大数据(Big Data),是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。...(more)
来自主题:Oracle
Lancer 互联网  擅长领域:Linux, 大数据, 中间件
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1、技术顾问岗 工作职责 1.驱动制定全行应用系统架构规划、设计方案,并对开发实施方案进行评估审核,对重要平台选型、技术选型和方案策略进行评估和审定; 2.制定科技开发技术规范、技术平台标准以及发展战略,并结合相关规范进行评审、评估,针对技术、质量风险组织排查和相...(more)
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来自主题:大数据
  • 时间:2017-10-13
  • 地点: 线上活动
  • 状态: 已结束
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    来自主题:MySQL
    care 海通证券  擅长领域:数据库, MySQL, PostgreSQL
    DB-Engines 发布了 2017 年 10 月份的数据库排名,本月排名前 20 名的数据库排名均没有变化。完整排名请看这里:http://db-engines.com/en/ranking Oracle、MySQL 、Microsoft SQL Server 长期霸占着前三的位置,其本月总得分依然继续下降,但由于和排在后面的数据库得分基数相...(more)
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    来自主题:大数据
    黄呆毛 上海汽车  擅长领域:开源软件, Redis, ELK
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    本文将在架构、功能、产品线、概念等方面,对ElasticSearch和Splunk做一个全方位的对比,希望能够为大家在制定大数据搜索方案的时候有所帮助。 简介 ElasticSearch是一个基于Lucene的开源搜索服务。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elast...(more)
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  • 杭州海兴电力科技股份有限公司
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  • 中国金融电子化公司
    擅长领域:AIX, SVC, PowerVM
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  • 吉林省地方税务局
    关注 27
  • 中能源
    擅长领域:MySQL, 数据库, Oracle
    关注 169
  • 平安银行
    擅长领域:性能参数, 服务器, Linux
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  • 青岛诺亚
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  • 长春长信华天
    擅长领域:TSM, SVC, 存储
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  • 长春理想
    擅长领域:网络安全, 数据中心, 信息安全
    关注 30
  • 来自主题:大数据
    Lancer 互联网  擅长领域:Linux, 大数据, 中间件
    123 会员关注
    数据库管理岗(DB2方向) 岗位序列:科技信息类所属机构:总行信息科技部工作地区:全国招聘人数:不限截止日期:2017-12-31 工作职责:(1)负责总行生产系统的DB2数据库二线支持、上线安装、故障诊断和处理、性能调优;(2)负责制定数据库软件实施和维护规范;负责提供数据库技术培训。 任...(more)
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    来自主题:数据分析
    heray2323 中山大学附属肿瘤医院
    1 会员关注
    现阶段的确有很多医院信息系统的数据是非结构化的,特别是建设较早的系统。通常在建设数据中心或者集成平台时,有以下三种方法对非结构化数据进行二次利用:1.开发数据后结构化引擎,这种方法针对电子病历系统中有很多非结构化的大字段数据较为有用;2.利用数据离散建模工具和模型...(more)
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    来自主题:架构设计
    黄呆毛 上海汽车  擅长领域:开源软件, Redis, ELK
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    框架篇——工欲善其事,必先利其器 如果说运维是地基,那么框架就是承重墙。农村建住房是一块砖一块砖地往上垒,而城市建大 House 则是先打地基,再建承重墙,最后才是垒砖,所以中间件的搭建和引进是建设高可用、高性能、易扩展可伸缩的大中型系统的前提。框架篇中的每篇主要由四...(more)
    浏览281
    来自主题:数据库
    千户余音 njiairport  擅长领域:消息队列(rabbit-mq server), 存储, docker
    5 会员关注
    随着数据在多个系统间更加离散存储,各企业机构不得不应对日益复杂的生态系统与数字化业务需求。近日,Gartner发布的数据管理技术成熟度曲线*(Hype Cycle for Data Management)将帮助首席信息官(CIO)、首席数据官(CDO)及其它数据与分析高级管理人员了解他们正在评估的数据管理技术...(more)
    浏览133
    来自主题:大数据
    赵钱孙 河南电信  擅长领域:Kubernetes, 容器, Oracle数据库
    1 会员关注
    大数据,作为一套技术、一种经营战略是相对成熟的。这种成熟带来的好处是更先进的工具、更顺畅的部署和新的商业机会。不利的一面是,如果公司想要在实现数字化转型目标方面取得真正成功,新挑战的出现需要更为明智的策略。 一家公司的数字化改造应该从清晰的趋势和障碍出发,更...(more)
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    来自主题:cognos
    he251377753 中设智控  擅长领域:Db2, cognos
