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大数据开发与java关系

大数据开发与java关系

大数据就是一个行业,实现同一个需求同样有多种工具可以选择,狭义一点以技术的角度讲,各类框架有Hadoop,spark,storm,flink 等,就这类技术生态圈来讲,还有各种中间件如flume,kafka,sqoop 等等,这些框架以及工具大多数是用Java编写而成,但提供诸如Java,scala,Python,R等各种语言API供编程

所以,大数据的实习需要用到Java,但是Java并不是大数据。

大数据是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。

业界(IBM 最早定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume,多样Variety,价值Value,速Velocity),或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二,数据类型繁多。比如,网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低,商业价值高。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

根据国内大数据人才需求分析,当前企业招聘需求的变化,蓝鸥精心设计大数据(Java)学科,为企业提供两方面人才Java Web方向,大数据方向。Java是传统学科,但各机构课程体系更新慢已难满足企业需求。北大青鸟java开发培训,设计该学科以现代互联网企业通用的最新技术为目标,增强新技术课时量淡化淘汰的技术

本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理,学计算机技术就选北大青鸟佳音校区!了解校区详情可进入https://www.wendangku.net/doc/0219050109.html,网站,学校地址位于北京市西城区北礼士路100号!

大数据开发与java关系

大数据就是一个行业,实现同一个需求同样有多种工具可以选择,狭义一点以技术的角度讲,各类框架有Hadoop,spark,storm,flink 等,就这类技术生态圈来讲,还有各种中间件如flume,kafka,sqoop 等等,这些框架以及工具大多数是用Java编写而成,但提供诸如Java,scala,Python,R等各种语言API供编程 所以,大数据的实习需要用到Java,但是Java并不是大数据。 大数据是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。 业界(IBM 最早定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume,多样Variety,价值Value,速Velocity),或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二,数据类型繁多。比如,网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低,商业价值高。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 根据国内大数据人才需求分析,当前企业招聘需求的变化,蓝鸥精心设计大数据(Java)学科,为企业提供两方面人才Java Web方向,大数据方向。Java是传统学科,但各机构课程体系更新慢已难满足企业需求。北大青鸟java开发培训,设计该学科以现代互联网企业通用的最新技术为目标,增强新技术课时量淡化淘汰的技术

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大数据、人工智能与人类未来

大数据、人工智能与人类未来 从古代猿人到现代智人,从小型部落到特大城市,从物物交换到虚拟货币,人、社会、商业从没停止过演进的步伐。随着移动互联网、物联网、大数据、区块链、虚拟现实、人工智能、基因技术、纳米科技等新技术的层出不穷,一场以大数据和人工智能为代表的智能革命正在悄然发生,人、社会、商业又一次迎来了进化拐点。 未来人类进化的方向是什么?人工智能的发展将会给社会带来怎样的冲击?它会和人类和谐共处还是会取代人类?智能和意识如果可以分离,他们孰轻孰重?假使技术的发展使得人类大规模失业,我们到时该如何自处?在新技术的冲击下,未来商业形态又会向何处演化? 一、人工智能与人类未来 《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利认为人类的发展已经来到了巨变的前夜。从四十亿年前地球上诞生生命直到今天,生命的演化都遵循着最基本的自然进化法则,所有的生命形态都在有机领域内变动。但是现在,人类第一次有可能改变这一生命模式,进入智能制造和设计的无机领域。 “随着大数据的不断积累以及计算能力的快速发展,未来人类可能会越来越多地将自身的决策权让位给无意识的算法,让算法替自己决定该买什么东西,应该接受什么治疗以及应该和谁结婚。当权威从

人类转移到算法的同时,人工智能也会将数十亿的人赶出就业市场,使得人类产生大规模失业。他以自动驾驶汽车以及精准化医疗为例,生动地展现了人类在和机器竞争工作过程中的优势和劣势。” 甚至,“一旦那些失业的人真的再无经济价值,无法为社会的繁荣做出任何卓有成效的贡献,他们便会沦为无用阶层。而到那时候,以政府为代表的精英阶层也许会在他们身上放弃投资医疗和教育,他们将被整个社会系统彻底抛弃。” 二、人工智能与社会以及商业的未来 每一次社会的转型都会带来机会与挑战。互联网和数据正在改变我们的时代,世界的主导力量正在由工业时代的资源品和资本,向数据经济时代的数据和算法演进。 商业进化是否也跟人类进化相似,99%的商业组织都会成为附庸或者无用?如果未来进化到中心化商业形态,由此引发的基于数据、技术和商业模式的垄断会比过去按照行业和地域划分的垄断对商业社会带来更大的影响。高度中心化的商业体系将大大降低整个商业系统的容错和纠错能力。而泛中心化的未来商业,是一个多中心且中心动态均衡化的商业形态,并指出未来商业组织的三点生存之道,即三I理论:独立(Independence)、融合(Integration)以及智能(Intelligence)。 与此同时,随着人工智能和生物技术的发展,社会阶层对于人工智能与人类的未来,以及对社会的影响,已经在人工智能领域研究长

