由CSDN主办的2016中国云计算技术大会（CCTC）将于5月13日-15日在北京举行。作为业内最具价值的云计算年度技术盛会，今年大会为期三天，以“技术与应用，趋势与实践”为主题，除了顶尖技术专家云集的Keynote演讲，主办方还特设了“中国Spark技术峰会”、“OpenStack技术峰会”、“Container技术峰会”、“大数据核心技术与应用实战峰会”四大技术主题峰会 以及“云计算核心技术架构”、“云计算平台构建与实践”等专场技术论坛。 为保证演讲内容质量，主办方倾情邀请了几乎是国内最顶尖的技术讲师阵
开源云平台中的拼图“玩具” 对于云平台，如今基本就意味着开源。 提及开源技术，着实在云计算和大数据下“火”起来。面对扑面而来的云服务，无论是何种服务对于企业和用户来说都是“熟悉的陌生人”，“熟悉”是
Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位； 要想成为Spark高手，需要经历一下阶段： 第一阶段：熟练的掌握Scala语言 1， Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala,； 2，虽然说现在的Spark可以采用多语言Java、Python等进行应用程序开发，但是最快速的和支持最
Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位。 伴随Spark技术的普及推广，对专业人才的需求日益增加。Spark专业人才在未来也是炙手可热，轻而易举可以拿到百万的薪酬。而要想
Spark目前被越来越多的企业使用，和Hadoop一样，Spark也是以作业的形式向集群提交任务,那么如何成为Spark大数据高手？下面就来个深度教程。
已经看了大数据相关知识一阵时间了，自己也是从新手开始的，所以看了大量的大数据如何入门的技术博客、帖子等，下面记录总结下自己学习的内容。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 大数据学习路线 java(Java se,javaweb) Linux(shell,高并发架构,lucene,solr) Hadoop(Hadoop,HDFS,Mapreduce,yarn,hive,hbase,sqoop,zookeeper,flume) 机器学习(R,mahout) Storm(Storm,kafka,redis) Spark(scala,spark,spark core,spark sql,spark streaming,spark
你需要Spark的十大理由：1，Spark是可以革命Hadoop的目前唯一替代者，能够做Hadoop做的一切事情，同时速度比Hadoop快了100倍以上：LogisticregressioninHadoopandSpark可以看出在Spark特别擅长的领域其速度比Hadoop快120倍以上! 2，原先支持Hadoop的四大商业机构纷纷宣布支持Spark，包含知名Hadoop解决方案供应商Cloudera和知名的Hadoop供应商MapR; 3，Spark是继Hadoop之后，成为替代Hadoop
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。
2. (判断题)【判断题】MapReduce编程模型中的map和reduce每个过程都由不同的计算机进行并行计算处理
“ λ ”像一个双手插兜儿，独自行走的人，有“失意、无奈、孤独”的感觉。λ 读作Lambda，是物理上的波长符号，放射学的衰变常数，线性代数中的特征值……在程序和代码的世界里，它代表了函数表达式，系统架构，以及云计算架构。
集“Hadoop中国云计算大会”与“CSDN大数据技术大会”精华之大成，历届的中国大数据技术大会（BDTC）已发展成为国内事实上的行业顶尖技术盛会。从2008年的60人Hadoop沙龙到当下的数千人技术盛宴，作为业内极具实战价值的专业交流平台，每一届的中国大数据技术大会都忠实地描绘了大数据领域内的技术热点，沉淀了行业实战经验，见证了整个大数据生态圈技术的发展与演变。 2014年12月12-14日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会协办，中科院计算所与CSDN共同承办的2014中国大数据
本次分享第【1】部分：什么是数据科学。 本次分享第【2】部分：如何从小白成长为数据科学家。 本次分享第【3】部分：如何以Python为工具走入数据科学之门。 分享主题：Data Science学习分享
近日，Cisco和Salesforce结成了战略联盟，共同开发云计算和物联网（IoT）的产品和市场，他们还整合了一些用户服务的技术。 在云计算方面，两家公司将实现Cisco Spark和WebEx技术
Spark的适用场景 从大数据处理需求来看，大数据的业务大概可以分为以下三类 ： （1）复杂的批量数据处理，通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间。 （2）基于历史数据的交互式查询，通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间。 （3）基于实时数据流的数据处理，通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间。 目前已有很多相对成熟的开源和商业软件来处理以上三种情景 ：第一种业务，可以利用 MapReduce 来进行批量数据处理 ；第二种业务，可以用 Impala 来进行交互式查询 ；对于第三种流式数据处理，可以想到专业的流数据处理
Spark学习之在集群上运行Spark（6）
Spark有三种集群部署模式，或者叫做集群管理模式。分别是standalone，YARN和Mesos。这三种模式其实都是master/slave模式。 那么在实际的项目中，我们该如何对比选择呢?
