大数据方案与案例(PPT 46页)

主要内容
大数据(大数据)时代来临
大数据要解决的问题
什么是半结构化/非结构化数据
大数据带来的挑战
不同“看”数据的方式
需要更高性价比的数据计算与储存方式
超越企业现有IT的数据解决能量
大数据的储存与处理/运算
什么是大数据处理(大数据Processing)
Etu知意图的大数据解决方案
Hadoop的特性
Hadoop不只是Hadoop
关系数据库vsHadoop
连结关系数据库与Hadoop
Hive简介
Hive–SQLlikeHadoopDatabase
Sqoop–SQLtoHadoop
传统的数据处理流程
探索式的数据处理流程
企业的Hadoop应用策略
应用一:参照RDBMS中的数据表
应用二:脱机数据分析
应用三:历史数据与在线数据交互运用
应用四:利用Hadoop进行数据汇总
应用五:利用ODBC连结Excel&Hive
其他应用-EtuRecommender建构在EtuAppliance上的精准推荐系统
其他应用–海量小图档管理
Hadoop平台竞争要素
EtuAppliance软件架构

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大数据研究现状及热点应用介绍(PPT 57页)

淘宝大数据量产品技术架构(PPT 33页)

大数据技术年会(PPT 25页)

大数据概念与应用培训课件(ppt 41页)

大数据应用-交通信息处理(PPT 69页)

IBM存储解决方案—数据分析的存储(PPT 41页)