流式大数据实时处理技术_光环大数据培训
互联网大数据产业快速推进_光环大数据培训
互联网大数据产业快速推进_光环大数据培训光环大数据培训是专注大数据、人工智能垂直领域高薪就业培训机构，多年来专注大数据、人工智能人才培养，携17年IT培训经验,与中关村软件园共同建立国家大数据人才培养基地,并与全球知名大厂商cloudera战略合作培养中国大数据高级人才，专注为大学生及在职人员提供专业师资平台及培训服务，助力他们高薪名企就业。
1 大数据产业快速推进2016年2月，中国首个国家级大数据综合试验区在贵州正式获批开建。
去年以来从国务院频开常务会议力挺大数据，到大数据产业标准制定、地方纷纷立法，政策利好持续密集发布。
各互联网厂商围绕大数据资源管理与共享开放、数据中心整合、数据资源应用等，也纷纷加快布局。
《大数据产业“十三五”发展规划》加快制定，国内大数据产业将乘势而上迎来大爆发。
2 信息公开推动共享2016年4月，国务院办公厅印发《2016年政务公开工作要点》，要求提高政务公开工作的信息化集中化水平，充分发挥政府门户网站信息公开第一平台作用。
此后，《政务信息资源共享管理暂行办法》《关于加快推进“互联网+政务服务”工作的指导意见》印发，提出加快推动政务信息系统互联和公共数据共享，充分发挥政务信息资源共享在深化改革、转变智能、创新管理中的重要作用。
国务院常务会议部署加快推进“互联网+政务服务”，通过了《“十三五”国家信息化规划》。
3 加强网络空间治理2016年4月，中共中央总书记习近平在网络安全和信息化工作座谈会上发表重要讲话，对于当前我国互联网建设和发展中遇到的相关问题指出了明确方向，厘清了我国互联网发展的总体目标。
10月，习近平在中共中央政治局进行第36次集体学习时强调，加快推进网络信息技术自主创新，朝着建设网络强国目标不懈努力。
11月，习近平在第三届世界互联网大会开幕式讲话中，提出推动网络空间实现平等尊重、创新发展、开放共享、安全有序的目标。
4 互联网广告告别无序2016年7月，国家工商总局出台《互联网广告管理暂行办法》，自2016年9月1日起施行。
spark培训课程内容—光环大数据spark培训机构
大数据spark培训光环大数据spark培训简介1.大数据工具—Spark实时分析Spark是伯克利大学2009年开始研发的一个项目，它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架。
spark发展十分迅速，2014年，Hadoop的四大商业机构均宣称全力支持Spark，今后将全面接收基于Spark编写的数据挖掘与分析算法，多家世界顶级的数据企业例如Google，Facebook等现已纷纷转向Spark框架。
近两年，Spark在中国的发展达到了一个前所未有的状态和高度。
其中阿里巴巴的搜索和广告业务，最初使用Mahout和MapReduce来解决复杂的机器学习问题，但是在效率和代码维护方面并不理想，现已转向Spark框架。
淘宝技术团队使用Spark实现了多次迭代的机器学习算法和一些高计算复杂度的算法，并将其运用在推荐系统上；同时还利用Spark中的一系列组件解决了基于最大连通图的社区发现、基于三角形计数的关系衡量、基于随机游走的用户属性传播等许多生产问题。
此外，腾讯也是最早使用Spark的应用之一，借助Spark快速迭代的优势，腾讯提出了大数据精准推荐，并采用“数据+算法+系统”这套技术方案支持每天上百亿的请求量。
2.大数据处理—Spark基于内存Spark运行速度如此之快，主要得益于以下两方面：一方面，Spark中的运算大多是基于内存的。
Spark提出了一种分布式的内存抽象，称为弹性分布式数据集（RDD，Resilient DistributedDatasets）。
RDD支持基于工作集的应用，同时具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知调度和可伸缩性。
RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。
另一方面，Spark从稳定的物理存储（如分布式文件系统）中加载记录，记录被传入由一组确定性操作构成的DAG，然后写回稳定存储。
DAG数据流图能够在运行时自动实现任务调度和故障恢复。
光环大数据的人工智能培训 让你快速掌握高薪人工智能技术_光环大数据培训
光环大数据的人工智能培训让你快速掌握高薪人工智能技术_光环大数据培训光环大数据的人工智能培训——让你快速掌握高薪人工智能技术。
近年来，科技巨头围绕人工智能产业，开展了大量的收购；标的包括人工智能初创企业、大数据公司）和芯片研发公司，人工智能以更快的速度发展中。
人工智能培训人工智能(ArtificialIntelligence)，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。
在未来，人工智能将成为一种更常见、更重要的陪伴者。
人工智能助理会知道你在工作且有10分钟的空余时间，然后帮你完成待办事项中优先级靠前的事项。
人工智能将会让我们的生活更富成效和更具创造性。
毫无疑问，我们是在创造一个新的物种，一个在智力上可能没有上限的物种。
一些未来主义者预测，所谓的奇点，即计算机智能超越人类智能的时刻，可能会在2100年之前到来，而另一些人声称这将仍然只是科幻作品中的畅想。
这种可能性听起来令人振奋，但也让人觉得有点可怕——也许两者都有一些。
人工智能的发展将来对人类有益还是有害呢?光环大数据的人工智能培训讲师坚信是有益的。
那么人工智能培训光环大数据好不好?我们先来看看人工智能培训课程的安排吧。
如果课程安排都不尽如人意，还能奢望学生学到多少实用的技术呢?课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战人工智能培训学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。
课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。
