程序员作为曾经备受羡慕的高薪群体，如今也面临着“保饭碗”的巨大压力，许多想要入坑的新人也处于观望态势。
Kafka的优势比较多如多生产者无缝地支持多个生产者、多消费者、基于磁盘的数据存储、具有伸缩性、高性能轻松处理巨大的消息流。多用于开发消息系统，网站活动追踪、日志聚合、流处理等方面。今天我们一起来学习Kafka的相关知识吧！
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在16年8月份至今，一直在努力学习大数据大数据相关的技术，很想了解众多老司机的学习历程。因为大数据涉及的技术很广需要了解的东西也很多，会让很多新手望而却步。所以，我就在自己学习的过程中总结一下学到的内容以及踩到的一些坑，希望得到老司机的指点和新手的借鉴。 前言 在学习大数据之前，先要了解他解决了什么问题，能给我们带来什么价值。一方面，以前IT行业发展没有那么快，系统的应用也不完善，数据库足够支撑业务系统。但是随着行业的发展，系统运行的时间越来越长，搜集到的数据也越来越多，传统的数据库已经不能支撑全量数
大数据相关的岗位近年来增长不少，有不少朋友都在转这个方向，下面是最近整理的大数据技术知识库，供大家参考：
在数据科学（Data Science）领域，除了“什么是数据科学”这个问题以外，大家最感兴趣的问题就是“如何学习数据科学？”其实这个问题除了新手会问，有时候领域内的老手也有些迷惑。 数据科学家被誉为“2016年最佳工作”，甚至是“21世纪最性感的工作”，但学习起来真的并没有我们想象的那么轻松。 网络上可以找到大量关于学习数据科学的建议，但是如此大量的信息堆叠让可能还是让初学者感到无所适从。所以本文想要给出一个较为简单的学习方法：用八个步骤学习数据科学。本文的目的不在于为你提供一个详尽的学习清单，我们只是为每
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件，支持nfx/netcore，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
什么是大数据：大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
针对第一个问题，就是ETL技术-数据的抽取，清洗，加载。传统数据抽取、清洗、加载是无法做到的。例如一个1TB的数据，需要抽取一些客户的基本信息。上万的文件，多种数据库，每个数据库有很多节点等，这些问题如何解决。第二是时间问题，如果这个ETL过长需要半个月时间，那么就没有意义的。
在目前，当零基础学习大数据视频教程前，首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
数据是关系数据库系统中存储的统一化格式。 因此，实施我们需要非常先进和复杂的SQL查询统计计算。但是R能够轻松地连接到诸如MySql, Oracle, Sql server等多种关系数据库并且可以从它们的记录转为R中的数据帧。一旦数据是在R环境中可用，就变成了正常R数据集，并可以被操纵或使用所有强大包和函数来进行分析。 在本教程中，我们将使用 MySQL 作为参考数据库，用于连接到 R 中。 RMySQL 软件包 R有一个名为“RMySQL”它提供了与 MySQL 数据库之间的本地连接的内置软件包。可以使用
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
俗话说读万卷书,行万里路.不如阅人无数,阅人无数不如名师指路.可见一个好的导师是多么的重要,选择正确的路线,就能避免走许多弯路, 让自己站在巨人的肩膀上去学习,事半功倍.这里边罗列了最佳学习路线,供大
视频方面： 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。
说在前面的话 此笔，对于仅对于Hadoop和Spark初中学者。高手请忽略！ 1 Java基础： 视频方面： 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。 书籍方面： 推荐李兴华的《java开发实战经典》 2 Linux基础： 视频方面： （1）马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门、
学习要根据自身情况来定，如果你是零基础，那就必须先从基础Java开始学起（大数据支持很多开发语言，但企业用的最多的还是JAVA），接下来学习数据结构、Linux系统操作、关系型数据库，夯实基础之后，再进入大数据的学习，具体可以按照如下体系：
很多人想学习大数据，但是都不清楚大数据学习应该怎么下手。大数据开发工程师简单整理了一下大数据学习路线图，希望对于学习大数据的朋友，有一定的帮助。
导读：本文首先详细介绍了数据工程的职责、与数据科学家之间的差别以及其不同的工作角色，然后重点列出了很多与核心技能相关的的优秀学习资源，最后介绍行业内认可度较高的3种数据工程认证。
