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Cours recommandés sur l'analyse du Big Data

Jun 15, 2017 pm 01:31 PM

Attention : cet article est uniquement à des fins de référence pour l'apprentissage et la recherche, veuillez ne pas l'utiliser à des fins illégales. Dans l'article précédent « Analyse non officielle du Big Data de Mobike », j'ai mentionné mon analyse des données de Mobike pendant la Fête du Printemps. Dans la série d'articles suivante, je développerai plus en détail la façon dont mon robot d'exploration peut efficacement explorer ces données. Pourquoi explorer les données de Mobike ? Mobike a été le premier vélo partagé à entrer à Chengdu. Chaque jour, lorsque je descends de la station de métro, je peux voir de nombreux vélos dans l'APP, mais lorsque j'y marche, je constate que les vélos ne sont pas là. Certaines voitures sont cachées quelque part ; certaines voitures peuvent se trouver derrière des immeubles de grande hauteur et ne peuvent être trouvées en raison d'erreurs GPS ; certaines voitures sont placées dans des zones résidentielles, séparées par un mur afin que les cyclistes ne puissent pas y accéder. Alors existe-t-il un moyen d’obtenir les données de ces vélos pour analyser si ces vélos sont devenus des vélos zombies ? Quelqu'un l'a-t-il délibérément mis dans la communauté afin que personne ne puisse y accéder ? Avec ces questions à l’esprit, j’ai commencé à rechercher comment obtenir ces données. Où obtenir les données ? Si vous pouvez voir les données, il existe toujours un moyen de les obtenir automatiquement. C'est juste que la méthode d'obtention des données détermine l'efficacité de l'obtention des données. Pour la tâche d'analyse des données de Mobike, ce robot

1 Analyse du robot Mobike - trouver l'API<.>

Cours recommandés sur l'analyse du Big Data

Introduction : Avertissement : Cet article est uniquement à des fins de référence pour l'apprentissage et la recherche, veuillez ne pas l'utiliser à des fins illégales. . Dans l'article précédent « Analyse non officielle du Big Data de Mobike », j'ai mentionné mon analyse des données de Mobike pendant la Fête du Printemps. Dans la série d'articles suivante, je développerai plus en détail la façon dont mon robot d'exploration peut efficacement explorer ces données. Pourquoi grimper les données de Mobike ? Mobike est le premier vélo partagé à entrer à Chengdu. Chaque jour, quand je descends de la station de métro, je peux voir de nombreux vélos dans l'APP, mais quand j'y arrive, je constate que les vélos ne sont pas là. . Certaines voitures sont cachées quelque part ; certaines voitures peuvent être en hauteur...

2 Utilisez Python pour l'analyse du Big Data

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Introduction : Il n'est pas exagéré de dire que le Big Data est devenu un élément indispensable de toute communication d'entreprise. Les recherches sur ordinateur et mobile fournissent des données à une échelle sans précédent aux spécialistes du marketing et aux entreprises du monde entier, et avec l'avènement de l'Internet des objets, la quantité de données disponibles pour la consommation augmentera de façon exponentielle. Ces données de consommation sont une mine d’or pour les entreprises qui souhaitent mieux cibler leurs clients, comprendre comment les gens utilisent leurs produits ou services et collecter des informations pour améliorer leurs bénéfices.

3. Préface à l'analyse du Big Data au-delà de Hadoop

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Introduction : Cet article est traduit de « BIG DATA ANALYTICS BEYOND HADOOP » Traducteur : Wu Jingrun Correcteur : Fang Tengfei J'essaie de laisser une profonde impression aux personnes qui apprennent le Big Data : bien qu'Apache Hadoop soit très utile et soit un très A technologie réussie, mais le principe de ce point de vue est quelque peu dépassé. Considérez cette chronologie : MapR implémenté par Google

4 Impala : une nouvelle génération de moteur d'analyse Big Data open source

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Introduction : L'article original a été publié dans le 8ème numéro du magazine "Programmer" en 2013, avec de légères modifications. Texte / Geng Yifeng Chen Guancheng ? Le traitement du Big Data est un enjeu très important dans le cloud computing Depuis que Google a proposé le framework de traitement distribué MapReduce, les logiciels open source représentés par Hadoop ont été valorisés et favorisés par de plus en plus d'entreprises. Basé sur Hadoop, puis HBase, Hive,

5

Utilisez Hadoop MapReduce pour l'analyse du Big Data

Introduction : Source : http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-javadev2-15/index.html Lorsque Google a lancé sa fonction de recherche d'images en 2001, il n'y avait que 250 millions d'images indexées en moins de 10 ans. Cette fonctionnalité de recherche massive peut déjà récupérer plus de 10 milliards d'images, avec 35 heures de contenu téléchargées sur YouTube chaque minute. Apparemment, T

6. Analyse Big Data : utilisez Hunk en combinaison avec Hadoop ou ElasticMapReduce

Introduction : Auteur Jonathan Allen, traducteur Zhang Xiaopeng Hunk est un Société Splunk Produit relativement nouveau pour détecter et visualiser Hadoop et d'autres magasins de données NoSQL, sa nouvelle version prendra en charge Elastic MapReduce d'Amazon. Utilisation de Hunk avec Hadoop Hadoop se compose de deux unités. La première est une unité de stockage appelée HDFS. HDFS peut

7 Microsoft publie un aperçu de SQL Server 2014 pour afficher la technologie de base de données de mémoire. 🎜>

Introduction : lors de la conférence TechEd de cette année, Microsoft a annoncé la première version d'aperçu technique de SQL Server 2014, qui sera officiellement disponible en téléchargement ce mois-ci, et le produit est officiellement le la sortie est initialement prévue pour la fin de cette année. Le plus grand point fort de la nouvelle version est l'OLTP (On-Line Transaction Processing, système de traitement des transactions en ligne) en mémoire au niveau de la granularité des tables et la fourniture de fonctions d'analyse Big Data en temps réel

8. Similaire Comment le langage Java gère-t-il « l'analyse du big data » ? Amis expérimentés, partagez-le

Introduction : Ma compréhension de « l'analyse du Big Data » est de faire des appels d'algorithmes sur les données existantes et de les renvoyer au groupe correspondant (comme Baidu Alliance , Taobao Alliance) Alors, comment cela est-il géré spécifiquement dans les projets de programmation ? Est-ce que cela correspond à ma compréhension ? J'ai l'impression que ce n'est pas si simple... L'analyse Big Data que je vois concerne uniquement le recrutement...

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