互联网的业务无外乎线上OLTP场景和线下OLAP场景，这两种场景，数据量增大后，我们应该分别怎么应对呢。
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
导读：本文首先详细介绍了数据工程的职责、与数据科学家之间的差别以及其不同的工作角色，然后重点列出了很多与核心技能相关的的优秀学习资源，最后介绍行业内认可度较高的3种数据工程认证。
这两天真的是被《啥是佩奇》这支广告片刷屏了。佩奇明明是个喜剧角色，却把所有人都给看哭了！
R作为开源的数据统计分析语言正潜移默化的在企业中扩大自己的影响力。特有的扩展插件可提供免费扩展，并且允许R语言引擎运行在Hadoop集群之上。 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发。（也因此称为R）现在由“R开发核心团队”负责开发。R是基于S语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用 S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。 R的源代码可自由
已经出过HDFS和MapReduce系列博客的小菌突发奇想,想拿一篇博客好好介绍一下它们的"老大哥"——Hadoop。为什么这么说,相信看完下面的内容你就知道了!
近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛，很多人都想要从事大数据技术开发工作，但是，请问要怎么做，路线是什么？从哪里开始学？学哪些？这是一个大问题。对于我自己来说，最近也在学一些大数据开发相关的技术，所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》，希望对你有所帮助。
Hadoop 生态系统中具有大量应用程序和执行引擎，提供了多种可满足您的分析工作负载需求的工具。
随着大数据时代的来临，数据量不断增长，传统小机上跑数据库的模式扩容困难且成本高昂，难以支撑业务发展。很多用户开始转向分布式计算路线，用多台廉价的 PC 服务器组成集群来完成大数据计算任务。 Hadoop/Spark 就是其中重要的软件技术，由于开源免费而广受欢迎。经过多年的应用和发展，Hadoop 已经被广泛接受，不仅直接应用于数据计算，还发展出很多基于它的新数据库，比如 Hive、Impala 等。 Hadoop/Spark 之重 Hadoop 的设计目标是成百上千台节点的集群，为此，开发者实现了很多复杂
GitHub 官方在去年发布过一篇文章，总结了 GitHub 上最受欢迎的 20 个课程仓库。
它通过将工作分成更小的块，然后可以被多个系统处理。由于MapReduce将一个问题分片并行工作，与传统系统相比，解决方案会更快。
Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架。
什么是大数据，多大算大，100G算大么？如果是用来存储1080P的高清电影，也就是几部影片的容量。但是如果100G都是文本数据，比如云智慧透视宝后端kafka里的数据，抽取一条mobileTopic的数据如下：【107，5505323054626937，局域网，局域网，unknown，0，0，09f26f4fd5c9d757b9a3095607f8e1a27fe421c9，1468900733003】，这种数据100G能有多少条，我们可想而知。
LogiKM(改名KnowStreaming) 是滴滴开源的Kafka运维管控平台, 有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,当你导师带你参与开源！ 。
R语言编程跟伪数据科学为何扯上了关系？R是一种有20多年历史的开源统计编程语言及编译环境，是商业化产品S+的后继者。R一直以来都局限于内存数据处理，在统计圈子里非常流行，并因其出色的可视化效果为人称道。一些新型的开发环境通过创建R程序包或者将其扩展到分布式架构里（比如将R与Hadoop结合的RHadoop），将R（限于在内存里处理数据）的能力扩大。其他程序语言当然也存在跟伪数据科学沾边的情况，比如说SAS，但不及R这么流行。说到SAS，它价格高昂，在政府机构或者实体企业的应用更为广泛。但在过去10年数据快速增长的领域（如搜索引擎、社交媒体、移动数据、协同过滤推荐等）运用不多。R跟C、Perl或者Python的语法不一样（后三者语法根源一样），其简易性使得写R的程序员比较广泛。R还有很多程序包和不错的用户界面，SAS却难学很多。
【新智元导读】今天我们要介绍的主人公叫 David Venturi。一年前他还没有编程背景，凭着对数学的爱好开始上网自学。后来他被加拿大一所大学的计算机科学专业录取，但仅过了两个礼拜就退学了，因为他发现想学的东西都能在网上找到。于是，Venturi 综合 edX、Coursera、Udacity 等网站，自己设计课程组合，在家完成了数据科学家“硕士学位”。下面就让新智元来带你看看他的私人课表——他能做到，你同样也可以！ 温馨提示：这些课程可不是看看视频就能应付了事的，它们都是带有一定的互动性，而且有的课程的
导读： 大数据技术领域正被越来越多的公司关注，而开源一直是大数据技术的灵魂。随着一些细分领域对大数据工具提出更高的期望和要求，一批更高效更有针对性的大数据工具先后诞生，以下将为您介绍几大引人注目的开源