完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。
课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。
大数据培训班_你对大数据了解多少呢_光环大数据培训
大数据培训班_你对大数据了解多少呢_光环大数据培训随着大数据时代的迅速来临，大数据的应用开始逐渐进入了社会的各个领域，他的相关技术已经渗透到各行各业，基于大数据分析的新兴学科也随之衍生。
网络大数据的呈现为大数据分析技术人才提供了前所未有的宝贵机遇，但同时也提出了非常大的挑战。
大数据为人们更好地感知现在、预测未来将带来的新型应用。
大数据的技术与应用还是处于起步阶段，其应用的前景不可预测。
不要犹豫啦，来光环大数据参加大数据培训吧。
什么是大数据?大数据是指大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的数据群。
这个定义带有主观性，对于“究竟多大才算是大数据”，其标准是可以调整的。
简单来说，大数据由三项主要技术趋势汇聚组成，一是海量交易数据，二是海量交瓦数据，三是海量数据处理。
大数据自诞生开始，便受到广泛的关注。
什么数据结构、思维仓库、迭代算法、样本相关一个个概念玄乎其神，让人摸不着头脑。
作为一家专业的大数据处理公司，开运联合告诉你：其实，大数据一点都不神秘，而且就在我们身边。
一：医疗大数据看病更便捷在未来，借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。
如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。
在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确定位疾病。
同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。
医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法进行大规模应用。
未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。
二：金融大数据赚钱更给力企业和个人的一些信用记录现在有全国性质的统一数据库能够拿到部分数据。
但是对于单个银行来说，同样是无法拿到用户在其他银行的行为记录数据的，其二银行本身在做很多信贷风险分析的时候，确实需要大量数据做相关性分析，但是很多数据来源于政府各个职能部门，包括工商税务，质量监督，检察院法院等，这些数据短期仍然是无法拿到。
大数据关键技术_西安光环大数据培训机构
大数据关键技术_西安光环大数据培训机构1、A* 搜刮算法——图形搜刮算法，从给定出发点到给定起点盘算出门路。
此中应用了一种启发式的预算，为每一个节点预算经由进程该节点的最好门路，并以之为各个所在排定顺序。
算法以获得的顺序拜访这些节点。
是以，A*搜刮算法是最好优先搜刮的典范。
2、集束搜刮(别名定向搜刮，Beam Search)——最好优先搜刮算法的优化。
应用启发式函数评价它反省的每一个节点的才能。
不外，集束搜刮只能在每一个深度中发明最前面的m个最相符前提的节点，m是牢固数字——集束的宽度。
3、二分查找(Binary Search)——在线性数组中找特定值的算法，每一个步调去掉一半不相符请求的数据。
4、分支界定算法(Branch and Bound)——在多种最优化成绩中探求特定最优化办理方案的算法，分外是针对团圆、组合的最优化。
5、Buchberger算法——一种数学算法，可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性体系中高斯消元法的泛化。
6、数据紧缩——采用特定编码方案，应用更少的字节数(或是其余信息承载单位)对信息编码的进程，又叫起源编码。
7、Diffie-Hellman密钥互换算法——一种加密协定，容许两边在事前不了解对方的环境下，在不安全的通信信道中，配合树立同享密钥。
该密钥今后可与一个对称暗码一路，加密后续通信。
8、Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图，盘算此中的繁多路点最短算法。
9、团圆微分算法(Discrete differentiation)。
10、动态规划算法(Dynamic Programming)——展现相互笼罩的子成绩和最优子架构算法11、欧几里得算法(Euclidean algorithm)——盘算两个整数的最大公约数。
最古老的算法之一，出如今公元前300前欧几里得的《几何原本》。
12、希冀-最大算法(Expectation-maximization algorithm，别名EM-Training)——在统计盘算中，希冀-最大算法在几率模子中探求可以或许性最大的参数预算值，此中模子依赖于未发明的潜伏变量。
光环大数据数据分析培训 数据分析的基本方法论
光环大数据数据分析培训数据分析的基本方法论在目前讲解数据分析的文章里，大多数会忽略数据分析本身的目的。
这会导致我们在执行时，会出现动作变形的情况。
以终为始，才能保证不会跑偏。
个人的理解上，数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论。
其中有两个重点词语：量化和业务。
首先讲下量化。
量化是为了统一认知，并且确保路径可回溯，可复制。
统一认知后，才能保证不同层级，不同部门的人在平等话语权和同一个方向的背景下进行讨论和协作，才能避免公司内的人以「我感觉」「我猜测」来猜测当前业务的情况。
路径可回溯可复制指的是，通过量化后的结果，许多优化的方法是可以被找到原因并且可以被复制的。
同样是转化率优化，用A方案和B方案，谁的效果会比较好和具体好多少，都是可被预测的。
要想做到量化，需要做到三点：建立量化体系，明确量化重点和保证数据准确性。