人工智能、云计算、大数据等新技术兴起,定位更重要

人工智能、云计算、大数据等新技术兴起,定位更重要 本文转载自《福布斯》2017 年11 月刊) 特约撰稿骆乐杰克?特劳特逝世前约半年,一代大师的毕生心血, 由他本人亲手创立的特劳特公司,被交托给了最信任的中国弟子邓德隆。特劳特伙伴公司,是全球领先的战略定位咨询公司之一,由“定位之父”杰克?特劳特先生创建。公司总部设在美国,在全球24 个国家和地区设有分部,由熟谙当地的合伙人及专家为企业提供战略定位咨询。 特劳特在全球广泛为包括IBM 、惠普、宝洁、西南航空、雀巢、苹果、通用电气、微软、沃尔玛等500 强企业客户服务,自2002 年进入中国市场以来,定位理论成功地影响了中国企业界,成为“企业家最值得一读的理论”之一,并成功培养 了瓜子二手车、东阿阿胶、加多宝等优秀企业案例。 2017“”黄金周前,最后一个工作日,一身深蓝色商务休 闲装,新任特劳特伙伴公司全球总裁邓德隆与《福布斯》进 行了交流。最近频繁的商务出差,和各种社交活动,丝毫没国最贵战略咨询公司的未来,他心中早已有了构想。 有在他脸上写下疲乏。侃侃而谈中,对于这家可能是目前 推动第三次生产力革命在邓德隆看来,特劳特的定位理论,

正从1.0 版本进入2.0 版本定位要从定位热潮,走入定 位绩效时代”。 杰克?特劳特的创举是发现了定位理论;然后用一生的时间,把这个理 论形成了非常完备的学科;再者是在各地找到了能 够掌握定位理论的专家,做广泛的传播和实践;发现-完善- 推广,这是定位1.0 时代的工作。 邓德隆口中的定位2.0 时代,一言以蔽之,就是“将定位热潮转化成定位绩效”。邓德隆打了一个比方,特劳特发明的“定位”,就像瓦特发明的蒸汽机,但是只停留在煤矿里抽水,际上对于人类的改变远 远不够。 站在巨人的肩膀上,作为学生的他,现在是要拿着“定位”这台蒸汽机,去推动纺纱、炼钢……他们要用定位这个理论,寻找“共同创业伙伴”企业,通过共创行业典范,树立一座座丰碑,改造一个个行业:瓜子二手车,加多宝,东阿阿胶,青花郎……最终每个行业都要打造出一个“行业典范”,蒸汽机一样最终推动工业革命。 我们最终的目标,最终的企图心,是用定位推动第三次生产力革命。”在邓德隆看来,定位理论完全具有这样的潜能,目前远远没有 释放。 为了实现“转化成定位绩效”这个战略目标,邓德隆将自己执掌的特劳特,重新定义成了共同创业的“伙伴公司”。 我们不是雇佣军”。邓德隆表示,特劳特不再是简单的咨询

