前几天去参加了一个线下的聚会，参加聚会的基本都是从事互联网工作的。会上有人提到了区块链，从而引发了一场关于大数据方面的探讨。我也是从去年才正式接触大数据，一直在学习hadoop。相信接触过hadoop的人都知道，。单独搭建hadoop里每个组建都需要运行环境、修改配置文件、测试等过程，每个组件几乎都有坑，尤其是让新手甚是苦恼。此前有在微博上与一些博友了解过他们的配置过程，有的配置了好几天愣是没成功。
二面是真的难 都不问你基础知识 大三暑期实习 中午11点视频面试 没让写代码（30min） 下面的回答是当时的回答，不是准确答案哈~
流行的大数据技术有Hadoop, Storm, Hive、Spark等，这些都是大集群方案，适合有海量规模数据的巨大企业。实际上，流行的大数据技术通常也源自这类头部互联网企业。很多场景下，数据虽然也很多，但小集群甚至无集群就足够处理，远没多到这些巨大企业的规模，也没有那么多的硬件设备和维护人员。这种情况下，就需要轻量级的大数据技术了。
文|.NET程序猿小伍 两周前，做的一个项目需要模拟一批用户评价数据，如果想让数据看着真实点，那就得使用随机的用户昵称和头像啊。要是头像或者昵称全都差不多，那别人一看就看出来这是做的数据了。 于是乎我就写了个从我QQ空间开始的蜘蛛网式的爬虫程序，程序断断续续的运行了两周。总共爬到了腾讯3000万QQ数据，其中有300万包含用户（QQ号，昵称，空间名称，会员级别，头像，最新一条说说内容，最新说说的发表时间，空间简介，性别，生日，所在省份，城市，婚姻状况）的详细数据。 目前已经爬到我的第7圈好友（depth=7
在之前的博客《什么是大数据?看这一篇就足够了!》中,小菌为大家较为详细的介绍了一些关于大数据的知识。其中提到了大数据的四个特点,即海量化,多样化,快速化和高价值。本篇博客,小菌决定就以快速化这个特点展
今年秋招之前，我曾以为我以后会是一名Java开发，但是在真正的秋招过程中，我出轨了大数据(呵呵，男人！)，既然将它作为第一份职业，那就要好好来了解下它，要对现有的大数据的生态有个直观的理解，所以在此基础上列出自己的学习计划和自己的职业规划。在这里，要特别感谢韩顺平老师B站2020大数据公开课，受益匪浅，视频链接在参考文献中，感兴趣的小伙伴可以看看。
如今所有人都在谈论大数据，但事实上，关于它很多的言论都太过夸张。就业数据显示，大数据似乎很为企业招聘者所需要。然而，更多的数据表明，企业并不知道要利用这些大数据专业人才做些什么。 然而，比大数据本身更重要的是大数据的分析和管理。而这一潮流正让服务器自动化配置系统工具大量涌现。Puppet等就是支撑“DevOps”潮流的背后力量。 正如Dice.com数据所展示的那样，Puppet是一种潮流，因为它给企业提供了一种更加简便的方式来管理一定规模的IT基础设施。这些基础设施要不被叫做“大数据”,要不被叫做听起
表示在需要处理更多负载时通过提高单个系统处理能力的方法来解决问题。最简单的情况就是为应用系统提供更为强大的硬件。 例如：如果数据库所在的服务器实列只有8G内存、低配cpu、小容量硬盘，进而导致了数据库不能高效地运行，那么就可以通过将该服务器的内存扩展到16G、更换大容量硬盘或者更换高性能服务来解决这个问题。
自学/学习路线这样的一期我想写很久了，因为一直想写的全一点硬核一点所以拖到了现在，我相信这一期对不管是还在学校还是已经工作的同学都有所帮助，不管是前端还是后端我都墙裂建议大家看完，因为这样会让你对你所工作的互联网领域相关技术栈有个初步的了解。
Memcached存储单个item最大数据是在1MB内，如果数据超过1M,存取set和get是都是返回false，而且引起性能的问题。
随着大数据的爆红，数据分析师这个职位也得到了越来越多的关注，千千万万懂些大数据技术的少年们都渴望成为高大上的“大数据科学家”，可是，你们真的准备好了吗？ 1、最早的数据分析可能就报表
在客户机和服务器之间进行请求-响应时，两种最常被用到的方法是：GET 和 POST。GET – 从指定的资源请求数据，POST – 向指定的资源提交要被处理的数据。本篇文章我们就来分析一下 GET 与 POST 传递数据的最大长度能够达到多少。 各种 web 开发语言中，各个页面之间基本都会进行数据的传递，web 开发里面比较常用的数据传递方式有 get post，一直以来我都只知道 get 传递的数据量要比 post 传递的数据量要少，所以传递大数据量还是要用 post，但是 get post 这两种方式
事情是这样的， 今天一大早，我问临座的小王：“提起阿基米德，你最先能想到是什么？” “当然是说要撬动地球的人啊，古希腊人士，物理学家……！”跟我同一等级知识段位的小王回答道。 回答完，还满脸问号的看向