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    如果设置列表行数,就按行数分页签,如果不设置,导出时按最大行数自动分页
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    来自主题:Redis
    该来的总会来 华润  擅长领域:网络安全, 云计算, 大数据
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    1. 为什么添加 Streams 数据流? Stream 数据流的使用越来越多,Redis 的作者 antirez 也在积极思考,如何让 redis 能够很好的支持数据流的使用场景。 antirez 认为 Redis 现有的数据结构都不能很好的处理数据流,例如: (1)Sorted sets 有序集合中的元素根据他们的分值进行变化...(more)
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    来自主题:python
    Lancer 互联网  擅长领域:Linux, 大数据, 中间件
    123 会员关注
    大数据高级开发 岗位职责:   1、理解线上业务和金融行业数据,设计重构离线,实时数据处理引擎  2、负责大数据集群的运维优化3、参与业务分析、特征变量提取、数据挖掘建模等相关工作4、 负责实时大数据平台及实时风控相关模块的设计开发维护工作 任职要求:  1、精通...(more)
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    来自主题:大数据
    honpeng 中信
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    在分布式架构转型方面,邮储银行将推动企业架构向SOA转型。主要有两个层面的工作,在企业集成层面,采用分布式服务框架,形成企业级分布式的服务寻址、路由、调用机制,并支持服务组合与流程调度,作为企业架构向SOA转型的起点和依托,邮储银行已经开始了这一框架系统的建设工作;在业...(more)
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    来自主题:架构设计
    silencely 阿里  擅长领域:OpenStack, hbase, 海量数据
    5 会员关注
    基于PB级海量数据实现数据服务平台,需要从各个不同的角度去权衡,主要包括实践背景、技术选型、架构设计,我们基于这三个方面进行了架构实践,下面分别从这三个方面进行详细分析讨论: 实践背景 该数据服务平台架构设计之初,实践的背景可以从三个维度来进行说明:当前现状、业务需...(more)
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    来自主题:kafka
    Judy朱 交银康联  擅长领域:区块链
    本文要给大家分享的是我们如何去构建一个日志系统、用到了那些技术、为什么用这些技术,同时会讲述这个过程中遇到的问题及优化方法,希望能给你在实践中能够提供一些参考。 前 言 最近在维护一个有关于日志的项目,这个项目是负责收集、处理、存储、查询京东卖家相关操作的...(more)
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    来自主题:大数据
    Lancer 互联网  擅长领域:Linux, 大数据, 中间件
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    大数据首席架构师(大数据云平台部) 年薪:100万 工作职责: 负责面向大型集团企业的大数据套件产品创新技术发展,把握业界技术趋势,引领企业管理领域大数据核心技术水平; 负责大数据套件产品核心技术架构、核心设计方案的确定; 总结提炼大型集团企业大数据技术应用核心价值,推...(more)
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    来自主题:大数据
    风一样的男人 长春一汽  擅长领域:docker, 数据库, 微服务
    1 会员关注
    随着 大数据分析 市场快速渗透到各行各业,哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数,这里给出最热的十个大数据技术。 1、预测分析: 预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案,包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法...(more)
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    来自主题:神经网络
    刘东 东软集团  擅长领域:超融合架构, LinuxONE, 闪存
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    人工智能大数据在医院影像pacs的应用当然可以减少误诊率。人工智能大数据在医院影像pacs的应用主要分为两个部分:第一个部分是图像识别,利用CPU的计算能力和图像处理分析GPU处理器对pacs影像进行学习;第二个部分深度学习,是人工智能应用的最核心环节。这两个部分都是基于医学...(more)
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    来自主题:云计算
    该来的总会来 华润  擅长领域:网络安全, 云计算, 大数据
    6 会员关注
    国家标准《GB/T 28448-2012信息安全技术 信息系统安全等级保护测评过程指南》自发布以来,为网络运营者开展安全自查以及等级测评机构开展等级测评起到了很好的指导作用,较好地支撑了等级保护测评体系建设。 但是,随着云计算技术、工业控制技术、移动互联技术、大数据技术、...(more)
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    来自主题:大数据
    哈杜普 百度  擅长领域:大数据, spark, hbase
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    前言 最近在跟进Hbase的相关工作,由于之前对Hbase并不怎么了解,因此系统地学习了下Hbase,为了加深对Hbase的理解,对相关知识点做了笔记,并在组内进行了Hbase相关技术的分享,由于Hbase涵盖的内容比较多,因此计划分享2期,下面就是针对第一期Hbase技术分享整体而成,第一期的主要内容...(more)
    浏览188