Java 开发分析大数据

Java 开发2.0: 用Hadoop MapReduce 进行大数据分析 成堆的数据如何变成信息金矿 Apache Hadoop 是目前分析分布式数据的首选工具,和大多数Java? 2.0 技术一样,是可扩展的。从Hadoop 的MapReduce 编程建模开始, 学习如何用它来分析数据,满足大大小小的商业信息需求。 内容 Google 在2001 年发布图像搜索功能时,只有2.5 亿索引图像,不到10 年,这个巨大的搜索功能已经可以检索超过100 亿个图像了,每分钟有35 小时的内容上传到YouTube。据称,Twitter 每天平均处理5500 万tweet。今年早些时候,搜索功能每天记录6 亿条查询记录。这就是我们讨论大数据的意义所在。 关于本系列 从Java 技术首次亮相以来,Java 开发的格局已经发生了巨大的变化。得益于成熟的开源框架和可靠的租用式部署基础设施,现在已经可以迅速经济地汇编、测试、运行和维护Java 应用程序了。在本系列中,Andrew Glover 将探索使这种全新开发范例成为可能的各种技术和工具。 如此大规模的数据一度仅限于大企业、学校和政府机构—这些机构有能力购买昂贵的超级计算机、能够雇用员工保障其运行。今天,由于存储成本的降低和处理能力的商品化,一些小公司,甚至个人都可以存储和挖掘同样的数据,推动新一轮的应用程序创新。 大数据革命技术之一是MapReduce,一个编程模式,是Google 针对大规模、分布式数据而开发的。在本文中,我将介绍Apache 的开源MapReduce 实现,Hadoop,也有人将其称之为云计算的杀手应用程序。 关于Hadoop Apache 的Hadoop 框架本质上是一个用于分析大数据集的机制,不一定位于数据存储中。Hadoop 提取出了MapReduce 的大规模数据分析引擎,更易于开发人员理解。 Hadoop 可以扩展到无数个节点,可以处理所有活动和相关数据存储的协调。 Hadoop 的众多特性和配置使其成为一个十分有用且功能强大的框架,其用途和功能令人惊讶。Yahoo! 以及其他许多组织已经找到了一个高效机制来分析成堆的字节数。在单个节点上运行Hadoop 也很容易;您所需要的只是一些需要分析的数据,以及熟悉一般的Java 代码。Hadoop 也可和Ruby、Python 以及C++ 一起使用。

《探索大数据与人工智能》习题库

《探索大数据与人工智能》习题库 单选 1、SparkStreaming是什么软件栈中的流计算? A.Spark B.Storm C.Hive D.Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A.大数据分析的革命性方法出现 B.大数据与与云计算将深度融合 C.大数据一体机将陆续发布 D.大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Bigdata:Thenextfrontier forinnovation, competitionandproductivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中, 逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B.麦肯锡 C.扎克伯格 D.乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B.网络管理 C.网络优化 D.客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B.物流网络 C.企业运营 D.客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据 分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是 ? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是 HBASE的特点? A.面向行 B.多版本 C.扩展性 D.稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是 什么关系? A.数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 B.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A.SparkStreaming B.Mllib C.GraphX D.SparkSQL 11、Spark是在哪一年开源的 ? A.1980 B.2010 C.1990 D.2000 12、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是?

探索大数据和人工智能最全试题

探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长

B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习

8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据

大数据技术框架

大数据技术框架 社会信息化进程进入大数据时代,海量数据的产生与流转成为常态,大数据成为人们获得新的认知、创造新的价值的源泉。大数据技术也是逐渐深得各大企业的青睐,对于大数据程序员的需求更是逐渐增加,所以现在学习大数据技术应该是良好的机遇了吧——企业需要,正好你有! 今天千锋小编分享给大家的大数据技术框架,正是现在很火的千锋大数据培训机构的内部学习路线图,很有学习价值,对于想要自学大数据的同学来说应该是天大的好事了吧! 千锋大数据技术框架: 阶段一、大数据基础——java语言基础方面 (1)Java语言基础 Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类 (2)HTML、CSS与JavaScript PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript 交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用

(3)JavaWeb和数据库 数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕 阶段二、Linux&Hadoop生态体系 Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 阶段三、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系 (1)分布式计算框架 Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming 大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一:基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二:新浪网(https://www.wendangku.net/doc/0219050109.html,)(2)storm技术架构体系 Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一:日志告警系统项目、实战二:猜你喜欢推荐系统实战 阶段四、大数据项目实战(一线公司真实项目) 数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用 阶段五、大数据分析—AI(人工智能) Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习 1、Python机器学习 2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目:户外设备识别分析 千锋大数据课程学习路线,崇尚从夯实基础开始,比如说编程语言的学习,所以对于真正想要学习大数据的同学来说,提前掌握一门编程语言是很有必要的;

