对一个随机事件A,在一次随机试验中,它是否会发生,事先不能确定但我们可以 问,在一次试验中,事件A发生的可能性有多大并希望找到一个合适的数来表征事件 在一次试验中发生的可能性大小为此,本节首先引入频率,它描述了事件发生的频繁程 度,进而引出表征事件在一次试验中发生的可能性大小的数-概率

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8.1 流计算概述 • 8.1.1 静态数据和流数据 • 8.1.2 批量计算和实时计算 • 8.1.3 流计算概念 • 8.1.4 流计算与Hadoop • 8.1.5 流计算框架 8.2 流计算处理流程 • 8.2.1 概述 • 8.2.2 数据实时采集 • 8.2.3 数据实时计算 • 8.2.4 实时查询服务 8.3 流计算应用 8.4 流计算开源框架 – Storm • 8.4.1 Storm简介 • 8.4.2 Storm的特点 • 8.4.3 Storm设计思想 • 8.4.4 Storm框架设计 8.5 Spark Streaming 8.5.1 Spark Streaming设计 8.5.2 Spark Streaming与Storm的对比 8.6 Samza 8.6.1 基本概念 8.6.2 系统架构 8.7 Storm、Spark Streaming和Samza的应用场景 8.8 Storm编程实践 8.8.1 编写Storm程序 8.8.2 安装Storm的基本过程 8.8.3 运行Storm程序

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数据分析中，可通过各种可视化的图形，从多个维度、多个层次展示企业商务的执行情况，发现可能存在的问题或潜在危机，并预测未来业务发展的趋势。也可以发现数据的一些质量问题、分布特点，可以为进一步数据挖掘做预处理

1.已知A,B两个事件满足条件P(AB)=P(AB)且P(A)=p,则(B)=94数一考研题 2.设工厂A和工厂B的产品的次品率分别为1和2%,现从由A和B 的产品分别占60%和40%的一批产品中随机抽取一件,发现是次品,则该次品属A生产的概率是_9数一考研题

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