1.1建立量化体系建立量化体系，主要是根据「指标设计方法」，设计业务的「核心指标+拆解指标+业务指标」，最后落地成全公司通用的「指标字典」和「维度字典」。
这种工作一般是由数据分析师或数据PM来担任完成。
通过这种方式，我们就能初步建立面向全公司全面而系统的量化分析框架，保证日常分析可以做到「逐层拆解，不重不漏」。
1.1.1指标设计方法讲到指标设计方法，大家可能觉得，之前听过了产品设计方法，程序开发方法，指标这种东西也有设计方法么？确实有，指标设计是一套以准确和易懂为准则，集合统计学和业务效果的方法论。
准确是指能够准确满足衡量目的，易懂是指标算法能直观显示好与坏，并且指标的算法也能够通俗易懂。
这两者很多时候需要有所抉择，准确是第一位的。
举个例子：当我们想衡量一个群体收入的差异性时，用方差还是用基尼系数？方差好懂，但不能显示两个极端的差异性多大。
基尼系数算法不好懂，但能准确描述这个问题。
具体到指标设计，我们需要使用一些常用的统计学工具：以顾客质量分析为例：概况是我们看下顾客的平均支付金额，或者支付中位数，来了解顾客概况。
大数据实时流处理平台_光环大数据培训
大数据实时流处理平台_光环大数据培训大数据平台解决了大数据特征中四个V的大数据量（Volume）的处理，我们还需要引入实时处理技术能覆盖数据多样性（Variety），高速处理数据（Velocity），从而挖掘更大的价值（Value）。
数据的价值随着时间的流逝而降低，如何在技术上提供支撑，发挥以日志为代表的行内实时数据和付费购买或者免费爬取的海量互联网数据在商业银行业务中的价值是亟待解决的问题。
变现，是硬道理！换句话说，我们需要将ETL、业务建模、机器学习、可视化扩展到实时数据，将与风险管理、客户营销相关的数据和计算规则从银行关键业务系统里面解耦，对相关业务应用提供完整的支撑。
周期/节奏2015年9月至11月，大数据实时流处理平台可行性分析，技术组件选型。
2015年11月，项目启动。
2015年12月，完成总体需求分析，确定平台的主要业务目标是在运营监控、反欺诈、客户行为分析、风险预警方面提供实时数据支持。
2015年12月-2016年8月，完成平台设计和基础组件的实施、投产。
2016年8月-今，对基础组件进行优化和补充，对业务应用开发提供支持，配合IT运营实时监控、客户点击流、交易反欺诈、贷后预警等与实时数据相关的应用建设。
客户名称/所属分类恒丰银行/大数据技术服务任务/目标同互联网公司相比，传统商业银行在业务种类、交易模式、监管要求方面都大大不同，我们针对行内业务需求设计了以下功能架构：流处理平台提供基础的数据采集、接收、过滤解析、实时规则计算、存储和分析挖掘功能，以此为基础构建实时营销平台、实时风险预警平台进行业务逻辑加工，行内的各个渠道系统、信贷系统、IT运营监控系统、运营风险监测通过订阅方式获得实时处理后的数据，满足IT运营实时监控、客户行为分析、交易反欺诈、授信评审与贷后预警、运营风险监测等方面的业务需求。
当前的实时数据源主要包括业务系统的应用日志，企业消息总线关联交易日志，第三方数据公司实时推送数据，网络设备、操作系统、中间件日志，数据库日志，外部网站爬虫信息，流处理平台要负责实现以下目标：●各类基础数据的实时采集，过滤解析；●根据业务应用需要提供基础数据实时加工功能；●同时支持简单和复杂业务逻辑规则模型，支持基于流数据的实时分析；●便于与异构系统集成，实现数据共享，要包含与主流的流计算框架、各类数据库、前端框架、消息中间件设施、主流接口协议；●海量数据的持久化存储和快速检索；●提供平台级别的数据管理功能，包括数据脱敏、用户权限、数据时效管理和分级存储等方面功能。
大数据学习教程_光环大数据培训
大数据学习教程_光环大数据培训大数据学习教程，大数据技术包含的内容概述？非结构化数据收集架构，数据分布式存储集群，数据清洗筛选架构，数据并行分析模拟架构，高级统计预测算法，数据可视化工具。
大数据技术的具体内容？分布式存储计算架构（强烈推荐：Hadoop）分布式程序设计（包含：Apache Pig或者Hive）分布式文件系统（比如：Google GFS）多种存储模型，主要包含文档，图，键值，时间序列这几种存储模型（比如：BigTable，Apollo，DynamoDB等）数据收集架构（比如：Kinesis，Kafla）集成开发环境（比如：R-Studio）程序开发辅助工具（比如：大量的第三方开发辅助工具）调度协调架构工具（比如：Apache Aurora）机器学习（常用的有Apache Mahout 或H2O）托管管理（比如：Apache Hadoop Benchmarking）安全管理（常用的有Gateway）大数据系统部署（可以看下Apache Ambari）搜索引擎架构（学习或者企业都建议使用Lucene搜索引擎）多种数据库的演变（MySQL/Memcached）商业智能（大力推荐：Jaspersoft ）数据可视化（这个工具就很多了，可以根据实际需要来选择）大数据处理算法（10大经典算法）大数据中常用的分析技术？A/B测试、关联规则挖掘、数据聚类、数据融合和集成、遗传算法、自然语言处理、神经网络、神经分析、优化、模式识别、预测模型、回归、情绪分析、信号处理、空间分析、统计、模拟、时间序列分析大数据未来的应用趋势预测？每个人健康和生活都需要的个性化建议；企业管理中的选择和开拓新市场的可靠信息来源；社会治理中大众利益的发现与政策满足。
下面举出光环大数据的大数据可视化教程的课纲供大家参考下：第一阶段本阶段为大数据可视化分析的基础技术，主要讲解了UI设计、HTML5、CSS、JavaScript、jQuery框架、bootstrap框架，此阶段课程虽然是基础课程，但是需要熟练掌握，学好CSS 是网页外观的重要一点，CSS可以帮助把网页外观做得更加美观。
大数据培训_参加Hadoop大数据培训班大概需要多长时间_光环大数据
大数据培训_参加Hadoop大数据培训班大概需要多长时间_光环大数据随着大数据时代的到来，大数据行业的很多高薪职位吸引着越来越多的年轻人想要加入到大数据的潮流中去。
想要成为Hadoop大数据工程师，就要参加一些Hadoop大数据培训班的课程。
