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大數(shù)據(jù)

9249內(nèi)容??

關(guān)注

大數(shù)據(jù)話題包括大數(shù)據(jù)相關(guān)的最新資訊、前沿技術(shù)、使用技巧、應(yīng)用案例等內(nèi)容，涉及數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、商業(yè)智能、Hadoop、Spark、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、等領(lǐng)域。

文章博文帖子課程

共 9249 條

如何從邊緣分析中推動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值

隨著數(shù)據(jù)以指數(shù)級增長，超出集中存儲(chǔ)和管理的能力，以下是邊緣分析如何幫助組織克服這一挑戰(zhàn)。

2022-11-17 11:30:34

邊緣分析物聯(lián)網(wǎng)

數(shù)據(jù)中心芯片市場風(fēng)起云涌

數(shù)據(jù)中心正在加速朝著綠色低碳方向轉(zhuǎn)型升級。

2022-11-17 10:01:31

數(shù)據(jù)中心低碳

互聯(lián)網(wǎng)都在說降本增效，小紅書技術(shù)團(tuán)隊(duì)是怎么做的？

目前，這一平臺(tái)已覆蓋小紅書搜索、推薦、廣告的 S0 服務(wù)，運(yùn)行兩個(gè)多月以來，輔助業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)存量優(yōu)化超1萬 CPU 核；發(fā)現(xiàn)性能退化超1萬 CPU 核并跟進(jìn)優(yōu)化。

2022-11-16 22:30:06

大數(shù)據(jù)

談?wù)勅绾慰缭綌?shù)據(jù)架構(gòu)的漩渦

創(chuàng)建數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)集市是為了滿足當(dāng)時(shí)數(shù)據(jù)工程領(lǐng)域的實(shí)際需求。即使在今天，數(shù)據(jù)倉庫仍然無法支持企業(yè)的所有不同應(yīng)用。即使對于較新的云數(shù)據(jù)倉庫也是如此。

2022-11-16 14:18:03

數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)架構(gòu)

數(shù)據(jù)分析能力分級模型，你在哪一級？

很多做數(shù)據(jù)的新人都有這個(gè)困惑，今天陳老師給大家解這個(gè)局。這里問題的核心在于：如果不能按自己的建議做項(xiàng)目，是不是就不能提升數(shù)據(jù)分析能力了？回答當(dāng)然是：否！數(shù)據(jù)分析的能力晉級分為四個(gè)層級，所謂“按我的意見做”根本就不在這個(gè)晉級體系里。

2022-11-15 11:46:17

數(shù)據(jù)分析能力分級模型

這才是真正的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，而不是爬表

作為數(shù)據(jù)部門的領(lǐng)導(dǎo)，可能最想承接的就是計(jì)劃類工作，雖然技術(shù)含量低，但這是一個(gè)直接服務(wù)大老板的機(jī)會(huì)。能多在大老板面前露臉，本身就是一個(gè)絕好的立功機(jī)會(huì)。

2022-11-14 11:55:39

數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目

數(shù)據(jù)科學(xué)與數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)令人興奮的領(lǐng)域，因?yàn)樗谋举|(zhì)是收集、存儲(chǔ)和處理大量信息，可以產(chǎn)生在任何其他學(xué)科都不可能達(dá)到的知識(shí)水平。

2022-11-14 10:36:55

數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)據(jù)分析

供應(yīng)鏈技術(shù)如何解決供應(yīng)鏈中斷和員工倦怠問題

美國勞動(dòng)力的持續(xù)短缺正在影響各行業(yè)組織，供應(yīng)鏈?zhǔn)鞘軟_擊最嚴(yán)重的行業(yè)之一。不斷變化的消費(fèi)者行為使得新職位的空缺激增，以滿足企業(yè)需求。然而，盡管從港口、倉庫到船運(yùn)公司和物流部門，供應(yīng)鏈的各個(gè)層面都做出了最大努力，但短缺問題依然存在。在此期間，技術(shù)如何幫助企業(yè)適應(yīng)這些挑戰(zhàn)，提高效率，并且少花錢多辦事。

2022-11-14 10:32:56

供應(yīng)鏈技術(shù)

Pandas 探索性數(shù)據(jù)分析綜合實(shí)戰(zhàn)

