因为大数据这个词过于“忽悠”，乃至于大数据分析专家也让人十分景仰而不知其真身。 说实话，什么样的人可以称为大数据分析专家可能根本没有一个标准。就像笼统的说这个人是一个好人一样。这篇文章告诉我们，我们应该先搞清楚我们需要具备什么样的能力，再自封或寻找专家不迟。 在谷歌上搜索最希望在Linkedin上获得的人才，其结果是大数据专家。而各个公司在谷歌上搜索具有大数据专家履历的候选人仍保持了最大的搜索量。在与这些公司讨论了他们真正需要什么样的人才后，得出的结论是： 大数据专家不存在。 下文将告诉你为什么。 公司认为
因为大数据这个词过于“忽悠”，乃至于大数据分析专家也让人十分景仰而不知其真身。 说实话，什么样的人可以称为大数据分析专家可能根本没有一个标准。就像笼统的说这个人是一个好人一样。这篇文章告诉我们，我们应该先搞清楚我们需要具备什么样的能力，再自封或寻找专家不迟。 在谷歌上搜索最希望在Linkedin上获得的人才，其结果是大数据专家。而各个公司在谷歌上搜索具有大数据专家履历的候选人仍保持了最大的搜索量。在与这些公司讨论了他们真正需要什么样的人才后，得出的结论是：大数据专家不存在。 下文将告诉你为什么。
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
NoSQL 一种称为NoSQL的新形式的数据库（Not Only SQL）已经出现，像Hadoop一样，可以处理大量的多结构化数据。但是，如果说Hadoop擅长支持大规模、批量式的历史分析，在大多数情况下（虽然也有一些例外），NoSQL 数据库的目的是为最终用户和自动化的大数据应用程序提供大量存储在多结构化数据中的离散数据。这种能力是关系型数据库欠缺的，它根本无法在大数据规模维持基本的性能水平。 在某些情况下，NoSQL和Hadoop协同工作。例如，HBase是流行的NoSQL数据库，它仿照谷歌的Big
今天我们来看一下淘宝、美团和滴滴的大数据平台，一方面进一步学习大厂大数据平台的架构，另一方面也学习大厂的工程师如何画架构图。通过大厂的这些架构图，你就会发现，不但这些知名大厂的大数据平台设计方案大同小异，架构图的画法也有套路可以寻觅。
大数据深度挖掘、大数据精准营销、大数据科研等是目前比较热门的大数据应用关键词，随着大数据发展，利用大数据做营销的手段越来越丰富，但也越来越难了。
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。
在写这篇文章之前，断断续续地写过一些大数据组件的历史和它的一些评价，但是感觉不过瘾，历史本来就应该是连续的、有其内在的规律，便想写一篇文章总结大数据技术发展的历史，梳理其脉络，并试图找出其内在的规律，分享给大家。
中国已到数字化革命阶段-苏州太牛！其他城市还在迷茫时候，苏州已成为大数据商业创新发源地城市。
数据仓库（数仓）与大数据区别，数据仓库（数仓）与数据库的区别，大数据与传统数据库的区别等等，这篇文章带你了解。
大数据传统企业实施，其路漫漫，绝不会如昙花一现，探索大数据在传统行业的实施之路，寻找一条适合传统行业的企业大数据实施方法体系，是我执着坚守的信念，大数据是一种信仰，吾将上下而求索。记下项目中的点滴，算是日志，自勉。
在编程时，小挫折可能与大难题一样令人痛苦。没人希望在费劲心思之后，只是做到弹出消息窗口或是快速写入数据库。因此，程序员都会喜欢那些能够快速处理这些问题，同时长远来看也很健壮的解决方案。 下面这6个Python库既可以快速解决眼前的棘手问题，同时也能够作为大型项目的基础。 Pyglet ---- Pyglet 是一个纯Python语言编写的跨平台框架，用于开发多媒体和窗口特效应用。 为什么需要它：从头开发图形界面应用所需要的功能模块是十分繁琐的，Pyglet提供了大量现成的模块，省去了很多的时间：窗口函数，O
大数据离不开数据存储，数据库作为大数据业务核心，在整个基础软件栈中是非常重要的一环。正因为如此，业界追求更优的大数据存储引擎和查询引擎的脚步从未停止。目前业界已有的大数据存储、查询引擎有 Druid、Kylin、Impala 等开源数据库，还有如 EMC Greenplum、HP Vertica、AWS Redshift 等商用数据库。百度开源的 Palo 项目又是一个什么样的数据库引擎呢？它与现有的这些数据库引擎相比有何不同之处？它的性能表现如何？
胖子哥是我网名，叫了很多年的网名，网名的来历与自己的沧桑和身材有关，不知是IT改变了我，显得苍老，还是我本就苍老，顺应了IT行业的需要。25岁那面，曾被跟我一样高的漂亮美眉叫叔叔，从此再也不敢打小姑娘的注意，走上了重口味热爱阿姨级别女性的不归路；曾被三十五、六岁的同事阿姨说苍老：看你也就三十五六吧，那年我25；周一的时候，还有一个60后的同事问及我的年龄，他很含蓄的，明显带着保留的口吻问我：你是75年的吧？因为他一直认为和我一般大。然后...然后泪奔。关于体型方面也是个悲剧、三围相等，体重大于身高的角色，算是已经胖出了一定层次，每次听到别人叫我胖子，就感觉小小的自尊多少受到了伤害，然后就给自己在后面加了一个哥子，算是给自己遮半张脸吧。闲话就聊到这里，还是继续胖子哥的大数据之路吧，这次要谈的还是数据仓库。
