我们在本文中介绍了市面上12款顶尖的开源数据分析解决方案，其中一些为大数据分析提供了全面的端到端平台，另一些要与其他技术结合起来。它们都适合大企业使用，都是市面上领先的数据分析工具。 1.
对于许多大企业来说，开源大数据分析已经成为日常业务中一个必不可少的组成部分。据New Vantage Partners公司对《财富》1000强公司的高层主管开展的调查显示，如今62.5%的企业在生产环
本文从7个角度理解Gossip协议，Gossip协议是一个通信协议，一种传播消息的方式，也是一种最终一致性协议
T3出行是一家基于车联网驱动的智慧出行平台，拥有海量且丰富的数据源。因为车联网数据的多样性，T3出行构建了以 Apache Hudi 为基础的企业级数据湖，提供强有力的业务支撑。而对于负责数据价值挖掘的终端用户而言，平台的技术门槛是另一种挑战。如果能将平台的能力统合，并不断地优化和迭代，让用户能够通过 JDBC 和 SQL 这种最普遍最通用的技术来使用，数据生产力将可以得到进一步的提升。
作者：Matt Kalan 原文：The Future of Big Data Architecture 译者：孙薇 本文讲述了大数据的相关问题，以及“大数据架构”得名的由来。 大数据的问题 或许所有读者都明白这一点：数据正在飞速增长。若是能够有效利用的话，我们能从这些数据中找到非常有价值的见解；传统技术有很多都是在40年前设计的，比如RDBMSs，不足以创造“大数据”炒作所宣称的商业价值。在大数据技术的使用上，常见的案例是“客户单一视图”；将关于客户所知道的一切内容放在一起，以便最大化服务提供与自身收入，
一，准备阶段 MongoDB Connector for spark是的spark操作mongodb数据很简单，这样方便使用spark去分析mongodb数据，sql分析，流式处理，机器学习，图计算。 要求： 1),要有mongodb和spark的基础 2),mongodb要求是2.6以上 3),Spark 1.6.x 4),Scala 2.10.x 使用mongo-spark-connector_2.10 5),Scala 2.11.x 使用mongo-spark-connector_2.11 <depe
Spark介绍 按照官方的定义，Spark 是一个通用，快速，适用于大规模数据的处理引擎。 通用性：我们可以使用Spark SQL来执行常规分析， Spark Streaming 来来做流数据处理， 以及用Mlib来执行机器学习等。Java，python，scala及R语言的支持也是其通用性的表现之一。 快速： 这个可能是Spark成功的最初原因之一，主要归功于其基于内存的运算方式。当数据的处理过程需要反复迭代时，Spark可以直接在内存中暂存数据，而无需像MapReduce一样需要把数据写回磁盘。官方的数
通过java去实现， 基于AOP和Redis实现对接口调用情况的接口及IP限流，调用每个接口，实现正常与异常的调用，并限制同一个ip地址多次调用，文章中讲解了如何设计，以及事列代码
1、高性能，官方号称 100x faster，因为可以全内存运行，性能提升肯定是很明显的；
数据可能有各种格式，虽然常见的是HDFS，但是因为在Python爬虫中数据库用的比较多的是MongoDB，所以这里会重点说说如何用spark导入MongoDB中的数据。
前些时候和后台对接，需要用pyspark获取MongoDB、MySQL数据，本文将介绍如何使用PySpark与MongoDB、MySQL进行数据交互。MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写。它旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
环境准备 mongodb下载 解压安装 启动mongodb服务 $MONGODB_HOME/bin/mongod --fork --dbpath=/root/data/mongodb/ --logp
项目以推荐系统建设领域知名的经过修改过的中文亚马逊电商数据集作为依托，以某电商网站真实业务数据架构为基础，构建了符合教学体系的一体化的电商推荐系统，包含了离线推荐与实时推荐体系，综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。提供了从前端应用、后台服务、算法设计实现、平台部署等多方位的闭环的业务实现。
【编者按】对比传统RDBMS领域，NoSQL界的厮杀显然更加激烈。而在这场没有硝烟的战场中，MongoDB和Cassandra无疑是风头最劲的两个产品。但是如果你着眼HBase，各大热门技术（比如Spark、Hadoop）及知名厂商（比如微软、Splice Machine）的支持无疑描绘出一个更美好的未来，下面我们一起看Gigaom Andrew带来的分析。 以下为译文： 在NoSQL数据库领域，统治产品无疑当属MongDB和DataStax Enterprise（一个领先的Apache Cassand
兴致勃勃的在网络上看了亚马逊AWS年度大会re:Invent2022。我每年有空就会看，虽然从来没去LasVegas现场参观。
离线推荐服务建设 + 实时推荐服务建设 + 基于隐语义模型的协同过滤推荐（相似推荐）+ 基于内容的协同过滤推荐（相似推荐）+ 基于物品的协同过滤推荐（相似推荐）
