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大数据剖释导论ppt

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  getSymbols(AAPL,src= yahoo) * 第三章 大数据相干斥隧道话 第四步:迅疾查阅所获取的金融数据 咱们可能愚弄差异的器械,来对数据做出相应的查阅。正在R studio中,用户可能正在界面中找到特意的数据(Data)面板,正在此中会显示所获取到的金融数据新闻变量名称以及相干的大致新闻。 * 第三章 大数据相干斥隧道话 同样也可能正在号令行中输入数据查问号令: View(AAPL) 号令行正在读取到该号令后,就会弹出如上所示的数据视窗来简单用户实行数据的迅疾查看。 * 第三章 大数据相干斥隧道话 3.3分散式预备框架 3.3.1 大数据所带来的挑拨 * 第三章 大数据相干斥隧道话 * 第三章 大数据相干斥隧道话 3.3.3 Hadoop的起色史籍 * 第三章 大数据相干斥隧道话 * 第三章 大数据相干斥隧道话 3.3.4 Hadoop框架组件 1. MapReduce 看待Hadoop MapReduce最简陋直观的相识是,这是一个操纵轻便的软件框架。它不妨救援利用标准正在一个由上千个预备节点构成的Hadoop集群上运转,而且以并行处置的办法来处置TB巨细的数据,乃至是PB巨细的数据。(1GB = 1024MB;1TB = 1024GB;1PB = 1024TB) 举动一种通用并行处置的步骤,MapReduce框架将一系列的预备处置高度地详尽为Map和Reduce两个函数成效,从而隐蔽了正在预备历程中并行化、长途实践、数据分派、障碍容错等的繁杂度。 * 第三章 大数据相干斥隧道话 2. HDFS HDFS的架构和MapReduce的架构根本相同,然而全体成效存正在差异。HDFS也同样采用了Master/Slave架构,一个HDFS文献集群平淡由一个Name Node(名称节点)和必然数目标Data Node(数据节点)。 开始来看Hadoop Distributed File System,全称为Hadoop分散式文献体例,以下简称为HDFS。正在HDFS中,最主要的是名称节点,以下都用Name Node吐露。 * 第四章 大数据的相干时间 4.1 云预备 4.1.1 什么是云预备 云预备的根本界说是举动一种基于互联网的预备办法,通过这种办法,可能共享软硬件资源和新闻并按需求供应给预备机各样终端和其他的开发。通过云预备,用户不再必要了然“云”中的根源开发的细节,同时也不必要拥有相应的专业学问,更无须直接实行驾驭。云预备刻画了一种基于互联网的新的IT任职扩张、操纵和交付形式,平淡涉及通过互联网来供应动态易扩展并且通常是虚拟化的资源 * 第四章 大数据的相干时间 4.1.2 云预备的任职层面 云预备同时拥有三个层面,折柳是IaaS, PaaS和SaaS。 IaaS(全称为Infrastructure as a Service)也便是“根源方法即任职”(更寻常的说法为“根源方法举动任职”); PaaS(全称为Platform as a Service)也便是“平台即任职”(或者“平台举动任职”); SaaS(全称为Software as a Service)也便是“软件即任职”(或者“软件举动任职”); * 第四章 大数据的相干时间 4.2 人为智能 要了然什么是人为智能,咱们可能通过图灵测试来了然最初的人为智能 * 第四章 大数据的相干时间 * 第四章 大数据的相干时间 现正在的人为智能范围仍旧不单仅只是以通过图灵测试举动独一的量度呆板是否智能的尺度了。1997年5月,IBM的第一代人为智能深蓝(Deep Blue)打败了西洋棋宇宙冠军Garry Kimovich Kasparov 。随后正在2016年,由Google DeepMind所斥地的AlphaGo告捷地击败了李世石、柯洁等人,而且获取职业围棋九段的称呼。 * 第四章 大数据的相干时间 人为智能可能被以为是预备才华与大数据连接的产品,而人为智能也是大数据最好的利用方式。 * 第四章 大数据的相

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