本文介绍了大数据技术及其在编程和数据库方面的应用。文章首先介绍了大数据的定义、特点和挑战，然后详细讲解了大数据的生态系统，包括数据存储、处理和分析的工具和技术。最后，文章展望了大数据的未来发展方向，包括流式计算、实时分析和机器学习等方面。
摘要：说到处理大数据的工具，普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱。 弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测，在接下来几年，“100%的大公司”会采用Hadoop。Market Research的一份报告预测，到2011年，Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长；到2020年，市场产值会超过10亿美元。 IBM更是非常看好开源大数据工具，派出了3500名研究人员开发Apache Spark，这个工具是Hadoop生态系统的一部分。 这回
这是回到学校的时间，这里有一些论文让你在这个学年忙碌。 所有论文都是免费的。 这份清单远非详尽无遗，但这些是数据科学和大数据方面的一些重要论文。
目前“大数据”( Big data)已成为一个炙手可热的名词。从表面上看，其表示数据规模的庞大，但仅仅从数据规模上无法区分“大数据”这一概念和以往的“海量数据”(Massive data)和“超大规模数据”(Verylarge data)等概念的区别。
英文原文：Functional Programming Is Hard,That's Why It's Good 很奇怪不是，很少有人每天都使用函数式编程语言。如果你用Scala, Haskell, Erlang,F#或某个Lisp方言来编程，很可能没有公司会花钱聘你。这个行业里的绝大部分人都是使用像Python, Ruby, Java或C#等面向对象的编程语言，它们用起来很顺手。不错，你也许会偶然用到一两个函数式语言特征，例如block，但人们不会去做函数式编程。 然而，很多年来，我
大数据由于其庞大的规模而显得笨拙，并且大数据需要工具进行高效地处理并从中提取有意义的结果。Hadoop是一个用于存储，分析和处理数据的开源软件框架和平台。本文是Hadoop如何帮助分析大数据的初学者指南。
分布式存储系统HDFS（ Hadoop Distributed File System）
大数据技术领域正被越来越多的公司关注，而开源一直是大数据技术的灵魂。随着一些细分领域对大数据工具提出更高的期望和要求，一批更高效更有针对性的大数据工具先后诞生，以下将为您介绍几大引人注目的开源大数据工
【数据科学自媒体】关注数据科学领域，分享数据科学内容，包括数据科学、机器学习、统计学习、数据分析、数据挖掘、开源工具、Python环境等主题。使命：让人懂数据、用数据，做明智决策！ 说到处理大数据的工具，普通的开源解决方案（尤其是Apache Hadoop）堪称中流砥柱。弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测，在接下来几年，“100%的大公司”会采用Hadoop。Market Research的一份报告预测，到2011年，Hadoop市场会以58%的年复合增长率（CAGR）高速增长；到
Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号。它不断壮大起来，已成为一个完整的生态系统，众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。
作为Hadoop 曾经的超级粉丝，Joe Brightly承认自己在很多方面非常热爱Hadoop，比如“可以处理PB级别的数据；可以扩展到数千个处理大量计算工作的节点；可以用非常灵活的方式存储和加载数据……”但当他部署Hadoop用于分析的时候，他才意识到它并不是无所不能。 在Quantivo，Joe及其同事已经“探索了许多方法来部署Hadoop用于回答分析型查询”，直到最后，“它变得好像是用一个锤子来建造一个房屋的运动”，这并不是不可能，但是带来了“不必要的痛苦和可笑的低
上图是一个简化的大数据处理流程图，大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。下面我们逐一对各个环节所需要的技术栈进行讲解：
来源：InfoQ 当地时间 2 月 21 日，谷歌大神 Jeff Dean 在参与网友“学习编程语言顺序”的话题中，又不小心秀了下自己的“肌肉”：自己至今已经学习和使用了 17 种编程语言。但他分明
📷 整理 | 褚杏娟、核子可乐 当地时间 2 月 21 日，谷歌大神 Jeff Dean 在参与网友“学习编程语言顺序”的话题中，又不小心秀了下自己的“肌肉”：自己至今已经学习和使用了 17 种编程
大家好，我是飞总。目前就职与全球领先的大数据可视化公司Tableau。应该有很多人以前就读过我的大数据系列的公众号文章，我今天的这个讲座和以往的嘉宾都有一些不同。讲的不是现在流行的大数据工具和使用大数据来解决业务的具体问题。主要的原因有两个，一个是我主要做系统的研究和开发，而且讲的不是现在流行的大数据工具和使用大数据来解决业务的具体问题。做的都不是开源的系统。开发和使用来说差别比较大。所以我并没有使用系统解决实际问题的经验。二是我本身的背景很多出自学术圈，读论文讲八卦为主，所以大家可以听得轻松一点。 今