本文的內(nèi)容是關(guān)于對數(shù)據(jù)集進(jìn)行特別分析，并試圖找到關(guān)于數(shù)據(jù)的洞察力。我們做了處理缺失值、異常值的工作，并將單變量、雙變量和多變量的分析可視化。

2022-11-11 11:35:14

Pandas 數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)如何幫助企業(yè)

大數(shù)據(jù)包含大量的信息。這些數(shù)據(jù)隨后被社交媒體網(wǎng)絡(luò)等組織和其他企業(yè)收集，并用于各種項(xiàng)目，如預(yù)測分析和機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。它使用支持大數(shù)據(jù)分析的工具進(jìn)行處理。

2022-11-11 10:12:38

大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)

數(shù)據(jù)治理體系演進(jìn)簡介

隨著網(wǎng)易數(shù)帆商業(yè)化的發(fā)展，遇到很多金融及大型國企客戶，我們發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的這套數(shù)據(jù)治理的打法并不能全部適應(yīng)傳統(tǒng)行業(yè)客戶的場景。我們開始向客戶和競爭對手學(xué)習(xí)，為此打磨出元數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄等子產(chǎn)品，沉淀出一套數(shù)據(jù)治理的產(chǎn)品體系。

2022-11-10 20:43:57

數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)湖

從Delta 2.0開始聊聊我們需要怎樣的數(shù)據(jù)湖

盤點(diǎn)行業(yè)內(nèi)近期發(fā)生的大事，Delta 2.0 的開源是最讓人津津樂道的，尤其在 Databricks 官宣 delta2.0 時(shí)拋出了下面這張性能對比，頗有些引戰(zhàn)的味道。

2022-11-10 20:29:21

數(shù)據(jù)湖

網(wǎng)易傳媒基于 Arctic 的低成本準(zhǔn)實(shí)時(shí)計(jì)算實(shí)踐

基于對開源數(shù)據(jù)湖方案的調(diào)研，我們注意到了網(wǎng)易數(shù)帆開源的基于 Apache Iceberg 構(gòu)建的 Arctic 數(shù)據(jù)湖解決方案。

2022-11-10 08:48:20

開源數(shù)據(jù)湖 Arctic

為什么建設(shè)智慧城市需要實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理？

數(shù)據(jù)以及快速、無縫地處理數(shù)據(jù)的能力，對于互聯(lián)的智能網(wǎng)絡(luò)至關(guān)重要。這些網(wǎng)絡(luò)為當(dāng)今的城市提供了命脈，也為連接一個(gè)國家城市的交通系統(tǒng)提供了聯(lián)系。

2022-11-09 10:26:48

智慧城市物聯(lián)網(wǎng)

人工智能和大數(shù)據(jù)是工業(yè)4.0背后的驅(qū)動(dòng)力

大數(shù)據(jù)和人工智能是由一些技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)的，這些技術(shù)進(jìn)步定義了當(dāng)前的數(shù)字環(huán)境和工業(yè)4.0。

2022-11-08 14:49:17

人工智能大數(shù)據(jù)

合成數(shù)據(jù)定義：重大的機(jī)會(huì)和陷阱詳解譯文

盡管人類每天生成海量數(shù)據(jù)，但仍然缺乏可用的真實(shí)數(shù)據(jù)。當(dāng)建模目標(biāo)只有少量的真實(shí)數(shù)據(jù)或根本沒有數(shù)據(jù)時(shí)，合成數(shù)據(jù)用作解決方案最好不過了。

2022-11-08 07:40:55

合成數(shù)據(jù)AI 真實(shí)數(shù)據(jù)

ETL工具算法構(gòu)建企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫五步法

ETL是數(shù)據(jù)抽取（Extract）、轉(zhuǎn)換（Transform）、加載（Load ）的簡寫，它是將OLTP系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取，并將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換、整合，得出一致性的數(shù)據(jù)，然后加載到數(shù)據(jù)倉庫中。簡而言之ETL是完成從 OLTP系統(tǒng)到OLAP系統(tǒng)的過程。