大数据开发与java的关系

https://www.wendangku.net/doc/0219050109.html, 大数据开发与java的关系 大数据就是一个行业,实现同一个需求同样有多种工具可以选择,狭义一点以技术的角度讲,各类框架有Hadoop,spark,storm,flink等,就这类技术生态圈来讲,还有各种中间件如flume,kafka,sqoop等等,这些框架以及工具大多数是用Java编写而成,但提供诸如Java,scala,Python,R等各种语言API供编程 所以,大数据的实习需要用到Java,但是Java并不是大数据。 大数据是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。 业界(IBM 最早定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume,多样Variety,价值Value,速Velocity),或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二,数据类型繁多。比如,网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低,商业价值高。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 根据国内大数据人才需求分析,当前企业招聘需求的变化,蓝鸥精心设计大数据(Java)学科,为企业提供两方面人才Java Web方向,大数据方向。Java是传统学科,但各机构课程体系更新慢已难满足企业需求。蓝鸥郑州java开发培训,设计该学科以现代互联网企业通用的最新技术为目标,增强新技术课时量淡化淘汰的技术。 点击咨询

探索大数据和人工智能题库

序号题型试题参考答案 以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方 面的应用? 1单选A. 精准广告 A B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 IBM提出的大数据 5V特征包括()、更快 (Velocity)、更多( Variety )、更值钱 (Value)和更真实( Veracity )。 2单选A, 更有效B B.更大( Volume) C.更充分 D.更直观 下列选项中能够正确说明大数据价值密度低的是 ()? 3单选 A. 100TB 数据中有 50TB有效数据B B.1TB 数据中有 1KB有效数据 C.100PB数据中有 100PB有效数据 电信行业的网络管理和优化包含了两部分的优 化,这两项优化是下列选项中的哪两个? 4多选A. 网络速度的优化 BC B. 基础设施建设的优化 C. 网络运营管理和优化 D. 并发性的优化 世界经济论坛以“大数据的回报与风险”主题发 布了《全球信息技术报告(第13版)》,通过该 报告,各国政府逐渐认识到大数据在哪些方面有 5多选重大意义?ABCD A. 推动经济发展 B. 改善公共服务 C. 增进人民福祉 中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫 做() 6单选 A. 九天A B. OneNET C. 移娃 自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不 是其中之一的是? 7单选A. 机器性能 A B. 语言歧义性 C. 知识依赖 D. 语境 Alpha Go 是第一个击败人类职业()选手的人工 智能程序。 8单选A. 国际象棋 B B. 围棋 C. 中国象棋 D. 五子棋 人工智能目前在以下哪三个领域有了长足的发 展? 9多选 A. 健康ABD B. 教育 C. 探索太空 人工智能关键技术的基础设施中包含下面哪两 项? 10多选 A. 算法框架AB B. 基础硬件 C. 人员

JAVA开发大数据课程

JAVA开发大数据课程 由于大数据的火速发展,很多企业在招聘人才时也是要求有一定的大数据知识,而Java大数据逐渐成为炙手可热的编程开发方向,千锋的Java课程自然是随着时代的潮流不断的更新课程大纲。那么在Java大数据课程中能学到什么呢? 众所周知,在千锋的Java课程设置上,都是经过大牛讲师蹭蹭筛选编制,还有百度高级工程师不定期为千锋学员做企业更IN的技术培养以及解决工作中实际遇到的问题、传授职场晋升宝典等。 在这里你将学到这四大阶段的内容,从小白到Java大神的华丽转身就在这里。 第一阶段java基础,通过对基础阶段的学习,可以让学员清晰JavaEE开发工程师的定位及发展规划,同时鼓舞学员做好迎战的心理准备。 第二阶段javaWeb,是进阶阶段,掌握Java的基本语法,数据类型及各种运算符,开始可以写一些运算相关的程序。

第三阶段java框架,框架是程序中另一种存储数据的方式,比直接使用数组来存储更加的灵活,在项目中应用十分广泛。同时,我们将深入研究其中涉及到的数据结构和算法,对学员的技术深度有了一个质的提升。 第四阶段java+云数据,亿级并发架构演进、Linux基础、搭建tomcat环境以及大数据开发云计算等高级Java教程,是Java技术的高端知识。其中穿插项目实战演练,企业真实项目供学员应用学习,进行知识体系的“二次学习”。 我们的课程不仅仅讲解SSH框架,还讲解企业流行的SSM框架、流行的NIO、分布式数据库、阿里巴巴Dubbo实现的RPC技术、更IN 的微服务技术。让你20天做出坦克大战、100天完成亿级秒杀系统。 学习Java大数据,千锋是你实力的见证,在这里,可以找到志同道合的朋友一起奋斗;在这里可以找到技术精湛的大咖讲师为你授课解惑;在这里可以找到实现自己梦想的准确方向。千锋,会一直陪你到你实现梦想的那一天!

