不可否认，大数据在这些年的发展当中，实现大数据处理的核心技术，始终是分布式。基于分布式技术架构，有分布式存储、分布式计算等相应的技术框架组件，形成了完善的技术生态，为大数据处理需求任务提供相应的解决方案。今天我们就从大数据平台架构的角度，来聊聊分布式技术架构。
在大数据处理的各项技术当中，Hadoop的地位无疑是得到充分肯定的，做大数据，避不开Hadoop，学大数据，当然也必学Hadoop。而对于很多零基础学习者，学Hadoop不知道该从何着手，那么今天的大数据入门到及进阶，我们来分享一下Hadoop学习路线规划。
我们常说的大数据技术，大致主要起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，其实数据处理早就存在，每个公司或者个人都有自己的大数据处理系统，并没有形成编程框架和理念，而这三篇论文也就是我们熟知的大数据三驾马车，分别是分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库BigTable，这三篇论文影响了当今大数据生态，可以称得上大数据的基石，Doug cutting大佬在基于谷歌的三篇论文开发出了hadoop hdfs分布式文件存储、MapReduce计算框架，实际上从hadoop开源代码中窥见大数据并没有多么高深的技术难点，大部分实现都是基础的java编程，但是对业界的影响是非常深远的。那个时候大多数公司还是聚焦在单机上，如何尽可能提升单机的性能，需求更贵的服务器，谷歌通过把许多廉价的服务器通过分布式技术组成一个大的存储、计算集群给业界应对存储计算问题提供了新的发展思路。
上次，小K 介绍了 MapReduce 框架，大大简化了大数据编程的难度，即使是没有学过分布式技术的开发人员，也能用 MapReduce 开发出大数据分布式计算程序。
提到大数据搜索，作为全球最大的搜索引擎google，同时也是我们公认的大数据的鼻祖。储着全球万亿网页数据，发明了GFS分布式文件系统，也是因为他抓取几乎所有能访问的网页 以及采用pageRank做网页排名发明了MapReduce分布式计算框架，有了谷歌的探索才有了后来大数据搜索应用的百花齐放。
大数据技术的核心，离不开分布式理论。大数据从概念走向落地，也是因为大数据技术的成熟，换句话说，就是大数据技术使得大规模数据处理成为可能，而大数据技术背后的核心，指向的是分布式理论。今天我们就来具体讲一讲分布式技术基础入门。
使用分布式集群来处理大数据是当前的主流，将一个大任务拆分成多个子任务分布到多个节点进行处理通常能获得显著的性能提升。因此，只要发现处理能力不足就可以通过增加节点的方式进行扩容，这也是很多拥趸者最朴素的想法。以至于当我们接触一项新的大数据处理技术往往首先问的就是支不支持分布式以及能支持多大规模的集群，可见“分布式思维”已经根深蒂固。
一秒钟看完全文：数据是庞大的，程序比数据小的多，将程序分发到数据所在的地方进行计算。
今天，我试着简要综述几类不同的图数据库的分布式与切图的设计，希望可以帮助大家了解不同项目、产品的设计差异。如果有理解不对的地方，欢迎留言讨论。
今天我将介绍大范围高精度栅格可视化方案。它是结合大数据技术解决实际应用问题的一个典型例子，我们给它起了个大标题，叫做“如何应用大数据技术秒杀一个貌似不可能的任务”。
大数据成为热门关注的同时，机器学习、人工智能等话题热度也在不断攀升，尤其是在现阶段来说，大数据发展到一定阶段，与机器学习、人工智能等方面都存在斩不断的联系，因此很多人也在关注机器学习Hadoop框架。今天，我们就基于Hadoop来聊聊机器学习框架的相关话题。
今早，星环科技上市敲钟，正式登陆科创板，股票代号“N星环-U（688031）”，发售价每股47.34元，开盘后报每股72元，涨幅超52%，截至收盘，星环科技股价报收76元/股，市值达91.8亿元。
学习路线图往往是学习一样技术的入门指南。网上搜到的Java学习路线图也是一抓一大把。
<数据猿导读> 在去年的Strata+Hadoop World大会中，巨杉数据库作为唯一的中国参展商在大会上做了展览和演讲，在本次《数据猿巅峰思享会》现场，王涛以“大数据和数据库的未来趋势”为主题再次