2022-11-07 18:35:09

企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫 ETL工具

Arctic助力傳媒實(shí)現(xiàn)低成本的大數(shù)據(jù)準(zhǔn)實(shí)時(shí)計(jì)算

基于對開源數(shù)據(jù)湖方案的調(diào)研，我們注意到了網(wǎng)易數(shù)帆開源的基于 Apache Iceberg 構(gòu)建的 Arctic 數(shù)據(jù)湖解決方案。

2022-11-07 18:19:14

Arctic 大數(shù)據(jù)

處理數(shù)據(jù)？不要一概而論

如今，創(chuàng)建和使用這類數(shù)據(jù)集的企業(yè)數(shù)量有所增加。這類數(shù)據(jù)并不是大型社交媒體和網(wǎng)絡(luò)企業(yè)的專利，而是在數(shù)千家企業(yè)中涌現(xiàn)出來。“大數(shù)據(jù)”這個(gè)稱呼現(xiàn)在已經(jīng)成為很多人的常態(tài)。這些數(shù)據(jù)集很大，更新速度很快，而且有序。這使得數(shù)據(jù)分析更容易，pb級的...

2022-11-07 12:54:22

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

企業(yè)如何從大數(shù)據(jù)中獲得價(jià)值?

大數(shù)據(jù)是有價(jià)值的，但這需要正確的策略和執(zhí)行力。簡單地說，為了獲得適度的投資回報(bào)，必須利用和優(yōu)化傳統(tǒng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的組合，以取代日益陳舊老化的基礎(chǔ)設(shè)施。

2022-11-07 11:16:30

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫 Hadoop

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長，我立了個(gè)大功

需要數(shù)據(jù)分析的能力更高。但往好處看：這是數(shù)據(jù)分析師建功立業(yè)的最好機(jī)會(huì)！想想看，項(xiàng)目組一般都是按項(xiàng)目效益拿提成，憑什么數(shù)據(jù)分析師要背著鍋領(lǐng)死工資呢。比起坐在后臺(tái)等著別人來問：“你來個(gè)人工智能大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)預(yù)測一下”，能親手做出好的結(jié)果，不是更有吸引力嗎。?

2022-11-05 18:25:18

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目

數(shù)倉如何建模？四種方法與實(shí)例都在這了

數(shù)據(jù)倉庫，這個(gè)幾乎是所有大數(shù)據(jù)開發(fā)面試必問的話題。比如數(shù)據(jù)倉庫的分層架構(gòu)？為什么需要數(shù)據(jù)倉庫建模？數(shù)據(jù)倉庫建模的原則是什么？結(jié)合業(yè)務(wù)舉例說明數(shù)據(jù)倉庫建模的步驟，以及注意事項(xiàng)？什么是緩慢變化維？維度該如何選擇建設(shè)，原則是什么，主鍵如何設(shè)計(jì)等等？

2022-11-04 18:28:31

數(shù)倉建模大數(shù)據(jù)

中小企業(yè)能負(fù)擔(dān)得起大數(shù)據(jù)解決方案的成本嗎?

目前很多人仍然存在的一個(gè)最大的誤區(qū)是，只有大企業(yè)才能負(fù)擔(dān)得起大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的解決方案的成本，這是因?yàn)椴杉头治龃罅繑?shù)據(jù)成本很高。現(xiàn)在這種情況已經(jīng)不存在了，幾次革命已經(jīng)改變了這種思維狀態(tài)。

2022-11-04 12:30:15

大數(shù)據(jù)

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，游戲和數(shù)據(jù)中心協(xié)同發(fā)展

在未來，游戲行業(yè)將會(huì)更密切的融合與IDC行業(yè)，數(shù)據(jù)中心也將不斷響應(yīng)變革和創(chuàng)新，游戲?yàn)閿?shù)據(jù)中心帶來的效益也將形成產(chǎn)業(yè)鏈，互相協(xié)同發(fā)展。

2022-11-04 09:35:29

數(shù)據(jù)中心游戲

甲骨文發(fā)布 Oracle Alloy服務(wù) 譯文

新的Oracle Alloy服務(wù)為國家和行業(yè)提供了一種使用Oracle云服務(wù)的方式，而不必放棄對運(yùn)營決策的控制權(quán)。

2022-11-03 14:44:52

甲骨文數(shù)據(jù)中心

Cloudera擴(kuò)大合作伙伴機(jī)會(huì)，加速產(chǎn)品上市

混合數(shù)據(jù)公司??Cloudera??于今日宣布推出Cloudera合作伙伴網(wǎng)絡(luò)（Cloudera Partner Network），這是一項(xiàng)經(jīng)過重新設(shè)計(jì)的會(huì)員計(jì)劃，旨在表彰及獎(jiǎng)勵(lì)對Cloudera產(chǎn)品上市成功做出貢獻(xiàn)的合作伙伴。