参加培训班就意味着要费时费力，那么参加Hadoop大数据培训班大概需要多长时间便成了很多人所关注的重点。
首先需要各位想要学习Hadoop大数据的学员明确一点，Hadoop大数据绝不是一门简单的学科，它所涉及的各类语言、平台等非常多，急于求成肯定不能够掌握Hadoop大数据的精髓。
像网络上现在开设的直播课程，每周只有6个小时的直播可，两个月就把内容全部讲完了，未免有些急功近利，导致学员对Hadoop大数据的每个部分都一知半解，还没有搞明白，课程就已经结束了，很难找到人去交流，去请教。
这样的培训课程，参加了，学员也不会具备Hadoop大数据的从业能力，还会对这门科学丧失兴趣和信心，从而错过一个很有前景的职业路线。
光环大数据Hadoop大数据培训班采用对学员更负责任的线下教学模式，培训周期大概在5个月左右。
在这5个月中，学员平均每天会被安排10小时左右的上课+自习时间，并有严格的考勤制度督促学员按时上课和自习。
每堂自习课均有相应的Hadoop大数据讲师和助教陪同，方便学员能够随时解决学习中遇到的各种问题。
每周的学习检测可以检测学员所学效果，对需要帮助的学员，讲师会进行重点辅导，并根据考试结果调整下一周的授课内容，教学进度为每个Hadoop大数据培训学员量身定制，更利于学员掌握。
更引进了国外大型项目供学员们进行实践，让学员们拥有丰富的项目经验。
光环大数据Hadoop大数据培训班利用5个月的时间，安排有效合理的Hadoop大数据课程，让学员完成从菜鸟到精通的华丽蜕变，具备Hadoop大数据从业资格，最终成为真正的Hadoop大数据工程师。
参加Hadoop大数据培训班大概需要多长时间？给自己5个月的时间，成就你后半生的职业梦想。
光环国际大数据可视化培训 什么是大数据可视化_光环大数据培训
光环国际大数据可视化培训什么是大数据可视化_光环大数据培训光环国际大数据可视化培训_什么是大数据可视化？【光环大数据官网：】大据可视化是将数据以不同形式展现在不同系统中，其中包括属性和变量的单位信息，大数据可视化越来越受到企业的重视，光环国际大数据可视化培训怎么样？光环国际大数据可视化培训怎么样？光环国际大数据可视化培训的课程中D3，Smartbi,Tableau,SAPDesignStudio及七大行业的建模，为整个课程的核心知识点。
光环国际大数据可视化培训的课程分为12大阶段50大模块课程+8大企业真实项目实战，每个阶段都有实力案例和项目结合，从简单到专业一步一步带领学生走进大数据可视化的世界，帮助学生顺利走上大数据工程师的道路！光环国际大数据可视化培训，是国内知名的大数据可视化培训机构，作为国内大数据人工智能培训领域的领军者，光环大数据近年来不断开展与国际国内一线技线企业实战技术体系，努力打造企业级高端实战技术人才，为学员创造更大的教育价值，获得广泛的好评。
过去十六年，光环通过高效的教学模式和就业服务的创新，帮助了数十万年轻人实现了自己的梦想，未来，光环将继续探索更为有效的教学模式和教学方法，联合更多国内外知名企业提供更好的就业服务保障体系，帮助更多年轻人实现职业梦。
常规大数据可视化方法许多传统的数据可视化方法经常被使用，比如表格、直方图、散点图、折线图、柱状图、饼图、面积图、流程图、泡沫图表等以及图表的多个数据系列或组合像时间线、维恩图、数据流图、实体关系图等。
此外，一些数据可视化方法经常被使用，却不像前面那些使用的广泛，它们是平行坐标式、树状图、锥形树图和语义网络等。
大数据可视化并非仅仅是静态形式，而应当是互动的。
交互式可视化可以通过缩放等方法进行细节概述。
它有如下的步骤：1、选择：交互式根据用户的兴趣选择数据实体或完整的数据集，以及它的子集。
2、链接：在多个视图找到有用的信息，如图3所示。
大数据培训机构_大数据与云计算的关系_光环大数据培训
大数据培训机构_大数据线下培训一般需要多少天_光环大数据培训现在，人们的时间观念越来越强，是一个讲求效率和时间成本的时代。
也正因如此，很多准学员在想要学习大数据的同时不得不考虑学习的周期。
尤其是线下的大数据培训机构，大部分需要进行脱产学习，更需要对所需要付出的时间成本进行充分的考量。
大数据线下培训一般需要多少天成了想要参加大数据线下培训课程的普遍问题。
现在一般的线下的大数据培训机构的培训周期大概在4-5个月左右。
培训班类型不同，培训周期也不尽相同。
像0基础培训班的话，培训周期自然会长一些。
这也是本着对学员负责的态度所设置的学习周期。
像光环大数据的0基础大数据培训班所安排的培训周期为5个月，从基础Java编程开始学起，全日制脱产培训，每天学习10小时，集中5个月的时间，让学员对大数据能达到一个中级的掌握程度。
保障学员具有一定的项目经验，能够从事大数据相关工作能力。
参加线下大数据培训班就意味着放弃现有工作，全身心投入到新的行业，这对于已经步入社会的人士来说，颇有一点破釜沉舟的意味，内心的挣扎可想而知。
不过，来参加光环大数据的大数据培训班完全可以打消这类准学员的顾虑。
光环大数据采用先入学、找到工作再付款的模式。
这就对学员毕业后的工作问题首先做出了承诺，一来可以让学员放心入学，二来可以减轻学员的学习负担。
两全其美。
光环大数据与众多企业签订了用人协议，还有专门的就职老师对学员进行专业就职辅导，更能增加学员的就职几率。
光环大数据还会与学员签订就职协议。
这更为学员的100%就职提供了有效的书面保证。
因此，对于参加光环大数据线下培训班的学员来说，5个月时间成本不能再划算。
为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
讲师团及时掌握时代的技术，将时新的技能融入教学中，让学生所学知识顺应时代所需。
光环大数据培训_大数据分析在风电、石油石化、保险行业的应用
光环大数据培训_大数据分析在风电、石油石化、保险行业的应用光环大数据培训机构，今天的大数据应用，就像ERP市场启动的初期，有很多人关注，很多企业想用它来帮助业务，但是却不知道该怎么用、该从哪里入手。
继北京、广州之后，7月中旬，东软在上海举办了RealSight(睿见)大数据高级分析应用平台的巡展活动。
