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2016年大数据80篇爆款文章:这一年你追过的那些技术

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 2016年即将过去,各位大数据的程序员们,是否觉得这一年都不断的追着新技术跑?这个大数据公众号是今年一月底创立的,一年过去,我们积累了不少好内容。回过头来我们看看这一年的脚印,这里我按照文章内容做了一次汇总,分为:流处理、机器学习、用户画像、数据驱动、Hadoop、Apache Spark、Apache Kylin、Druid、推荐系统和大数据平台架构。 流处理 2016年流式数据处理已逐渐开始成为主流,对于流数据的处理存在很多技术,即使在开源社区中,也存在很多扑朔迷离的选择。在大数据杂谈里我们包含了一些优秀的流处理文章,包括Kafka流,Spark流,Storm,Flink,Samza等。 Apache Flink是今年新军突起的流处理技术,完全兼容Hadoop。Apache Flink与Apache Spark的主要差别在于计算模型不同。Spark采用了微批处理模型,而Flink采用了基于操作符的连续流模型。 大数据分析引擎Apache Flink: What, How, Why, Who, Where? 以F...

企业间的较量 2017大数据的十个走向

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 大数据发展已经成为未来科技发展的走向和必要的开端,预计2017年大数据十大新趋势走向将会迎来爆发式的数据增长。 1.大数据实现可视化服务 数据可视化技术让隐藏在大数据资源背后的真相呈现在众人面前。无论数据怎样形成,无论数据资源在哪里,图形数据可视化可以让企业组织在业务繁忙的同时对数据进行检索与处理。可视化数据不需要任何编程基础。你只需要上传你的数据,便能轻松地创建和发布图表,目前国际上已经有一些企业在发展大数据可视化做深入的研究,专门提供大数据可视化服务。 2.大数据进入资本市场 最近发数据的行业应用也开始火热起来。"微众银行"的大数据金融概念深得国家支持,符合"普惠银行"的政策。相信以后会有更多的行业跟大数据扯上关系,走向资本市场,我们期待的是国内大数据企业在未来资本市场的大爆发。 3.大数据产生在非结构化数据库里 结构化数据分析的历史已经很久了,至少在计算机数值计算开始的时候就有了,说已经有四十年也不为过,新闻,视频,图片,音频,网页这些形态每天在数以万计的产生庞大的数据量,而这些数据不是以符号数字的形式存在的...

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