2022-11-03 13:58:06

??Cloudera 合作伙伴網(wǎng)絡(luò)

從0到1，認(rèn)識(shí)結(jié)構(gòu)分析法

人們天生討厭平均數(shù)，總覺得用平均數(shù)很扯淡，有種“我和姚明平均身高，有毛用”的感覺。但是反問：為啥平均數(shù)這么不好用，但是大家還喜歡用呢？

2022-11-03 11:31:43

結(jié)構(gòu)分析法監(jiān)測

Pandas實(shí)用技巧：SAC機(jī)制！

我們將數(shù)據(jù)進(jìn)行g(shù)roup分組操作，切分成3種顏色，3種顏色代表3個(gè)不同的組別；對3個(gè)不同的組別使用函數(shù)foo()，函數(shù)可以內(nèi)置或者自定義。

2022-11-03 10:28:59

Pandas SAC 機(jī)制

大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新對智慧城市發(fā)展至關(guān)重要

大數(shù)據(jù)是智慧城市創(chuàng)新的核心。而利用來自互聯(lián)設(shè)備、公共機(jī)構(gòu)、普通公民等方面的數(shù)據(jù)，智慧城市將能夠優(yōu)化它們的運(yùn)營，并有效地管理變化。

2022-11-03 09:24:13

智慧城市大數(shù)據(jù)

Kaggle全球數(shù)據(jù)科學(xué)家薪酬大揭秘：俄羅斯竟力壓美國成第一！

Kaggle的全球數(shù)據(jù)科學(xué)家的薪資可視化數(shù)據(jù)出爐！美國薪酬被俄羅斯趕超，排名前十竟然有這個(gè)國家？

2022-11-02 13:55:33

數(shù)據(jù)科學(xué)

數(shù)據(jù)飛輪：數(shù)據(jù)戰(zhàn)略四步法

數(shù)據(jù)和分析正在顯露出潛力，各種組織每天都利用數(shù)據(jù)和分析完成各種工作，許多公司都需要制定數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。

2022-11-02 13:16:58

數(shù)據(jù)分析

DataLeap 的 Catalog 系統(tǒng)近實(shí)時(shí)消息同步能力優(yōu)化精選

Apache Atlas 對于實(shí)時(shí)消息的消費(fèi)處理不滿足性能要求，內(nèi)部使用 Flink 任務(wù)的處理方案在 ToB 場景中也存在諸多限制，所以團(tuán)隊(duì)自研了輕量級異步消息處理框架，很好的支持了字節(jié)內(nèi)部和火山引擎上同步元數(shù)據(jù)的訴求。本文定義了需求場景，并詳細(xì)介紹框架的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

2022-11-02 09:58:26

Flink 數(shù)據(jù)中臺(tái)DataLeap

終于有人將數(shù)據(jù)埋點(diǎn)講明白了

數(shù)據(jù)埋點(diǎn)是指基于業(yè)務(wù)需求(如淘寶雙 11 促銷頁面統(tǒng)計(jì)每個(gè) banner 的點(diǎn)擊次數(shù))、產(chǎn)品需求(如推薦系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)推薦商品的曝光次數(shù)及點(diǎn)擊人數(shù))，對每一個(gè)用戶行為事件對應(yīng)的位置進(jìn)行埋點(diǎn)，并通過 SDK 上報(bào)埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)結(jié)果，將記錄數(shù)據(jù)匯總后進(jìn)行分析，以推動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化或指導(dǎo)運(yùn)營。

2022-11-01 18:21:14

數(shù)據(jù)埋點(diǎn)SDK

數(shù)據(jù)分析，如何支持決策

很多同學(xué)一聽到“決策”倆字就慫了。對“決策”的第一印象，就是各種聽不懂的高大上詞語，什么“把握機(jī)遇”“苦練內(nèi)功”“真抓實(shí)干”……這些東西咋個(gè)和數(shù)據(jù)扯上關(guān)系？