《探索大数据与人工智能》题库

《探索大数据与人工智能》习题库 一、单选题 1、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算? A. Spark B. Storm C. Hive D. Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A. 大数据分析的革命性方法出现 B. 大数据与与云计算将深度融合 C. 大数据一体机将陆续发布 D. 大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《 Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B. 麦肯锡 C. 扎克伯格 D. 乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B. 物流网络 C. 企业运营 D. 客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B. 首席科学家 C. 首席执行官 D. 首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B. 消息系统 C. 业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是HBASE的特点? A.面向行 B. 多版本 C. 扩展性 D. 稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系? A.数量越多处理时间越长 B. 数量越多处理时间越短 B.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A.Spark Streaming B. Mllib C. GraphX D.SparkSQL 11、Spark是在哪一年开源的? A.1980 B. 2010 C. 1990 D. 2000 12、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构

大数据面试Java基础题

Java 基础 1.Java的HashMap是如何工作的? HashMap是一个针对数据结构的键值,每个键都会有相应的值,关键是识别这样的值。 HashMap 基于hashing原理,我们通过put ()和get ()方法储存和获取对象。 当我们将键值对传递给put ()方法时,它调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode,让后找到bucket 位置来储存值对象。当获取对象时,通过键对象的equals ()方法找到正确的键值对,然后返回值对象。HashMap 使用LinkedList 来解决碰撞问题,当发生碰撞了,对象将会储存在LinkedList 的下一个节点中。 HashMap 在每个LinkedList 节点中储存键值对对象。 2.什么是快速失败的故障安全迭代器? 快速失败的Java迭代器可能会引发ConcurrentModifcationException在底层集合迭代过程中被修改。故障安全作为发生在实例中的一个副本迭代是不会抛出任何异常的。快速失败的故障安全范例定义了当遭遇故障时系统是如何反应的。例如,用于失败的快速迭代器ArrayList和用于故障安全的迭代器ConcurrentHashMap。 3..Java BlockingQueue是什么? Java BlockingQueue是一个并发集合util包的一部分。BlockingQueue队列是一种支持操作,它等待元素变得可用时来检索,同样等待空间可用时来存储元素。4.什么时候使用ConcurrentHashMap? 在问题2中我们看到ConcurrentHashMap被作为故障安全迭代器的一个实例,它允许完整的并发检索和更新。当有大量的并发更新时,ConcurrentHashMap此时可以被使用。这非常类似于Hashtable,但ConcurrentHashMap不锁定整个表来提

JAVA中用多线程技术实现大数据导入

JAVA中用多线程技术实现大数据导入 朋友让我帮忙写个程序从文本文档中导入数据到oracle 数据库中,技术上没有什么难度,文档的格式都是固定的只要对应数据库中的字段解析就行了,关键在于性能。 数据量很大百万条记录,因此考虑到要用多线程并发执行,在写的过程中又遇到问题,我想统计所有子进程执行完毕总共的耗时,在第一个子进程创建前记录当前时间用 System.currentTimeMillis()在最后一个子进程结束后记录当前时间,两次一减得到的时间差即为总共的用时,代码如下Java代码 long tStart = System.currentTimeMillis(); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "开始");//打印开始标记 for (int ii = 0; ii < threadNum; ii++) {//开threadNum个线程Runnable r = new Runnable(){ @Override public void run(){ System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "开始");

//做一些事情... ... System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "结束."); } } Thread t = new Thread(r); t.start(); } System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "结束.");//打印结束标记 long tEnd = System.currentTimeMillis(); System.out.println("总共用时:"+ (tEnd - tStart) + "millions"); long tStart = System.currentTimeMillis(); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "开始");//打印开始标记 for (int ii = 0; ii < threadNum; ii++) {//开threadNum个线程 Runnable r = new Runnable(){ @Override public void run(){