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在IT技术领域，大数据是热点，大数据技术也是热点，以Hadoop为例，作为主流的第一代大数据技术框架，可以说是入门必学。而学习Hadoop，通常从核心框架HDFS和MapReduce学起，今天我们就主要来讲讲Hadoop MapReduce编程入门。
大数据不是某个专业或一门编程语言，实际上它是一系列技术的组合运用。有人通过下方的等式给出了大数据的定义。大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 数据库技能 + 数学 + 机器学习 + NLP + OS + 密码学 + 并行编程虽然这个等式看起来很长，需要学习的东西很多，但付出和汇报是成正比的，至少和薪资是成正比的。既然要学的知识很多，那么一个正确的学习顺序就非常关键了。
上一篇文章为大家总结了一些关于Hive的热门考点，得到了一些朋友的肯定与转发，菌菌就觉得花时间去做这些知识整合是非常有价值，有意义的一件事。本篇文章，让我们有幸一起来阅读一下，该怎么准备Hadoop的内容，才有机会在面试过程占据上风。
是不是很清楚了，有无数个数据页面，MapReduce框架将这些数据读取为一行一行的（其实这个读取为一行行的，对于一个通用的框架他怎么做能知道是读取为一行一行的呢？看样子也是自定义的），我们定义的Map函数分别放入Hash表中（其实 这块就可以放我们各种的抽象好的算法逻辑，比如树了等等）然后MapReudce框架将这些数据进行聚合起来，reduce对聚合好的数据进行
一入编程深似海，从此女神是路人。没办法，这行就这样。你不学Spring，总不是跑去学JVM/微服务架构/分布式去了，不断学习根本避免不了。所以关键在于把时间投在学什么上比较划算。
MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。 Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。 Reduce负责“合”，即对map阶段的结果进行全局汇总。 这两个阶段合起来正是MapReduce思想的体现。
一提到大数据，大多数技术人可能会想到它的4V特征：数据量、速度、多样性、价值。但同时也会想到它庞大的技术生态圈——大数据产品的数量非常丰富。
Cutting 的第一份工作是在 Xerox 做实习生，为激光扫描仪上的操作系统开发屏幕保护程序，这也是他最早的“平台”级的作品。
（1）分布式的运算程序往往需要分成至少 2 个阶段。 （2）第一个阶段的 MapTask 并发实例，完全并行运行，互不相干。 （3）第二个阶段的 ReduceTask 并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段 的所有 MapTask 并发实例的输出。 （4）MapReduce 编程模型只能包含一个 Map 阶段和一个 Reduce 阶段，如果用户的业 务逻辑非常复杂，那就只能多个 MapReduce 程序，串行运行。 总结：分析 WordCount 数据流走向深入理解 MapReduce 核心思想。
在Google的三驾马车里面，Google File System是永垂不朽的，也是基本上没有人去做什么进一步的研究的。BigTable是看不懂的，读起来需要很多时间精力。唯独MapReduce，是霓虹灯前面闪烁的星星，撕逼战斗的主角，众人追捧和喊打的对象。自从MapReduce这个词出来以后，不知道有多少篇论文发表出来，又不知道有多少口诛笔伐的文章。我曾经在HANA篇里写过围绕MapReduce，Google和Michael StoneBraker等等database的元老之间的论战。欢迎大家先读读这篇八
MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。即使是发布过论文实现分布式计算的谷歌也只是实现了这种思想，而不是自己原创。
（1）Hadoop适不适用于电子政务？为什么？ 电子政务是利用互联网技术实现政府组织结构和工作流程的重组优化，建成一个精简、高效、廉洁、公平的政府运作信息服务平台。因此电子政务肯定会产生相关的大量数据以及相应的计算需求，而这两种需求涉及的数据和计算达到一定规模时传统的系统架构将不能满足，就需要借助海量数据处理平台，例如Hadoop技术，因此可以利用Hadoop技术来构建电子政务云平台。 总结一下，任何系统没有绝对的适合和不适合，只有当需求出现时才可以决定，在一个非常小的电子政务系统上如果没有打数据处
MapReduce 是一种分布式计算模型，其在云计算中有重要的作用，主要体现在以下几个方面：
Hadoop是一个基于Java的编程框架，支持在廉价机器集群上处理和存储极大数据集。它是大数据竞争领域的第一个主要开源项目，由Apache Software Foundation赞助。
MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思 想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。
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