从术语到Spark,10篇必读大数据学习资源
本文给想进入大数据领域的朋友提供了一系列的资源,由浅入深,比如“需要了解的51条大数据术语”、“学习python的四个理由”、“十一个必须要参加的大数据会议”等有趣的话题。相信各种背景的朋友都会在这篇文章中有所收获。
之前,我们已就数据可视化进行了深入探讨。这次,我们将从更基本的概念讲起,以便在涉足更复杂的数据科学和商业智能之前能够真正理解大数据。文中会引领大家阅读介绍大数据的相关文章,研究网络上流传的大数据的概念,查看与大数据相关的出版物。
数据可视化:
https://dzone.com/articles/diving-into-data-visualization
数据科学:
https://dzone.com/articles/diving-into-data-science
商业智能:
https://dzone.com/articles/big-data-deep-dive-the-business-intelligence-editi
大数据社区(DZone)
查阅DZone上最受欢迎的介绍大数据的文章,了解大数据的基础知识,进而明白为什么Apache Kafka和Ignite是大数据分析不可或缺的部分,以及为什么你应该学习Python等一系列问题。
大数据初学者指南(Kamesh Ganeon作)。一切都应由大数据分析驱动!但大数据究竟是什么?你能从中得到什么?阅读本文知晓答案。
大数据初学者指南:
https://dzone.com/articles/a-beginners-guide-to-big-data
Kafka是什么? (Jean-Paul Azar作)。 Kafka常用于实时流数据架构并提供实时分析。大数据交流分享扣qun 74零零加【4yi381】阅读本文可以了解它的具体用例以及它受欢迎的原因。
Kafka是什么:
https://dzone.com/articles/what-is-kafka
学习Python的4个理由(Arani Chatterjee作)。能够使用Python是攻克大数据的先决条件,本文列出了详细原因。
学习Python的4个理由:
https://dzone.com/articles/4-reasons-you-should-learn-python
Apache Ignite是什么?(Dmitriy Setrakyan作)。Apache Ignite十分简单,但为了全面了解它,多去回答“Ignite是个……吗”之类的问题会有帮助。
Apache Ignite是什么:
https://dzone.com/articles/what-is-apache-ignite-1
需要了解的51条大数据术语(DZone编辑团队作)。 我们列出了一些关于大数据的最重要的定义,能够纠正你对术语的一些理解错误。
需要了解的51条大数据术语:
https://dzone.com/articles/48-big-data-terms-you-need-to-know
大数据百宝盒
除了DZone之外,更多大数据新手感兴趣的最近咨询及会议等内容如下。
11个必须参加的大数据会议。参加一些大型会议,对了解大数据世界会有帮助。
11个必须参加的大数据会议:
https://blog.capterra.com/big-data-conferences-for-data-analysts/
解释大数据。 在这个介绍短片中,可以了解有关大数据的特征、技术和机会。
介绍短片
掌握大数据分析。这个网站提供了50门课程、博客、教程等资料,以帮助人们掌握大数据分析!查询此网站来获得任何与大数据领域有关的资料。
掌握大数据分析:
https://www.ngdata.com/big-data-analysis-resources/
深入研究大数据
DZone几乎在所有与技术相关的主题上都有指南和Refcardz索引(Refcardz:一个提供多种技术速查表的网站),但如果你对大数据特别感兴趣,下面这些应该对你最有吸引力。
Refcardz索引:
https://dzone.com/refcardz/apache-spark?chapter=1
DZone大数据指南:数据科学和高级分析。
探索下一代自助服务数据准备工具的关键功能,深入研究与大数据相关的应用程序和语言。
DZone大数据指南:
https://dzone.com/guides/big-data-data-science-and-advanced-analytics
Apache Spark:大规模数据处理的引擎。
Spark的简介,介绍它在大数据领域的地位,指导安装并创建Spark程序,以及对一些常用行为和操作的说明。
Apache Spark:
https://dzone.com/refcardz/apache-spark?chapter=1

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直播:HBase中Coprocessor的介绍以及实际业务场景中的使用
讲师:陈杨——快手大数据高级研发工程师 毕业于浙江大学,现负责快手HBase的维护与研发,支持视频、特征、用户画像、IM等海量数据的存储;一直致力于大数据基础架构和hadoop生态的学习与研发;同时在hbase与hdfs的基础上,和团队一起研发了大数据存储与分析相关系统,如blobstore、bitbase等。 内容概要: (1)讲解hbase coprocessor的原理以及使用场景,(2) coprocessor整个流程实战,包括开发,加载,运行以及管理(3)结合1,2分析coprocessor在rsgroup中的具体使用 视频回看链接:https://yq.aliyun.com/live/945 PPT下载地址:https://yq.aliyun.com/download/3468 技术社群 【HBase生态+Spark社区大群】群福利:
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好程序员大数据培训技术分享:Hadoop集群同步
一、同步方式 选择一个机器,作为时间服务器(这里选择hadoop01),所有的机器与这台集群时间进行定时的同步,比如,每隔十分钟,同步一次时间。 二、所需工具 时间同步服务器有两个:ntpd和ntpdatp。虽然使用二者都能达到时间同步的目的,但是使用之前得弄清楚一个问题,ntpd与ntpdate在更新时间时有什么区别。ntpd不仅仅是时间同步服务器,它还可通过客户端与标准时间服务器进行时间同步,而且是平滑同步,并非ntpdate立即同步,在生产环境中慎用ntpdate,也正如此两者不可同时运行。 三、具体操作步骤 时间服务器配置 (1)检查ntp是否安装。 [root@hadoop01 Desktop]# rpm -qa|grep ntp如果显示 ntp-4.2.6p5-1.el6.centos.x86_64 . fontpackages-filesystem-1.41-1.1.el6.noarch ntpdate-4.2.6p5-1.el6.centos.x86_64则证明ntp已经安装,否则要先安装ntp服务。[root@hadoop01 Desktop]# yum instal...
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