用户可视化：主要负责实现和用户的交互以及业务数据的展示， 主体采用 AngularJS2 进行实现，部署在 Apache 服务上。（或者可以部署在 Nginx 上） 综合业务服务：主要实现 JavaEE 层面整体的业务逻辑，通过 Spring 进行构建，对接业务需求。部署在 Tomcat 上。 【数据存储部分】 业务数据库：项目采用广泛应用的文档数据库 MongDB 作为主数据库，主要负责平台业务逻辑数据的存储。 搜索服务器：项目采用 ElasticSearch 作为模糊检索服务器，通过利用 ES 强大的匹配查询能力实现基于内容的推荐服务。 缓存数据库：项目采用 Redis 作为缓存数据库，主要用来支撑实时推荐系统部分对于数据的高速获取需求。 【离线推荐部分】 离线统计服务：批处理统计性业务采用 Spark Core + Spark SQL 进行实现，实现对指标类数据的统计任务。 离线推荐服务：离线推荐业务采用 Spark Core + Spark MLlib 进行实现，采用 ALS 算法进行实现。 工作调度服务：对于离线推荐部分需要以一定的时间频率对算法进行调度，采用 Azkaban 进行任务的调度。 【实时推荐部分】 日志采集服务：通过利用 Flume-ng 对业务平台中用户对于电影的一次评分行为进行采集，实时发送到 Kafka 集群。 消息缓冲服务：项目采用 Kafka 作为流式数据的缓存组件，接受来自 Flume 的数据采集请求。并将数据推送到项目的实时推荐系统部分。 实时推荐服务：项目采用 Spark Streaming 作为实时推荐系统，通过接收 Kafka 中缓存的数据，通过设计的推荐算法实现对实时推荐的数据处理，并将结果合并更新到 MongoDB 数据库。
物联网（IoT）是帮助人工智能（AI）以更好的方式控制和理解事物的未来技术。我们收集了一些最有名的物联网平台，帮助您以受控方式开发物联网项目。
第2章 工具环境搭建(具体实操)2.1 MongoDB（单节点）环境配置2.2 Redis（单节点）环境配置2.3 ElasticSearch（单节点）环境配置2.4 Azkaban（单节点）环境配置2.4.1 安装 Git2.4.2 编译 Azkaban2.4.3 部署 Azkaban Solo2.5 Spark（单节点）环境配置2.6 Zookeeper（单节点）环境配置2.7 Flume-ng（单节点）环境配置2.8 Kafka（单节点）环境配置2.9 Apache 环境配置2.10 Tomcat 环境配置2.11 开发环境配置2.11.1 安装IDEA（略）2.11.2 Postman 安装2.11.3 安装 nodejs2.11.4 安装AngularJS CLI
Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号。它不断壮大起来，已成为一个完整的生态系统，众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。
【数据科学自媒体】关注数据科学领域，分享数据科学内容，包括数据科学、机器学习、统计学习、数据分析、数据挖掘、开源工具、Python环境等主题。使命：让人懂数据、用数据，做明智决策！ 说到处理大数据的工具，普通的开源解决方案（尤其是Apache Hadoop）堪称中流砥柱。弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测，在接下来几年，“100%的大公司”会采用Hadoop。Market Research的一份报告预测，到2011年，Hadoop市场会以58%的年复合增长率（CAGR）高速增长；到
当您正在考虑为新的深度学习项目选择何种数据库时，您可以访问这个链接所对应的帖子(https://www.mongodb.com/blog/post/deep-learning-and-the-artificial-intelligence-revolution-part-3 )。在您选择数据库之前，以了解更多需要考虑的关键事项。
本文介绍了大数据技术及其在编程和数据库方面的应用。文章首先介绍了大数据的定义、特点和挑战，然后详细讲解了大数据的生态系统，包括数据存储、处理和分析的工具和技术。最后，文章展望了大数据的未来发展方向，包括流式计算、实时分析和机器学习等方面。
摘要：说到处理大数据的工具，普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱。 弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测，在接下来几年，“100%的大公司”会采用Hadoop。Market Research的一份报告预测，到2011年，Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长；到2020年，市场产值会超过10亿美元。 IBM更是非常看好开源大数据工具，派出了3500名研究人员开发Apache Spark，这个工具是Hadoop生态系统的一部分。 这回
目前，编程人员面对的最大挑战就是复杂性，硬件越来越复杂，OS越来越复杂，编程语言和API越来越复杂，我们构建的应用也越来越复杂。根据外媒的一项调查报告，以下列出了Java程序员在过去12个月内一直使用
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。
近日，Hadoop 领域发生几件不太美好的事情，先是 MapR 宣布如果无法获得新的投资，就必须要裁员百余人，并关闭硅谷总部，再是 Cloudera 股价暴跌 43%，估值缩水。
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。
这里讲解下用户画像的技术架构和整体实现，那么就从数据整理、数据平台、面向应用三个方面来讨论一个架构的实现（个人见解）。
