测试是否适合学习大数据相关课程
  • Kylin大数据实战学习教程

    中级课

    Kylin大数据实战学习教程
    79课时 733分钟 易水
    本课程为专题课,通过全面讲解Kylin架构原理、分布式集群搭建以及项目案例,让你快速掌握Kylin实时大数据BI技术,从而解决海量数据多维指标动态计算耗时问题、复杂条件筛选问题以及跨月、季度、年等大时间区间查询问题。
    免费试看
  • 大数据:深度学习项目实战-人脸检测视频教程

    高级课

    大数据:深度学习项目实战-人脸检测视频教程
    16课时 171分钟 唐宇迪
    购买课程后,请扫码入学习群,获取唐宇迪老师答疑 进军深度学习佳项目实战:人脸检测项目视频培训课程,从数据的收集以及预处理开始,一步步带着大家完成整个人脸检测的项目,其中涉及了如何使用深度学习框架Caffe完成整个项目的架构,对于每一个核心步骤详细演示流程和原理解读,在完成检测代码之后进行了详细评估分析,并给出一篇顶级会议论文作为学习参考,详细分析了针对人脸检测项目的优缺点和改进策略。
    免费试看
  • 大数据项目实战:电商推荐系统

    中级课

    大数据项目实战:电商推荐系统
    29课时 549分钟 缪传海
    如今大数据已经成了各大互联网公司工作的重点方向,而推荐系统可以说就是大数据最好的落地应用之一,已经为企业带来了可观的用户流量和销售额。特别是对于电商,好的推荐系统可以大大提升电商企业的销售业绩。国内外的知名电商,如亚马逊、淘宝、京东等公司,都在推荐系统领域投入了大量研发力量,也在大量招收相关的专业人才。打造的电商推荐系统项目,就是以经过修改的中文亚马逊电商数据集作为依托,并以某电商网站真实的业务架构作为基础来实现的,其中包含了离线推荐与实时推荐体系,综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。具体实现的模块主要有:基于统计的离线推荐、基于隐语义模型的离线推荐、基于自定义模型的实时推荐,以及基于内容的、和基于Item-CF的离线相似推荐。整个项目具有很强的实操性和综合性,对已有的大数据和机器学习相关知识是一个系统性的梳理和整合,通过学习,同学们可以深入了解推荐系统在电商企业中的实际应用,可以为有志于增加大数据项目经验的开发人员、特别是对电商业务领域感兴趣的求职人员,提供更好的学习平台。适合人群:1.有一定的 Java、Scala 基础,希望了解大数据应用方向的编程人员2.有 Java、Scala 开发经验,了解大数据相关知识,希望增加项目经验的开发人员3.有电商领域开发经验,希望拓展电商业务场景、丰富经验的开发人员4.有较好的数学基础,希望学br习机器学习和推荐系统相关算法的求职人员
    免费试看
  • 搞定大数据平台:从入门到实战

    中级课

    搞定大数据平台:从入门到实战
    60课时 745分钟 杨俊
    本课程主要是构建大数据平台,包含目前大数据常用的所有技术组件的环境部署。所有技术组件的安装部署,都是手把手操作,不会出现跳讲和断讲,0基础同学也能一站式搞定大数据平台环境。
    免费试看
  • 第二章:大数据MPP工具 Druid

    中级课

    第二章:大数据MPP工具 Druid
    4课时 45分钟 CSDN就业班
    1.Druid技术原理与滴滴应用案例 2.Druid 环境搭建 3.Druid时序数据库基本操作 4.Druid性能测试与应用案例
    免费试看
  • 机器学习与推荐系统