最近，一名小伙伴跟我说：他写的程序在测试环境一点问题没有，但是发到生产环境却会频繁出现内存溢出的情况，这个问题都困扰他一周多了。于是乎，周末我便开始帮他排查各种问题。
在前面的众多章节中，我们从开源架构ELK讲到腾讯云Elasticsearch Service .最近的六篇中我们讲了腾讯云ES集群的选择、安装、运维监控告警系列。那么围绕这些知识点我们讲了这么多，我们要搞清楚ELK到底能做什么，到底在那些场景下做哪些事？只有搞清楚了它的用途我们才能更有目的的去学习并使用它。<本节提到的Logstash插件后面再详讲>
资源池和管理中间件层为云计算技术的重要部分 其实虚拟化的就是资源池层，然后管理中间件层负责管理。SOA层应该类似于外部接口。
1、集群整体性能降低。对TBDS产品在同等配置物理机与虚拟机实际的性能测试对比表明，虚拟机整体性能较物理机下降约40%左右；
文章目录 大数据服务器之CM安装架构及目录 大数据服务器之CDH框架安装细节 大数据服务器之CM安装架构及目录 针对整个物流项目来说，1台虚拟机安装部署大数据环境：基于CM6.2.1安装CDH6.2.1。 关于CM功能及CM安装，不再过多赘述，项目还是要注重于业务及数据和实现。 📷 提供虚拟机【node2.itcast.cn】解压后，导入VMWare 软件中，启动虚拟机即可（选择我已移动该虚拟机） 1）、启动之前，设置node2.itcast.cn内存：4GB或者6GB或者8GB即可 2）
想起来几年前挺火的前岛国国民女神学霸-小岛方晴子。当时替她说话的人都很惨，导师被逼自杀。她收到的压力侮辱不是常人可以想象的。但是她却坚强的活着，去年还出了书。我去日本的时候，下了新干线，前面有一群女学生，她们看到我了，立刻聚集成一团，一边看我一边说悄悄话。我才发现日本人穿的衣服基本就是黑，白，灰。他们也不穿羽绒服，女孩子大冬天都是光着腿。而我穿着黄绿色的羽绒服，确实像个怪胎。为什么来之前没人告诉我[大哭][大哭]。8年过去了，想起来还觉得尴尬。日本人是很爱背后说别人坏话的。所以我感谢我是个很普通的女孩子
文|指尖流淌 前言 关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。 首先，关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着。目前，关于大数据项目可以真正
做大数据有几年了，这些年耳濡目染了一些大数据管理平台的使用，但是或多或少使用起来，都不怎么方便，所以决定自己来实现一个简单的大数据平台
蔡岳毅，携程旅行网酒店研发中心高级研发经理，资深架构师，负责酒店大住宿数据智能平台，商户端数据中心以及大数据的创新工作。
关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。
那么延生出来，我们有没有想过大数据本身？ 大数据到底是在做什么，为什么我做了这么多年的大数据，总是做不完呢？
清华大数据产业联合会授权转载 摘自：数据派（ID: datapi） 数据派是清华大数据产业联合会官方微信公众账号，定期发布清华大数据系列讲座信息，分享讲座实录。 如需转载，请联系christinaf
1、数据保存在数据库中。处理时以处理器为中心，应用程序到数据库中检索数据再进行计算（移动数据到程序端）
一位程序猿使用C#写的一个QQ空间蜘蛛网爬虫程序。程序断断续续的运行了两周，总共爬了3000万QQ数据，这些大数据背后隐藏了哪些信息？做大数据分析的同学收好，不谢！
随着大数据行业的发展，大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步，作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程，通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。
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
中国电子学会云计算专家委员会名誉主任委员、中国大数据专家委员会顾问、中国工程院院士李德毅 在5月21日的第六届中国云计算大会上，李院士的演讲信息量极大，纵观科技发展几十年的历史，细数其中代表人物（居然
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！ 。
1 系统硬盘 系统硬盘做RAID1 /boot 200M /SWAP 内存的1-2倍（在大数据环境下，将其关闭能提高速度 但是可能会有内存溢出问题） / 剩余所有容量 2 数据硬盘 将多个小硬盘合并成一个大硬盘（逻辑卷）
