你必须知道的9大Hadoop公司-低调大师

你必须知道的9大Hadoop公司

2017-04-02 703

如果你有大量的数据，那么Hadoop已然,或者即将应当进入你的视野。

当下最时髦且富有盛名的大数据管理系统原来只用在像谷歌、雅虎这样的互联网大咖，现在已经逐渐渗透到众多企业中。原因主要有以下两点：1）企业也在产生越来越多需要管理的数据，而Hadoop是一个非常棒的平台，特别是它能够合并遗留的旧数据，新数据和非结构化的数据。2）很多的围绕Hadoop提供支持和服务的供应商出现，促使Hadoop更适用于企业；

“Hadoop作为一个开源平台自由成长，深入到企业数据管理架构中势不可挡”，Forrester的分析师MikeGualtieri和Noel Yuhanna在其针对Hadoop市场波动报告中写到。“相信Hadoop会是一个大型企业必备的数据平台，它是未来灵活的数据管理平台的基石。如果你有大量的结构化、非结构化,甚至是二进制数据，那么你

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那些年Google公开的大数据领域论文

摘要：Google于2004年公布了MapReduce论文，为数据领域工作者开启了大数据算法之门。然而Google的大数据脚步显然不止于此，其后公布了Percolator、Pregel、Dremel、Spanner等多篇论文。没有止步的不仅是Google，很多公司也跟随其脚步开发了很多优秀的产品，虽然其中不乏模仿。 Mikio L. Braun柏林工业大学机器学习学博士后，TWIMPACT联合创始人兼首席数据科学家。在其个人博客上总结了Google近几年大数据领域的论文，并发表了自己的见解。以下为译文：主流的大数据基本都是MapReduce的衍生，然而把目光聚焦到实时上就会发现：MapReuce的局限性已经渐渐浮现。下面将讨论一下自大数据开始，Google公布的大数据相关技术，以及这些技术的现状。

2017-04-03

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这篇文章来自一个公司内部的分享，是自己所服务的业务中数据平台的发展历程，已经讲了有几个月了，最近打算挑几个点拿出来用文章的形式写出来。是自己进入公司以来参与过或者接触过的数据型项目的情况。基本包含了业务数据分析的整个流程。这篇文章纯文字描述，没有任何图呵呵。所以看我需要耐心。 1、最早的数据分析可能就报表目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQL搞一下，数据报表就出来了。但是数据量大起来怎么分析呢？数据分析完了怎么做传输呢？这么大的数据量怎么做到实时呢？分析的结果数据如果不是很大还行，如果分析的结果数据还是很大改怎么办呢？这些问题在这篇文章中都能找到答案，下面各个击破。 2、要做数据分析，首先要

2017-04-03

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Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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