本文探讨了区块链技术与大数据产业的结合点，分析了区块链技术在大数据产业中的适用性，并探讨了区块链技术在大数据产业中的实际应用场景。
近年来因为程序员的薪资一路走高，导致从事IT行业的人越来越多，间接的也让企业对于开发人员的要求也越来越高。自学Java的人不少，科班出身的也很多，但是到什么程度才有资格说自己精通Java？个人觉得至少需要做到以下几点：
Hadoop之所以大数据时代得到重用，很大程度上来说，就是因为在Hadoop在大数据处理上有很大的优势，针对大规模、多样化的大数据，进行高效准确的处理。那么Hadoop能处理哪些类型数据，Hadoop处理数据的优势是什么，下面我们来详细了解一下。
架构不是一个职业而是一种能力,每一种架构师只不过是在不同的领域里面使用不同的技术,没有什么可对比,就好比如你问一个篮球明星和一个足球明星有什么区别一样！
微软和谷歌一直在积极研究用于训练深度神经网络的新框架，并且在最近将各自的成果开源——微软的PipeDream和谷歌的GPipe。
大数据作为Java新一轮的热点方向，越来越多的企业在招聘当中，想要找到懂分布式、高并发的开发人才，而在Java大数据方向上，分布式、高并发、多线程既是重点，也是难点。今天我们就来聊聊Java大数据开发当中，分布式、高并发与多线程的概念异同。
本文介绍了如何在大数据GIS应用中利用SuperMap iObjects Java for Spark实现分布式空间大数据处理和分析，包括空间数据索引、空间数据复制、空间数据连接、空间数据聚合等。通过这些功能，用户可以方便地对空间大数据进行预处理、分析、可视化，从而为城市规划、公共安全、环境保护等领域提供有价值的决策支持。
下面我介绍的是大范围高精度栅格可视化的方案，它是我们结合大数据技术解决实际应用问题的一个典型例子，看着有点标题党的味道，其实这里我们想强调的是，我们设计和实现这个方案时，一开始直接调用HBASE检索，看着要检索的数据量，多达数百万，还真是觉得不可能几秒内完成任务。所以这个技术难题，或者说是省公司的业务需求提出来以后很长时间以来我们迟迟没有解决。
最近几年IT技术的发展真的是日新月异，什么云计算、大数据、机器学习、AI等等名词层出不穷。多数程序员内心其实是恐慌的，我也时常会感到危机感。每每看到“xx培训，大数据就业，钱景好”我嘴上说不要，身体还是很诚实的。
随着信息技术的发展和存储需求的不断增长，文件系统架构也在不断演变。从传统的单机文件系统到现代的分布式文件系统，我们见证了文件系统在性能、可扩展性和容错性等方面的巨大进步。本文将带你了解文件系统架构的演变过程，探讨其中的关键技术和发展趋势。
“对于程序员来说，如果哪一天开始他停止了学习，那么他的职业生涯便开始宣告消亡。”这不是什么危言耸听的怪语，而是一位大牛几年前告诉我的。
引言 人工智能、大数据与云计算三者有着密不可分的联系。人工智能从1956年开始发展，在大数据技术出现之前已经发展了数十年，几起几落，但当遇到了大数据与分布式技术的发展，解决了计算力和训练数据量的问题，开始产生巨大的生产价值；同时，大数据技术通过将传统机器学习算法分布式实现，向人工智能领域延伸；此外，随着数据不断汇聚在一个平台，企业大数据基础平台服务各个部门以及分支机构的需求越来越迫切。通过容器技术，在容器云平台上构建大数据与人工智能基础公共能力，结合多租户技术赋能业务部门的方式将人工智能、大数据与云计算进行
摘 要：通过对数据处理阶段性发展的解析，分析大数据、人工智能技术的发展趋势。结合实际生产需求，验证了基于容器云架构的新一代大数据与人工智能平台在数据分析、处理、挖掘等方面的强大优势。
我想大家都不愿意自己被人家骂，说自己的技术太差是不是，但是在这个行业里面，当你没有主动权的时候，你只有靠技术去证明自己，并且你的技术千万不能太烂。
“站在国家利益的高度，使用国外数据库，尤其是美国企业的数据库，无疑将给我国带来巨大的信息安全风险，这就迫切需要从国家层面推动相关行业变革。”5月24日，全国人大代表、合肥工业大学应用数学研究所所长檀结庆对《证券日报》记者表示，芯片、操作系统、数据库是现代信息技术领域的三大核心基础，其中，数据库作为数据存取、管理和应用的核心工具，决定了IT运行处理数据的高效性。
