全部 大数据新闻动态 大数据技术文章 大数据常见问题 技术问答

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    点对点消息传递模式与发布订阅消息传递模式【大数据培训】

    大数据系统面临的首要困难是海量数据之间该如何进行传输。为了解决大数据集的传输困难，就必须要构建一个消息系统。一个消息系统负责将数据从一个应用程序传递到另外一个应用程序中，应用程序只关注数据，无须关注数据在多个应用之间是如何传递的，分布式消息传递基于可靠的消息队列，在客户端应用和消息系统之间异步传递消息。 查看全文>>

    大数据技术文章2020-05-29 |传智播客 |消息传递模式

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    Spark与Hadoop有哪些区别？【大数据培训】

    Hadoop与Spark都是大数据计算框架，但是两者各有自己的优势，Spark与Hadoop的区别主要有以下几点。 查看全文>>

    大数据技术文章2020-04-24 |传智播客 |Spark与Hadoop的区别

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    Spark有什么特点？【大数据培训】

    Spark计算框架在处理数据时，所有的中间数据都保存在内存中。正是由于Spark充分利用内存对数据进行计算，从而减少磁盘读写操作，提高了框架计算效率。同时Spark还兼容HDFS、Hive，可以很好地与Hadoop系统融合，从而弥补MapReduce高延迟的性能缺点。所以说，Spark是一个更加快速、高效的大数据计算平台。 查看全文>>

    大数据技术文章2020-04-24 |传智播客 |Spark特点

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    哪些领域适合应用机器学习？【大数据培训】

    机器学习强调3个关键词：算法、经验和性能。在数据的基础上，通过算法构建出模型，然后用训练模型测试已有的数据集进行评估，如果评估达到要求，就将模型应用于生产环境中，如果该模型没有很好的表现，那么就需要重新调整算法参数，最终获得一个满意的模型来处理其他的数据。机器学习技术和方法已经被成功应用到多个领域，如个性化推荐系统、计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及智能机器控制等领域。机器学习是人工智能的核心，可以应用于各行各业，与人们的生活息息相关。以下是机器学习应用的常见领域。 查看全文>>

    大数据技术文章2020-04-23 |传智播客 |机器学习应用领域

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    Spark生态系统包含哪些组件？【大数据培训】

    Spark于2009年诞生于美国加州大学伯克利分校的AMP实验室，它是一个可应用于大规模数据处理的统一分析引擎。Spark不仅计算速度快，而且内置了丰富的APl，使得用户能够更加容易地编写程序。下面我们就来聊聊Spark的发展历史。 查看全文>>

    大数据新闻动态2020-04-23 |传智播客 |Spark生态系统

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    机器学习是什么？机器学习分为几类？

    随着互联网的高速发展，被收集并应用于分析的数据量呈现出爆发式增长，面对如此量级的数据，以及常见的实时利用该数据的需求，仅依靠人工处理难免力不从心，这就催生了所谓的大数据和机器学习系统。 机器学习是一门多领域的交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科，专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 查看全文>>

    大数据新闻动态2020-04-23 |传智播客 |机器学习分为几类

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    如何通过ECharts js实现数据可视化面板[大数据培训视频教程]

    可视化看板是一个数据可视化案例，将大量数据加工处理后，通过图表的方式表达，可以更直观的对数据进行分析。本次课程主要讲解ECharts 图表的基本使用以及可视化面板的布局 查看全文>>

    大数据技术文章2020-03-22 |传智播客 |ECharts js实现数据可视化面板

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    Kafka的常用API介绍[大数据培训]

    回调函数会在producer收到ack时调用，为异步调用，该方法有两个参数，分别是RecordMetadata和Exception，如果Exception为null，说明消息发送成功，如果Exception不为null，说明消息发送失败。 注意：消息发送失败会自动重试，不需要我们在回调函数中手动重试。 查看全文>>

    大数据新闻动态2020-01-03 |传智播客 |Kafka的常用API

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