Redis大数据平台测试方案.pdf
2022-05-17 09:01:31 401KB redis big data 文档资料
“1+X”大数据平台运维职业技能等级证书实验指导手册(初级).zip
2022-05-15 10:22:40 17.07MB linux
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CDH是Apache Hadoop和相关项目的最完整,经过测试的流行发行版。 CDH提供了Hadoop的核心元素 - 可扩展的存储和分布式计算 - 以及基于Web的用户界面和重要的企业功能。 CDH是Apache许可的开放源码,是唯一提供统一批处理,交互式SQL和交互式搜索以及基于角色的访问控制的Hadoop解决方案。 Cloudera作为一个强大的商业版数据中心管理工具,提供了各种能够快速稳定运行的数据计算框架,如Apache Spark;使用Apache Impala做为对HDFS,HBase的高性能SQL查询引擎;也带了Hive数据仓库工具帮助用户分析数据; 用户也能用Cloudera管理安装HBase分布式列式NoSQL数据库;Cloudera还包含了原生的Hadoop搜索引擎以及Cloudera Navigator Optimizer去对Hadoop上的计算任务进行一个可视化的协调优化,提高运行效率;同时Cloudera中提供的各种组件能让用户在一个可视化的UI界面中方便地管理,配置和监控Hadoop以及其它所有相关组件,并有一定的容错容灾处理;Cloudera作为一个广泛使用的商业版数据中心管理工具更是对数据的安全决不妥协! CDH 提供: 灵活性 - 存储任何类型的数据,并使用各种不同的计算框架进行处理,包括批处理,交互式SQL,自由文本搜索,机器学习和统计计算。 集成 - 在一个可与广泛的硬件和软件解决方案配合使用的完整Hadoop平台上快速启动并运行。 安全 - 过程和控制敏感数据。 可扩展性 - 启用广泛的应用程序并进行扩展和扩展,以满足您的需求。 高可用性 - 充满信心地执行关键业务任务。 兼容性 - 利用您现有的IT基础设施和资源。
2022-05-13 12:21:24 6.18MB hadoop
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符合国家验收标准:平台得到各级诊改专家好评,产品符合国家及16个省及自治区诊改政 策要求,产品落地55所,22所院校接受国家或省级复核验收工作。 2. 技术实力雄厚:500+研发人员、500个画像分析维度、98个产品功能模块可满足一校一 策院校需求。 3. 指标体系丰富:拥有业界丰富的指标体系供学校参考,386个指标,12套不同类型院校指 标版本。 4. 业务系统对接零障碍:有90%以上主流业务系统对接经验,100%抓取学校已有数据,全 面支撑校内质量建设工作。 5. 一平台多用:支撑诊改还能服务于智慧校园应用,如教学大数据分析、学工大数据分析、 双高校建设、优质校建设、骨干校建设等15种大数据应用场景。
2022-05-10 10:27:24 5.64MB 大数据平台
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智慧城市人口大数据平台方案.pdf
2022-05-08 17:04:27 93.2MB 智慧城市 big data 人工智能
大数据-算法-面向工业40的纺织生产大数据平台及其应用研究.pdf
2022-05-07 14:06:57 3.52MB big data 算法 文档资料
金融大数据平台总体技术要求
2022-05-05 23:45:36 1.65MB 金融 big data 大数据
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智慧城市时空大数据平台建设技术大纲.doc
2022-05-04 14:05:56 695KB 文档资料 智慧城市 big data
毕业设计论坛源码jsp 引言 JeeSite 是一个 Java EE 企业级快速开发平台,基于经典技术组合(Spring Boot、Spring MVC、Apache Shiro、MyBatis、Beetl、Bootstrap、AdminLTE),在线代码生成功能,包括核心模块如:组织机构、角色用户、菜单及按钮授权、数据权限、系统参数、内容管理、工作流等。采用松耦合设计;界面无刷新,一键换肤;众多账号安全设置,密码策略;在线定时任务配置;支持集群,支持SAAS;支持多数据源。 JeeSite 快速开发平台的主要目的是能够让初级的研发人员快速的开发出复杂的业务功能(经典架构会的人多),让开发者注重专注业务,其余有平台来封装技术细节,降低技术难度,从而节省人力成本,缩短项目周期,提高软件安全质量。 JeeSite 自开源以来已被广大爱好者用到了企业、政府、医疗、金融、互联网等各个领域中,JeeSite 依架构简单精良、易于扩展、大众思维的设计模式,深入开发者的内心,并得到一致好评,于和连续两年获得开源中国《最受欢迎中国开源软件》奖杯,期间也帮助了不少刚毕业的大学生作为入门教材,快速的去实践
2022-05-02 08:51:28 9.24MB 系统开源
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多中心临床研究是多中心、多学科对同一临床问题开展广泛协作临床研究的主要途径。传统多中心临床研究主要存在样本量偏小和临床科研相对封闭、开放程度不高的问题。为此,结合了新近兴起的大数据与云计算等技术,将物理上分散的各医院临床中心融合成逻辑上统一的临床大数据,构建了多中心临床大数据应用平台。介绍了多中心临床大数据平台的总体框架设计,详细阐述了平台各个子系统,分析了临床大数据平台的深度应用。
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