利用Matlab进行大数据点云的K邻域搜索及法矢量构建

本书致力于探讨如何通过R和Hadoop平台实现可扩展的数据分析操作。适合数据科学家、统计学家、数据架构师和工程师，帮助他们处理和分析大规模信息。

大数据搭建过程

这个例子展示了如何使用差分方差法来估计给定序列的Hurst参数。通过Matlab工具，用户可以进行数据分析和可视化，以便更好地理解序列的特性。

在开始搭建大数据平台之前，需要进行一些重要的准备工作。这些工作包括设置主机映射和配置SSH免密登录。

构建大数据系统实践指南 本指南提供了构建大数据系统所需的步骤和实践。它涵盖了从数据获取和处理到数据分析和可视化各个方面的详细指导。通过循序渐进的说明和示例，帮助数据工程师和从业者有效地构建和部署大数据解决方案。

传统数据仓库在决策支持系统中曾扮演着至关重要的角色。然而，随着现代应用产生的数据量急剧增长，新的数据仓库系统应运而生，以应对数据集规模和格式、数据源多样性、非结构化数据集成以及强大的分析处理等挑战。在大数据时代，紧跟时代步伐并调整现有仓库系统以克服新问题和挑战至关重要。 本研究重点关注基于大数据的数据仓库。我们将探讨传统数据仓库的局限性，并介绍其替代技术以及数据仓库相关的未来研究方向。

大数据平台建设方案详解 一、对大数据平台的需求 在当前信息化时代，企业和组织面临着海量数据处理的挑战。为了有效地管理和利用这些数据，构建一个高效、可靠的大数据平台变得至关重要。大数据平台可以帮助企业实现数据的采集、存储、处理、分析及展示等功能，从而为企业决策提供支持。 二、大数据平台方案介绍 本方案提供一种全面的大数据平台建设方法，以满足企业对大数据处理的各种需求。主要分为以下几个方面：1. 总体架构：采用先进的架构设计原则，确保系统的稳定性和扩展性。2. 数据资源：涵盖数据仓库中的各类数据及数据服务，确保数据的全面性。3. 数据管理：实施严格的管理制度，保障数据的准确性、高效性和易用性。4.

《数据仓库的建立》是William H.Inmon的著作，详细探讨了大数据时代下数据仓库的理论与实践方法。该书着重于如何建立和优化数据存储解决方案，以应对现代企业数据管理的挑战。

本书由张魁等人编著，由电子工业出版社出版，着重介绍如何利用开源技术构建大数据系统。