    来自主题:大数据
    Lancer 互联网  擅长领域:Linux, 大数据, 中间件
    123 会员关注
    岗位职责: 1、负责大数据项目的设计与研发;2、深度参与大数据系统的源码级别开发、核心优化、功能模块改进的二次开发;3、负责Hadoop、Hive、Spark、Lucene、Kafka等开源组件的部署及性能优化;4、负责基于Hadoop、Spark等开源大数据组件进行项目核心代码的编写源码修改.5、...(more)
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    来自主题:大数据
    千户余音 njiairport  擅长领域:消息队列(rabbit-mq server), 存储, docker
    5 会员关注
    本文选自《交易技术前沿》第二十七期 (2017年6月)。 马骁霏、冯轶 大连商品交易所 摘要:随着大数据的兴起和人工智能技术的飞速发展,大量蕴藏在数据中的规律借助于数据挖掘技术被揭示出来,给很多领域带来了突破性的进展。交易所拥有全期货市场交易数据,若能利用人工智能技...(more)
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    来自主题:cognos
    匿名用户
    《BI由此开始—Cognos学习指南》,社区版主anda写的,你可以在社区里下载电子版本。
    来自主题:人工智能
    时东南 外资银行  擅长领域:spark, 大数据, 区块链
    10 会员关注
    知识图谱构建的关键技术 知识提取 知识表示 知识融合 知识推理 上文链接:最全知识图谱综述: 概念以及构建技术 知识推理 知识推理则是在已有的知识库基础上进一步挖掘隐含的知识,从而丰富、扩展知识库。在推理的过程中,往往需要关联规则的支持。由于实体、实体属性以...(more)
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    来自主题:大数据
    哈杜普 百度  擅长领域:大数据, spark, hbase
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    来自主题:大数据
    匿名用户
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    来自主题:kafka
    James_Liu AXA  擅长领域:Kubernetes, Linux, 性能参数
    17 会员关注
    Kafka起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark等都支持与Kafka集成。 1 概述 Kafka与传统消息系统相比,有以下不同: ...(more)
    浏览136
    来自主题:Redis
    该来的总会来 华润  擅长领域:网络安全, 云计算, 大数据
    6 会员关注
    Redis 的作者 Salvatore Sanfilippo 曾经对这两种基于内存的数据存储系统进行过比较: Redis 支持服务器端的数据操作:Redis 相比 Memcached 来说,拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作,通常在 Memcached 里,你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再 set 回去。这大...(more)
    浏览146
    来自主题:机器学习
    姜沫 鞋盒新能源  擅长领域:OpenStack, 区块链, 私有云
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    A 准确率(accuracy) 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中,准确率定义如下: 在二分类中,准确率定义为: 激活函数(Activation function) 一种函数(例如 ReLU 或 Sigmoid),将前一层所有神经元激活值的加权和输入到一个非线性函数中,然后向下一层传递该函数的输出值(典型的非...(more)
    浏览47
    来自主题:kafka
    姜沫 鞋盒新能源  擅长领域:OpenStack, 区块链, 私有云
    2 会员关注
    作者|Haohui Mai, Bill Liu, Naveen Cherukuri 译者|核子可乐 Uber公司通过传播各类实时来源数据以实现更加无缝化且令人愉悦的用户体验。具体而言,Uber需要交付 UberEATS 订单的预估交付时间(简称 ETD)、结合即时交通条件得出的指导配送路线以及其间各项重要影响指标。来...(more)
    浏览117
    来自主题:PostgreSQL
    lxue 某互联网公司  擅长领域:数据库, PostgreSQL
    3 会员关注
    从 5 月份发布的 PostgreSQL 10 首个 Beta 测试版到今天已有小半年时间,今天 PostgreSQL 终于宣布了 PostgreSQL 10 正式版。 全新的 PostgreSQL 10 正式版值得关注的新特性包括: 使用基于发布和订阅机制的逻辑复制 声明式的表分区 提升了查询的并发性 显著的性能提升 ...(more)
    浏览70
    来自主题:cognos
    biroad xxx公司  擅长领域:cognos
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    网上找个安装介质从安装开始,然后搭建个sample环境,接下来简单做几个实例呗固定报表,多维报表等
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    来自主题:kafka
    哈杜普 百度  擅长领域:大数据, spark, hbase
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    来自主题:大数据
    时东南 外资银行  擅长领域:spark, 大数据, 区块链
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    前篇:Hbase 技术细节笔记(上) 四、RegionServer的故障恢复 我们知道,RegionServer的相关信息保存在ZK中,在RegionServer启动的时候,会在Zookeeper中创建对应的临时节点。RegionServer通过Socket和Zookeeper建立session会话,RegionServer会周期性地向Zookeeper发送ping消息包,以...(more)