    中级课

    机器学习与推荐系统
    65课时 1649分钟 缪传海
    一、机器学习与推荐系统课程简介 伴随着大数据时代的到来,作为发掘数据规律的重要手段,机器学习已经受到了越来越多的关注。而作为机器学习算法在大数据上的典型应用,推荐系统已成为各行业互联网公司营销体系中不可或缺的一部分,而且已经带来了真实可见的收益。 目前,推荐系统和机器学习已经成为各大公司的发力重点,众多知名公司(如亚马逊、netflix、facebook、阿里巴巴、京东、腾讯、新浪、头条等)都在着眼于将蕴含在庞大数据中的宝藏发掘出来,懂机器学习算法的大数据工程师也成为了新时代最紧缺的人才。 尚硅谷精心打造出了机器学习与推荐系统课程,将机器学习理论与推荐系统项目实战并重,对机器学习和推荐系统基础知识做了系统的梳理和阐述,并通过电影推荐网站的具体项目进行了实战演练。为有志于增加大数据项目经验、扩展机器学习发展方向的工程师提供最好的学习平台。 二、课程内容和目标 本课程主要分为两部分,机器学习和推荐系统基础,与电影推荐系统项目实战。 第一部分主要是机器学习和推荐系统基础理论的讲解,涉及到各种重要概念和基础算法,并对一些算法用python做了实现; 第二部分以电影网站作为业务应用场景,介绍推荐系统的开发实战。其中包括了如统计推荐、基于LFM的离线推荐、基于模型的实时推荐、基于内容的推荐等多个模块的代码实现,并与各种工具进行整合互接,构成完整的项目应用。 通过理论和实际的紧密结合,可以使学员对推荐系统这一大数据应用有充分的认识和理解,在项目实战中对大数据的相关工具和知识做系统的回顾,并且可以掌握基本算法,入门机器学习这一前沿领域,为未来发展提供更多的选择,打开通向算法工程师的大门。
    免费试看
  • 大数据硬实战之kafka视频教程

    高级课

    大数据硬实战之kafka视频教程
    16课时 435分钟 肖滨
    大数据硬实战之kafka视频培训教程:本课程将从实战出发,讲解kafka原理以及在大数据中的应用场景的,是目前市面上少有的kafka实战教程,包括Kafka介绍、性能测试、数据、消息。
    免费试看
  • 大数据—电商数仓项目

    高级课

    大数据—电商数仓项目
    142课时 1753分钟 缪传海
    一、课程简介 随着技术的飞速发展,经过多年的数据积累,各互联网公司已保存了海量的原始数据和各种业务数据,所以数据仓库技术是各大公司目前都需要着重发展投入的技术领域。数据仓库是面向分析的集成化数据环境,为企业所有决策制定过程,提供系统数据支持的战略集合。通过对数据仓库中数据的分析,可以帮助企业改进业务流程、控制成本、提高产品质量等。 二、课程内容 本次精心打造的数仓项目的课程,从项目架构的搭建,到数据采集模块的设计、数仓架构的设计、实战需求实现、即席查询的实现,我们针对国内目前广泛使用的Apache原生框架和CDH版本框架进行了分别介绍,Apache原生框架介绍中涉及到的技术框架包括Flume、Kafka、Sqoop、MySql、HDFS、Hive、Tez、Spark、Presto、Druid等,CDH版本框架讲解包括CM的安装部署、Hadoop、Zookeeper、Hive、Flume、Kafka、Oozie、Impala、HUE、Kudu、Spark的安装配置,透彻了解不同版本框架的区别联系,将大数据全生态系统前沿技术一网打尽。在过程中对大数据生态体系进行了系统的讲解,对实际企业数仓项目中可能涉及到的技术点都进行了深入的讲解和探讨。同时穿插了大量数仓基础理论知识,让你在掌握实战经验的同时能够打下坚实的理论基础。 三、课程目标 本课程以国内电商巨头实际业务应用场景为依托,对电商数仓的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解,具体指标包括:每日、周、月活跃设备明细,留存用户比例,沉默用户、回流用户、流失用户统计,最近连续3周活跃用户统计,最近7天内连续3天活跃用户统计,GMV成交总额分析,转化率及漏斗分析,品牌复购率分析、订单表拉链表的设计等,让学生拥有更直观全面的实战经验。通过对本课程的学习,对数仓项目可以建立起清晰明确的概念,系统全面的掌握各项数仓项目技术,轻松应对各种数仓难题。 四、课程亮点 本课程结合国内多家企业实际项目经验,特别加入了项目架构模块,从集群规模的确定到框架版本选型以及服务器选型,手把手教你从零开始搭建大数据集群。并且总结大量项目实战中会遇到的问题,针对各个技术框架,均有调优实战经验,具体包括:常用Linux运维命令、Hadoop集群调优、Flume组件选型及性能优化、Kafka集群规模确认及关键参数调优。通过这部分学习,助学生迅速成长,获取前沿技术经验,从容解决实战问题。
    免费试看
  • 大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法第12季