探索大数据和人工智能-97分

以下不是大数据特征的是? A.数据体量大 B.数据种类多 C.价值密度高 D.处理速度快 以下不是非结构化数据的项是? A.图片 B.音频 C.数据库二维表数据 D.视频 大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是? A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 电信行业的网络管理和优化包含了两部分的优化,下列选项中不在这两项优化之内的是? A.基础设施建设的优化 B.网络速度的优化 C.并发性的优化 D.网络运营管理及优化 以下哪些属于大数据在电信行业的应用? A.网络管理和优化 B.数据商业化 C.客户关系管理 D.企业运营管理 语音识别产品体系有四部分,下列哪项不是体系之一? A.语音合成 B.语音播放 C.语音识别 D.语义理解 以下哪种学习方法不属于人工智能算法? A.迁移学习

B.对抗学习 C.强化学习 D.自由学习 人工智能通过输入的图片,解析出图片的内容,这种技术叫什么? A.图片识别 B.语音识别 C.自动驾驶 D.消费金融 以下用到语音识别技术的应用包括: A. 苹果手机 Siri B.微信 C.百度地图 D.word 下列选项属于人工智能的基本概念有: A.机器学习 B.深度学习 C.BP 神经网络 D.卷积神经网络 Spark 是在哪一年开源的? A.1980 B.2010 C.1990 D.2000 下列选项中,哪项是分布式文件存储系统? A.HDFS B.Flume C.Kafka D.Zookeeper MPP是指? A.大规模并行处理系统 B.受限的分布式计算模型

C.集群计算资源管理框架

大数据处理之Java线程池使用

大数据处理之Java线程池使用 前言:最近在做分布式海量数据处理项目,使用到了java的线程池,所以搜集了一些资料对它的使用做了一下总结和探究, 前面介绍的东西大多都是从网上搜集整理而来。文中最核心的东西在于后面两节无界队列线程池和有界队列线程池的实例使用以及线上问题处理方案。 1. 为什么要用线程池? 在Java中,如果每当一个请求到达就创建一个新线程,开销是相当大的。在实际使用中,每个请求创建新线程的服务器 在创建和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源,甚至可能要比花在实际处理实际的用户请求的时间和资源要多的多。除了创建和销毁线程的开销之外,活动的线程也需要消耗系统资源。如果在一个JVM中创建太多的线程,可能会导致系统由于过度消耗内存或者“切换过度”而导致系统资源不足。为了防止资源不足,服务器应用程序需要一些办法来限制任何给定时刻处理的请求数目,尽可能减少创建和销毁线程的次数,特别是一些资源耗费比较大的线程的创建和销毁,尽量利用已有对象来进行服务,这就是“池化资源”技术产生的原因。 线程池主要用来解决线程生命周期开销问题和资源不足问题,通过对多个任务重用线程,线程创建的开销被分摊到多个任务上了,而且由于在请求到达时线程已经存在,所以消除了创建所带来的延迟。这样,就可以立即请求服务,使应用程序响应更快。另外,通过适当的调整线程池中的线程数据可以防止出现资源不足的情况。 网上找来的这段话,清晰的描述了为什么要使用线程池,使用线程池有哪些好处。工程项目中使用线程池的场景比比皆是。 本文关注的重点是如何在实战中来使用好线程池这一技术,来满足海量数据大并发用户请求的场景。 2. ThreadPoolExecutor类 Java中的线程池技术主要用的是ThreadPoolExecutor 这个类。先来看这个类的构造函数, ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit,

浅析大数据与人工智能的发展

浅析大数据与人工智能的发展 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构数化据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示:企业中百分之八十的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增长百分之六十。在大数据时代,这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。 关于人工智能,人工智能是目前大家耳熟能详的一个热词。在2016年,Google公司的AlphaGo战胜人类围棋九段顶级高手李世石成为人工智能再次崛起的标志性事件。2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能涉及的领域非常广泛,且深入人们的工作和生活各个方面。人工智能,特别是深度学习,需要大量数据的应用和积累。这就需要高容量存储设备来支持大量数据的留存。随着数据的不断增加,人们开始在其中发现某种规律,引发了分析的需求。分析让大量的数据有了价值,嵌有人工智能的机器开始懂得用户想要什么,需要干什么,可以预测未来变化或趋势,这种人工智能与场景的结合,要实现的就是改变生活方式和解放生产力。很多过去只有人能做的事情,现在更多的情况下能够通过机器实现,比如语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是,当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时,成本却越来越低廉。 大数据和人工智能虽然关注点并不相同,但是却有密切的联系,一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础,另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作,比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中,数据应用的主要渠道之一就是智能体(人工智能产品),为智能体提供的数据量越大,智能体运行的效果就会越好,因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”,从而保障运行的可靠性和稳定性。目前大数据相关技术已经趋于成熟,相关的理论体系已经逐步完善,而人工智能尚处在行业发展的初期,理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说,如果从大数据开始学习是个不错的选择,从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说,两个技