本文原名“Don’t use Hadoop when your data isn’t that big ”，出自有着多年从业经验的数据科学家Chris Stucchio，纽约大学柯朗研究所博士后，搞过高频交易平台，当过创业公司的CTO，更习惯称自己为统计学者。对了，他现在自己创业，提供数据分析、推荐优化咨询服务，他的邮件是：stucchio@gmail.com 。
估计大家听大数据听得太多，耳朵都快起茧了吧？谁要IT界不如娱乐界那么精彩热闹，几年才憋出一个流行词，自然大家只要提到数据，都说“大”；提到服务，都说“云”。 言归正传，你弄明白大数据分析要分析什么数据了吗？（弄明白的高手可以直接飘过；没弄明白的，看下面的内容能不能涨姿势） 我们先来简单聊几句有关大数据分析工具的背景。无需置疑，现在大数据平台和大数据分析工具日益普及，作用是可以帮助企业收集和分析数据，好处是可以寻找有价值的商业信息和洞察，以改进产品与服务。大数据分析工具用于分析数据，可以开发预测模型（pre
1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQ
一秒钟看完全文：数据是庞大的，程序比数据小的多，将程序分发到数据所在的地方进行计算。
在做了web集群后，你肯定会首先考虑session同步问题，因为通过负载均衡后，同一个IP访问同一个页面会被分配到不同的服务器上，如果session不同步的话，一个登录用户，一会是登录状态，一会又不是登录状态。所以本文就根据这种情况给出三种不同的方法来解决这个问题：
随着大数据行业的发展，大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步，作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程，通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。 目前大数据生态圈中的核心技术总结下来如图1所示，分为以下9类，下面分别介绍。 1 数据采集技术框架 数据采集也被称为数据同步。 随着互联网、移动互联网、物联网等技术的兴起，产生了海量数据。这些数据散落在各个地方，我们需要将这些数据融合到一起，然后从这些海量数据中计算出一些有价值的内容。此时第一步需要做的是把数据采集过来。数据采集是大
大量数据是以文件形式保存的，典型代表是行为日志数据（用户搜索日志、购买日志、点击日志以及机器操作日志等）。
在想自己和刚毕业的时候处理问题有什么不同。刚毕业的时候如果想卸载停用什么东西提示说正在使用，我就去找个强力卸载软件。如果我想清理浏览器缓存，会直接用工具，如果想找到缓存路径选择性的清理，会百度一下
HDFS的架构是什么样子呢？常见的有主从架构，master-slave模式。这里就要介绍一下概念，首先NameNode，一个jvm进程，一个集群只有一个，可以看成是master，是整个集群的中心指挥官，其实就是文件命名空间，文件目录的形式，/a/b/c,可以通过目录去对应文件。这里有一个block的概念，一个大的文件最终存储到硬件上会分成几个块，比如1G，分成8块，每块128M，可能会存储到机器1，机器2，或者更多。
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一面：技术人员面，先自我介绍，项目经验相关介绍，问比较细，问了一些Hadoop、HBase的问题，JAVA基础，JVM内存分配小于32G原因，G1和CMS对比，问关系型数据库事务级别，脏读、幻读意思。
在大数据物流系统中，一般先在确立一套通用的、可扩展的计算平台，然后基于该平台统一软件栈，最后部署很多的业务系统，各系统又相互依赖。
他居然不假思索，略带调侃的回答我， “背锅” 与 “惊醒”，随即愣了一下，改口说，“发布” 与 “排障”。
【热门下载】 2015中国数据分析师行业峰会精彩PPT下载（共计21个文件） 关注PPV课微信菜单栏回复“2015数据分析师”即可下载 来源：CSDN 作者：geekmajia 本人住在有人间天堂之称的城市，6年多开发经验，最近2年主要在做大数据相关的开发，最近考虑换工作，基本也只考虑大数据相关岗位。目前新工作已经找好，但想分享最近面试的失败经历（成功的那些就不讲了），吐槽吐槽，跟广大吃瓜群众分享一下过程中的经历心得，我的语文体育老师教的，还请大家莫怪。 1国内知名电信运营商，其下面的大数据研
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