    高级课

    大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法第12季
    19课时 365分钟 张长志
    本套大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法系列课程,历经5年沉淀,调研企业上百家,通过上万学员汇总,保留较为完整的知识体系的同时,让每个模块看起来小而精,碎而不散。在本课程中基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark2.4原理和新特性,且会包含完全从企业真实业务需求中抽取出的案例实战。内容涵盖Spark核心编程、Spark SQL和Spark Streaming、Spark内核以及源码剖析、推荐系统、Kafka消费机制、Spark机器学习、朴素贝叶斯算法、企业级实战案例等。 通过理论和实际的紧密结合,可以使学员对大数据Spark技术栈有充分的认识和理解,在项目实战中对Spark和流式处理应用的场景、以及大数据开发有更深刻的认识;并且通过对流处理原理的学习和与批处理架构的对比,可以对大数据处理架构有更全面的了解,为日后成长为架构师打下基础。 本套教程可以让学员熟练掌握Spark技术栈,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从J2EE等传统软件开发工程师转型为Spark大数据开发工程师,或是对于正在从事Hadoop大数据开发的朋友可以拓宽自己的技术能力栈,提升自己的价值。 Spark应用场景 Yahoo将Spark用在Audience Expansion中的应用,进行点击预测和即席查询等。 淘宝技术团队使用了Spark来解决多次迭代的机器学习算法、高计算复杂度的算法等。应用于内容推荐、社区发现等。 腾讯大数据精准推荐借助Spark快速迭代的优势,实现了在“数据实时采集、算法实时训练、系统实时预测”的全流程实时并行高维算法,最终成功应用于广点通pCTR投放系统上。 优酷土豆将Spark应用于视频推荐(图计算)、广告业务,主要实现机器学习、图计算等迭代计算。 本套大数据热门技术Spark+机器学习+贝叶斯算法共计13季,本套为第12季。
    免费试看
  • Flink大数据项目实战