大数据库信息管理系统-JAVA实现

任课教师签名: 日期: 注:1. 以论文或大作业为考核方式的课程必须填此表,综合考试可不填。“简要评语”栏缺填无效。 2. 任课教师填写后与试卷一起送院系研究生秘书处。 3. 学位课总评成绩以百分制计分。

图书管理信息数据库系统-JAVA实现 目录 一、需求说明 (3) 1、任务概述 (3) 2、需求分析 (3) 2.1功能需求 (3) 2.2、数据描述 (3) 2.2.1静态数据 (3) 2.2.2动态数据 (3) 2.2.3数据库介绍 (3) 3、系统功能概要图 (4) 4、运行环境 (4) 二、数据库的设计 (4) 1、数据库设计的关系模型 (4) 2、创建数据库的语句 (5) 3、给数据库中插记录的相关语句 (6) 4、数据字典 (6) 5、 ER图 (8) 三、开发方案介绍 (9) 四、应用系统设计 (10) 附录 (18)

一、需求说明 1、任务概述 满足在线书店管理的需求,实现管理流程。主要功能包括用户注册、用户登录、购物商场、在线购物、订单管理、系统导航、用户退出、权限控制等。 2、需求分析 2.1功能需求 在线书店系统作为一个网络购物,它仿照淘宝网等知名购物,其总体要求即实现购物的基本功能。具体功能要求如下: 1)商品管理。这是管理员的功能。要实现增删改查图书、仓库管理的功能。 2)用户管理。包括用户注册、用户登录和用户退出三个方面,用户还可以更改部分注册信息。用户 登录成功后,在首页面可看到书籍展示。 3)购物车管理。可以修改、删除选购书籍,并保存购物列表。当用户退出时或session失效时,自 动保存用户购物车列表书籍。 4)订单管理。要实现生成订单,删除、修改、查询订单,提交订单。提交后的订单,只能查看订单 信息,不能进行修改,也不能删除。 5)权限控制。主页面和注册页面任何人都可以访问,其他页面,只有已经登录成功的用户才可访问; 若用户还没有登录系统,则返回到登录页面。 2.2、数据描述 2.2.1静态数据 用户类型、权限类型、管理员等。 2.2.2动态数据 新用户的注册、新书的录入、购书的信息、生成订单等等。 2.2.3数据库介绍 数据库名称为shop,有八个表,分别为管理员表(Admin)、用户注册表(User)、图书信息登记表(Book)、图书上架信息登记表(Storage)、购物车图书列表(Shopcar),用户购买书籍的订单表(Order)、订单明细表(OrderBook)、购物车表(CartItem)。

Java ResultSet导出大数据

众所周知,java在处理数据量比较大的时候,加载到内存必然会导致内存溢出,而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据,在做数据处理中,我们常见的手段是分解,压缩,并行,临时文件等方法; 例如,我们要将数据库(不论是什么数据库)的数据导出到一个文件,一般是 Excel或文本格式的CSV;对于Excel来讲,对于POI和JXL的接口,你很多时候没有办法去控制内存什么时候向磁盘写入,很恶心,而且这些API在内存构造的对 象大小将比数据原有的大小要大很多倍数,所以你不得不去拆分Excel,还好,POI 开始意识到这个问题,在 3.8.4的版本后,开始提供cache的行数,提供了SXSSFWorkbook的接口,可以设置在内存中的行数,不过可惜的是,他当你超过这个行数,每添加一行,它就将相对行数前面的一行写入磁盘(如你设置2000行的话,当你写第20001行的时候,他会将第一行写入磁盘),其实这个时候他些的临时文件,以至于不消耗内存,不过这样你会发现,刷磁盘的频率会非常高,我们的确不 想这样,因为我们想让他达到一个范围一次性将数据刷如磁盘,比如一次刷1M 之类的做法,可惜现在还没有这种API,很痛苦,我自己做过测试,通过写小的Excel 比使用目前提供刷磁盘的API来写大文件,效率要高一些,而且这样如果访问的 人稍微多一些磁盘IO可能会扛不住,因为IO资源是非常有限的,所以还是拆文件才是上策;而当我们写CSV,也就是文本类型的文件,我们很多时候是可以自己控制的,不过你不要用CSV自己提供的API,也是不太可控的,CSV本身就是文本文件,你按照文本格式写入即可被CSV识别出来;如何写入呢?下面来说说。。。 在处理数据层面,如从数据库中读取数据,生成本地文件,写代码为了方便,我 们未必要1M怎么来处理,这个交给底层的驱动程序去拆分,对于我们的程序来讲我们认为它是连续写即可;我们比如想将一个1000W数据的数据库表,导出到文件;此时,你要么进行分页,oracle当然用三层包装即可,mysql用limit,不过分页每次都会新的查询,而且随着翻页,会越来越慢,其实我们想拿到一个句柄,然后向下 游动,编译一部分数据(如10000行)将写文件一次(写文件细节不多说了,这个是 最基本的),需要注意的时候每次buffer的数据,在用outputstream写入的时候,最好flush一下,将缓冲区清空下;接下来,执行一个没有where条件的SQL,会不会将内存撑爆?是的,这个问题我们值得去思考下,通过API发现可以对SQL进行一些操作,例如,通过:PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql),这是默认得到的预编译,还可以通过设置: PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql, ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY,ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);

