Apakah empat alat analisis data besar?
Apakah empat alat analisis data besar
1. rapidminer
Rapidminer kini merupakan data utama dalam penyelesaian Cari dunia. Sebab mengapa ia sangat dipuji dan diiktiraf oleh semua orang adalah berkaitan dengan teknologi canggihnya. Ia merangkumi pelbagai perlombongan data, dan ramai pakar berkata semasa temu bual bahawa mereka sentiasa menggunakannya untuk memudahkan beberapa reka bentuk dan penilaian dalam proses perlombongan data.
2. Hpcc
Hpcc adalah rancangan untuk mempercepatkan lebuh raya maklumat. Dilaporkan sejumlah AS$10 bilion telah dilaburkan dalam rancangan ini. Tujuan penyelidikan dan pembangunan awal adalah untuk membangunkan perisian dan sistem berskala. Dengan cara ini, teknologi rangkaian Gigabit berkembang. Oleh kerana keupayaan penghantaran yang kuat, ia digunakan untuk analisis data besar.
3. Hadoop
Kini, ramai pemula dalam analisis data besar suka menggunakan hadoop untuk mewakili analisis data besar secara langsung. Keterlihatan adalah sangat penting. Salah satu sebab mengapa ia sangat dipuji dan diiktiraf oleh orang ramai ialah ia telah menetapkan premis bahawa elemen pengkomputeran dan storan mungkin gagal, dan kemudian memotong dari pelbagai sudut untuk memastikan perkara ini boleh dikawal dengan berkesan tanpa berlaku.
4. Pentaho bi
Ia sangat berbeza daripada produk bi tradisional Ia berpusatkan proses, memancar keluar dari pusat, dan kemudian berorientasikan rangka kerja penyelesaian. Pentaho bi membawa perubahan revolusioner kepada analisis data besar. Kemunculannya membolehkan produk bebas seperti kuarza dan jfree dipusatkan, dan juga boleh digunakan sebagai asas untuk menyediakan penyelesaian yang berkesan untuk kerja risikan perniagaan yang kompleks.
Empat alat di atas adalah alat penting untuk kedudukan analisis data besar dan perlu digunakan secara fleksibel dan lancar. Walaupun anda boleh memahami antara muka dan kaedah operasi empat alat di atas, ia tidak mencukupi. Atas dasar ini, anda perlu mempelajari keseluruhan proses analisis data besar dan kemahiran berkaitan analisis data besar. Data besar yang dianalisis dan diringkaskan boleh digunakan sebagai asas untuk melalui keseluruhan proses beberapa kali, supaya anda benar-benar dapat mempelajari kemahiran, menggunakan apa yang telah anda pelajari dan mencapai kerjaya dalam kedudukan analisis data besar.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah empat alat analisis data besar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Kemahiran pemprosesan struktur data besar: Pecahan: Pecahkan set data dan proseskannya dalam bahagian untuk mengurangkan penggunaan memori. Penjana: Hasilkan item data satu demi satu tanpa memuatkan keseluruhan set data, sesuai untuk set data tanpa had. Penstriman: Baca fail atau hasil pertanyaan baris demi baris, sesuai untuk fail besar atau data jauh. Storan luaran: Untuk set data yang sangat besar, simpan data dalam pangkalan data atau NoSQL.

AEC/O (Seni Bina, Kejuruteraan & Pembinaan/Operasi) merujuk kepada perkhidmatan komprehensif yang menyediakan reka bentuk seni bina, reka bentuk kejuruteraan, pembinaan dan operasi dalam industri pembinaan. Pada tahun 2024, industri AEC/O menghadapi cabaran yang berubah-ubah di tengah-tengah kemajuan teknologi. Tahun ini dijangka menyaksikan integrasi teknologi termaju, menandakan anjakan paradigma dalam reka bentuk, pembinaan dan operasi. Sebagai tindak balas kepada perubahan ini, industri mentakrifkan semula proses kerja, melaraskan keutamaan, dan meningkatkan kerjasama untuk menyesuaikan diri dengan keperluan dunia yang berubah dengan pantas. Lima arah aliran utama berikut dalam industri AEC/O akan menjadi tema utama pada 2024, mengesyorkan ia bergerak ke arah masa depan yang lebih bersepadu, responsif dan mampan: rantaian bekalan bersepadu, pembuatan pintar

