好：工欲善其事，必先利其器！一款好的工具可以讓你事半功倍，尤其是在大資料時代，更需要強有力的工具通過使資料有意義的方式實現資料視覺化，還有資料的可互動性；我們還需要跨學科的團隊，而不是單個數據科學家、設計師或資料分析員；我們更需要重新思考我們所知道的資料視覺化，圖表和圖形還只能在一個或兩個維
大資料---房地產大資料分析！
房地產大資料分析方法 李萬鴻2018 採用大資料輔助房地產分析
zookeeper-架構設計與角色分工-《每日五分鐘搞定大資料》
本篇文章閱讀時間5分鐘左右 zookeeper作為一個分散式協調系統，很多元件都會依賴它，那麼此時它的可用性就非常重要了，那麼保證可用性的同時作為分散式系統的它是怎麼保證擴充套件性的？問題很多，讀完接下來的內容你會有答案。 上圖來自zookeeper的官方文件，我解釋下這張圖的各個角色（ob
開放資料api呼叫介面:36個設計師常用的資料網站！
景觀大資料--全國最專業的設計資源共享平臺 暑期已經過去一大半，希望大家能夠好好地安排時間，把握學習的機遇，在此，小編收集了幾十個設計師常用的高階資料專業網站，與大家一起分享！ 先跟隨小編欣賞一個小視訊（來自劉師兄）： 以上日照分析·製作步驟 N0.1 場地高程資料提取，給大
一篇文章搞懂DataSet、DataFrame、RDD-《每日五分鐘搞定大資料》
1. 三者共性： 1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平臺下的分散式彈性資料集，為處理超大型資料提供便利 2、三者都有惰性機制，執行trainform操作時不會立即執行，遇到Action才會執行 3、三者都會根據spark的記憶體情況自動快取運算，這樣即使資料量很大，也不用擔心會
redis- 使用info輕鬆調優-《每日五分鐘搞定大資料》
本文根據redis的info命令檢視redis的記憶體使用情況以及state狀態，來觀察redis的執行情況以及需要作出的相應優化。 info 1.memory used_memory:13409011624 #used_memory=實際快取佔用的記憶體+Redis自身執行所佔用的記憶體(如元資料、lu
zookeeper之場景與架構-《每日五分鐘搞定大資料》
Zookeeper作為一個分散式協調系統提供了一項基本服務：分散式鎖服務，分散式鎖是分散式協調技術實現的核心內容。像配置管理、任務分發、組服務、分散式訊息佇列、分散式通知/協調等，這些應用實際上都是基於這項基礎服務由使用者自己摸索出來的。 1.Zookeeper在大資料系統中的常見應用 zookeepe
zookeeper-非常重要的zab協議-《每日五分鐘搞定大資料》
上篇文章paxos與一致性說到zab是在paxos的基礎上做了重要的改造，解決了一系列的問題，這一篇我們就來說下這個zab。 zab協議的全稱是ZooKeeper Atomic Broadcast即zookeeper“原子”“廣播”協議。它規定了兩種模式：崩潰恢復和訊息廣播 恢復模式 什麼時候進入？ 當整
zookeeper核心-zab協議-《每日五分鐘搞定大資料》
上篇文章《paxos與一致性》說到zab是在paxos的基礎上做了重要的改造，解決了一系列的問題，這一篇我們就來說下這個zab。 zab協議的全稱是ZooKeeper Atomic Broadcast即zookeeper“原子”“廣播”協議。它規定了兩種模式：崩潰恢復和訊息廣播 恢復模式 什麼時候進入？