2022-11-01 11:30:51

數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)

版本更新 | 有數(shù)BI LTS8.0發(fā)布啦

有數(shù)BI的LTS8.0（Long Term Support即長期支持版本&私有化部署）版本更新啦！此次新版本在數(shù)據(jù)大屏、數(shù)據(jù)源、報(bào)告、數(shù)據(jù)門戶、自助取數(shù)、數(shù)據(jù)填報(bào)等模塊均有優(yōu)化，快來看看吧！

2022-10-31 17:50:47

BI LTS8.0 大數(shù)據(jù)

用戶畫像的五個(gè)底層問題

好的數(shù)據(jù)是好的運(yùn)營產(chǎn)生的，不是從天上掉下來的，大家切記切記。不過有的同學(xué)會(huì)好奇：說用戶不會(huì)好好填信息，這個(gè)好理解，問題是員工為啥也不好好填？

2022-10-31 11:35:48

用戶畫像底層模型

領(lǐng)導(dǎo)對數(shù)據(jù)的期望值太高了！該怎么破

生產(chǎn)數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)部門的事，但應(yīng)用數(shù)據(jù)是每個(gè)部門的事，甚至很多資深的業(yè)務(wù)，要比每天跑數(shù)的表哥更懂?dāng)?shù)據(jù)的含義和用處。所以從一開始，就不能拿技術(shù)能力去要求業(yè)務(wù)部門，而是得看這些人懂不懂如何用數(shù)據(jù)。

2022-10-30 14:34:30

數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)

創(chuàng)建有效大數(shù)據(jù)模型的六個(gè)技巧

大數(shù)據(jù)(現(xiàn)在占管理數(shù)據(jù)的很大一部分)不能在關(guān)系數(shù)據(jù)庫上運(yùn)行。它在NoSQL等非關(guān)系數(shù)據(jù)庫上運(yùn)行。這讓人們相信不需要?jiǎng)?chuàng)建大數(shù)據(jù)模型。

2022-10-28 15:30:27

大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)模型

大數(shù)據(jù)企業(yè)獲得創(chuàng)新的見解

隨著數(shù)據(jù)量的爆炸式增長，現(xiàn)在可以訓(xùn)練算法來提供更好的結(jié)果，幫助人們更有效地完成工作。

2022-10-28 15:22:06

大數(shù)據(jù)算法人工智能

現(xiàn)代化BI全面崛起，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)讓業(yè)務(wù)快速、廣泛、活躍用起來！

2022年，也是觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)成立的第六年。基于“讓業(yè)務(wù)用起來讓決策更智能”的使命，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)與各行業(yè)最領(lǐng)先的500+家客戶，不斷定義和發(fā)布現(xiàn)代化BI的先進(jìn)實(shí)踐。在剛剛結(jié)束的「讓業(yè)務(wù)用起來·觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)2022智能決策峰會(huì)暨產(chǎn)品發(fā)布會(huì)」云上直播中，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼CEO蘇春園、聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO張進(jìn)，分別分享了觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)對“現(xiàn)代化BI"的深度思考、實(shí)現(xiàn)路徑以及未來規(guī)劃，正式對外發(fā)布了「觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)一站式智能分析平

2022-10-28 11:36:28

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)BI

數(shù)字孿生與未來城市建設(shè)

數(shù)字孿生技術(shù)的引入是 21 世紀(jì)最具開創(chuàng)性的創(chuàng)新。如今，數(shù)字孿生技術(shù)已在各個(gè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域得到直接應(yīng)用，尤其是在制造、醫(yī)療保健等領(lǐng)域。

2022-10-28 11:28:42

數(shù)字孿生物聯(lián)網(wǎng)人工智能

探究Presto SQL引擎(4)-統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)

本篇文章介紹了統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)的基本原理以及Presto的實(shí)現(xiàn)思路，精確統(tǒng)計(jì)和近似統(tǒng)計(jì)的細(xì)節(jié)及各種優(yōu)缺點(diǎn)，并給出了統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)在具體業(yè)務(wù)使用的建議。

2022-10-27 11:31:10

Presto SQL 統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)大數(shù)據(jù)