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 何品言翻译，广东科技学院大学生，喜欢R语言和数据科学。王陆勤审核，从事数据挖掘工作，专注机器学习研究与应用。英文链接
我在很久之前的一篇文章中介绍了数据库模型设计中的基本三范式，今天，我来说一说更高级的BC范式和第四范式。
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将通过一个处理数据后存入 MySQL 的作业示例，为您详细介绍如何使用 PyFlink。 前置准备 创建流计算 Oceanus 集群 进入 Oceanu
随着前端框架的发展成熟以及前后端分离模式的流行，API也正在成为服务端的主要攻击入口；同时由于云原生和微服务架构越来越多的企业接受和采用，API的数量也在急剧暴增； 各种现象和趋势都在表明API越来越重要，我们相信，未来API将在互联网中会占据极其重要地位，尤其是在移动互联网中，不管是企业的内部，还是企业的外部，越来越多的应用、网站、数据都将通过API来进行数据传播，API服务化已经是不可阻挡的趋势。 为此博文视点学院联合安全领域专家、《白帽子讲Web扫描》作者派先生共同推出一堂高质量的API网关技术课——
Web安全的攻防重心在慢慢地向API场景进行转移。 「安全开发能力」作为安全技术进阶的必备技能之一，能够将你的安全想法或技术思路转化为demo、工具、系统，甚至是产品，从而帮助你去验证和解决实际中的问题。 API网关的开发成本并不高，功能和维护的效率也会优于「开源」和「商业」，博文视点学院联合安全领域专家、《白帽子讲Web扫描》作者派先生共同推出一堂高质量的API网关技术课—— 《从0开始打造自己的API网关》 （扫描下方二维码了解专栏详情） 通过本专栏，你不仅能够了解到API网关的设计和原理，还能自由快
大数据作为一个新兴的热门行业，吸引了很多人，但是对于大数据新手来说，按照什么路线去学习，才能够学习好大数据，实现从大数据菜鸟到高手的转变。这是很多想要学习大数据的朋友们想要了解的。
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何使用自定义聚合函数（UDAF），将处理后的存入 MySQL 中。 前置准备 创建流计算 Oceanus 集群 进入 Oceanus 控
对于希望自学Python的同学在着手学习之前可以对自己的知识结构和未来的职业规划进行一次自我评估。如果评估结果良好，入门Python也就没有想象中那么难了。闲言少叙，切入正题!笔者认为，适合学习Python的同学应具备以下几种关键素质：
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大家好，我是鱼皮。因为种种原因，最近我接手了组内部分大数据开发工作，对我来说是一个几乎完全陌生的领域；大学虽然也自学过，但也都是浅尝辄止，面对企业项目还是有点虚的，所以最近抽了很多时间在自学大数据，很少写文章了。
允中 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 10月23日数据湖高峰论坛上，阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人、达摩院数据库与存储实验室负责人李飞飞表示:“云原生作为云计算领域的关键技术与基础创新，正在加速数据分析全面进入数据库大数据一体化时代”。 △ 阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人李飞飞 他表示，随着数字化转型进程深入推进，企业的数据存储、处理、增长速度发生了巨大的变化，传统数据分析系统在成本、规模、数据多样性等方面面临很大的挑战。云计算的发展正在加
Spark对PostgreSQL数据源数据的处理，通过Spark SQL对结构化数据进行数据分析。
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。
随着互联网技术的不断发展以及大数据时代的兴起，企业对于数据分析和洞察的需求日益增长。大多数企业都积累了大量的数据，需要从这些数据中快速灵活地提取有价值的信息，以便为用户提供更好的服务或者帮助企业做出更明智的决策。
这是全栈数据工程师养成攻略系列教程的第二期：2 序言 数据工程和编程语言。 现在大数据的概念火得不行，太多的人言必称大数据，所以我这里就不谈大数据，而是介绍如何去做一些个人能hold住的小而美的数据工程和数据应用。 如何玩转数据 玩转数据基本包括以下四个流程： 第一是采集，我们的数据从何而来？要么是别人准备好提供给我们，要么就需要我们自己去采集，或者从互联网上抓取； 第二，我们需要把采集到的数据存储下来。可以存储到静态文件，例如txt、csv、json等，也可以存储到一些通用而且成熟的数据库里，例如mysq
Spark使用先进的DAG调度系统，查询优化器与物理执行引擎，实现了批处理与流处理的高性能。