<数据猿导读> 大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的诞生一样，这绝不仅仅是信息技术领域的升级，更是在全球范围企业加速创新、社会加速变革的利器。未来的营销会是精准化营销，搜集数据时一定要按数据的组合进行整理
在目前，当零基础学习大数据视频教程前，首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
大数据只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、Hibernate，Mybaits都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybaits也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybaits的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
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。
每天都会有很多小白在社交平台上问我：“青牛没有基础可以学习大数据吗？能不能学的懂啊？我不懂java可以学大数据吗？”，针对这些基础性的问题，我写了这篇文章，希望能够帮助到所有想学大数据技术的人们。 学习大数据首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 📷 Java 大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢？只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Strut
不过大数据学习并不是高深莫测的，虽然它并没有多简单，但是通过努力，零基础的朋友也是完全可以掌握大数据的。
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 文 | 孙镜涛 来源 | InfoQ 数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分
·大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME
大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。
导语 | 4月24日，Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」的压轴环节是圆桌对话，由支流科技 CEO、腾讯云TVP 温铭主持，与偶数科技 CEO、腾讯云TVP 常雷，易观 CTO、腾讯云TVP 郭炜，腾讯云弹性MapReduce技术负责人 陈龙，腾讯云数据库专家工程师 李海翔四位嘉宾就「从行业到职业，看数据的现在与未来」的主题展开了深度探讨。本文是对本次圆桌论坛的分享整理，希望带给大家更多启发。 点击可观看精彩圆桌对话视频 一、大数据项目的“冷与热”
<数据猿导读> 在去年的Strata+Hadoop World大会中，巨杉数据库作为唯一的中国参展商在大会上做了展览和演讲，在本次《数据猿巅峰思享会》现场，王涛以“大数据和数据库的未来趋势”为主题再次
说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征：
<数据猿导读> 中国移动（浙江）大数据专家汤人杰在2016年中国信息通信大数据大会上发表了以“浙江移动大数据平台的践行之路”为主题的演讲。他讲到，浙江移动的平台今年主要是PAAS层的建设，主要是两块，
<数据猿导读> 2016中国信息大数据通信大数据大会在京召开，天云数据副总经理李从武在大会上发表了以“大数据实践三部曲”为主题的演讲。他主要格局整个大数据从平台到数据到算法的三部曲来给大家分享天云数据
你想了解大数据，却对生涩的术语毫不知情？你想了解大数据的市场和应用，却又没有好的案例和解说？别担心，这本来自Wikibon社区的小书想要帮你。
我们先来看一看大数据时代的催化剂。这里显示催化剂其实有三样：社交媒体、移动互联网和物联网。我们先从社交媒体开始，大家知道从20世纪90年代开始，一直到当下，社交媒体生成了大量的数据，有各种各样的社交媒体，有了社交媒体之后整个数据结构的形式都在发生改变，从原来单一的数据、可以在关系 型数据库当中存储的一些数据变成了更加丰富类型的数据，特别是半结构化、类结构化跟非结构化的数据，像各种各样的视频、音频、文档、文件等等，这是催化剂之一，数据量爆发式的增长。
中国建设银行信息技术管理部资深经理林磊明 ▼ ▼ 1、银行压力越来越大 从十二五走到十三五期间，银行业面临的各方面的压力越来越大，从我们的年报数字可以看出去年四大行的利润增长基本上趋近于零增长。在这样
大数据是什么？其实大数据是满足数据达到海量这个规模以后，对这部分数据要完成存储包括计算的一种技术。