与前两次巡展不同，上海巡展东软邀请了大数据平台的行业用户来与观众分享大数据平台应用的心得体会。
其目的就是让更多的用户了解，大数据平台应用到底是如何落地的?记者也将本次参会和采访过程中印象最深的几个案例记录下来与读者分享。
在案例分享之前，还是先简要介绍一下东软RealSight(睿见)大数据高级分析应用平台。
RealSight(睿见)大数据高级分析应用平台拥有客户智能、物联网智能与运营智能三大系列产品组合，能够提供融合人、物和业务的高级数据分析服务，有效驱动企业更精准的客户洞察和运营优化。
其中，客户智能包括行为分析、精准营销、个性化推荐等子产品平台，为企业提供数字营销解决方案，帮助企业更好地发现客户、了解客户和保留客户;物联网智能在实时数据采集的基础上，能够对软硬件设备运行环境进行全方位的综合监控分析、预测性维护和优化改进;运营智能则是为企业级应用和互联网应用提供全方位、全堆栈监管能力，让企业能够提前发现应用的潜在问题及风险，将传统被动响应式的风险处理方式变为主动防御，规避应用性能问题给企业带来的损失。
目前，RealSight平台已经在金融、航空、媒体、政府、新能源行业等得到了很好的应用和认可。
大数据分析应用平台在风电领域的应用风电属于新能源发电。
新能源发电不仅没有污染，国家也是大力扶持的。
风电一个是发电的成本高，再一个是运维的难度大。
如何通过物联网大数据的技术来解决用户关心的问题呢?首先看一下用户关心的三个问题：运维、运营、设备管理。
首先是运维，客户关心怎样提高运维效率。
风电场一般建在山上或海上，通常一个班组12个人，只能维护2个风场大约30多台机器，过程也比较辛苦。
光环国际教育 光环国际大数据培训_光环大数据培训
光环国际教育光环国际大数据培训_光环大数据培训光环国际教育,光环国际大数据培训。
光环大数据隶属于光环国际，是国内较早做大数据培训的机构之一，光环大数据成立于2001年，十几年的IT培训经验，积累了优质的讲师团队、课程研发团队和就业合作企业。
光环国际教育，开设多种培训课程，其中大数据培训、人工智能培训是近几年就业非常好的培训课程。
光环大数据是专注大数据、人工智能垂直领域高薪就业培训机构，多年来专注大数据人才培养，携17年IT培训经验,与中关村软件园共同建立国家大数据人才培养基地,并与全球知名大厂商cloudera战略合作培养中国大数据高级人才，专注为大学生及在职人员提供专业师资平台及培训服务，助力他们高薪名企就业。
光环大数据所有项目都由阿里云真实项目数据，光环大数据成为阿里云授权认证中心，毕业通过相关考试就可以获得阿里云的证书。
学员参加培训班的目的就是为了毕业找到满意的工作，所以培训机构要有强光环大数据为了保障学员就业，为保障学员就业与中关村软件园战略合作，并与学员签订就业协议保障就业，学员毕业后平均薪资8K以上，学员反馈口碑非常好！同时，光环大数据不定期举办专场招聘会，邀请众多企业来这里寻找大数据、人工智能人才。
大数据发展已经踏上新时代的新征程，前景必将更加灿烂辉煌，我们诚挚的欢迎大家都来拥抱贵州这片热土，与我们一道耕耘，共同谱写新时代大数据融合发展的新篇章。
在信息技术更新层出不穷的今天，推动大数据产业创新发展，必须要突破核心技术，推动形成一套包括政策、人才等资源要素聚集的数据驱动型创新体系，为顺应时代发展，光环大数据联合阿里云大学，启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。
作为国内大数据和人工智能培训的领军企业，光环大数据将与阿里云大学在人工智能和大数据领域深度合作。
未来三年，光环大数据将联合国内百所大学，通过“AI智客计划”，共同推动人工智能产业人才生态建设，培养和认证5-10万名AI大数据领域的专业人才，构建中国的人工智能人才优势。
Hadoop之后：实时数据的未来_光环大数据培训
Hadoop之后：实时数据的未来_光环大数据培训在实时数据世界里，为什么我们还这么执着于hadoop?根据451 Research调查数据显示，围绕批处理架构的Hadoop仍然是大数据的代表技术，尽管其声誉仍然超过实际部署情况。
还没有真正部署Hadoop的企业可能想要再等一等。
而随着Apache Spark等其他技术(Storm、Kafka等)的出现，我们似乎与Hadoop的批处理渐行渐远，逐渐转向实时数据的未来。
批处理不是重点Cloudera的Doug Cutting是一个非常聪明的人，也是开源开发人员，Hadoop、Lucene等大数据工具的开发都有他的功劳。
虽然Cutting承认实时流媒体技术的重要性，但他并没有否认面向批处理的Hadoop的价值，他表示：并不是因为我们觉得批处理是最好的，所以Hadoop围绕批处理而构建。
批处理(特别是MapReduce)很自然是第一步，因为它相对容易部署，并提供很重要的价值。
在Hadoop之前，没有办法使用开源软件在商品硬件存储和处理千兆字节。
Hadoop的MapReduce是很大的进步。
我们很难说清楚大数据的商品化对这个世界的重要性。
这并不是说在Hadoop之前我们没有存储和分析大量数据，而是Hadoop让我们非常廉价地实现这个过程。
总之，Hadoop民主化了大数据。
转向流数据?然而，Hadoop并没有让大数据分析变得容易。
正如DataStax首席布道者Patrick McFadin表示，从企业数据挖掘价值并没有那么简单：我们都听说过存储和分析PB级数据的投资回报率的问题。
谷歌、雅虎和Facebook都在从中创造惊人的价值，而大部分企业都在试图研究如何分析所有数据，第一：收集所有数据;第二：解析所有数据;第三：利润!在数据收集和利润之间有很多麻烦的步骤。
随着企业试图加快对实时数据的分析能力，新技术为他们提供了可能。
McFadin发现了这个新大数据堆栈的关键要素。
光环大数据培训班 常见的七种Hadoop和Spark项目案例_光环大数据培训
光环大数据培训班常见的七种Hadoop和Spark项目案例_光环大数据培训光环大数据大数据培训机构，如果您的hadoop项目将有新的突破，那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。
