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FirstMark:大数据行业生态图谱3.0–信息图

2012年,FirstMark资本的MattTurck绘制了大数据生态地图2.0版本,涵盖了大数据的38种商业模式,被业界奉为大数据创业投资的清明上河图。两年后的今天,经过漫长的等待,Turck终于推出大数据生态地图3.0版本。(期间bloomberg推出过一个2013版大数据生态地图) 在大数据生态地图3.0版中,Turck从一个风险投资者的角度对两年来大数据市场的最新发展进行了深入的研判,并对未来趋势进行解读,以下是Turck眼中大数据市场的几个最为关键的演变趋势: 竞争加剧:创业者们纷纷涌入大数据市场,尾随的VC们也是挥金如土,导致大数据创业市场目前已经非常拥挤。例如一些创业项目类别,例如数据库(无论是NoSQL还是NewSQL),或者社交媒体分析,目前正面临整合或去泡沫化(随着Twitter收购BlueFin和GNIP,社交分

大数据教程(一)—— Hadoop集群坏境搭建配置

前言 关于时下最热的技术潮流,无疑大数据是首当其中最热的一个技术点,关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬,但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案,更有很多数据相关的项目比如弄几张报表,写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”,当然了,时下热门的话题嘛,先把“大数据”帽子扣上,这样才能显示出项目的高大上,得到公司的重视或者高层领导的关注。 首先,关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着。目前,关于大数据项目可以真正被落地实施的解决方案就是:Hadoop为核心的的一些列开源分布式解决方案。 其次,本系列,我们不讲一些抽象的方法论或者概念性的东西,我将实际的跟大家分享一个真正的大数据解决方案将如何被落地实施。包括与其相关的的配套开源系统:Hive、Spark、Sqoop、Hue、Zookeeper、Kafka等诸多产品的搭建。 再次、关于大数据的生态圈每一个产品都有着强大的技术背景做支撑。所以,本系列我们重点放在如何搭建和使用等诸多技术实施点上,不扯太虚的东西。 技术准备 进入本篇的正题,本篇我们主要来分析如何来搭...

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