智慧校园大数据平台架构

 平台架构 基础硬件层 基础硬件层是由一组低廉的PC或服务器组合构建而成。基础硬件层主要承载着数据的存储、运算、容错、调度和通信等任务,对基础应用层下达的指令进行执行和反馈。 数据集成 大数据特征表现在实时、交互、海量等方面,并且以半结构化、非结构化数据为主,价值密度低,为了更好地“让数据说话”,并充分发挥大数据价值效应,应坚持“能采尽采”的原则,数据源的涵盖范围要尽量大。 数据计算与分析挖掘 大数据平...

智慧校园大数据平台概述

背景 2015年是中国的智慧校园大数据元年,政府、企业、学校、研究者、管理者、教师、社会公众等都开始关注智慧校园大数据,相关政策文件、研究机构、学术活动、市场产品等开始纷纷出现。然而,我国的智慧校园大数据研究与实践领域整体还处于起步探索阶段,是在“摸着石头过河”,涉及一系列关键问题亟待解决(如教育数据的自然采集、教育数据的安全管理与隐私保护、教育数据的无缝流转与开放共享、教育数据的深度挖掘以及学习分析等...

2024 人工智能与大数据专业毕业设计(论文)选题指导

项目与技术思路。 🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦! 更多选题指导:         最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总 大家好,这里是海浪学长信息安全专业毕设专题,本次分享的课题是 🎯人工智能与大数据专业毕业设计(论文)选题指导 毕设选题     人工智能与大数据专业的毕业设计选题可以涉及多个研究方向和技术,包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理、图像处理、强化学习、大数据分析与系统设计以及社交网络...

大数据面试题】HBase面试题附答案

吐量 b. 强一致性和持久性,数据写入内存后异步刷新到磁盘 c. 采用k-v存储方式,意味着即使数据海量增长,查询性能也不会急剧下降 d. 列式存储,数据模型灵活,具备动态添加列簇和列的能力 e. 与大数据生态系统整合紧密,可无缝与其他大数据组件协同工作 缺点 a. 由于HBASE按照Row key来读写,不支持范围条件查询 b. 结构设计复杂,因此数据量少的时候,性能并不占优势 c. 不支持表的关联操...

大数据关联规则挖掘:Apriori算法的深度探讨

文章目录 大数据关联规则挖掘:Apriori算法的深度探讨一、简介什么是关联规则挖掘?什么是频繁项集?什么是支持度与置信度?Apriori算法的重要性应用场景 二、理论基础项和项集支持度(Support)置信度(Confidence)提升度(Lift)Apriori原理 三、Apriori算法概述算法步骤频繁项集生成关联规则生成 优缺点优点缺点 四、实战应用购物篮分析输入和输出Python实现代码示例...

大数据深度学习ResNet深度残差网络详解:网络结构解读与PyTorch实现教程

文章目录 大数据深度学习ResNet深度残差网络详解:网络结构解读与PyTorch实现教程一、深度残差网络(Deep Residual Networks)简介深度学习与网络深度的挑战残差学习的提出为什么ResNet有效? 二、深度学习与梯度消失问题梯度消失问题定义为什么会出现梯度消失?激活函数初始化方法网络深度 如何解决梯度消失问题 三、残差块(Residual Blocks)基础残差块的核心思想结构...

大数据OLAP引擎】StarRocks为什么快?

StarRocks的优势 StarRocks最初主要的优势是性能,当时在单表查询方面与性能标杆ClickHouse不相上下,而join优化特性使其在多表关联查询场景下的性能表现要远远优于ClickHouse,替换ClickHouse自然也就成了StarRocks的第一个目标。 而StarRocks的野心不止于此,后来又进一步发展了联邦查询功能,成为Presto的性能升级替代方案。与此同时,StarRoc...

大数据OLAP引擎】StartRocks存算分离

存算分离的原因 降低存储成本:同样的存储大小对象存储价格只有SSD的1/10,所以号称存储成本降低80%不是吹的。 存算一体到存算分离 存算一体 作为 MPP 数据库的典型代表,StarRocks 3.0 版本之前使用存算一体 (shared-nothing) 架构,BE 同时负责数据存储和计算,在查询时可以直接访问 BE 本地数据,进行本地计算,避免数据传输与拷贝,从而能够得到极速的查询分析性能。存算...

大数据面试】常见数仓建模面试题附答案

常见面试题 数据仓库面试题-理论相关 什么是数据仓库? 如何构建数据仓库? 概念模型、逻辑模型、物理模型分别介绍一下? SCD常用的处理方式有哪些? 模型设计的思路?业务驱动?数据驱动? 数仓架构为什么要分层? 事实表的类型? 维度建模步骤? 维度建模的三种模式? 数仓架构进化? 数据仓库如何保证数据质量? 开发流程/你们是怎么测试的? 维度建模过程? 维度建模的三种模式? 事实表都有哪几种? 如何做数...

大数据面试】Flink面试题附答案

目录 1、背压问题 2、Flink是如何支持批流一体的 3、Flink任务延迟高,想解决这个问题,你会如何入手 4、Flink的监控页面,有了解吗,主要关注那些指标? 5、你们之前Flink集群规模有多大?部署方式是什么?你了解哪些部署方式? 6、Flink如何做压测和监控 7、Flink checkpoint 的相关查考?如何做checkpoint,如何监控,存储在哪里?等 8、Flink Savep...
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2024-05-16 16:20:58 1715847658