Big Data

　　前言：最近讀了很多大資料分析的文章，感覺大資料時代來臨。哈佛商業評論也開了一個新的欄目叫做“大資料”。整理了一下所有收藏並準備記錄的大資料分析文章，本文是最適合做第一篇分享的。文章以案例為支援，講述了大資料分析的4個基本點。文章記錄完後，yoyo也根據與英雄聯盟資料分析組負責人的聊天，記錄一些對大資料分析的思考。　　http://blogs.hbr.org/cs/2012/10/getting_started_on_a_big_data.html　　Inspiration: Big

　　當搜尋引擎之間你來我往的相互爭奪的時候，一個看起來和搜尋引擎沒有交集的應用開始讓搜尋引擎企業開始感到了絲絲寒意，那就是大資料平台，特別是目前的電商平台，雖然搜尋引擎也參與到電商的搜尋服務中，可是更多的跡象表明，傳統的搜尋引擎將會逐漸喪失這個市場領域，而以此類推，當不同的行業都開始出現一些大資料網站的話，在這個基礎上的搜尋引擎還有活路麼，答案肯定是否定的。　　大資料的悄然轉型　　如果說亞馬遜和國內的阿里巴巴在不斷收集電商資料是為了自己為客戶提供更好的服務，那麼當資料等級不斷爆棚時，這些資料就成

Daniel Bolton是Intertape

今年，大資料在很多公司都成為相關話題。雖然沒有一個標準的定義來解釋何為

在Talend Connect大會上，一名IT業內分析專家指出，企業若不抓住大資料帶 來的機會，將很有可能在同行中遭到淘汰。Jeff Kelly是Wikibon.org的 首席研究員，也是SiliconANGLE的編輯。他說，諸如Hadoop和MapReduce這樣的大 資料技術才剛剛起步；很多人由於技術有限或觀念陳舊，仍然將它們拒之門外。 然而，在不久的將來，當軟體使用門檻變低大量企業開始採用的時候，這些今天 已經採用了大資料技術的企業將再次佔領高地。到那時，他們會具備更豐富的信

相當長一段時間以來，大資料社區已經普遍認識到了批量資料處理的不足。很多應用都對即時查詢和串流產生了迫切需求。最近幾年，在這個理念的推動下，催生出了一系列解決方案，Twitter Storm，Yahoo S4，Cloudera Impala，Apache Spark和Apache Tez紛紛加入大資料和NoSQL陣營。本文嘗試探討串流系統用到的技術，分析它們與大規模批量處理和OLTP/OLAP資料庫的關係，並探索一個統一的查詢引擎如何才能同時支援流式、批量和OLAP處理。在Grid

vSphere Big Data Extensions（BDE）提供了部署Hadoop多種廠商發行版的巨大靈活性，為客戶提供三大價值：為所支援的Hadoop版本提供調優的基礎架構，VMware和Hadoop發行版廠商彼此認證在統一虛擬化平台上部署、運行和管理異構的Hadoop叢集，滿足多租戶的不同需求不必被單一Hadoop發行版廠商所綁定，保護投資回報管理Hadoop發行版Apache Hadoop 1.2是開源社區的原生Hadoop，BDE已經包含Apache

在近段時間，大資料在各個場合高頻率出現，而之所以將大資料技術放在如此重要的地位，是因為大資料能夠廣泛運用於人們生產、生活的各個方面。對企業研發、生產、流通等領域都有重要影響。百度百科對大資料是這樣解析的：大資料，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為協助企業經營決策更積極目的的資訊。而掘金大資料則是對這些海量資訊進行專業化處理，通過“加工”來實現“增值”。大資料將怎麼樣改變

標籤：post   ddt   gui   base   advance   .gz   hadoop   .property   config   之前介紹過關於HBase

標籤：數獨   table   通過   使用   from   翻頁   關聯表   mysql   允許   應用情境；　　當有一張表的資料非常大，需要使用到分頁查詢，分頁查詢在100w條後查詢效率非常低；解決方案：　　1、業

標籤：資料窗   分析   事件   record   解決   會議   地區表   簡單   sub   一、資料庫結構的設計如果不能設計一個合理的資料庫模型，不僅會增加用戶端和伺服器段程式的編程和維護的難度，而且將會影響系統

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