有一句古老的格言是这样说的，如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情，他们最终却会做别人正在做的事情。
如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm，每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情，但它不需要很长的时间遇到相同的模式。
具体的实施可能有所不同，但根据我的经验，它们是最常见的七种项目。
项目一：数据整合称之为“企业级数据中心”或“数据湖”，这个想法是你有不同的数据源，你想对它们进行数据分析。
这类项目包括从所有来源获得数据源(实时或批处理)并且把它们存储在hadoop中。
有时，这是成为一个“数据驱动的公司”的第一步;有时，或许你仅仅需要一份漂亮的报告。
“企业级数据中心”通常由HDFS 文件系统和HIVE或IMPALA中的表组成。
未来，HBase和Phoenix在大数据整合方面将大展拳脚，打开一个新的局面，创建出全新的数据美丽新世界。
销售人员喜欢说“读模式”，但事实上，要取得成功，你必须清楚的了解自己的用例将是什么(Hive模式不会看起来与你在企业数据仓库中所做的不一样)。
真实的原因是一个数据湖比Teradata和Netezza公司有更强的水平扩展性和低得多的成本。
许多人在做前端分析时使用Tabelu和Excel。
许多复杂的公司以“数据科学家”用Zeppelin或IPython笔记本作为前端。
项目二：专业分析许多数据整合项目实际上是从你特殊的需求和某一数据集系统的分析开始的。
这些往往是令人难以置信的特定领域，如在银行领域的流动性风险/蒙特卡罗模拟分析。
在过去，这种专业的分析依赖于过时的，专有的软件包，无法扩大数据的规模经常遭受一个有限的功能集(大部分是因为软件厂商不可能像专业机构那样了解的那么多)。
光环大数据 大数据的实时处理时代_光环大数据培训
光环大数据大数据的实时处理时代_光环大数据培训光环大数据培训机构了解到，在过去几年，对于 Apache Kafka 的使用范畴已经远不仅是分布式的消息系统：我们可以将每一次用户点击，每一个数据库更改，每一条日志的生成，都转化成实时的结构化数据流，更早的存储和分析它们，并从中获得价值。
同时，越来越多的企业应用也开始从批处理数据平台向实时的流数据数据平台转移。
本演讲将介绍最近 Apache Kafka 添加的一些系统架构，包括 Kafka Connect 和 Kafka Streams，并且描述一些如何使用它们的实际应用体验。
注：本文整理自王国璋在 QCon 北京 2017 站上的演讲。
流处理在流处理刚被提出来的时候，很多人认为流处理只能进行做近似的结果或者增量的计算，倘若你想保证其安全性，以 Lamda 架构为基础，利用流处理得到最现在的结果。
但同时你需要采用 batch processing 等其他方式来保证其全局的安全性以正确性。
在如此多年的研究结果下，在我看来，流处理并不一定是近似的，或者是仅仅以无法保证真确性为代价而提高速度的一种数据处理方式。
相反，流处理应该是一个与全局计算、batch processing 稍微有点不同的计算模型。
跟批量处理不同之处在于，批量处理将数据引向计算，而流处理将计算引向数据。
这句话大概有点模糊，接下来，我举几个大家熟悉的计算模型例子。
第一个计算模型例子—请求应答模型。
请求应答模型是业务生活中最常用的模型例子。
首先提交一个请求到服务方，而服务方可能是一个数据库、也可能是别的存储工具；然后进行等待…等待；最后得到一个回答。
这便是一次请求、一次计算、一次回答。
该模型非常简单、也极易操作，当你需要延展到多个机器上时，只要简单地增加客户端以及处理器即可成功。
但是缺点在于，不能达到大的吞吐量，每提交一次请求，都需要等待时间来获得最终应答的结果。
第二种常见的模型就是批量处理如上图所示。
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大数据培训公司光环大数据_大数据时代亟待信息分类分级保护光环大数据培训，拥有强大的教研团队，根据企业需要的技术、融合新的技术开发课程。
光环大数据理论理论+实战相结合的教学方式，学员边学习边参加实战项目，既能学到全面的技能知识，同时也具备了项目开发经验，毕业自然好找工作！随着企业对数据信息的挖掘和利用能力的不断提升，大数据的商业价值逐渐显现，更加受到了互联网公司的重视，互联网公司相继成立了负责数据业务的部门，专司对数据信息的收集、使用或交换工作。
然而，海量数据集合而成的“大数据”带来的不仅仅是机遇，往往也会伴随着较大的安全风险问题。
信息的非法获取、泄露及交易扰乱了社会秩序和经济秩序，干扰了人们的正常工作、学习和生活，也给大数据产业的健康有序发展造成了阻碍。
由于大数据的特性，传统的物理保护模式已经难以应对数据信息的非法获取、泄露和交易；同时，由于数据信息的权属存在争议、主体多元化等原因，导致法律边界较难界定，用户维权难等现实问题，笔者认为，这就需要我们从社会、法律、技术等多个层面对大数据进行研究，进而进行调整、保护和规范。
一、数据保护须先行互联网和大数据产业持续健康发展的前提，是必须保护好相关权利人(下称“数据信息权利人”)的合法权利，这样才能确保数据的稳定和质量。
同时，数据信息往往涉及到广大自然人、法人及其他组织的个人隐私和商业秘密，如果只顾商业价值而不保护数据信息权利人的权益及数据的安全，无异于竭泽而渔、饮鸩止渴。
数据的利用和保护存在一定的冲突：对数据权利人权益保障的越充分，对数据的使用和交换的限制就会越大。
如何平衡和协调二者之间的关系是现阶段比较重要的问题，笔者认为，在数据的使用和交换过程中，应当遵循先保护，再合理利用及共享发展的原则，尽可能平衡和兼顾促进发展与保障权益。
