共43条 标签:Hadoop 关注
  • 后Hadoop时代的大数据技术思考:数据即服务

    1. Hadoop 的神话正在破灭IBM leads BigInsights for Hadoop out behind barn. Shots heardIBM has announced the retirement of the basic plan for its data analytics software platform, BigInsights for Hadoop.The basic plan of the service will be retired in ....

    0条评论| 2018-01-15 10:22

  • 你需要了解关于Hadoop与大数据的12个事实

    事实1:Hadoop是由多个产品组成的。人们在谈论Hadoop的时候,常常把它当做单一产品来看待,但事实上它由多个不同的产品共同组成。Russom说:“Hadoop是一系列开源产品的组合,这些产品都是Apache软件基金会的项目。”一提到Hadoop,人们往往将其与MapReduce放在一起,但其实HDFS和MapR....

    0条评论| 2017-11-14 10:16

  • 数据安全隐私保护九大解决之道

    大数据的不能仅仅以数据量的大小来衡量,一般来说,它是不能以传统数据库的处理方式来处理的数据集。这种数据的积累,可以在许多方面提升服务质量。但同时又出现另一个问题——数据隐私保护,数据安全成为大数据首先要关注的重点。目前,许多数据相关机构已经意识到这一问题的重要....

    0条评论| 2017-11-02 09:51

  • 8项技能9种武器:利用数据打造企业「增长黑客」

    自Facebook 2008年成立Growth Team伊始,“增长”已经成为企业公开追求的关键词。如何以最快的方法、最低的成本、最高效的手段谋得大量增长,成为管理者运营产品的核心问题。本文旨在从数据分析角度,阐述打造“增长黑客”中的关键技法,并提供“增长黑客”的9种武器,助力企业迈....

    0条评论| 2017-11-01 09:53

  • 向云上迁移数据时如何避免停机和中断

    摘要:越来越多的组织需要在数据中心/云之间移动数据,但是在迁移过程中的一个关键风险点是停机。在2017年的业务持续性意识周这里,我希望它能提供一个新的机会,来回顾这一领域云的一些局限性。根据451项研究的最新估计,大约60%的IT工作负载将在明年以某种形式的公共或私有云运....

    0条评论| 2017-10-31 10:14

  • 大数据前景分析:Hadoop将被Spark替代?

    谈到大数据,相信大家对hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。然而,最近业界有一些人正在大张旗鼓的宣扬Hadoop将死,Spark将立。他们究竟是危言耸听?哗众取宠?还是眼光独到堪破未来呢?与Hadoop相比,Spark技术如何?现工业界大数据技术都在使用何种技术?如果现在想要参加大....

    0条评论| 2017-10-23 10:02

  • 数据湖只是个哗众取宠的伪概念吗?

    数据湖是个伪概念吗?最直接的答案是是的,在这篇文章中我会告诉你原因。我见过很多关于数据湖的定义,在本文中我们会挨个讨论。有时候大家提到数据湖时指的只是某一个概念,有的时候又会把几个概念混起来谈。有的人谈数据湖时却指的是下面的所有概念。这是最早提出数据湖概念时....

    0条评论| 2017-10-16 09:48

  • 我们分析了10个垂直行业,告诉你大数据应用面临哪些挑战

    大数据已经成为过去几年中大部分行业的游戏规则,行业领袖,学者和其他知名的利益相关者都同意这一点, 随着大数据继续渗透到我们的日常生活中,围绕大数据的炒作正在转向实际使用中的真正价值。虽然了解大数据的价值仍然是一个挑战,但其他实践中的挑战包括资金投入和投资回报率....

    0条评论| 2017-09-15 10:08

  • 大数据江湖的七十二骗

    前两年,Peter Thiel(以下简称彼得)来了一趟中国卖书——如你所知,就是那本《从0到1》,和《失控》一样,目前基本上成为了互联网行业骗子人手一册的玩意儿,类似《麻衣神相》《水镜全编》,或者干脆叫《如来神掌》也无不可。 BTW,彼得是个有私人飞机的亿万富翁,按说瞧不上那点儿版税,不....

    0条评论| 2017-09-12 10:23

  • 市场“退烧”后,大数据如何破局?

    过去五年,大数据理念深入人心,“用数据说话”已经成为所有人的共识,数据成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。大数据这五年五年来,人们对大数据的认识更加具体化,数据无所谓大不大,有用最重要,数据是基础,而分析挖掘和应用才是根本。大众对大数据的认识经历了螺旋上升,实践逐渐落....

    0条评论| 2017-09-08 10:01

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