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谷歌 HBaseCon West 2017 大数据研讨会开幕在即,搞 Apache HBase 的开发者不可错过

日前谷歌通过官方博客宣布,基于 Apache HBase 社区的官方研讨会 HBaseCon West 2017 将于美国当地时间 6 月 12 日在加州山景城正式开幕,目前参会注册和论文征集活动已同步启动。对各位 Hadoop Hbase 相关的大数据从业人员及开发者而言,这场量身定制的免费技术研讨活动可绝对不能错过。 Apache HBase 是基于 Hadoop 框架和谷歌 Bigtable 技术建立起来的一款分布式、可拓展的开源数据库实现。谷歌在博客中表示,得益于阿里巴巴、苹果、Facebook 和 Visa 等企业用户的大力支持,目前 HBase 开源社区已经取得了显著的发展,并正在建立起一套完善的大数据“生态系统”,其中的关键组件包括:Apache Phoenix、OpenTSDB、Apache Trafodion 以及

2016年大数据技术发展趋势概述

对大规模数据集进行分析能够帮助我们掌握隐藏模式、客户偏好、未知关联性、市场趋势以及其它极具价值的业务信息。在此基础之上,企业能够实现成本削减、促进决策制定并提供更多有针对性的产品与服务。而在今天的文章中,我们将共享了解2016年内出现的几项大数据技术发展趋势。 Apache Spark Apache Spark是一套卓越的开源处理引擎,专门面向复杂分析、高速处理与易用性需求而打造。蕻为程序员们提供立足于数据结构之上的应用程序编程接口,而这套数据结构则被称为弹性分布式数据集,其属于以容错方式分布于设备集群之上的多套只读数据集。 弹性分布式数据集(简称RDD)有助于实现交互式算法。此算法会多次访问该数据集,从而实现交互式或者说明性数据分析。利用这类交互式算法作为机器学习系统的训练机制正是Apache Spark项目的开发初衷。在它的帮助下,样本数据分析已经成为一项相当简单的工作。 下面让我们看看Apache Spark在大数据领域脱颖而出的重要原因。 处理速度极快 在大数据处理工作中,速度一直非常重要。Apache Spark能够在内存内将Hadoop集群应用的运行速度提升100倍,磁盘之...

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