在权利人的权利和数据使用人的利益相冲突时，先保护“在先”权利人的合法权益不受侵害，通过对数据信息的获取、使用和共享给予一定的限制，并对相关行业和产业进行积极引导，为数据保护及使用提供法律和制度保障。
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大数据已成为一项业务上优先考虑的工作任务,因为它能够对全球整合经济时代的商务产生深远的影响。
大数据处理流程完成的智慧之路：头一个步骤叫数据的收集。
首先得有数据，数据的收集有两个方式：头一个方式是拿，专业点的说法叫抓取或者爬取。
例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心，然后你一搜才能搜出来。
比如你去搜索的时候，结果会是一个列表，这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面?就是因为他把数据都拿下来了，但是你一点链接，点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。
比如说新浪有个新闻，你拿百度搜出来，你不点的时候，那一页在百度数据中心，一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。
第二个方式是推送，有很多终端可以帮我收集数据。
比如说小米手环，可以将你每天跑步的数据，心跳的数据，睡眠的数据都上传到数据中心里面。
第二个步骤是数据的传输。
一般会用队列方式进行，因为数据量实在是太大了，数据必须经过处理才会有用。
可系统处理不过来，只好排好队，慢慢处理。
第三个步骤是数据的存储。
现在数据就是金钱，掌握了数据就相当于掌握了钱。
要不然网站怎么知道你想买什么?就是因为它有你历史的交易的数据，这个信息可不能给别人，十分宝贵，所以需要存储下来。
第四个步骤是数据的处理和分析。
上面存储的数据是原始数据，原始数据多是杂乱无章的，有很多垃圾数据在里面，因而需要清洗和过滤，得到一些高质量的数据。
对于高质量的数据，就可以进行分析，从而对数据进行分类，或者发现数据之间的相互关系，得到知识。
比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事，就是依靠对人们的购买数据进行分析，发现了男人一般买尿布的时候，会同时购买啤酒，这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系，获得知识，然后应用到实践中，将啤酒和尿布的柜台弄的很近，就获得了智慧。
第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。
光环大数据培训_大数据处理的方法有哪些
光环大数据培训_大数据处理的方法有哪些大数据处理方法汇总。
光环大数据认为，大数据发展到今天已经很成熟，在各行各业的应用和作用也越来越明显了，今天就给大家汇总一些大数据处理的方法。
大数据的处理方法有三种：实时流式处理、大数据离线处理（批处理）和交互式处理。
再具体说一下三种方法及使用工具。
1.实时流式处理FlumeFlume专注于大数据的收集和传输，用来解决在线分析处理特点，数据源源不断的到来的问题。
类似的大数据开源系统有Logstash和Fluentd。
架构图中Source用来连接输出源，Sink用来连接输出源，Channel是Flume内部数据传输通道(主要包括MemoryChannel和FileChannel)。
2.大数据离线处理（批处理）和常用工具离线处理目前技术上已经成熟，大家使用的均是:使用Hdfs存储数据，使用MapReduce做批量计算，计算完成的数据如需数据仓库的存储，直接存入Hive,然后从Hive进行展现。
3.交互式处理（hive，sparksql）OLAP(联机分析处理)和OLTP(联机事务处理)三个主要的工具ElasticsearchImpalaKylinOLTP单次查询返回数据量小，但是经常会涉及服务器端简单的聚合操作，要求查询响应速度快，一般应用于在线处理；OLAP（hive大批量）单次查询返回数据量巨大，服务器端进行的处理复杂，经常包含上卷(从细粒度数据向高层的聚合)、下钻(将汇总数据拆分到更细节的数据)类似的操作。
如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺拥有无限潜力的婴儿，某一领域专业的海量的深度的数据就是喂养这个天才的奶粉。
奶粉的数量决定了婴儿是否能长大，而奶粉的质量则决定了婴儿后续的智力发育水平。
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万，越来越多人加入到大数据培训，都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识，找一份不错的工作。
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光环大数据所有项目都由阿里云真实项目数据，光环大数据成为阿里云授权认证中心，毕业通过相关考试就可以获得阿里云的证书。
人工智能将促进全球经济实现大幅增长。
到2035年，人工智能将使这12个发达经济体年度经济增长率提高一倍，有潜力拉动中国经济增长率上升1.6个百分点。
各国政府及科技巨头均积极抢占人工智能发展机遇。
其中，美国从技术和国际影响力两方面全方位谋求人工智能行业话语权。
科技巨头在发展自身核心技术的同时，通过并购、战略合作等方式，打造各自的人工智能生态圈。
据预测，到2030年，人工智能的加速发展将使全球GDP增长14%，相当于15.7万亿美元。
人工智能将为医疗业、汽车业及金融服务业带来最多的潜在价值。
人工智能的经济效益将由以下三方面驱动：光环国际人工智能怎么样企业自动化流程（包括机器人和自主车辆的使用）的生产力增长通过人工智能技术（辅助和增强的智能）来增加现有的劳动力从而增加企业生产力由于提供个性化和/或更高质量的AI增强产品和服务，导致消费者需求增加。
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流式大数据实时处理技术_光环大数据培训