https://mp.weixin.qq.com/s/L0C2TajMEM3veHgB0Yazxg
随着互联网技术的发展和智能传感设备的普及，我们来到了一个数据爆炸的时代。全球的数据以每年50%的速度在增长，也就是说两年就增长了一倍。根据互联网数据中心(IDC)的预测，到2025年，全球数据总量将达到175ZB，与2010年相比，数据量增长了近170倍。
“大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。
Java基础语法，面向对象，字符串，异常，集合，IO，线程、数据库、JDBC，Maven
在写这篇文章之前，断断续续地写过一些大数据组件的历史和它的一些评价，但是感觉不过瘾，历史本来就应该是连续的、有其内在的规律，便想写一篇文章总结大数据技术发展的历史，梳理其脉络，并试图找出其内在的规律，分享给大家。
作为一名电影爱好者，我阅片无数，有些片子还经常翻来覆去看个好几遍。小时候因为这事儿，没少被我妈抓耳朵，“看过的片子为啥还要倒二遍？”我也说不上来，就是单纯的爱看。
本文主要介绍了基于 Apache HBase 与 Google SimHash 等多种算法共同实现的一套支持百亿级文本数据相似度计算与快速去重系统的设计与实现。
我们在系统学习大数据的之前，要先了解大数据开发是在什么系统平台下进行的。所以我们在学之前要先学习Linux的知识，这部分显得格外的重要。
2017年4月23日，今天为期近半年的云计算比赛终于落下了帷幕。尘埃落定，分完奖金，分完奖品，好像一切没有发生过一样，生活也慢慢步入了正轨。但是我总觉得，一切事情总得留下写什么值得记忆和回味的东西。在一切渐渐过去之后，比赛本身变得其实不那么重要，反而是那些看起来与比赛无关的细节更值得铭记。从前我一直觉得，有些事情体验了就好，但是我渐渐发现，体验过的东西几乎都特别的容易忘记，没有思考与总结的体验只能算的上是走马观花，我特别羡慕像杨振宁那样的学者，虽然身体渐渐衰老，但是他总能非常清楚的记得在某年某月某日，与某人发生过哪些对话。虽然我的记性不太好，但是我也希望我的经历能够不仅仅成为过去，而是成为自己一直受用的财富。
随着大数据和复杂计算任务的不断涌现，对于高性能计算（High-Performance Computing，HPC）的需求也越来越迫切。云计算作为一种强大的计算资源提供方式，为高性能计算带来了许多新的机遇和挑战。本文将深入探讨在云计算环境中实现高性能计算所面临的挑战，并提出一些应对策略。
Spark 是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms Machines and People Lab）开发的通用大数据出来框架。Spark生态栈也称为BDAS，是伯克利AMP实验室所开发的，力图在算法（Algorithms）、机器（Machines）和人（Person）三种之间通过大规模集成来展现大数据应用的一个开源平台。AMP实验室运用大数据、云计算等各种资源以及各种灵活的技术方案，对海量数据进行分析并转化为有用的信息，让人们更好地了解世界。
ClickHouse 优秀的读写处理性能，丰富强大的函数支持，以及灵活的 SQL 查询，支撑了微博广告监控系统的百亿流量请求和复杂业务需求。
用于机器学习、人工智能、数据分析的基于云计算的工具日前增多。其中的一些应用是在基于云计算的文档编辑和电子邮件，技术人员可以通过各种设备登录中央存储库，并在远程位置，甚至在路上或海滩上进行工作。云计算可以处理文件备份和同步，简化工作流程。
导读：Python中常会用到一些专门的库，如NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib。数据处理常用到NumPy、SciPy和Pandas，数据分析常用到Pandas和Scikit-Learn，数据可视化常用到Matplotlib，而对大规模数据进行分布式挖掘时则可以使用Pyspark来调用Spark集群的资源。
在教育部高等教育司的指导下，Wiztalk在2020年发布了一批教育部产学协同育人项目，面向有计算机科普工作经验的高校老师开放，将应用型的信息技术领域成果形成系列信息技术通识课程。 接下来内容为陈果老师作品，希望对各位读者有所助益。 ---- 本期内容 视频作者： 湖南大学 陈果 本期题目： 《Spark分内存计算框架》 内容简介： 我们已经了解到一大经典的MapReduce 分布式计算框架，作为另一个应用广泛的分布式计算框架Spark又有着什么样的内容呢？我们有必要深入了解一下。本期一起跟着陈果老
第一阶段：linux+搜索+hadoop体系Linux大纲这章是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,kvm,openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或部署项目。1) Linux的介绍，Linux的安装：VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
令人惊讶的是，Hadoop在短短一年的时间里被重新定义。让我们看看这个火爆生态圈的所有主要部分，以及它们各自具有的意义。 对于Hadoop你需要了解的最重要的事情就是，它不再是原来的Hadoop。 这
一、大数据计算组件 Spark Flink Hive DataSphere 二、分布式存储 HDFS Hbase Doris 三、资源调度 Yarn Dolphin 四、数据仓库常用工具 Pig Hive kylin Spark SQL Impala Phoenix ElasticSearch Logstash Datax 五、消息队列 Kafka RocketMQ ZeroMQ ActiveMQ RabbitMQ 六、流式计算 Spark Streaming(准实时) Flink（实时） 七、日志收集
