有赞大数据实践: 敏捷型数据仓库的构建及其应用有赞大数据实践: 敏捷型数据平台的构建及其应用前言数据仓库设计总体架构数据仓库实例基础指标层分层的好处数仓工具数据仓库与数据分析即席查询系统多维分析系统搜索分析系统固定报表系统数据仓库在信息检索中的应用小结前言互联网公司一般发展迅速. 一方面, 业务飞速发展, 当前应用的形式和模型每天都在变化; 企业的产品也在经历不断的下线上线过程. 数据仓库如何拥抱变化, 是难点之...
大数据目前的主要趋势（自己理解）文件系统、部署、各种流和开源工具-------ETL开发（BI项目）----数据统计分析------数据挖掘、机器学习 图片来自 浅析 一、关于kakfa kafka相关 Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统，使用Scala编写，它以可水平扩展和高吞吐...
一·大数据概述随着信息技术发展的巨大变革，企业和学术机构纷纷加大技术、资金和人员投入，加强对大数据关键技术的研发与运用。大数据的发展历程总体上划分为三个重要阶段：萌芽期、成熟期和大规模应用期。 二.大数据概念大数据的4个特点：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 三.大数据与云计算、物联网的关系大数据为云计算机提供了用武之地，云计算为大数据提供了技术基础。物联网是大数据的重要来源，大数据技术...
1 业务术语1 用户用户以设备为判断标准，在移动统计中，每个独立设备认为是一个独立用户。Android系统根据IMEI号，IOS系统根据OpenUDID来标识一个独立用户，每部手机一个用户。2 新增用户首次联网使用应用的用户。如果一个用户首次打开某APP，那这个用户定义为新增用户；卸载再安装的设备，不会被算作一次新增。新增用户包括日新增用户、周新增用户、月新增用户。3 活跃用户打开应用的用户即为活跃用户，不考虑用户的使用情况。每天...
大数据这个行业成为很多小伙伴向往的行业，首先我想普及一下什么叫大数据，大数据顾名思义首先具有的特点是数据量多，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据行业薪资高为此吸引了很多的小伙伴，但是零基础可以学习大数据吗?零基础如何学习大数据?针对这点小编首先介绍一下Java和大数据...
我们正在步入大数据时代，这毋庸置疑，这意味着商务活动、企业通联都将日益频繁，临近年末，有不少企业来邮来电咨询U-Mail 客服的时候都提到了一个非常富有典型意义的问题：现在架设的邮件服务器能否满足日后发展所需？的确，任何一家有眼光有远见的企业，都不会只着眼于当下，而是要充分考虑到业务拓展、员工增加、公司规模扩大以后的情况。针对这个棘手的问题，U-Mail请来了资深专家马工，请他梳理一番。马工认为实际上这个笼统的...
Android优化 最常见的就是ListView, Gallery, GridView, ViewPager 的大数据优化 图片优化 访问网络的优化优化的原则： 数据延迟加载 分批加载 本地缓存数据优化 1).复用contentview 2).创建static class ViewHolder 3).分批加载 滑动监听 或者按钮 显示更多数据 往下拖动 显示 图片优化 1).异步加载 2).本地缓存（二级缓存 内存（软引用实现），sd卡） ...
注：http://tomcat-oracle.iteye.com/blog/2024322在一个项目实施初始，数据库的设计非常重要，很多时候，我们只关心和考虑到眼前的功能，而忽略了后续的可维护性和可拓展性，以及还有一个在大数据时代会遇到的高并发问题。在设计表结构时要注意以下几个要点： 1.数据行的长度不要超过8020字节，如果超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而造成存储碎片，降低查询效率。 2.能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而...
原文：http://www.cnblogs.com/cs-lcy/p/6880092.html
关于大数据。有这样一段话： “Big data is like teenage sex,everyone talks about it,nobody really knows how to do it,everyone thinks everyone else is doing it,so everyone claims they are doing it.” 看完这句话。大家对什么是“大数据”有点概念了吗？眼下，大多数人对大数据的概念还停留在：就是海量的数据，PB（1PB=1024TB）级别的，甚至是 EB、ZB 以上的数据，通过对这些数据进行深入分析，就能得出很有价值的结论。...
ng机器学习视频笔记（十五）——大数据机器学习(随机梯度下降与map reduce) （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概述1、存在问题 当样本集非常大的时候，例如m=1亿，此时如果使用原来的梯度下降算法（也成为批量梯度下降算法（batch gradient descent），下同），则速度会非常慢，因为其每次遍历整个数据集，才完成1次的梯度下降的优化。即计算机执行1亿次的计算，仅仅完成1次的优化，因此速度非常慢。2、数据量考虑 ...
目录一、Document Store1.数据模型1.1 Json1.2 Google Protocol Buffer2.MongoDB2.1 API and Query Model2.2 Architecture二、图存储系统1.图数据模型2.Neo4j3.RDF和Sparql（本文为陈世敏老师课程笔记）-----------------------------------------------------一、Document Store1.数据模型1.1 Json 特点:整体是一个object，可以嵌套数组且数组每个元素还可以object,完全动态不需要事先声明。1.2 Google Protocol Buffer google推...
1.使用抽象类和接口实现适配器模式设计。涉及的类和接口分别为ButtonListener(接口),其中含有click() / dbclick() / keyUp() / keyDown()等方法。ButtonAdapter(按钮适配器类)，适配器中对非click()方法进行默认实现。Button类中添加addListener(ButtonListener l)方法。interface ButtonListener{ public void click(); public void dbclick(); public void keyUp(); public void keyDown();}abstract class ButtonAd...
大数据”（Bigdata）这个名词并不新鲜，早在1980年代，美国就有人提出了“大数据”的概念“大数据”之“大”，更多的意义在于：人类可以“分析和使用”的数据在大量增加。第二代大数据采用scala语言编写的spark框架来完成，scala编写灵活，如果你有接触的话，你一定会爱上他。现在的数据仓库已经在向大数据方向做变革，未来几年是大数据的时代，现在正是学习大数据的最好机遇，不花一分钱就可以成为大数据高手，实现年薪50万的梦想...
在一个asp.net项目中要用到能绘制大数据量信息的图表，并且是可交互的（放大、缩小、导出、打印、实时数据），能够绘制多种图形。 为此进行了多方调查预研工作，预研过微软的MsChart图表组件、基于jquery的FlortChart图表、Silverlight的Visifire图表组件、基于js和flash的FusionCharts图表、Ext4.0框架中的图表、纯js的Highstock和纯js的Highcharts。下面给出各个图表的预研结果，以供参考。 MsChartMsChart是一个微软自带图表...