近些年，大数据的火热可谓是技术人都知道啊，很多人呢，也想学习大数据相关，但是又不知道从何下手，所以今天柠檬这里分享几个大数据脑图，希望可以让你清楚明白从哪里入门大数据，知道该学习以及掌握哪些知识点
「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之一-好用的插件工具推荐 「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之二-像使用Excel一般地使用Sqlserver 「Sqlserver」数据分析师有理由爱Sqlserver之三-最值得使有低投入高产出的Sqlsever
今天，L氪迹详细整理了一些能够为我们做数据参考分析的搜索引擎工具，希望能够帮助各位收藏起来，便于日后运到数据统计工作时使用。
学习大数据分析与应用课程的首要任务，是先了解统计与建模方法和数据挖掘方法所呈现出来的效果，然后依次学习Excel数据处理及编程、MySQL数据库的简单操作及Hadoop的基础知识。从而为进阶、提高打好基础。
“马克-to-win”是”马克java社区”创始人。在java领域有七科教材，简称：1)java核心，2)java3）jsp，4）架构 5）前端 6）前沿32门课 7）数据库。近千集视频。 硕士毕业于全球排名前25的国外知名大学计算机科学系且具有五年国外软件工程师经验。国内八年从教后，逐步走上开发领导岗位到技术副总，负责的大项目工程师一度多达300人。四年技术管理经验，门生部下，广泛分布于it业内，走上领导岗位上的更是比比皆是。
AI时代，在招聘网站公布的招聘数据中，“算法”、“机器学习”、“数据挖掘”相关岗位平均招聘薪资高于其余同等学历、工龄要求的技术岗位30%以上甚至更高，吸引了一大波人开始学习数据挖掘。
前面几篇文章，给大家总结了一些关于Golang中不错的开源框架、开源库等相关的内容。今天接着给分享一些不错的学习资源内容。同时也会分享一些优质的教学视频、高质量的电子书籍。想获取该文档、视频，可以通过下面的文章链接，进入公众号菜单，联系号主。
很多朋友对大数据行业心向往之，却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书？今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴，作为参考。
最近，很多人问学习数据挖掘有哪些网站和公众号可以推荐的，我结合自己的学习经验和知乎大神上的推荐，现在给大家归纳一下，希望能对大家的学习有帮助。 1.公开的数据集 UCI（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html）：加州大学欧文分校开放的经典数据集，被很多机器学习实验室采用。 Awesome Public Datasets （https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets）：这是github一大神整理的
大数据是对海量数据存储、计算、统计、分析等一系列处理手段，处理的数据量是TB级，甚至是PB或EB级的数据，是传统数据处理手段无法完成的，大数据涉及分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等等，汇集的是IT最热门、最流行的IT技术，大数据是机器学习、深度学习、AI等尖端可以领域的基础架构。
翻译 | 伯乐在线 - 柒柒 原文来自Eileen McNulty 无论你对大数据一无所知，还是想要拓展机器学习方面的知识；无论你有三小时，还是三分钟；无论你是想进一步了解这个技术还是那些高级应用，一起来看YouTube上最棒的大数据视频。（视频要翻墙观看哦！） 1. 《Kenneth Cukier： Big Data is Better Data 大数据让我们做得更好》 https：//www.youtube.com/watch？v=8pHzROP1D-w 毫无疑问，这个选自人气颇高的TED Talks
Cassandra没有表的连接操作，跟关系型数据库设计相比最好的方式是,反（非）规范化设计，设计为两个表连接后的结果表。
上一篇文章中简单介绍了Poi的使用方式，但是用Poi去写代码着实繁琐了一些，假如你要实现的是复杂的需求，譬如：图片导出，多表数据导出，模板导出，大数据量导出等等，用最原生的Poi就不是很好的选择了。
GeeksForGeeks 是计算机科学百科，涵盖了所有计算机科学核心课程。 本项目的目标是翻译 GeeksForGeeks 站点内的一部分教程。 这些教程适用于： APCS 本科专业课 研究生考试 计算机三、四级 不适用于： ACM/OI CTF 大数据竞赛 高中信息技术 软考 由于工作量非常大，我们不得不使用谷歌翻译来辅助。 目前已上传的章节有： 数据库 计算理论 编译 数字逻辑 组成原理 操作系统 计算机网络 贡献指南 这些教程需要校对，我们日后可能会组织校对活动。 欢迎任何人参与和完善：一个
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