大資料

php ajax匯入大資料時產生的問題處理

遇到的問題就從先到後的一一說吧。問題1 按照我最初的想法,先上傳檔案再讀取檔案。這裡問題就來了,當檔案較大的時候上傳較慢,導致客戶看到的操作一直處於等待狀態,不人性化。處理辦法:我是這樣做的,大神有更好的辦法,求介紹。我先把檔案上傳上去,然後把檔案存到一個特定的資料夾就叫 import吧 &

2014年大資料市場趨勢十大預測

2014年大資料市場趨勢十大預測大資料是2013年熱度最高的技術詞彙,這一年大資料市場也實現了高速增長,越來越多的企業開始擁抱大資料解決方案,而隨著生態系統的日益成熟,Hadoop也不再是天才技術人員的玩具,而是資料科學家和業務人員手中挖掘資料商業價值的強大“礦機”。

MEAN實踐——LAMP的新時代替代方案(上)

摘要:90 年代,LAMP 曾風靡一時,然而隨著需求的變遷和資料流量的激增,LAMP 已不可避免的走下神壇。近日,在 MongoDB Blog 中,Dana Groce 介紹了一個基於新時代架構的實踐 MEAN ,下面一起走進。【編者按】在九十年代,

MEAN實踐——LAMP的新時代替代方案(下)

在本系列文章的第一部分旨在介紹一些應用程式的基礎技術細節和如何進行資料建模,而這個部分文章將著手建立驗證應用程式行為的測試,並會指出如何啟動和執行應用程式。首先,編寫測試首先定義一些小型配置庫。檔名:test/config/test_config.jsmodule.expor

大資料與雲端計算的關係是什麼,Hadoop又如何參與其中?Nosql在什麼位置,與BI又有什麼關係?

大資料與雲端計算的關係是什麼,Hadoop又如何參與其中,Nosql在什麼位置,與BI又有什麼關係?以下這篇文字講他們的關係講的非常清楚。在談大資料的時候,首先談到的就是大資料的4V特性,即型別複雜,海量,快速和價值。IBM原來談大資料的時候談3V,沒有價值這個V。而實際我們來看4V更加恰當,價值才是大資料問題解決的最終目標,其它3

SQL on Hadoop開源專案總結

隨著Hadoop的流行,越來越多的企業把資料儲存在Hadoop上,或者Non-SQL資料庫上,隨之相關的資料處理技術也從一開始的Map Reduce一統江湖,到現在各種技術競相出現。最新的趨勢是,大家普遍希望能夠快速得到查詢結果,做互動式查詢,同時也希望傳統的BI(Business Intelligence,商務智慧)工具可以直接和基於Hadoop

利用Spark SQL實現輕量級使用者資料查詢

簡介當人們把越來越多的大資料儲存在HDFS或者AWS的S3上,通常下一個問題是如何讓全公司範圍的員工能夠方便的查詢這些資料。一個選項是建立一個SQL-on-Hadoop系統,讓使用者使用SQL或者類SQL語言來查詢資料,但是這些SQL-on-Hadoop系統往往比較複雜,需要一定的開發和維護工作量。另一個選項

Oracle Function Result Cache

作用與用法在Function中使用資料集快取能夠減少函式內部查詢呼叫次數,從而提高效率,尤其適用於資料變動不頻繁(如:組織機構)的資料。屬於11g新特性。CREATE OR REPLACE FUNCTION getOperatorNames (v_empIds varchar) RET

企業網際網路 轉型實戰:如何進行PB級別資料的架構變遷

隨著DT時代的來臨,資料對於企業經營決策的價值日益凸顯,而企業在進行網際網路 轉型的過程中,如何讓資料架構平滑遷移到大資料平臺,對於傳統業務的轉型升級至關重要。企業IT部門該如何進行PB級別大資料平臺的遷移規劃呢,請看雲智慧運維總監張克琛帶來的經驗分享。提到PB級別的大資料解決方案市面上有很多,比較火的有Hadoop、Spark、Kafka

大資料匯入之MySql設計之空間換時間的設計變更

最近幾天一直在糾結於一個大資料批量匯入的問題,經過幾天思考,發現基於小資料情況,原本的資料結構設計是沒有問題的,但是在大量資料匯入,問題就很大了。我之前一直在強調“程式=資料結構 演算法”,但在這此卻鑽了牛角尖,最後去仔細看了之前別人設計的資料表才突然靈光一現,發現了mysql層面要以空間換時間的具體設計思路。基於這種情況,先說一下