大数据教程

　　我们一般提到排序都是指内排序，比如快排、堆排序、归并排序等，所谓的内排序就是把所有待排序的数据外进内存之中，比如，一个数组之中。但是如果文件太大，文件中的所有数据不能一次性的放入内存之中，快排，堆排序，归并排序等内排序就无法工作了。在这种情况下，我们使用外排序。下面我们就来讲解外排序，需要的朋友可以参考学习！　　外排序（External sorting）是指能够处理极大量数据的排序算法。通常来说，外排序处理的数据不能一次装入内存，只能放在读写较慢的外存储器（通常是硬盘）上。外排序通常采用的是 … 继续阅读“外排序指的的是什么？”

　　Seo可以帮助政务网站避免犯错通过对搜索引擎收录、筛选、索引、推荐网站的原理的了解,政务网站从设计架构上、内容编制的过程中就可以知道搜索引擎将怎样看待建设中的网站,而不一定非要等到到网站上线后才能分析出来。 　　值得得注意的是,由于不懂搜索引擎规律而制作出来的网站无法导引搜索引摹完整、准确地抓取、概述网页的内容,在“断章取义”的情况下,有些时候在搜索结果中出现的信息扭曲和错误表达不仅仅关系到政务网站的形象和技术,而且对国家的政策做出了错误、矛盾甚至对立的解释。搜索引擎 … 继续阅读“互联网SEO营销（下）”

　　欢迎各位阅读本篇,ApacheHadoop是一套用于在由通用硬件构建的大型集群上运行应用程序的框架。本篇文章讲述了Apache Hadoop文件格式与存储引擎。 　　主题 　　这篇文章提出了在Apache Hadoop 生态系统中对比一些当前流行的数据格式和可用的存储引擎的性能：Apache Avro, Apache Parquet, Apache HBase 和 Apache Kudu 空间效率， 提取性能， 分析扫描以及随机数据查找等领域。这有助于理解它们中的每一个如何(何时)改善你的大 … 继续阅读“Apache Hadoop文件格式与存储引擎”

　　ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少，这里我介绍一的ETL工具Kettle。这个工具真的很强大，支持图形化的GUI设计界面，然后可以以工作流的形式流转，在做一些简单或复杂的数据抽取、质量检测、数据清洗、数据转换、数据过滤等方面有着比较稳定的表现，其中最主要的我们通过熟练的应用它，减少了非常多的研发工作量，提高了我们的工作效率。　 … 继续阅读“Kette介绍及简单入门教程”

　　其实，对于庞大的用户群以及海量的用户数据意味着基础设施的构建必须兼顾高效与稳定,更经济,扩展更方便的云服务平台就成为了选择，而且很多情况下，为了避免使用DISTINCT使用DISTINCT是为了保证在结果集中不出现重复值,但是DISTINCI关键子会产生张工作表,并进行排序以删除重复记录,这会大大增加查询时间和1O的次数。 　　因此应尽量免使用DISTINCT例如,不使用DISTINCT关键字,用户也可以通过如下语句从employee表中找出重复的idSELECTIdFROMemployee … 继续阅读“数据的性能优化”

　　欢迎各位阅读本篇,Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。本篇文章讲述了Hadoop&Had oops之间，课课家教育平台提醒各位：本篇文章纯干货~因此大家一定要认真阅读本篇文章哦! 　　过去几年里，数据量的生成以每两年翻翻的速度增长，但企业的预算却没有相应增长。这意味着要更有创造性地通过更少的方式做更多的工作。这是一个持续且艰巨的挑战，我没有一劳永逸的解决方案，但我可以提供一些指导原则，让你以更好的姿 … 继续阅读“不要让Hadoop有机会成为Had oops！”

　　“大数据”时下一个热门的词语，近几年来，关于大数据的著作和文章铺天盖地，似乎也在共同在传递一个信息：越来越多的行业、人士开始关注并实际探索大数据的应用，我们正在一起描绘着大数据巨大效用的蓝图，但在实践的路上，我们都孩子起步阶段小步前行。　　大数据根基于互联网，数据仓库、数据挖掘、云计算等互联网技术的发展为大数据应用奠定基础。对于任何一个大数据的从业者或初接触者，或者都会有个共同的感触：大数据很有用！大数据该怎么用呢？　　1、大数据是什么？　　对于大数据的定义，我们来引 … 继续阅读“什么是大数据和大数据平台？大数据能做什么？”

　　“大数据”炙手可热，将逐渐成为很多行业企业实现其价值的最佳途径，能够在大数据行业崛起的初期进入这个行业当中，才有机会成为时代的弄潮儿。既然这样，对于大数据，我们需要做些了解。　　1.大数据是什么？　　简单的说，大数据指的是通过计算分析大数据集，以揭示与数据某一方面相关的模式或趋势。对于大数据而言，数据量没有一定的要求，只要足够得出可靠的结论即可。 　　M-brain从以下半个“V”方面说明大数据：　　Volume：能够发现自己想要的信息吗？　　 … 继续阅读“了解大数据那些事？及其未来发展趋势如何？”

　　欢迎各位阅读本篇,网络拓扑指构成网络的成员间特定的排列方式。分为物理的，即真实的，或者逻辑的，即虚拟的两种。本篇文章讲述了系统和网络拓扑中建设性能模型。 　　这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。这个技术在本文档中用了一些低级的 Tensorflow Python 基元。在未来，这些技术将被并入高级 API。 　　输入管道 　　性能指南阐述了如何诊断输入管道可能存在的问题及其最佳解决方法。在使用大量输入和每秒更高的采样处理中我们发现 tf.FIFOQ … 继续阅读“系统和网络拓扑中建设性能模型”

　　随着云时代的到来，大数据（big data）一次越来越多地被提及，在各行各业的应用逐渐变得广泛起来。那么，大数据是什么？在数据处理速度飞速提高的背后则是整个架构的不断演进，大数据架构最火热的莫过于Hadoop，Spark和Storm这三种了，那这三者之间是什么关系？ 　　1、Hadoop　　所谓分布式计算过程就像蚂蚁搬家一样，将一个大型任务分割成很多部分，每一台电脑相当于一个小蚂蚁将其中一部分搬走。Hadoop作为分布式系统的基础架构，其重要性不言而喻。Hadoop的数据处理工作在硬盘层面， … 继续阅读“大数据主流三大分布式系统：Hadoop、Spark和Storm”