    中级课

    Flink大数据项目实战
    100课时 2681分钟 杨俊
    本课程基于某电商公司运营实时分析系统(2B),进行全方位、无死角系统讲解。通过本课程的学习,既能获得Flink企业级真实项目经验,也能深入掌握Flink的核心理论知识,还能获得Flink在生产环境中安装、部署、监控的宝贵经验,从而一站式全面、深入掌握Flink技术。
    免费试看
更多
免费试看
8504人学习 2704课时
介绍大数据技术生态圈主流技术框架的应用与发展,介绍如何搭建Hadoop大数据分布式系统集群平台、大数据分布式文件系统HDFS 、大数据分布式并行计算框架MapReduce。 本课程介绍大数据的学习基础。 本课程介绍大数据的背景。 带你深入了解大数据,对大数据有不同的认识。 介绍大数据的基本概念和技术生态圈。 本课程以杨力老师主编的《Hadoop大数据开发实战》为参考,书中详细的介绍了各个步骤,有需要的同学可以留意一下。 该课程的后续课程为杨力老师主讲的《hive大数据离线应用开发》,想要更进一步的同学可以继续观看杨老师的系列视频。
免费
免费试看
8482人学习 286课时
大数据技术在金融领域的应用与实战视频培训教程,系列课程是CSDN学院主题月专属视频,本期主题为 “金融大数据 ”,内容秉承干货实料的原则,邀请业内顶尖的数据技术讲师,共话大数据平台、Spark部署实践以及实现应用大数据支持业务发展等核心话题,旨在通过来自国内一线互联网公司的实践案例,为开发者提供一个有价值的高效技术交流平台,带你全面了解大数据在金融行业的应用与实战。
¥39.00 免费
免费试看
13160人学习 65课时
Hadoop入门和大数据应用视频教程,该课程主要分享Hadoop基础及大数据方面的基础知识。 讲师介绍:翟周伟,就职于百度,Hadoop技术讲师,专注于Hadoop&大数据、数据挖掘、自然语言处理等领域。2009年便开始利用Hadoop构建商业级大数据系统,是国内该领域早的一批人之一,负责设计过多个基于Hadoop的大数据平台和分析系统。2011年合著出版《Hadoop开源云计算平台》。在自然语言处理领域申请过一项发明专利。新出版书籍 《Hadoop核心技术》 。
会员免费
免费试看
35260人学习 2477课时
大数据Spark实战视频培训教程:本课程内容涉及,Spark虚拟机安装、Spark表配置、平台搭建、快学Scala入门、Spark集群通信、任务调度、持久化等实战内容。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
¥208.00 拼团
免费试看
297人学习 718课时
    本课程中,你将学习到,项目架构搭建,数据生产,数据消费,数据分析,以及数据展示等项目核心业务功能的实现。学习过程中,我们将使用Flume,Kafka,HBase,Hadoop,Echarts,Crontab等大数据框架完成整个业务的实现,并在学习过程中对各个框架的应用和原理进行梳理和剖析。 【视频特点】 通信运营商每时每刻会产生大量的通信数据,例如通话记录,短信记录,彩信记录,第三方服务资费等等繁多信息。数据量如此巨大,除了要满足用户的实时查询和展示之外,还需要定时定期的对已有数据进行离线的分析处理。 电信客服综合案例就是以此为切入点所开发的大数据实战案例。  在本课程中,你将学习到,项目架构搭建,数据生产,数据消费,数据分析,以及数据展示等项目核心业务功能的实现。学习过程中,我们将使用Flume,Kafka,HBase,Hadoop,Echarts,Crontab等大数据框架完成整个业务的实现,并在学习过程中对各个框架的应用和原理进行梳理和剖析。
¥199.00 拼团
免费试看
1609人学习 1721课时
本课程以CDH作为大数据平台,详细介绍CDH平台各个组件在生产环境的应用及开发,并结合实际的业务场景,离线数仓,实时数仓,构建企业核心的数据架构。 在实际的工作当中,大数据架构,运维或者开发人员会与多个公司团队合作,ETL团队,爬虫团队,算法团队,运营团队等等,指导大家如何与个个团队打交道,提升工作效率。减少团队之间不愉快的沟通。 希望学习者最好从事过数据库相关工作,有一些 JAVA开发基础,或者有其他工作经验,想学习大数据及数据仓库的同学,对于没有工作经验,或者对开发,数据完全小白的同学,建议先了解相关知识再学习。 本课程的宗旨只有一条,任何学习完本课程的同学,都能熟悉企业主流的数据架构,都有能力维护一个中等HADOOP集群,也就是1P左右的数据的集群或者多个集群。