大数据技术领域正被越来越多的公司关注，而开源一直是大数据技术的灵魂。随着一些细分领域对大数据工具提出更高的期望和要求，一批更高效更有针对性的大数据工具先后诞生，以下将为您介绍几大引人注目的开源大数据工
随着 大数据分析 市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热的十个大数据技术。 预测分析： 预测分析 是一种统计或数据挖掘解
周五MongoDB股价猛涨后，现在市值几乎相当于IBM在2019年达成的交易中为收购Red Hat支付的价格。 本周早些时候，Databricks完成了一轮私募融资，估值高达380亿美元，这使其成为有史以来价值最高的开源公司。 更多的公司将开源项目变成大受欢迎且利润丰厚的企业软件产品，因此赚得盆满钵满。 IBM在2018年底同意斥资340亿美元收购Red Hat时，这笔交易标志着开源软件行业迎来分水岭时刻，证明公司可以将免费工具打包成高价值的产品。 那个收购价可能很快就会变成一抹回忆。 周五，在M
2.1.1 VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
导读： 大数据技术领域正被越来越多的公司关注，而开源一直是大数据技术的灵魂。随着一些细分领域对大数据工具提出更高的期望和要求，一批更高效更有针对性的大数据工具先后诞生，以下将为您介绍几大引人注目的开源
随着大数据分析市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热门的十个大数据技术。 1、预测分析 预测分析是一种统计或数据挖掘解决方
一 数据加载服务1、目标2、步骤二 离线推荐服务2.1 基于统计性算法1、目标2、步骤2.2 基于隐语义模型(LFM)的协同过滤推荐算法(ALS)1、目标2、步骤2.3 基于 ElasticSearch 的内容推荐算法1、目标2、步骤2.4 基于内容的推荐服务--电影标签三 实时推荐服务3.1 推荐算法解析3.2 实时推荐算法的实现过程3.3 日志的预处理四 综合业务服务4.1 后台架构4.2 Spring 框架搭建4.3 API 接口规划五 用户可视化服务5.1 前端框架搭建5.2 创建与运行项目5.2.1 创建项目骨架5.2.2 添加项目依赖5.2.3 创建模块、组件与服务5.2.4 调试项目5.2.5 发布项目六 项目重构6.1 核心模型提取6.2 通过配置的方式来获取硬编码的值6.3 项目打包6.3.1 AngularJS 前端文件打包6.3.2 businessServer 下的 java web 项目的打包方式6.3.3 核心模型 项目的打包方式6.3.4 recommender 下的后端文件打包方式6.4 系统部署
Apache Spark开源生态系统在2014上半年大幅增长，已迅速成为大数据领域中最活跃的开源项目，HDFS位列第二，其代码变动次数（commits）和行数仅仅有Spark的一半： 有超过50个机构250个工程师贡献过代码 和去年六月相比，代码行数几乎扩大三倍。 随着1.0版本于5月30日推出，Spark提供了一个稳定的API，开发人员可以依靠它来保证代码的兼容性。所有主流的Hadoop发行商，包括Hortonworks、IBM、Cloudera、MapR和Pivotal都提供了Spark的包装和技术支持
大数据在各行各业中取得了迅猛发展，许多组织都被迫寻找新的创造性方法来管理和控制如此庞大的数据，当然这么做的目的不只是管理和控制数据，而是要分析和挖掘其中的价值，来促进业务的发展。着眼大数据，过去几年内产生了许多颠覆性技术，比如Hadoop、MongDB、Spark、Impala等，了解这些前沿技术还有助于你更好的把握大数据发展趋势。诚然，想了解一件事物，首先要了解与该事物有关的人。因此，要想了解大数据，光了解技术是远远不够的，本文中大数据领域的十个巨头，将有助于你更深入掌握大数据这个行业的发展形势。
本文主要对Spark读取HBase Snapshort表进行了相关优化，剖析了部分源码，对部分源码进行了重写与改造，最终实现了HBase表的高效率读
随着 大数据分析 市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热的十个大数据技术。 预测分析： 预测分析 是一种统计或数据挖掘解决
本期有 HBase、MySQL、Spark、Kylin、MongoDB、分布式。 希望大家会喜欢！
大数据已经融入到各行各业，哪些大数据技术是最受欢迎？哪些大数据技术潜力巨大？请听大讲台老师对10个最热门的大数据技术的介绍。
亿欧产业互联网频道10月24日在上海InnoSpace落地“数字中台创新”沙龙，活动汇聚了良品铺子电商技术中心总监罗轶群、爱驰汽车科技信息总监杭瑜峰、宜信数据中台负责人卢山巍、ThoughtWorks首席咨询师及极客时间《说透中台》专栏作者王健、亿欧华东负责人缪国成、亿欧产业互联网频道副主编黄志磊、亿欧产业互联网频道作者龚晨霞参与分享，就数字中台话题展开深度讨论。
本文主要从以下四个方面介绍：Spark SQL 在字节跳动的应用；什么是分桶；Spark 分桶的限制；字节跳动在分桶方面的优化。
我们一直在追赶续期的迭代。在过去十年中，我们看到了数据处理技术突破性技术进步后的突破性进展，并且在2015年我们已经到了Spark的时代。
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
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