本报告《2015智能可穿戴市场白皮书》针对市场现状、发展趋势等进行了研究和分析，详情如下。 （本文转自腾讯ISUX） 文章来源于腾讯云开发者社区，点击查看原文

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1. 背景 先来看两个例子，下面两幅图展示了百度在趋势预测方面的应用案例，一个是世界杯期间的比赛输赢预测，另一个是北京各旅游景区的游客人数预测。 这两幅图代表了大数据环境下趋势预测的典型场景，即事件预测和时序预测，本文重点关注第二幅图中的场景，即与时间维度相关的时间序列预测。 2. 时间序列预测 时

前言 在TDBank的接入数据中，有86%的数据流向TDW集群，因此为了减少流量在IDC间穿越，TDBank的集群选择跟TDW部署在同一个IDC。但是，随着业务数据的大规模发展与接入，TDW所在IDC的机器资源已无法满足需求，因此需要迁移到其他IDC。除了因资源不足的迁移外，我们还对重点业务进行隔离

“如何在激烈的移动社交市场竞争中脱颖而出？”这是当前移动社交应用领域众多开发者们所面临的现实问题。在产品功能特性同质化越来越严重的形势下，动用最小的研发资源实现“附近的人”，进而将更多的团队资源投入到产品创新，是大家的深层诉求。 据了解腾讯云分析（mta.qq.com）近日推出的“社交LBS”SDK

2015年第一季度移动行业数据报告解析了移动设备，系统分布和网络状况等国内移动互联网现状。 123 文章来源于腾讯云开发者社区，点击查看原文

00后赶上了互联网爆发的时代，成为网络原住民。已形成了一批不可忽视的用户群体。 文章来源于腾讯云开发者社区，点击查看原文

前言 随着大数据产品的日渐丰富以及数据应用场景需求的增加，TDBank作为腾讯大数据平台的数据接入环节的位置也越发显得重要（见下图）。截止目前为止TDBank日均接入数据已经超过2W亿条每天（约600TB/天），并且数据量还在持续不断上升。Tube 作为整个数据接入体系的存储层发挥着重要作用。Tub

​ 大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能

时代在变迁，市场在变化，周边的软硬件环境也突飞猛进般的发展，同时企业的业务需求也不断升级，从规模到成本都有较高的要求，这刺激Hadoop生态圈的变革。据AMR研究显示，到2020年Hadoop将拥有502亿美元市场。如此多金诱惑下，各大解决方案提供商对Hadoop生态圈的发力可谓是越来越快，顺应潮流

​ 最近有不少质疑大数据的声音，这些质疑有一定的道理，但结论有些以偏概全，应该具体问题具体分析。对大数据的疑问和抗拒往往是因为对其不了解，需要真正了解之后才能得出比较客观的结论。 大数据是一个比较宽泛的概念，它包含大数据存储和大数据计算，其中大数据计算可大致分为计算逻辑相对简单的大数据统计，以及计算

​ 一说到开源大数据处理平台，就不得不说此领域的开山鼻祖Hadoop，它是GFS和MapReduce的开源实现。虽然在此之前有很多类似的分布式存储和计算平台，但真正能实现工业级应用、降低使用门槛、带动业界大规模部署的就是Hadoop。得益于MapReduce框架的易用性和容错性，以及同时包含存储系统

之前看Spark的评价，几乎一致表示，Spark是小数据集上处理复杂迭代的交互系统，并不擅长大数据集，也没有稳定性。但是最近的风评已经变化，尤其是14年10月他们完成了Peta sort的实验，这标志着Spark越来越接近替代Hadoop MapReduce了。 **Sort和Shuffle是Map

引言 网上聊天，除了文字，大家还会用各种表情。 据统计，2014年QQ全年表情发送量超过5338亿次，8亿QQ网民中，超过90%在聊天时使用过表情。 借助QQ表情商城后台大数据，让我们来一起来了解2014年的表情故事。 一、表情用户画像 二、表情发送规律盘点 1、整体规律： 暑期效应原因推测：莫非暑

腾讯大数据发布2014年第四季度移动行业数据报告，从移动设备，网络，APP，手游等角度深度分析互联网现状，为广大开发者指引方向。 文章来源于腾讯云开发者社区，点击查看原文