1. Latar Belakang Pembinaan 58 Portrait Platform Pertama sekali, saya ingin berkongsi dengan anda latar belakang pembinaan 58 Portrait Platform. 1. Pemikiran tradisional platform pemprofilan tradisional tidak lagi mencukupi Membina platform pemprofilan pengguna bergantung pada keupayaan pemodelan gudang data untuk menyepadukan data daripada pelbagai barisan perniagaan untuk membina potret pengguna yang tepat untuk memahami tingkah laku, minat pengguna dan keperluan, dan menyediakan keupayaan sampingan, akhirnya, ia juga perlu mempunyai keupayaan platform data untuk menyimpan, bertanya dan berkongsi data profil pengguna dan menyediakan perkhidmatan profil dengan cekap. Perbezaan utama antara platform pemprofilan perniagaan binaan sendiri dan platform pemprofilan pejabat pertengahan ialah platform pemprofilan binaan sendiri menyediakan satu barisan perniagaan dan boleh disesuaikan atas permintaan platform pertengahan pejabat berkhidmat berbilang barisan perniagaan, mempunyai kompleks pemodelan, dan menyediakan lebih banyak keupayaan umum. 2.58 Potret pengguna latar belakang pembinaan potret di platform tengah 58

Teknologi C++ boleh mengendalikan data graf berskala besar dengan memanfaatkan pangkalan data graf. Langkah-langkah khusus termasuk: mencipta contoh TinkerGraph, menambah bucu dan tepi, merumuskan pertanyaan, mendapatkan nilai hasil dan menukar hasil menjadi senarai.

Dalam era data besar hari ini, pemprosesan dan analisis data telah menjadi sokongan penting untuk pembangunan pelbagai industri. Sebagai bahasa pengaturcaraan dengan kecekapan pembangunan tinggi dan prestasi unggul, bahasa Go telah secara beransur-ansur menarik perhatian dalam bidang data besar. Walau bagaimanapun, berbanding dengan bahasa lain seperti Java dan Python, bahasa Go mempunyai sokongan yang agak tidak mencukupi untuk rangka kerja data besar, yang telah menyebabkan masalah bagi sesetengah pembangun. Artikel ini akan meneroka sebab utama kekurangan rangka kerja data besar dalam bahasa Go, mencadangkan penyelesaian yang sepadan dan menggambarkannya dengan contoh kod khusus. 1. Pergi bahasa

Teknologi pemprosesan strim digunakan untuk pemprosesan data besar ialah teknologi yang memproses aliran data dalam masa nyata. Dalam C++, Apache Kafka boleh digunakan untuk pemprosesan strim. Pemprosesan strim menyediakan pemprosesan data masa nyata, kebolehskalaan dan toleransi kesalahan. Contoh ini menggunakan ApacheKafka untuk membaca data daripada topik Kafka dan mengira purata.

Dalam pemprosesan data besar, menggunakan pangkalan data dalam memori (seperti Aerospike) boleh meningkatkan prestasi aplikasi C++ kerana ia menyimpan data dalam memori komputer, menghapuskan kesesakan I/O cakera dan meningkatkan kelajuan akses data dengan ketara. Kes praktikal menunjukkan bahawa kelajuan pertanyaan menggunakan pangkalan data dalam memori adalah beberapa urutan magnitud lebih cepat daripada menggunakan pangkalan data cakera keras.

Golang dan data besar: padanan sempurna atau bertentangan? Dengan perkembangan pesat teknologi data besar, semakin banyak syarikat mula mengoptimumkan perniagaan dan membuat keputusan melalui analisis data. Untuk pemprosesan data besar, bahasa pengaturcaraan yang cekap adalah penting. Di antara banyak bahasa pengaturcaraan, Golang (bahasa Go) telah menjadi salah satu pilihan popular untuk pemprosesan data besar kerana keselarasannya, kecekapan, kesederhanaan dan ciri-ciri lain. Jadi, adakah Golang dan data besar padanan sempurna atau bercanggah? Artikel ini akan bermula daripada aplikasi Golang dalam pemprosesan data besar,