刘相：近年来，信创从党政扩展至金融、电信、电力、能源等八大行业，其中金融信创的实践试点从几十家到百余家，领域需求不断释放。据产业调研信息显示，2022年，金融信创将扩容至全行业5000余家，进入全面推广阶段，与党政信创形成共振。
先声明一点，文章里面不会详细到每一步怎么操作，只会提供大致的思路和方向，给大家以启发，如果真的要一步一步指导操作的话，那至少需要一本书的厚度啦。
近年来，无论是互联网巨头还是创业新贵，越来越多的公司投身到大数据、人工智能以及云计算的洪流之中。随着科技的进步，全面实现生产过程和业务管理的数字化、智能化是企业保持市场竞争力的关键，在这一过程中对数据的处理和运用将极大的增强企业的核心竞争力，同时，AI 的进步为企业提供了自动化的业务流程，并深刻改变着客户体验和产品差异。当企业纷纷利用这些技术，来降低管理费用，扩大业务范围时，不可置疑，以云计算、大数据、人工智能技术为首的新兴技术产业，正在以无法预期的力量推动着企业创新与新一轮的技术革新。
10月18日，星环科技正式登陆科创板，成为国产大数据基础软件第一股。这一事件不仅代表了星环科技这家公司取得的阶段性成就，也标志着在当前数字化转型以及信创建设持续推进的背景下，国产大数据基础软件已驶入了发展的快车道。
这是一篇科普性质的文章，希望能过用一个通俗易懂的例子给非计算机专业背景的朋友讲清楚大数据分布式计算技术。大数据技术虽然包含存储、计算和分析等一系列庞杂的技术，但分布式计算一直是其核心，想要了解大数据技术，不妨从MapReduce分布式计算模型开始。该理论模型并不是什么新理念，早在2004年就被Google发布，经过十多年的发展，俨然已经成为了当前大数据生态的基石，可谓大数据技术之道，在于MapReduce。
通过上网查询以及看同行对会议的公共认识，数据挖掘领域的顶级会议是KDD(ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)，公认的、排名前几位的会议是KDD、ICDE、CIKM、ICDM、SDM，期刊是ACM TKDD、IEEE TKDE、ACM TODS、ACM TOIS、DMKD、VLDB Journal等。会议及期刊的全称如下： 会议 ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discov
[ 亿欧导读 ]本文分析了传统集中式数据中心和分布式架构数据中心的主要区别，探索了未来数据中心架构发展的趋势。
1、集群整体性能降低。对TBDS产品在同等配置物理机与虚拟机实际的性能测试对比表明，虚拟机整体性能较物理机下降约40%左右；
随着大数据行业的发展，大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步，作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程，通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。
本文首先介绍了大数据架构平台的组件架构，让读者了解大数据平台的全貌，然后分别介绍数据集成、存储与计算、分布式调度、查询分析等方面的观点，最后是专家眼里大数据平台架构的发展趋势。
本文共1100字，建议阅读7分钟。 在分布式数据库及大数据平台中，数据如何分布到多台机器中是个很关键的问题。
11月4日，在2021腾讯数字生态大会上，腾讯宣布开源自主研发的分布式远程Shuffle服务Firestorm。该服务的开源不但可以助推分布式计算的云原生部署，还能解决大数据分布式计算过程中的痛点，提升计算资源的利用率。 图片来源：pixabay 在分布式计算领域，Shuffle过程由于存在着磁盘IO随机读写问题，一直是分布式计算任务的性能瓶颈，除了降低计算任务的运行效率，还降低硬件资源的利用率。同时，由于Shuffle过程对于本地磁盘有容量需求(如Spark计算引擎)，对于计算引擎的云原生化也制造了
接下来，我们是要讲解商品详情页缓存架构，缓存预热和解决方案，缓存预热可能导致整个系统崩溃的问题以及解决方案；
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