《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一一第1章大数据处理技术简介-低调大师

《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一一第1章大数据处理技术简介

2017-07-03 567

第1章大数据处理技术简介

近年来，大数据技术在全世界迅猛发展，引起了全世界的广泛关注，掀起了一个全球性的发展浪潮。大数据技术发展的主要推动力来自并行计算硬件和软件技术的发展，以及近年来行业大数据处理需求的迅猛增长。其中，大数据处理技术最直接的推动因素，当数Google公司发明的MapReduce大规模数据分布存储和并行计算技术，以及Apache社区推出的开源Hadoop MapReduce并行计算系统的普及使用。为此，本书将重点介绍目前成为大数据处理主流技术和平台Hadoop MapReduce并行处理和编程技术。
本章将简要介绍大数据处理相关的基本概念、技术及发展状况。大数据处理的核心技术是分布存储和并行计算，因此，本章首先简要介绍并行计算的基本概念和技术；在此基础上，将简要介绍MapReduce的基本概念、功能和技术特点；最后

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2017年大数据影响商业发展的六大趋势

随着大数据的应用范围不断扩大，越来越多的公司开始部署大数据战略。同时，大数据技术也使得商业发展的速度更快、效率更高。通过大数据技术，企业可以更轻松地获取信息，以便进行更准确的决策。很多公司已经从大数据中获益，2017年大数据又将如何影响商业发展? 大数据一、将会推出更多的分析工具随着数据量的不断增长，数据分析方法也将进一步提高。虽然SQL依然会是数据分析的标准方法，但是新兴分析工具也不可小觑。Spark是其中之一，它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架，多家世界顶级的数据企业例如Google，Facebook等现已纷纷转向Spark框架。这些新兴分析工具操作简单，对用户没有任何编码知识要求。Mi-crosoft和Salesforce都已经推出了新型分析工具，MicrosoftRServer和LightningCRM平台，非编码人员也可以创建应用程序来查看数据。二、实时数据分析将获得更多关注技术专家预测，2017年企业将需要实时数据分析工具，来帮助他们利用数据进行实时决策。实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。目前有几款数据分析工具可以提供实时访问数据，如...

2017-07-04

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本节书摘来自华章计算机《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一书中的第1章，第1.2节,作者主　编：黄宜华（南京大学）副主编：苗凯翔（英特尔公司），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.2　大数据处理技术简介 1.2.1　大数据的发展背景和研究意义近几年来，随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。百度目前的总数据量已超过1000PB，每天需要处理的网页数据达到10PB～100PB；淘宝累计的交易数据量高达100PB；Twitter每天发布超过2亿条消息，新浪微博每天发帖量

2017-07-04

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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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。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。