问题导读 1.如何判断大数据问题是否需要大数据解决方案？ 2.如何评估大数据解决方案的可行性？ 3.可通过大数据技术获取何种洞察？ 4.是否所有大数据都存在大数据问题？ 接上篇： 大数据架构和模式（一）: 大数据分类和架构简介 简介 在确定投资大数据解决方案之前，评估可用于分析的数据；通过分析这些数据而获得的洞察；以及可用于定义、设计、创建和部署大数据平台的资源。询问正确的问题是一个不错的起点。使用本文中的问题将指导您完成调查。答案将揭示该数据和您尝试解决的问题的更多特征。 尽管组织一般情况对需要分
作者: Divakar Mysore等 来源: DeveloperWorks 摘要：本文介绍一种评估大数据解决方案的可行性的基于维度的方法。通过回答探索每个维度的问题，您可以通过自己对环境的了解来确定某个大数据解决方案对您是否适合。仔细考虑每个维度，就会发现有关是否到了改进您的大数据服务的时候的线索。 简介 在确定投资大数据解决方案之前，评估可用于分析的数据；通过分析这些数据而获得的洞察；以及可用于定义、设计、创建和部署大数据平台的资源。询问正确的问题是一个不错的起点。使用本文中的问题将指导您完成调查
微信后台回复：“框架”，获取高清图片 前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且
前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据
要理解大数据这一概念，首先要从”大”入手，”大”是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。 大数据特点 第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别； 第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等； 第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两
本文讨论大数据处理生态系统和相关的架构栈，包括对适应于不同任务的多种框架特性的调研。除此之外，文章还从多个层次对框架进行深入研究，如存储，资源管理，数据处理，查询和机器学习。
要实现高效的大数据机器学习，需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来，大数据浪潮的兴起，推动了大数据机器学习的迅猛发展，使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统；在此基础上，进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus（大章鱼）。 关键词：大数据；机器学
不过大数据学习并不是高深莫测的，虽然它并没有多简单，但是通过努力，零基础的朋友也是完全可以掌握大数据的。
作者：GETINDATA公司创始人兼大数据顾问彼得亚·雷克鲁斯基（Piotr Krewski）和GETINDATA公司首席执行官兼创始人亚当·卡瓦（Adam Kawa）
为什么机器学习者需要学习spark？ 关于大数据，有这样段话: “Big data is like teenage sex,everyone talks about it,nobody really knows how to do it,everyone thinks everyone else is doing it,so everyone claims they are doing it.” 作为一名学生，如何还没听说过Spark这套计算框架，那么我觉得还是留在学术界的机器学习混吧，工业界现在也许还不适
PayPal高级工程总监Anil Madan写了这篇大数据的文章，一共有100篇大数据的论文，涵盖大数据技术栈，全部读懂你将会是大数据的顶级高手。当然主要是了解大数据技术的整个框架，对于我们学习大数据有莫大好处。
从1936年的图灵机的发明到1945年冯.诺依曼机的出现，这些都是计算机发展的基石，甚至于往后各种大型计算机、小型计算机的诞生，严格意义上来说，这都不是IT。真正IT技术的开始应该是万维网的发明，这标志着信息进入了互联的时代。 国内互联网技术的发展比国外稍微的晚了那么几年，但其发展势头远不是其他国家能比的，97年的时候只有60万网民，而现在已经超过了6亿，其增长速度可见一斑。 可以说，如今互联网已经影响到了人们衣食住行甚至是政务等方方面面。 这是一个IT时代！ 对于这个定论，或许大部分人都不会反对。但是
选自DataConomy 机器之心编译 近日，Ramesh Dontha 在 DataConomy 上连发两篇文章，扼要而全面地介绍了关于大数据的 75 个核心术语，这不仅是大数据初学者很好的入门资料，对于高阶从业人员也可以起到查漏补缺的作用。本文分为上篇（25 个术语）和下篇（50 个术语）。机器之心对文章进行了编译，原文链接请见文末。 上篇（25 个术语） 如果你刚接触大数据，你可能会觉得这个领域很难以理解，无从下手。不过，你可以从下面这份包含了 25 个大数据术语的清单入手，那么我们开始吧。 算法（A
Spark 是 UC Berkeley AMP lab 所开源的类 Hadoop MapReduce 的通用并行框架，是专为大规模数据处理而设计的快速通用的大数据处理引擎及轻量级的大数据处理统一平台。
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和计算系统，使得Hadoop成为大数据处理平台的基石之一。Hadoop能够满足大部分的离线存储和离线计算需求，且性能表现不俗；小部分离线存储和计算需求，在对性能要求不高的情况下，也可以使用Hadoop实现。因此，
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和计算系统，使得Hadoop成为大数据处理平台的基石之一。 Hadoop能够满足大部分的离线存储和离线计算需求，且性能表现不俗；小部分离线存储和计算需求，在对性能要求不高的情况下，也可以使用Hadoop实现。因此
大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Python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。 Python：Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升，现在它
每天都会有很多小白在社交平台上问我：“青牛没有基础可以学习大数据吗？能不能学的懂啊？我不懂java可以学大数据吗？”，针对这些基础性的问题，我写了这篇文章，希望能够帮助到所有想学大数据技术的人们。 学习大数据首先我们要学习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。 📷 Java 大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢？只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Strut
大数据时代的推进依赖着相关技术的进步与发展，而随着Hadoop逐步成为大数据处理领域的主导性解决思路，原本存在的诸多争议也开始尘埃落定，hadoop以绝对优势成为大数据技术的代名词。首先，Hadoop分布式文件系统是处理大数据的正确存储平台。其次，YARN是大数据环境下理想的资源分配与管理框架选项。第三也是最重要的一点，没有哪套单一处理框架能够解决所有问题。虽然MapReduce确实是一项了不起的技术成果，但仍然不足以成为百试百灵的特效药。 依赖于Hadoop的企业需要借助一系列分析型基础设施与流程以找到与
摘要：相比起“Hadoop、Spark”这种流行的大数据处理平台，说起“图计算”，可能许多人还比较陌生。“图计算”是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达，以及在这种数据结构上的计算模式。 一、何为“图计算” 相比起“Hadoop、Spark”这种流行的大数据处理平台，说起“图计算”，可能许多人还比较陌生。甚至有人会误把它当成专门进行“图像”处理的技术。 首先我们互联网上通常的定义来说明一下图计算： “图计算”是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达，以及在这种数据结构上的计
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