学习大数据相关的10大技术,Java排名第一

学习大数据相关的10大技术,Java排名第一 大数据、人工智能的崛起,都让很多人看到了信息技术的日新月异,也推动了更多传统型企业逐渐往互联网企业转型。如何更好的去分析客户群体,去抓住自己的客户所需,是离不开大数据的帮助的。 为此,也有越来越多的企业看到大数据程序员岗位的重要性,不断的招兵买马,以求让自己的企业能够在这信息时代的竞争中立于不败之地,本文牛耳教育小编总结了大数据相关的十大技术,下面一起来看看吧。 1、Java编程技术 Java编程技术是大数据学习的基础,Java是一种强类型语言,拥有极高的跨平台能力,可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等,是大数据工程师最喜欢的编程工具,因此,想学好大数据,掌握Java基础是必不可少的! 2、Linux命令 对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的,相比Linux操作系统,Windows操作系统是封闭的操作系统,开源的大数据软件很受限制,因此,想从事大数据开发相关工作,还需掌握Linux基础操作命令。真正的大数据工程师,linux命令是横着写很长,不是一句一句执行的,尤其是大数据工程师需要检测cpu,内存,网络IO等各种开销,就需要掌握各种命令,命令主要分为这几种,一是查看各种进程的相关信息,其中包括cpu或者内存等从高到底,或者是前十等等。二是排查故障,结合linux和java的各种命令快速定位到问题出现的关键地方。三是排除系统长时间使用过慢原因等。

3、HBase HBase是Hadoop的数据库,HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,它提供了随机,实时读/写访问大数据,并进行了优化承载非常大的数据表- 数十亿行乘以百万列-,实现服务器硬件之上集群。不同于一般的关系数据库,更适合于非结构化数据存储的数据库,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,在其核心Apache HBase是一个分布式的面向列的数据库,属于谷歌的Bigtable:Apache HBase在Hadoop和HDFS之上提供了类似于Bigtable的能力。大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。 4、Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,方便简单的数据汇总工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce 任务进行运行,十分适合数据仓库的统计分析。同时,这语言也可以让传统的map / reduce 程序员嵌入他们的自定义maperhe reducer.对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。 5、ZooKeeper ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件,是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,一种集中式的服务(负载平衡器),提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等,并提供团体服务。Apache ZooKeeper协调运行在Hadoop集群上的分布式应用程序。在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。 6、Avro与Protobuf Avro与Protobuf均是数据序列化系统,可以提供丰富的数据结构类型,十分适合做数据存储,还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式,学习大数据,需掌握其具体用法。 7、Cassandra Apache Cassandra是一个高性能,可扩展性和高线性可用的数据库,可以运行在服务器或云基础设施上,为关键任务数据提供完美的平台,。Cassandra支持多个数据中心之间复制是同类产品中最好,为用户提供更低的延迟,甚至不惧怕停电。Cassandra的数据模型提供了便利的列索引,高性能试图和强大的内置缓存。 8、Kafka Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理,也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现! 9、Chukwa

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