导语 就像Docker是容器的代名词一样，Hadoop [hædu:p]也是大数据的代名词，作为云计算所青睐的一种分布式架构，这只黄色的小象也和那只蓝色的鲸鱼一样被越来越多的人所熟知。Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。该项目的创建者，DougCutting解释Hadoop的得名 ：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。我的命名标准就是简短，容易发音和拼写，没有太多的意义，并且不会被用于别处。小孩子恰恰是这方面的高手。” Hadoop以及其它大数据应用框架，例如Spark，是围绕
Spark应用中，Shuffle服务的可靠性和性能直接影响了Spark应用的执行效率，来自Facebook的Brian Cho与Dmitry Borovsky在今年4月份旧金山举行的Spark AI峰会上，分享了他们为Spark/Hive Shuffle优化做的工作，这些工作中的很大部分已经应用于Facebook的大数据平台生产环境，对于超大规模的Spark数据处理优化，有一定的参考借鉴价值。
掌握Linux必备知识，熟悉Python的使用与爬虫程序的编写，搭建Hadoop（CDH）集群，为大数据技术学习打好基础。
几年前，我所在的一家传统行业的头部企业启动了一系列数字化转型项目，在配套的 IT 基础设施建设上，“上云”已是大势所趋。
近日，大数据软件公司 Databricks 获得 6000 万美元 C 轮融资，由New Enterprise Associates 领投，Andreessen Horowitz 参投，本次投资有望帮助公司完成在数据的组织、计算和交付方面的一次跨跃。 Databricks 成立于 2013 年，总部设在旧金山，属于 Spark 的商业化公司，由美国伯克利大学 AMP 实验室著名的 Spark 大数据处理系统多位创始人联合创立。Databricks 致力于提供基于 Spark 的云服务，可用于数据集成，数
https://github.com/TeamStuQ/skill-map StuQ 程序员技能图谱 官网 Web 页面地址：http://skill-map.stuq.org/，也可扫描页面下方二维码，以赞助形式获赠技能图谱纸质版。 大数据工程师技能图谱 大数据通用处理平台 Spark Flink Hadoop 分布式存储 HDFS 资源调度 Yarn Mesos 机器学习工具 Mahout Spark Mlib TensorFlow (Google 系) Amazon Machine Le
文章首先回顾了 HBase 的数据模型和数据层级结构，对数据的每个层级的作用和构架均进行了详细阐述；随后介绍了数据写入和读取的详细流程；最后介绍了老版本到新版本 Region 查找的演进。
Flink的出现是2014年大数据发展的一个重要的事件。 Data Artisans这家位于柏林的大数据创业公司目前是Flink背后的公司。就像DataBricks是Spark的主要开发者一般。我们都知道柏林理工早在2008年就开始做大数据开发，教授的上一代数据引擎并不成功。据他们自己说是受到了MillWheel的影响，决定推倒重来，做一个牛逼的大数据系统。这个系统以Streaming为核心，提供各种各样高级的Window的定义以及low latency的执行框架。然后这样一来Batch会成为Strea
作者：王远东 ，重庆芝诺大数据分析有限公司大数据开发工程师。 提前说明一下，大数据的搭建环境都是在Linux系统下构建，可能针对一些没有Linux编程基础的同学来说会有一些吃力，请各位客官放心，小店伙计后期会专门有几期来讲解Linux编程基础。绝对保证零基础完成大数据环境的构建。今天大数据环境构建后会暂停其他组件（hue、flume、kafka、oozie等）的构建，后面的文章就是基于该环境讲解大数据的应用。 一 安装zookeeper 参考：大数据开发Hadoop分布式集群环境构建（1） 二 安装spar
Spark简介 Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapR
Hadoop并不完全代表云计算，所以，要用Hadoop搭建完整的云计算平台，答案是不够。我们常说云计算，实际上还是通过计算机的大规模或者说海量处理来为生活中各式各样的人和各行各业服务——所以，核心在“服务”。关于服务，展开来就是常用的那3种(也是事实上的标准)：SaaS,PaaS,IaaS。对云计算来说，公有和私有，虚拟和存储，这其实是相对讨论的核心。 回头说Hadoop。在Google三大论文的直接刺激下，Hadoop社区兴起，而在众多的开源实现中，Hadoop(主项目)可以说是所有已知云计算方面开源项目
这篇文章展示了一组数据科学相关的关键术语，这些关键术语简明而实用，由12个不同的主题组成。 20个大数据的关键术语的解释 链接地址为http://www.kdnuggets.com/2016/08/big-data-key-terms-explained.html 大数据, 它至少在十多年前就开始成为流行术语了。但是，仅仅听说过这个术语，或者已经接受了(或反对)它的简单用法，并不意味着人们知道它到底意味着什么，或者它包含了什么。实际上，试图在一篇文章中详尽地描述大数据是没有意义的。但是收集与大数据相关的一些
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
