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《R与Hadoop大数据分析实战》一导读

前 言 组织获得的数据量每一天都在成倍增加。现在组织可以存储大量信息在低成本平台上,例如Hadoop。 如今这些组织面临的难题是如何处理这些数据以及如何从这些数据中获取关键的见解。于是R应运而生。R是一个令人惊讶的工具,它是一个在数据中能够运行先进统计模型的单元,它将原始模型翻译成丰富多彩的图形和可视化视图,而且它有很多和数据科学相关的功能。 然而,R的一个主要缺点是它的可扩展性较差。R的核心技术引擎可以加工和处理非常有限的数据量。正因为在大数据处理中Hadoop十分流行,所以为了可扩展性,下一步符合逻辑的方法将是把R和Hadoop结合起来。 本书介绍了R和Hadoop,以及如何通过使用一个平台(如Hadoop)进行R的数据分析操作以实现其可扩展性。 出于这样一个目标,本书将适合广大范围的读者,包括数据统计者、数据科学家、数据架构师和

《Storm实时数据处理》一导读

前言 开源已经在许多方面从根本上改变了软件的原有面貌。在很多应用环境中,人们都会争论使用开源带来的好处和坏处,主要体现在支持、风险以及总体拥有成本等方面。开源在某些领域比其他领域流行,比如在研究机构中就比在大型金融服务提供商中应用得多。在某些新兴领域,比如Web服务供应商、内容供应商以及社交网络等,开源软件占据主导地位。其原因是多方面的,其中成本是一个非常大的因素。怎么说呢?如果方案要上升到网络规模,那么一般会应用“大数据”解决方案,以期获得更好的效果。凭借极佳的可用性,这些解决方案每秒处理数百万条请求,同时通过各式各样的服务为客户提供定制体验。这种规模的系统设计需要我们用不同的方式思考问题,采用不同的架构解决方案,而且要了解什么时候应该接受系统的复杂性以及什么时候应该避免这种复杂性。作为行业中人,我们应该掌握这种大规模批处理系

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