¥800.00
免费试看
2655人学习 606课时
本课程主要讲解在实际项目开发中,企业构建大数据平台的方案及实战。详细阐述企业级大数据平台的架构设计、机器选型、集群规划、技术选型、资源规划等技术方案。实战演练基于Cloudera Manager(CDH6)安装部署、监控管理、运营维护大数据平台的各个服务组件。从理论经验到实战演练,从设计思想到流程实施,亲力亲测,你也绝对可以。推荐进阶课程:大数据运维尖刀班
¥99.00
免费试看
209人学习 253课时
课程由猎豹移动大数据架构师,根据Java在公司大数据开发中的实际应用,精心设计和打磨的大数据必备Java课程。通过本课程学习大数据新手能够少走弯路,以最短的时间系统掌握大数据开发必备语言Java,为后续大数据课程的学习奠定了坚实的语言基础。 课程特色 1.课程是由猎豹移动大数据架构师亲自授课 2.课程理论讲解透彻形象,手把手实战操作 3.课程包含大数据开发必备的所有Java知识 4.课程前后连贯、系统完整,不会出现跳讲和断讲 技术说明 1. 语言版本:JDK1.8 2. 开发工具:Eclipse 课程资料 免费提供完整的PPT资料 免费提供完整的Word文档 免费提供完整的随堂笔记 免费提供完整的课程代码 免费提供完整的软件包
¥12.00
免费试看
263人学习 549课时
如今大数据已经成了各大互联网公司工作的重点方向,而推荐系统可以说就是大数据最好的落地应用之一,已经为企业带来了可观的用户流量和销售额。特别是对于电商,好的推荐系统可以大大提升电商企业的销售业绩。国内外的知名电商,如亚马逊、淘宝、京东等公司,都在推荐系统领域投入了大量研发力量,也在大量招收相关的专业人才。打造的电商推荐系统项目,就是以经过修改的中文亚马逊电商数据集作为依托,并以某电商网站真实的业务架构作为基础来实现的,其中包含了离线推荐与实时推荐体系,综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。具体实现的模块主要有:基于统计的离线推荐、基于隐语义模型的离线推荐、基于自定义模型的实时推荐,以及基于内容的、和基于Item-CF的离线相似推荐。整个项目具有很强的实操性和综合性,对已有的大数据和机器学习相关知识是一个系统性的梳理和整合,通过学习,同学们可以深入了解推荐系统在电商企业中的实际应用,可以为有志于增加大数据项目经验的开发人员、特别是对电商业务领域感兴趣的求职人员,提供更好的学习平台。适合人群:1.有一定的 Java、Scala 基础,希望了解大数据应用方向的编程人员2.有 Java、Scala 开发经验,了解大数据相关知识,希望增加项目经验的开发人员3.有电商领域开发经验,希望拓展电商业务场景、丰富经验的开发人员4.有较好的数学基础,希望学br习机器学习和推荐系统相关算法的求职人员
¥128.00 拼团
免费试看
701人学习 20课时
购买课程后,可扫码进入学习群,获取赵强老师答疑 本系列课程,完全免费,旨在帮助更多的学员了解大数据,包括:基本思想、Hadoop和Spark的基础知识,为进一步学习大数据奠定基础。
会员免费
免费试看
197人学习 804课时
通过此案例可以学习大数据整体开发流程,课程是围绕一个大数据整理流程而做的教学课程,让大家明白大数据不同技术的相互协调,从收集数据,过滤数据,数据分析,数据展示,调度的使用而开发的课程,而且怎么从hadoop,hive应用快速的过度到spark上面而做的整套流程。学完此课程可以企业流程做一个整体的认识。 配套资料-答疑专属答疑群 购买课程后加入qq群 951117762 (备注订单号后四位)
¥198.00 拼团
免费试看
675人学习 188课时
Spark大数据实时分析系统课程旨在帮助同学们收获一份有含金量、能写在简历上的项目经验,课程无死角讲解项目每个环节。课程内容涉及项目业务介绍、技术选型与架构设计、项目的架构演进、手机端到服务端数据流程、日志采集设计与要求、日志采集拓扑结构、线上和本地集群资源规划、项目全流程开发、项目总结、项目面试21问。项目内容比较丰满,零基础的同学可以从基础学到项目,有基础的同学可以直接选择项目学习。
免费
免费试看
418人学习 832课时
