全部 大數(shù)據(jù)新聞動態(tài) 大數(shù)據(jù)技術(shù)文章 大數(shù)據(jù)常見問題 技術(shù)問答

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    點(diǎn)對點(diǎn)消息傳遞模式與發(fā)布訂閱消息傳遞模式【大數(shù)據(jù)培訓(xùn)】

    大數(shù)據(jù)系統(tǒng)面臨的首要困難是海量數(shù)據(jù)之間該如何進(jìn)行傳輸。為了解決大數(shù)據(jù)集的傳輸困難，就必須要構(gòu)建一個(gè)消息系統(tǒng)。一個(gè)消息系統(tǒng)負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)從一個(gè)應(yīng)用程序傳遞到另外一個(gè)應(yīng)用程序中，應(yīng)用程序只關(guān)注數(shù)據(jù)，無須關(guān)注數(shù)據(jù)在多個(gè)應(yīng)用之間是如何傳遞的，分布式消息傳遞基于可靠的消息隊(duì)列，在客戶端應(yīng)用和消息系統(tǒng)之間異步傳遞消息。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2020-05-29 |傳智播客 |消息傳遞模式

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    Spark與Hadoop有哪些區(qū)別？【大數(shù)據(jù)培訓(xùn)】

    Hadoop與Spark都是大數(shù)據(jù)計(jì)算框架，但是兩者各有自己的優(yōu)勢，Spark與Hadoop的區(qū)別主要有以下幾點(diǎn)。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2020-04-24 |傳智播客 |Spark與Hadoop的區(qū)別

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    Spark有什么特點(diǎn)？【大數(shù)據(jù)培訓(xùn)】

    Spark計(jì)算框架在處理數(shù)據(jù)時(shí)，所有的中間數(shù)據(jù)都保存在內(nèi)存中。正是由于Spark充分利用內(nèi)存對數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，從而減少磁盤讀寫操作，提高了框架計(jì)算效率。同時(shí)Spark還兼容HDFS、Hive，可以很好地與Hadoop系統(tǒng)融合，從而彌補(bǔ)MapReduce高延遲的性能缺點(diǎn)。所以說，Spark是一個(gè)更加快速、高效的大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2020-04-24 |傳智播客 |Spark特點(diǎn)

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    哪些領(lǐng)域適合應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)？【大數(shù)據(jù)培訓(xùn)】

    機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)調(diào)3個(gè)關(guān)鍵詞：算法、經(jīng)驗(yàn)和性能。在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過算法構(gòu)建出模型，然后用訓(xùn)練模型測試已有的數(shù)據(jù)集進(jìn)行評估，如果評估達(dá)到要求，就將模型應(yīng)用于生產(chǎn)環(huán)境中，如果該模型沒有很好的表現(xiàn)，那么就需要重新調(diào)整算法參數(shù)，最終獲得一個(gè)滿意的模型來處理其他的數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和方法已經(jīng)被成功應(yīng)用到多個(gè)領(lǐng)域，如個(gè)性化推薦系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理以及智能機(jī)器控制等領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，可以應(yīng)用于各行各業(yè)，與人們的生活息息相關(guān)。以下是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的常見領(lǐng)域。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2020-04-23 |傳智播客 |機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域

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    Spark生態(tài)系統(tǒng)包含哪些組件？【大數(shù)據(jù)培訓(xùn)】

    Spark于2009年誕生于美國加州大學(xué)伯克利分校的AMP實(shí)驗(yàn)室，它是一個(gè)可應(yīng)用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)一分析引擎。Spark不僅計(jì)算速度快，而且內(nèi)置了豐富的APl，使得用戶能夠更加容易地編寫程序。下面我們就來聊聊Spark的發(fā)展歷史。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)新聞動態(tài)2020-04-23 |傳智播客 |Spark生態(tài)系統(tǒng)

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    機(jī)器學(xué)習(xí)是什么？機(jī)器學(xué)習(xí)分為幾類？

    隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，被收集并應(yīng)用于分析的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長，面對如此量級的數(shù)據(jù)，以及常見的實(shí)時(shí)利用該數(shù)據(jù)的需求，僅依靠人工處理難免力不從心，這就催生了所謂的大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。 機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科，專門研究計(jì)算機(jī)如何模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)新聞動態(tài)2020-04-23 |傳智播客 |機(jī)器學(xué)習(xí)分為幾類

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    如何通過ECharts js實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化面板[大數(shù)據(jù)培訓(xùn)視頻教程]

    可視化看板是一個(gè)數(shù)據(jù)可視化案例，將大量數(shù)據(jù)加工處理后，通過圖表的方式表達(dá)，可以更直觀的對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。本次課程主要講解ECharts 圖表的基本使用以及可視化面板的布局 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2020-03-22 |傳智播客 |ECharts js實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化面板

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    Kafka的常用API介紹[大數(shù)據(jù)培訓(xùn)]

    回調(diào)函數(shù)會在producer收到ack時(shí)調(diào)用，為異步調(diào)用，該方法有兩個(gè)參數(shù)，分別是RecordMetadata和Exception，如果Exception為null，說明消息發(fā)送成功，如果Exception不為null，說明消息發(fā)送失敗。 注意：消息發(fā)送失敗會自動重試，不需要我們在回調(diào)函數(shù)中手動重試。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)新聞動態(tài)2020-01-03 |傳智播客 |Kafka的常用API

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