大数据技术共14条数据
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学大数据技术必须了解的大数据经典应用案例
我们已经进入了数据化的时代，大数据开发技术、数据分析已经成为目前企业最核心的关注点。数据为企业提供了更加可靠的支撑，对于优化产业结构、提升生产效率有非常明显的作用。在企业纷纷布局大数据业务的同时，大数据相关人才缺口逐渐扩大。目前国内大数据相关从业人员已经超过20万，作为大数据从业人员，必须了解一些大数据相关的经典应用案例。
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2019-8-22 18:03:14
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5分钟掌握Hadoop环境搭建流程
Hadoop是大数据技术的基础，它在大数据技术体系中的地位是非常重要的。目前Hadoop是主流的分布式系统基础架构之一，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，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。所以对于Hadoop基础知识的掌握的扎实程度，会决定你在大数据技术道路上走多远。首先我们来学习一下Hadoop环境搭建流程吧。
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2019-8-14 10:19:35
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数据分析对企业经营的作用和现实意义
大数据时代的浪潮，不仅改变着每个人个人的命运，同时为企业提供了更多的机会。在日常的企业经营中，我们往往会用到数据分析，那么数据分析对企业经营到底有多大的作用？又有哪些现实意义呢？
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2019-8-13 17:38:12
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大数据是什么？有什么巨大价值？
随着市场经济的不断发展以及互联网科技的快速提升，信息流通的价值也越来越大，马云曾指出我们即将进入DT的时代。因此大数据成为炙手可热的关键因素。大数据更像是矿藏，不只是因为他的量大，而更在于这些数据背后所带来的的价值以及利益。那大数据到底是什么？他的背后隐含着什么样的巨大价值呢？
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2019-8-09 18:04:03
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大数据可视化相关工具介绍
大数据的实际应用中，有一个重要的环节，就是实现数据的可视化。这是数据分析结论导向的重要体现。你可以通过可视化的数据形式明晰的了解各种数据的分布以及占比，例如大数据招聘市场的分布、目前行业岗位薪资与学历的关系、大数据热门技术的应用比例等等。本文就和大家介绍一些大数据可视化的使用工具
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2019-8-09 18:04:01
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如何通过云计算大数据在线培训视频学习项目实战经验？
目前通过参加云计算大数据培训是成为进入大数据行业的重要途径之一。而对于时间并不充裕或者无法脱产学习以及异地学习的朋友而言，更多的选择云计算大数据在线培训的方式学习。那如果通过云计算大数据在线培训视频学习项目实战经验呢？
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2019-8-06 19:00:46
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大数据面试题 Spark知识点汇总
Spark是一个实现快速通用的集群计算平台，它是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。在大数据库架构中常常需要使用Spark，Spark的知识点一直也是大数据面试题的重点，本文整理了Spark知识点汇总，现在就和大家一起梳理下吧！
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2019-7-25 15:33:51
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2019年大数据在各行业的应用 深度解析
如今，我们都生活在一个数字化的世界里，大数据的应用也变得越来越广泛，它深度改变着我们的生产生活方式。本文小编就来深度解析一下，2019年大数据在各行业的应用。这些行业都从大数据中获取了当下真正有价值的信息，从而极大地提高了生产效率。
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2019-7-22 18:00:56
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了解前沿技术：大数据经典应用案例分享
目前国内大部分代行的企业已经将大数据充分的运用到原来的业务之中，对于哪些目前还在互联网转型甚至没有实现互联网+转型的企业来说，能否尽快布局大数据成为企业实现快速发展的核心问题。因此我们需要跟多的了解大数据到底都可以做什么。本文为大家分享了部分大数据应用成功案例。对于企业或者开发者都可以从中找到与自己实际工作业务相关的拓展思路。
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2019-7-22 16:28:07
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大数据对企业的意义是什么？有哪些大数据经典案例？
大数据技术的意义是什么？对于企业而言，可以根据大数据的分析使产品更加符合消费者的需求，根据目标用户特征锁定精准用户群体，同时还可以通过数据制定更好的推广方案，提高有效转化率，也可以帮助企业在危机来临之前展示预警功能，从而降低相应的损失。那有哪些我们知道的大数据经典案例呢？下面我们一起来看一下吧。
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2019-7-16 18:21:12
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大数据面试：数据仓库工具hive面试题集锦
进入DATE时代，大数据技术成为互联网发展的核心要素之一。与此同时大数据开发工程师的薪资也成为行业内高薪的代表。想从事大数据开发需要掌握多种核心技术：Hadoop、Hive、Storm、Spark、Scala等等。而且这些技术知识点已经成为大数据工程师进入职场时面试中必备的考点。这里主要和大家分享一下数据仓库工具hive相关的面试题！
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2019-7-05 17:30:53
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大数据核心技术：Hadoop与spark
大数据学习需要掌握很多技术知识点，包括Linux、Zookeeper、Hadoop、Redis、HDFS、MapReduce、Hive、lmpala、Hue、Oozie、Storm、Kafka、Spark、Scala、SparkSQL、Hbase、Flink、机器学习等。今天主要和大家分享一下Hadoop和spark技术。
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2019-6-26 17:59:29
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大数据技术分享：Hive的静态分区与动态分区
Hive是机遇Hadoop的一个数据仓库工具，它的学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MAPReduce统计，十分适合数据仓库的统计。在Hive学习过程中必定会接触到分区，这是Hive存放数据的一种形式。查询数据时使用分区列进行过滤，只需根据列值直接扫描对应目录下的数据，不扫描其他不关心的分区，快速定位，提高查询效率。分区分为静态分区和动态分区两种形式。
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2019-6-21 18:18:25
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大数据行业必须掌握的核心技术
大数据为什么这么火？企业现在大数据人才招聘更注重哪些技能？博学谷小编通过在招聘网站的大量招聘数据发现，目前大部分企业招聘要求中重点体现5点大数据的核心技术。
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2019-6-11 16:31:43