随着大数据技术的不断发展壮大, Hive不再是大数据技术生态圈中一个普通的工具,而是在大数据分析和大数据仓库中占据着几乎不可替代的重要作用,大数据分析中Hive和Hbase、Hive和Spark SQL、Hive和Impala的结合使用愈加紧密,大数据仓库中Hive在数据仓库建模模块的作用暂时无可替代。所以,深入学好Hive是入门大数据分析、大数据仓库最好的选择。
¥199.00
免费试看
1026人学习 1694课时
该课程采用时下后的编程语言Python讲解,囊括了当前火的大数据技术Spark/Hadoop/Hive知识,学习环境是基于Docker搭建的5个容器。通过这门课程不仅可以学到Spark/Hadoop/Hive大数据知识,还可以学到当下后的云计算技术Docker. 任务作业: 很多人都想入门机器学习和人工智能,挑战高薪!殊不知人工智能和机器学习的基础是数据及数学,特别是在大数据时代,90%以上的公司不单单是招聘算法工程师,到猎聘Boss直聘上查找算法岗位,查看其招聘条件往往都需要熟练使用大数据平台。这门课程涵盖Docker云计算容器技术,要求学员学完本门课程能够使用Docker容器部署4个容器的Spark集群并能用学到的Docker技术制作一个微服务镜像并对外提供服务;本课程全面讲解了Spark原理及接口,要求学员学完本课程能用网络爬虫爬取全国各地的房价数据,并用Spark编写mapreduce程序分析房价分布情况;本课程涉及分布式机器学习SparkML,要求学员学完本课程,能用SVR,LinearRegreesion,多层感知机算法,决策树回归算法等算法进行房价预测。 人人都想入门人工智能,殊不知人工智能的入门准则是基础的算法和数据处理的能力,学完本课程希望人人拿高薪! (注意: 作业需写在CSDN博客中,请把作业链接贴在评论区,老师会定期逐个批改~~)
¥399.00 拼团
免费试看
555人学习 294课时
购买课程后,可扫码进入学习群,获取赵强老师答疑 本系列课程将基于RedHat Linux 7.4版本、Hadoop 2.7.3、Spark 2 版本全面介绍大数据的整体内容,让学员深入理解并掌握运行机制和原理,从而进一步掌握大数据的相关内容。
¥181.00
免费试看
517人学习 40课时
随着大数据与人工智能技术的应用普及,海量多源异构数据急剧增加。传统大数据平台在面临多源异构数据处理时,面临数据采集处理能力不足、数据结构难以统一,数据运维困难等挑战,为企业探索数据价值带来了层层阻碍。那么,有没有办法解决上述问题呢?答案是肯定的,浪潮商用机器有限公司推出的基于POWER9架构的Hadoop+Spark的异构大数据平台,将能轻松应对多样化并发处理任务,实现异构资源灵活调配,为企业提供一个完美的异构大数据解决方案。本次公开课力邀浪潮商用机器的资深专家——刘长生先生,为您带来《异构大数据平台,让多源异构数据融合贯通!》主题分享,详细解读该异构大数据解决方案,诚邀您参加!
免费
猜你喜欢
相关培训 相关博客
  • 数据质量定义先搜索了一把,发现当前对于数据质量的定义没有一个共识的定义,通过阅读一些资料,做了些总结,可以从以下几个方面来定义数据质量:从用户层级定义数据质量:即满足特定用户预期需要的程度从数据本身定义数据质量:即从数据质量的指示器和参数指标等方面来衡量(真实性、完备性、自治性等)从数据约束关系定义数据质量:即从数据的原子性、数据的关联性及对数据的约束规则来度量数据质量从数据过程定义数据质量:即从...
    2018-03-10 08:45:53
    阅读量:2675
    评论:0
  • 简介在本次笔记中主要汇总Python关于大数据处理的一些基础性工具,个人掌握这些工具是从事大数据处理和大数据测必备技能主要工具有以下(包括但不限于):numpypandasSciPyScikit-LearnSparkMatplotlib对于上述工具,笔者之前已经从安装部署、学习其官方示例等等均已经初步做了一些学习,但在实战方面有待进一步提升,有兴趣的朋友可以加入和我一起学习提升。numpyNumP...
    2018-03-14 20:56:25
    阅读量:1300
    评论:0
  • “最近几年,大数据大热,预测2017年大数据将持续火爆下去。所以,大数据的学习已经刻不容缓了。不知道从何学起?别慌,小编已经帮你整理好了,最全大数据学习资料,自取不谢!”实验楼大数据学习https://www.shiyanlou.com/paths/bigdata系统化的大数据课程学习,你值得拥有。很多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什...