探究Presto SQL引擎(3)-代碼生成

本文旨在探究 where 關(guān)鍵詞的實(shí)現(xiàn)思路，探究where語句內(nèi)部實(shí)現(xiàn)的基本思路以及性能優(yōu)化的基本思想。

2022-10-27 11:07:40

Presto SQL 代碼生成大數(shù)據(jù)

探究Presto SQL引擎(2)-淺析Join

本文梳理了Join的原理，以及Join算法在Presto中的實(shí)現(xiàn)思路。通過理論和實(shí)踐的結(jié)合，可以在理解原理的基礎(chǔ)上，更加深入理解Join算法在OLAP場景下的工程落地技巧，比如火山模型，列式存儲(chǔ)，批量處理等思想的應(yīng)用。

2022-10-27 10:32:09

Presto SQL Join 大數(shù)據(jù)

關(guān)于智慧城市你需要了解那些事

把智慧城市想象成一個(gè)有機(jī)體。大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器以及物聯(lián)網(wǎng)連接將成為神經(jīng)系統(tǒng)，使其能夠?qū)Νh(huán)境變化做出反應(yīng)和調(diào)整。這些組件加上5G網(wǎng)絡(luò)，幫助城市規(guī)劃者改善居民生活。

2022-10-27 10:29:15

智慧城市大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)

探究Presto SQL引擎(1)-巧用Antlr

本文基于四則運(yùn)算器和使用SQL查詢csv數(shù)據(jù)兩個(gè)案例闡述了ANTLR4在項(xiàng)目開發(fā)中的應(yīng)用思路和過程，相關(guān)的代碼可以在github上看到。

2022-10-27 10:06:16

Presto SQL Antlr 大數(shù)據(jù)

一篇數(shù)據(jù)分析報(bào)告寫作指南，你學(xué)會(huì)了嗎？

其實(shí)做報(bào)告的過程，就是把陳老師大量的分析方法總結(jié)歸納的過程。沒錯(cuò)！因?yàn)楸旧恚瑘?bào)告是數(shù)據(jù)分析的最后一步。只有做好了各種具體的分析，才能寫出優(yōu)質(zhì)的報(bào)告。因此，優(yōu)質(zhì)的報(bào)告絕不是按模板抄出來的。

2022-10-26 11:37:08

數(shù)據(jù)分析方法報(bào)告

聊聊大數(shù)據(jù)下的存算分離

回過頭來看看開頭的兩個(gè)問題：集群經(jīng)常出問題，需要做存算分離改造，其實(shí)還可以有較大的優(yōu)化空間，比如：增加NameNode JVM的內(nèi)存，或者合并小文件減少元數(shù)據(jù)信息等等，一般情況下，幾十臺(tái)的規(guī)模遠(yuǎn)不會(huì)達(dá)到HDFS性能瓶頸。

2022-10-25 18:02:31

大數(shù)據(jù)存算分離

一站式智能分析平臺(tái)5.0全新能力發(fā)布！觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)2022智能決策峰會(huì)云上直播Day1精彩分享回顧

10月25日，由一站式智能分析平臺(tái)與服務(wù)提供商觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)主辦的「讓業(yè)務(wù)用起來·觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)2022智能決策峰會(huì)暨產(chǎn)品發(fā)布會(huì)」云上直播第一日議程圓滿結(jié)束。峰會(huì)首日直播分為兩大會(huì)場，在上午直播的“讓業(yè)務(wù)用起來”主會(huì)場里，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼CEO蘇春園闡述了觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)在產(chǎn)品創(chuàng)新方面對“讓業(yè)務(wù)用起來”的詮釋，并正式發(fā)布了秉持著“讓業(yè)務(wù)用起來”的理念，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)升級的客戶成功戰(zhàn)略。

2022-10-25 17:07:24

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)，大業(yè)務(wù)：網(wǎng)絡(luò)面臨的巨大挑戰(zhàn)

網(wǎng)絡(luò)每時(shí)每刻都在處理數(shù)據(jù)，但如果把“大”這個(gè)詞放在“數(shù)據(jù)”前面，網(wǎng)絡(luò)管理員和首席信息官就必須面對很多全新的挑戰(zhàn)。

2022-10-24 16:15:57

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)流網(wǎng)絡(luò)

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