你决不能错过的大数据相关程序知识

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你决不能错过的大数据相关程序知识  当大数据邂逅程序员,会发生怎样美妙的事情呢?下面小编准备了一些大数据相关程序知识。  让大数据可视化的五个Web应用程序  大数据能够帮助您定义、重新定义、指导或建立一个更好、更灵活和更强大的业务。当您收集有足够的数据,它的威力超出您的想象。问题是,收集数据之后您怎么做?您必须有数据可视化的手段,以开始您的成功之旅。  这并不意味着您必须为业务生命周期中仅使用一两次的专有软件付出巨大的成本。幸运的是,有大量的基于web的应用程序可以让您的数据实现各种可视化,让您的公司从中受益。  我已经发现了5个这样的web应用,它们都提供一系列的功能,能把您带到您需要去的地方。让我们来看看这些基于Web的应用程序,哪一个最适合您的需求。  1、Many Eyes  Many Eyes是IBM公司的一个实验,让您可以轻松地可视化数据集。利用Many Eyes,您可以上传自己的数据集或使用框架内已经存在的许多数据集。Many Eyes提供多种图表类型,包括:散点图,矩阵图,网络图,条形图,直方图,气泡图,线图,堆叠图,饼图,树形图,字树,标签云,以及更多图表。为了上传您自己的数据集,您必须注册(免费)。使用了Many Eyes的一个警告是,您的数据集将被提供给公众。确保您上传的数据不包括敏感的或专有的数据。此外,任何给定的数据集的大小限制为5MB,所以,如果您希望上传非常大的数据集,您将不得不转移。  2、iCharts  iCharts有两个选项 - 免费版和商业版。该商业版价格每月25.00美元起。免费版允许公众共享,数据的交互性,和无限的标准数据集。当您跳转到付费版本,您将获得许多新功能,如:私人图表,自定义模板,上传图片和logo,下载高清晰度图像,无限制的实时数据库连接,调查数据集,大型数据集,chartbook,捕捉商机,品牌chartchannel,质量报告定制,等等。iCharts几乎可以下载任何类型的数据,包括电子表格,Google Drive文档,等等。互动式图表是一个独特的功能,允许您将数据弹出窗口,缩放和平移,或丰富的意见。如果您正在寻找一个数据可视化工具,不仅内部帮助您,而且帮助公司树立品牌,iCharts可能是您正在寻找的。  大数据应用程序最佳选择:是SQL还是NoSQL?  专家  ·VoltDB公司首席技术官Ryan Betts表示,SQL已经赢得了大型企业的广泛部署,大数据是它可以支持的另一个领域。  ·Couchbase公司首席执行官Bob Wiederhold表示,NoSQL是可行的选择,并且从很多方面来看,它是大数据的最佳选择,特别是涉及到可扩展性时。  SQL经历时间的考验,并仍然在蓬勃发展  VoltDB公司首席技术官Ryan Betts  结构化查询语言(SQL)是经过时间考验的胜利者,它已经主宰了几十年,目前大数据公司和组织(例如谷歌、Facebook、Cloudera和Apache)正在积极投资于SQL。  在成为主导技术(例如SQL)后,有时候我们很容易忘记其优越性。SQL的独特优势包括:  1. SQL能够加强与数据的交互,并允许对单个数据库设计提出问题。这是很关键的特征,因为无法交互的数据基本上是没用的,并且,增强的交互性能够带来新的见解、新的问题和更有意义的未来交互。  2. SQL是标准化的,使用户能够跨系统运用他们的知识,并对第三方附件和工具提供支持。  3. SQL能够扩展,并且是多功能和经过时间验证的,这能够解决从快写为主导的传输到扫描密集型深入分析等问题。  4. SQL对数据呈现和存储采用正交形式,一些SQL系统支持JSON和其他结构化对象格式,比NoSQL具有更好的性能和更多功能。  浅析两种大数据应用程序  分析师John Webster表示,有两种大数据应用程序。一种是用于工业上的大容量应用程序的存储,比如媒体和娱乐、石油和天然气勘探以及生命科学;另一种是分析应用程序。  对于大容量应用程序,有两个主要的问题:带宽需要传送通常在这种环境里发现的大文件,还要能够在文件数量增长而又不减慢访问进程的情况下支持大量的文件。带宽问题是由传送单一文件所需的带宽和传送很多文件所需的总带宽来衡量的。  对于超大容量的环境(至少在数百TB级别以上),可能有成百上千的文件。在一些文件系统中,随着文件数量的增长,又由于所用的表结构,访问进程会减慢。当选择存储文件系统时,无论是附属SAN存储服务器还是横向扩展NAS服务器,重要的是要知道在不影响性能的情况下,能够支持的文件的最大数量。  十种程序语言帮你读懂大数据的“秘密”  随着大数据的热潮不断升温,几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来,面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据,如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析,而不怎么如何用逻辑数据来分析的话,那也只是简单的数据处理。  替代性很高的工作,而无法深入规划策略的核心。  当然,基本功是最不可忽略的环节,想要成为数据科学家,对于这几个程序你应该要有一定的认识:  R  若要列出所有程序语言,你能忘记其他的没关系,但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现,最大的优势就是它免费,为昂贵的统计软件像是Matlab或SAS的另一种选择。  但是在过去几年来,它的身价大翻转,变成了资料科学界眼中的宝。不只是木讷的统计学家熟知它,包括WallStreet交易员、生物学家,以及硅谷开发者,他们都相当熟悉R。多元化的公司像是Google、Facebook、美国银行以及NewYorkTimes通通都使用R,它的商业效用持续提高。  R的好处在于它简单易上手,透过R,你可以从复杂的数据集中筛选你要的数据,从复杂的模型函数中操作数据,建立井然有序的图表来呈现数字,这些都只需要几行程序代码就可以了,打个比方,它就像是好动版本的Excel。  本文为数据观原创精编,转载请注明来源 www.cbdio.com  百度一下“数据观”,获取更多大数据相关资讯  微信搜索“数据观”,关注后有一大波大数据干货奉送 扫码关注

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