Empfohlene Kurse zur Big-Data-Analyse

Warnung: Dieser Artikel dient nur als Referenz zum Lernen und Forschen. Bitte verwenden Sie ihn nicht für illegale Zwecke. Im vorherigen Artikel „Mobike Inofficial Big Data Analysis“ habe ich meine Datenanalyse von Mobike während des Frühlingsfestes erwähnt. In der folgenden Artikelserie werde ich näher darauf eingehen, wie mein Crawler diese Daten effizient durchsuchen kann. Warum die Daten von Mobike crawlen? Mobike war das erste gemeinsame Fahrrad, das nach Chengdu kam. Jeden Tag, wenn ich aus der U-Bahn-Station aussteige, sehe ich viele Fahrräder in der APP, aber wenn ich dorthin gehe, stelle ich fest, dass die Fahrräder nicht da sind. Manche Autos sind irgendwo versteckt; manche stehen möglicherweise hinter Hochhäusern und können aufgrund von GPS-Fehlern nicht gefunden werden; manche Autos sind durch eine Mauer abgetrennt, sodass Radfahrer sie nicht erreichen können. Gibt es also eine Möglichkeit, die Daten dieser Fahrräder zu erhalten, um zu analysieren, ob diese Fahrräder zu Zombie-Fahrrädern geworden sind? Hat jemand es absichtlich in die Community gestellt, damit niemand darauf zugreifen kann? Mit diesen Fragen im Hinterkopf begann ich zu recherchieren, wie ich an diese Daten gelangen kann. Wo erhalten Sie die Daten? Wenn Sie die Daten sehen können, gibt es immer eine Möglichkeit, sie automatisch abzurufen. Es ist nur so, dass die Methode zur Datenbeschaffung die Effizienz der Datenbeschaffung von Mobike bestimmt. Dieser Crawler

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Einleitung: Warnung: Dieser Artikel dient nur zu Lern- und Forschungsreferenzzwecken, bitte verwenden Sie ihn nicht für illegale Zwecke . Im vorherigen Artikel „Mobike Inofficial Big Data Analysis“ habe ich meine Datenanalyse von Mobike während des Frühlingsfestes erwähnt. In der folgenden Artikelserie werde ich näher darauf eingehen, wie mein Crawler diese Daten effizient durchsuchen kann. Warum die Daten von Mobike besteigen? Mobike ist das erste gemeinsame Fahrrad, das nach Chengdu fährt. Jeden Tag, wenn ich aus der U-Bahn-Station aussteige, sehe ich viele Fahrräder in der APP, aber wenn ich dort ankomme, stelle ich fest, dass die Fahrräder nicht da sind . Einige Autos sind irgendwo versteckt; einige Autos befinden sich möglicherweise in hoher...

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Einleitung: Es ist keine Übertreibung zu sagen, dass Big Data zu einem unverzichtbaren Bestandteil jeder Geschäftskommunikation geworden ist. Die Desktop- und mobile Suche stellt Vermarktern und Unternehmen auf der ganzen Welt Daten in beispiellosem Umfang zur Verfügung, und mit dem Aufkommen des Internets der Dinge wird die Menge der für den Konsum verfügbaren Daten exponentiell wachsen. Diese Verbrauchsdaten sind eine Goldgrube für Unternehmen, die ihre Kunden besser ansprechen, verstehen möchten, wie Menschen ihre Produkte oder Dienstleistungen nutzen, und Informationen sammeln möchten, um ihre Gewinne zu steigern.

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Einleitung: Dieser Artikel wurde aus „BIG DATA ANALYTICS BEYOND HADOOP“ übersetzt. Übersetzer: Wu Jingrun Korrekturleser: Fang Tengfei. Ich versuche, einen tiefen Eindruck bei Leuten zu hinterlassen, die Big Data lernen: Obwohl Apache Hadoop sehr nützlich ist und ein sehr A erfolgreiche Technologie, aber die Prämisse dieser Ansicht ist etwas veraltet. Betrachten Sie diesen Zeitplan: MapR implementiert von Google

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Einleitung: Der Originalartikel wurde 2013 mit geringfügigen Änderungen in der 8. Ausgabe des Magazins „Programmer“ veröffentlicht. Text / Geng Yifeng Chen Guancheng: Seit Google das verteilte Verarbeitungsframework MapReduce vorgeschlagen hat, wird die von Hadoop repräsentierte Open-Source-Software von immer mehr Unternehmen geschätzt und bevorzugt. Basierend auf Hadoop, dann HBase, Hive,

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Einführung: Quelle: http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-javadev2-15/index.html Als Google 2001 seine Bildsuchfunktion veröffentlichte, gab es in weniger als 10 Jahren nur 250 Millionen indizierte Bilder Mit dieser umfangreichen Suchfunktion können bereits mehr als 10 Milliarden Bilder abgerufen werden, wobei jede Minute 35 Stunden an Inhalten auf YouTube hochgeladen werden. Angeblich T

6. Big-Data-Analyse: Verwenden Sie Hunk in Kombination mit Hadoop oder ElasticMapReduce

Einführung: Autor Jonathan Allen, Übersetzer Zhang Xiaopeng Hunk ist ein Das Unternehmen Splunk ist ein relativ neues Produkt zur Erkennung und Visualisierung von Hadoop und anderen NoSQL-Datenspeichern. Die neue Version wird Amazons Elastic MapReduce unterstützen. Die Verwendung von Hunk mit Hadoop Hadoop besteht aus zwei Einheiten namens HDFS

7. Microsoft veröffentlicht eine Vorschau der Speicherdatenbanktechnologie

Einführung: Auf der diesjährigen TechEd-Konferenz kündigte Microsoft die erste technische Vorschauversion von SQL Server 2014 an, die diesen Monat offiziell zum Download verfügbar sein wird, und das Produkt ist offiziell Der Veröffentlichungstermin ist zunächst für Ende dieses Jahres geplant. Das größte Highlight der neuen Version ist das In-Memory-OLTP (On-Line Transaction Processing, Online-Transaktionsverarbeitungssystem) auf Tabellengranularitätsebene und die Bereitstellung von Echtzeit-Big-Data-Analysefunktionen

8. Ähnlich Wie geht die Java-Sprache mit der „Big-Data-Analyse“ um? Erfahrene Freunde teilen es bitte

Einführung: Mein Verständnis von „Big-Data-Analyse“ besteht darin, einige Algorithmusaufrufe für vorhandene Daten durchzuführen und diese an die passende Gruppe (z. B. Baidu) zurückzugeben (Allianz, Taobao-Allianz) Wie wird also konkret in Programmierprojekten damit umgegangen? Entspricht es genau meinem Verständnis? Es kommt mir so vor, als wäre es nicht so einfach ... Bei der Big-Data-Analyse, die ich sehe, dreht sich alles um die Personalbeschaffung ...

[Verwandte Q&A-Empfehlungen]:

php – Wie geht die Java-Sprache mit der „Big-Data-Analyse“ um? Freunde mit Erfahrung, bitte teilen Sie es

html – Was ist das Funktionsprinzip, um den Text von der Webseite in der Evernote-Ausschneidefunktion zu erhalten?

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEmpfohlene Kurse zur Big-Data-Analyse. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!