    浏览84
    来自主题:python
    月光满楼 南车青岛四方  擅长领域:api, 容器, 数据中心
    我们接着上一期的Python,继续跟大家分享有关Python中常用的数值计算和正则表达式。 运算符 1)数值运算 +、-、*、/% (求余数)// (注意Python中的整除是floor除,即向下除法)** 2)比较运算 (>、>=、<、<=、)== (判断两个对象是否相等)!= (判断两个对象是否不相等) ...(more)
    浏览53
    来自主题:cognos
    lihe 华夏证券  擅长领域:cognos, 解决方案
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    来自主题:Redis
    匿名用户
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    来自主题:招聘
    Lancer 互联网  擅长领域:Linux, 大数据, 中间件
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    Spark研发工程师 任职要求: 计算机、数学或统计学相关专业本科以上学历; 2-3年以上分布式系统研发工作; 精通C++/Java/Scala程序开发(至少一种),熟悉Linux/Unix开发环境; 有分布式系统理论基础和实践经验,熟悉Map-Rduce/实时计算等分布式计算技术,2年以上大规模分布式程序开...(more)
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    来自主题:机器学习
    时东南 外资银行  擅长领域:spark, 大数据, 区块链
    10 会员关注
    使用机器学习的方法可以解决越来越多的实际问题,它在现实世界中的应用越来越广泛,比如智能风控、欺诈检测、个性化推荐、机器翻译、模式识别、智能控制,等等。 机器学习分类 我们都知道,机器学习可以分为三大类:监督学习(Supervised Learning)、无监督学习(Unsupervised Learni...(more)
    浏览98
    来自主题:cognos
    mqni IBM  擅长领域:cognos
    指标层级抽象成维度信息,应该就能做了,关键要看报表用的结果表怎么设计的
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    来自主题:超融合
    刘东 东软集团  擅长领域:超融合架构, LinuxONE, 闪存
    369 会员关注
    首先,超融合系统适用于IT环境的所有应用类型。其次,超融合系统的首要目的是管理虚拟化环境,那些目前运行在物理硬件上的应用最好还是继续保持运行在物理硬件架构上。所以,除了那些目前仍然需要直接运行在物理硬件环境中的应用程序,我不认为存在一种特殊的应用程序不能被部署在...(more)
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    来自主题:大数据
    匿名用户
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    来自主题:深度学习
    时东南 外资银行  擅长领域:spark, 大数据, 区块链
    10 会员关注
    RNN是什么 循环神经网络即recurrent neural network,它的提出主要是为了处理序列数据,序列数据是什么?就是前面的输入和后面的输入是有关联的,比如一句话,前后的词都是有关系的,“我肚子饿了,准备去xx”,根据前面的输入判断“xx”很大可能就是“吃饭”。这个就是序列数据。 循...(more)
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    来自主题:cognos
    jdw_cognos IBM  擅长领域:cognos, cube
    2 会员关注
    可以打给IBM官方售后,但是可能你的版本IBM售后已经不提供售后了,版本太老了。
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    来自主题:人工智能
    James_Liu AXA  擅长领域:Kubernetes, Linux, 性能参数
    17 会员关注
    【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分,其强大的语义处理和互联组织能力,为智能化信息应用提供了基础。我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述,涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱...(more)
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    来自主题:医疗大数据
    lxin365 MMA  擅长领域:混合云
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    来自主题:Hadoop
    kkmmll kkmmll
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    来自主题:大数据
    该来的总会来 华润  擅长领域:网络安全, 云计算, 大数据
    6 会员关注
    大数据产品,从系统性和体系思路上来做,主要分为五步: 1、针对前端不同渠道进行数据埋点,然后根据不同渠道的采集多维数据,也就是做大数据的第一步,没有全量数据,何谈大数据分析; 2、第二步,基于采集回来的多维度数据,采用ETL对其各类数据进行结构化处理及加载; 3、然后第三步,对...(more)
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    来自主题:大数据
    哈杜普 百度  擅长领域:大数据, spark, hbase
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    来自主题:java
    哈杜普 百度  擅长领域:大数据, spark, hbase
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    社区热点,是社区内被人关注和参与更多的内容, 通过算法自动筛选出来的,请 注册登录,然后就可以观看更多正在发生的热点和精华,并能加入交流。

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