1.数据科学与大数据技术导论第4章大数据加工和分析所用到的技术与工具 4.1技术体系 4.2MapReduce 4.3Hadoop 4.4Spark 4.5NoSQL与NewSQL 4.6R与Python 4.7发展趋势 重点:掌握Python、R、MapReduce、Spark等大数据加工和分析的使用。 难点:理解分布式计算的优势,掌握Python、R、MapReduce、Spark等大数据加工和分析的使用,并利用这些工具进行基本大数据https://www.scholat.com/course/hdbigdata

2.大数据技术的最新进展和发展趋势51CTO博客大数据技术的最新进展和发展趋势 本文为孙元浩先生在2016年BDTC会议上发表的主题演讲(视频时长27分钟)。 Hadoop相关的大数据技术在最近两年中出现了一些新的进展和变化,一些过时技术被淘汰,例如Storm、Flume等,同时也涌现了一些新的技术和进展,例如Flink等。本次演讲内容将介绍三个方向上的最新技术进展:交互式数据分析、https://blog.51cto.com/u_15127640/2774673

3.大数据未来发展六大趋势预测数据分析师大数据未来发展六大趋势预测_数据分析师 随着云时代的来临,大数据(Bigdata)也吸引了越来越多的关注。大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样https://cda.pinggu.org/view/1648.html

4.大数据技术未来发展前景及趋势分析–互联网数据资讯网大数据技术 未来发展前景及趋势分析 Apache Drill: Apache Drill目前是Apache的一个孵化项目。提供了不同数据源特别的查询,包括嵌套数据。受Google Dremel的启发,Drill是专为大型数据集提供可扩展性和查询的能力。该项目是由MapR写成。互联网数据资讯网-199IT https://www.199it.com/archives/336817.html/embed

5.国内外大数据发展现况对比大数据作为一种信息资源,具有海量、多样、高速和价值四个特点。在信息时代,大数据的获取、存储、分析和应用已经成为企业和机构的重要任务。国内大数据发展具有重大意义,有助于提升国内产业竞争力、促进创新和提供公共服务。 二、国内大数据发展的现状和趋势 国内大数据发展正处于快速增长的阶段。大数据技术与云计算、人工智能http://chatgpt.cmpy.cn/article/5126789.html