    2019-04-24 19:49:13
    阅读量:0
    评论:0
  • 简介HiBench是一套基准测试套件,用于帮助我们评估不同的大数据框架性能指标(包括处理速度、吞吐等)的负载指标,可以评估Hadoop、Spark和流式负载等,具体的工作负载有:SortWordCountTeraSortSleepSQLPageRankNutch indexingBayesKmeansNWeightenhanced DFSIO等等同样的它还可以用于评估Spark Stream、Fl...
    2018-03-19 20:42:14
    阅读量:2850
    评论:0
  • 大数据测试学习笔记之01这是2018年度业余主要学习和研究的方向的笔记:大数据测试整个学习笔记以短文为主,记录一些关键信息和思考大数据特征即通常所讲的大数据4V特征:Variety:数据类型分为结构化数据、半结构化数据(例如电子邮件、办公处理文档)、非结构化数据(文本、音频、视频等等)Velocity:大数据具有时效性,要求在正常业务处理时必须及时的处理大数据才能最大化的挖掘和利用大数据的潜在商业...
    2018-03-07 21:12:55
    阅读量:0
    评论:0
  • 什么是大数据大数据是指无法在一定时间范围内用传统的计算机技术进行处理的海量数据集。对于大数据的测试则需要不同的工具、技术、框架来进行处理。大数据的体量大、多样化和高速处理所涉及的数据生成、存储、检索和分析使得大数据工程师需要掌握极其高的技术功底。需要你学习掌握更多的大数据技术、Hadoop、Mapreduce等等技术。大数据测试策略大数据应用程序的测
    2017-11-25 20:26:08
    阅读量:8386
    评论:2
  • 大数据测试学习笔记之测试工具集本文主要记录大数据测试的一些基本工具,以便后续用的时候能深入的去学习。Bigbench由Teradata、多伦多大学、InfoSizing、Oracle开发,其设计思想和利用扩展具有研究价值,可以参阅论文Bigbench:Towards an industry standard benchmark for big data analytics。论文pdf:http:/...
    2018-03-15 20:48:22
    阅读量:4023
    评论:0
  • 面对大数据高薪资、高待遇的诱惑,你是不是跟我一样也蠢蠢欲动了呢?想要加入大数据的行业迎接人生职业大好前程,但是并不是所有的人都适合学习Java大数据开发,快来测试一下你适不适合学习大数据吧?测一测,你适合培训学习Java大数据开发吗?一、大数据岗位分类在大数据行业中有很多领域。通常来说它们可以被分为两类:大数据工程和大数据分析。这些领域互相独立又互相关联,大数据工程涉及大量数据的设...
    2019-08-01 17:20:23
    阅读量:0
    评论:0
  • 面对大数据高薪资、高待遇的诱惑,你是不是跟我一样也蠢蠢欲动了呢?快来测试一下你适不适合学习大数据吧?  在大数据行业中有很多领域。通常来说它们可以被分为两类:大数据工程和大数据分析。这些领域互相独立又互相关联,大数据工程涉及大量数据的设计,部署,获取以及维护(保存)。大数据工程师需要去设计和部署这样一个系统,使相关数据能面向不同的消费者及内部应用。而大数据分析的工作则是利用大数据工程师设计的系...
    2018-07-21 11:10:50
    阅读量:597
    评论:0
  • 概述在我们学习ETL测试之前,先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。什么是BI?BI(Business Intelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据(原始数据或商业数据或业务数据等)进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。原始数据记录了企业日常事务,例如与客户交互的信息、财务信息,员...
    2017-11-25 20:23:22
    阅读量:3492
    评论:0