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熱點(diǎn)是數(shù)據(jù)庫應(yīng)用中常見的問題之一。在系統(tǒng)并發(fā)量比較小的時(shí)候,通常感覺不到它的存在,而當(dāng)并發(fā)請求急劇增加的時(shí)候,響應(yīng)時(shí)間被大大地拉長,極端情況系統(tǒng)掛起。
Streams集群安裝并不復(fù)雜,用戶可以通過參考官網(wǎng)的安裝過程進(jìn)行安裝配置。然而,本文將關(guān)鍵步驟總結(jié)下來方便用戶參考,減少走彎路的可能性,用戶只需參考該文檔即能快速搭建Streams集群環(huán)境。
IT架構(gòu)實(shí)現(xiàn)云化已經(jīng)是企業(yè)IT戰(zhàn)略的大勢所趨。無論是采用私有云技術(shù)還是公有云技術(shù),都要求軟件具備云環(huán)境的適應(yīng)能力。作為企業(yè)最重要的數(shù)據(jù)資產(chǎn),依賴于底層的數(shù)據(jù)管理軟件進(jìn)行有效的管理。為實(shí)現(xiàn)從海量數(shù)據(jù)中得到實(shí)用的知識和信息,如何高效組織數(shù)據(jù)的存儲和查找的技術(shù)一直在演進(jìn)。從早期的層次型數(shù)據(jù)庫到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,從SQL數(shù)據(jù)庫到NoSQL數(shù)據(jù)庫再到處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的Hadoop、圖數(shù)據(jù)庫等平臺,一直在發(fā)展變化,現(xiàn)在可以說是百花齊放,百家爭鳴。
如果你是商界英才(而不是數(shù)據(jù)科學(xué)家或者機(jī)器學(xué)習(xí)專家),你也許對主流媒體宣傳的人工智能(artificial intelligence,AI)已經(jīng)耳熟能詳了。你在《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》和《名利場》雜志上讀過相關(guān)文章,你看到過特斯拉自動(dòng)駕駛的煽情文章,聽到過史蒂芬·霍金講述人工智能威脅人類的聳人聽聞,甚至迪爾伯特關(guān)于人工智能和人類智能的玩笑你都知道。
在大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)分析,他們對企業(yè)的影響有一個(gè)興趣高漲。大數(shù)據(jù)分析是研究大量的數(shù)據(jù)的過程中尋找模式,相關(guān)性和其他有用的信息,可以幫助企業(yè)更好地適應(yīng)變化,并做出更明智的決策。
在上一期的文章《用數(shù)據(jù)講述您的故事——Cognos Analytics V11 R4 發(fā)布》中我們介紹了Cognos Analytics V11 R4在儀表板中增加的新功能。這一期,我們將繼續(xù)為大家介紹一個(gè)新增的數(shù)據(jù)可視化方式——Storytelling。您可能已經(jīng)在我們提供的云端版本上看到了這個(gè)新的模塊
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流計(jì)算是新的數(shù)據(jù)聲場場景所不可或缺的一種新計(jì)算模式,比如無處不在的移動(dòng)設(shè)備、位置服務(wù)和遍布各處的傳感器。人們需要可伸縮的計(jì)算平臺和并行架構(gòu)來處理生成的海量流數(shù)據(jù)。
硬要去區(qū)分Data Mining和Statistics的差異其實(shí)是沒有太大意義的。一般將之定義為Data Mining技術(shù)的CART、CHAID或模糊計(jì)算等等理論方法,也都是由統(tǒng)計(jì)學(xué)者根據(jù)統(tǒng)計(jì)理論所發(fā)展衍生,換另一個(gè)角度看,Data Mining有相當(dāng)大的比重是由高等統(tǒng)計(jì)學(xué)中的多變量分析所支撐。但是為什么Data Mining的出現(xiàn)會(huì)引發(fā)各領(lǐng)域的廣泛注意呢?
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