近几年参加大数据培训的人越来越多，光环大数据教育小编带你学习大数据，每天学一点，一年成为大数据高手。
1、引言
大数据技术的广泛应用使其成为引领众多行业技术进步、促进效益增长的关键支撑技术。
根据数据处理的时效性，大数据处理系统可分为批式(batch)大数据和流式(streaming)大数据两类。
其中，批式大数据又被称为历史大数据，流式大数据又被称为实时大数据。
目前主流的大数据处理技术体系主要包括Hadoop及其衍生系统。
Hadoop技术体系实现并优化了MapReduce框架。
Hadoop技术体系主要由谷歌、推特、脸书等公司支持。
自2006年首次发布以来， Hadoop技术体系已经从传统的“三驾马车”(HDFS、MapReduce和HBase)发展成为包括60多个相关组件的庞大生态系统。
在这一生态系统中，发展出了Tez、Spark Streaming等用于处理流式数据的组件。
其中，Spark Streaming是构建在Spark基础之上的流式大数据处理框架。
与Tez相比，其具有吞吐量高、容错能力强等特点，同时支持多种数据输入源和输出格式。
除了Spark开源流处理框架，目前应用较为广泛的流式大数据处理系统还有Storm、Flink等。
这些开源的流处理框架已经被应用于部分时效性要求较高的领域，然而在面对各行各业实际而又差异化的需求时，这些开源技术存在着各自的瓶颈。
在互联网/移动互联网、物联网等应用场景中，个性化服务、用户体验提升、智能分析、事中决策等复杂的业务需求对大数据处理技术提出了更高的要求。
为了满足这些需求，大数据处理系统必须在毫秒级甚至微秒级的时间内返回处理结果。
以国内最大的银行卡收单机构银联商务为例，其日交易量近亿笔，需对旗下
540多万个商户进行实时风险监控，在确保这些商户合规开展收单业务的同时，最大限度地保障个人用户的合法权益。
这样的高并发、大数据、高实时应用需求给大数据处理系统提出了严峻的挑战。
银联商务以前使用的T+1事后风控系统存在风险侦测迟滞高(次日才能发现风险，损害已经造成)、处理时间长(十几个小时之后才能完成风险识别)、无法处理长周期历史数据(只能分析最近几日的流水数据)以及无法支持复杂规则(仅能支持累积求和等简单规则)等重大缺陷。
为此，亟须研发全新的事中风控系统，以重点实现低迟滞(在1 min内甄别突发风险)、高实时(100 ms内返回处理结果)、长周期(可处理长达10年以上的历史周期数据)以及支持高复杂度规则(如方差、标准差、K阶中心矩、最大连续统计等)等目标。
这一目标可以抽象为一个大数据处理科学问题：如何在一个完整的大数据集上，实现低迟滞、高实时的即席(Ad-Hoc)查询分析处理。
2、技术解析
大数据培训越来越火，大数据产业蓬勃发展。
现有的大数据处理系统可以分为两类：批处理大数据系统与流处理大数据系统。
以Hadoop为代表的批处理大数据系统需先将数据汇聚成批，经批量预处理后加载至分析型数据仓库中，以进行高性能实时查询。
这类系统虽然可对完整大数据集实现高效的即席查询，但无法查询到最新的实时数据，存在数据迟滞高等问题。
相较于批处理大数据系统，以Spark Streaming、Storm、Flink为代表的流处理大数据系统将实时数据通过流处理，逐条加载至高性能内存数据库中进行查询。
此类系统可以对最新实时数据实现高效预设分析处理模型的查询，数据迟滞低。
然而受限于内存容量，系统需丢弃原始历史数据，无法在完整大数据集上支持Ad-Hoc查询分析处理。
因此，研发具有快速、高效、智能且自主可控特点的流式大数据实时处理技术与平台是当务之急。
实现一个融合批处理和流处理两类系统且对应用透明的系统级方案，需要攻克以下几个技术难点。
(1)复杂指标的增量计算
尽管计数、求和、平均等指标能够依靠查询结果合并实现，然而方差、标准差、熵等大部分复杂指标无法依靠简单合并完成查询结果的融合。
再者，当查询涉及热点数据维度及长周期时间窗口的复杂指标时，多次重新计算会带来巨大的计算开销。
(2)基于分布式内存的并行计算
采用粗放的调度策略(例如约定在每天的固定时间将流数据导入批处理系统)会造成内存资源的极大浪费，亟须研究实现一种细粒度的基于进度实时感知的融合存储策略，以极大地优化和提升融合系统的内存使用效率。
(3)多尺度时间窗口漂移的动态数据处理
大数据培训越来越火，大数据产业蓬勃发展。
来自业务系统的数据查询请求会涉及多种尺度的时间窗口，如“最近5笔刷卡交易的金额”“最近10 min内密码重试次数”“过去10年的月均交易额”等。
每次查询请求都重新计算结果会对系统性能造成极大的影响，亟须研究实现一种支持多种时间窗口尺度(数秒到数十年)、多种窗口漂移方式(数据驱动、系统时钟驱动)的动态数据实时处理方法，以快速响应来自业务系统的即席查询请求。
(4)高可用、高可扩展的内存计算
基于内存介质能够大大提升数据分析及处理能力，然而由于其易挥发的特性，一般需要采用多副本的方式来实现基于内存的高可用方案，这使得“如何确保不同副本的一致性”成为一个待解决的问题。
此外，在集群内存不足或者部分节点
失效时，“如何让集群在不间断提供服务的同时重新平衡”同样是一个待解决的技术难题。
亟须研究分布式多副本一致性协议以及自平衡的智能分区算法，以进一步提升流处理集群的可用性以及可扩展性。
“流立方”流式大数据实时处理技术在上述领域取得了一系列突破，该技术提供基于时间窗口漂移的动态数据快速处理，支持计数、求和、平均、最大、最小、方差、标准差、K阶中心矩、递增/递减、最大连续递增/递减、唯一性判别、采集、过滤等多种分布式统计计算模型，并且实现了复杂事件、上下文处理等实时分析处理模型集的高效管理技术。
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大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。
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