Big Data

標籤：  老師簡介：      Gino老師，即將步入不惑之年，早年獲得名校數學與應用數學專業學士和統計學專業碩士，有海外學習和工作的經曆，近二十年來一直進行著資料分析的理論和實踐，數學、統計和電腦功底強悍。      曾在某一世界500強公司核心部門擔任進階主管負責資料建模和分析工作，在實踐中攻克統計建模和資料分析難題無數，資料處理與分析科學精準，在實際應用中取得良好的效果。 

標籤：1，《大資料不眠夜：Spark核心天機解密（共140講）》：http://pan.baidu.com/s/1eQsHZAq  2，《Hadoop深入淺出實戰經典》 http://pan.baidu.com/s/1mgpfRPu 3，《Spark純實戰公益大講壇》 http://pan.baidu.com/s/1jGpNGwu 4，《Scala深入淺出實戰經典》 http://pan.baidu.com/s/1sjDWG2

標籤：前言關於時下最熱的技術潮流，無疑大資料是首當其中最熱的一個技術點，關於大資料的概念和方法論鋪天蓋地的到處宣揚，但其實很多公司或者技術人員也不能詳細的講解其真正的含義或者就沒找到能被落地實施的可行性方案，更有很多資料相關的項目比如弄幾張報表，寫幾個T-SQL語句就被冠以“大資料項目”，當然了，時下熱門的話題嘛，先把“大資料”帽子扣上，這樣才能顯示出項目的高大上，得到公司的重視或者高層領導的關注。首先，關於大資料的概念或者架構一直在各方爭議的背景

標籤：開源軟體   美女   神秘世界   文章   產品   elk   ELK  “Elasticsearch、Logstash、Kibana” 今天只是瞭解 。搭建服務的文章後期待續。    日誌的收集和分析一直都是困擾你我的麻煩事情

標籤：MapReduce學習Map”:主結點讀入輸入資料，把它分成可以用相同方法解決的小資料區塊（這裡是一個分而治之的思想），然後把這些小資料區塊分發到不同的工作節點上(worder nodes)上，每一個工作節點(worder node)迴圈做同樣的事，這就行成了一個樹行結構（分散式運算中的很多模型都和圖論有關，pageRank也是），而每一個葉子節點有來處理每一個具體的小資料區塊，再把這些處理結果返回給父節點。Reduce”:主結節得到所有子節點的處理結果，然後把所有結果組合并且返回到輸出&

標籤：突然之間，“工業4.0”、“中國製造2025”、“大資料”、“智能製造”、“智慧工廠”等詞彙變得流行起來，彷彿不談新詞彙就變得落伍了，彷彿傳統MES已經不適應新時代了。可是真的是這樣的嗎？真的有幾個人能把這些新詞彙說清楚嗎？以我個人多年做MES項目的經驗，我覺得中國製造現在還處在工業2.0，頂多在工業2.5，多數的企業還遠遠沒有實現自動化，更不要說智能化。要想直接走工業4

標籤：引言 大資料查詢分析是雲端運算中核心問題之一，自從Google在2006年之前的幾篇論文奠定雲端運算領域基礎，尤其是GFS、Map-Reduce、Bigtable被稱為雲端運算底層技術三大基石。GFS、Map-Reduce技術直接支援了Apache Hadoop項目的誕生。Bigtable和Amazon

標籤：該文轉自【IT168

標籤：1.kafka是一種高輸送量的分布式發布訂閱訊息系統，它可以處理消費者規模的網站中的所有動作流資料Step 1: Download the codeDownload the 0.8.2.0 release and un-tar it.> tar -xzf kafka_2.10-0.8.2.0.tgz> cd kafka_2.10-0.8.2.0Step 2: Start the server首先要create

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標籤：王家林親傳《DT大資料夢工廠》第三講Tuple、Array、Map與檔案操作入門實戰你想瞭解大資料，你想成為年薪百萬嗎？那你還等著什麼，快點來吧！跟著王家林老師學習spark大資料第三講Tuple、Array、Map與檔案操作入門實戰Tuple object TupleOps  {   def  main (args: Arrag[string]): Unit = {      

標籤：王家林親傳《DT大資料夢工廠》第二講Scala函數定義、流程式控制制、異常處理入門你想瞭解大資料，你想成為年薪百萬嗎？那你還等著什麼，快點來吧！跟著王家林老師學習spark大資料第二講主要講了Scala函數定義、流程式控制制、異常處理入門函數定義：關鍵字（def） 函數名稱 參數（參數名稱：參數類型）：返回內容類型  = 

標籤：zhuan :https://www.linkedin.com/pulse/100-open-source-big-data-architecture-papers-anil-madanBig Data technology has been extremely disruptive with open source playing a dominant role in shaping its evolution. While on one hand it has been

標籤：這幾天研究了一家美國的大資料公司1010data，它在產品白皮書中提出了新一代資料倉儲的概念（NEXT-GENERATION DATA

標籤：      對於資料科學來說，現在是發展的黃金時期。這是個新領域，但增長迅速，同時資料科學家的缺口也很大，據說他們的平均年薪可以達到10萬美元。哪裡有高薪，哪裡就吸引人們，但是資料科學技能的差距意味著許多人需要努力學習。     第一步當然是詢問“我怎麼學習資料科學”，這個問題的答案往往是一長串的課程和書籍閱讀，從線性代數到統計資料，這幾年我也是這樣學習過來的。我沒有編程背景，

標籤：本文是松子（李博源）的大資料平台發展史系列文章的第四篇（共四篇），本系列以獨特的視角，比較了非互連網和互連網兩個時代以及傳統行業與非傳統行業。是對資料平台發展的一個回憶，對非互連網、互連網，從資料平台的使用者角度、資料架構演化、模型等進行了闡述。在互連網時代被弱化的資料模型談起資料模型就不得不提傳統資料平台架構發展，我相信很多朋友都曉得傳統資料平台的知識，其架構演化簡單一句話說“基本上可以分為五個時代、四種架構”，但是到了互連網時代因為大資料快速膨脹與資料來源類型多

標籤：王家林談spark效能最佳化第一季！內容：1、Spark效能最佳化需要思考的基本問題；2、CPU和Memory；3、並行度和Task；4、網路；==========王家林每日大資料語錄============王家林每日大資料語錄Spark篇0080（2016.1.26於深圳）:如果Spark中CPU的使用率不夠高，可以考慮為當前的程式分配更多的Executor，或者增加更多的Worker執行個體來充分的使用多核的潛能。王家林每日大資料語錄Spark篇0079（2016.1.26於深圳）:適

標籤：spark runtime（driver、masster、worker、executor）內幕解密內容：1、再論Spark叢集部署；2、Job提交解密；3、Job的產生和接受；4、Task的運行；5、再論Shuffle；從一個作業視角，透過Master、Drvier、Executor來透視Spark Runtime==========再論Spark叢集部署============官網中關於叢集的部署：650) this.width=650;"

標籤：master ha徹底解密內容:1、Master HA解析；2、Master HA的四種方式；3、Master HA的內部工作機制；4、Master HA的源碼解密；本講主要源碼角度分析Master HA，因為在生產環境必然要做的==========Master HA解析============Spark是Master-Slave的結構650) this.width=650;" src="/e/u261/themes/default/images/spacer.gif"

標籤：ZooKeeper:ZooKeeper淺析：http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/archive/2013/06/02/3113923.html HDFS:MapReduce程式的工作過程： http://www.aboutyun.com/thread-15494-1-2.htmlHDFS小檔案處理解決方案總結：http://www.aboutyun.com/thread-14227-1-1.htmlHadoop