大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起，但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本
此系列主要为我的学弟学妹们所创作，在某些方面可能偏基础。如果读者感觉较为简单，还望见谅！如果文中出现错误，欢迎指正~
对于大数据给企业带来的价值，已经毋庸置疑。在国内，银行业应该是IT建设更为领先的行业之一。特别中、农、工、建四大银行，更是走在整个银行业的前面。那么，他们对于大数据是如何看待的?在这四大银行，大数据的
译者：袁璞，圣特尔•E店宝大数据架构师，关注高性能或可用架构、大数据技术、机器学习。
大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起，但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则（例如数据提取，数据清洗，处理，存储，以及介绍）。本文应作为一个通用准则，以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。
【大数据100分】南大通用CTO武新：大数据架构及行业大数据应用〖大数据中级教程〗 主讲嘉宾：武新 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 武新，南大通用高级副总裁兼CTO，法国奥尔良大学和法国国家科研中心博士；南大通用GBASE系列数据库产品的总设计师。在著名的甲骨文公司任职12年，是世界顶级的Oracle数据库专家。2010年获得中组部实施的国家“千人计划”荣誉（海外高层次人才引进计划），是国内基础软件行业唯一入选的数据库技术专家。对目前最新兴的列存储技术、压缩技术
据估计，每天会创建2.5百万兆字节的数据，我们需要将这些前所未有的大量数据妥善储存以便日后访问以及对其进行分析。这些数据量大到需要使用鲜为人知的单位来衡量，如ZB，PB和EB。随着公司搜集到的数据越来越多，并希望能方便的访问这些数据，这对技术和基础设施的要求更高了。21世纪初，行业分析师Doug Laney提出了一个大数据的构成定义，这个“三V”定义现在已经得到了广泛认可。“三V”定义使用三个标记来描述什么是大数据 – 不仅是对数据量的描述。
原文：Building High Performance Big Data Analytics Systems 译者：袁璞，圣特尔•E店宝大数据架构师，关注高性能或可用架构、大数据技术、机器学习。 审核：朱正贵 责编：仲浩 大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起。但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不
大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
1. Hadoop 的神话正在破灭 IBM leads BigInsights for Hadoop out behind barn. Shots heard IBM has announced the retirement of the basic plan for its data analytics software platform, BigInsights for Hadoop. The basic plan of the service will be retired in a month, o
1. Hadoop 的神话正在破灭 IBM leads BigInsights for Hadoop out behind barn. Shots heard IBM has announced the retirement of the basic plan for its data analytics software platform, BigInsights for Hadoop. The basic plan of the service will be retired in a mont
声明:本文参考了淘宝/滴滴/美团发表的关于大数据平台建设的文章基础上予以整理。参考链接和作者在文末给出。
众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识， 大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1. 可视化分析。 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ “大数据”，“大型数据”还有“元数据”，这些都是企业行话的流行语，企业说起它们的时候，就像一堆高中男生在更衣室里吹牛。但是，“大数据”如果没有数据天才们的加工利用，可能沦为一堆垃圾。这一新现象，对于大多数普通人好像也没什么，但对于那些靠分析数据吃饭的极客们来说，意义十分重大。 例如，沃尔玛可能拥有着有史以来最大的数据库之一，里面有产品、价格、竞争者、顾客等信息，总之你能说得出来的他们都有。他
腾讯云大数据产品中心总经理刘煜宏在AI大数据专场论坛，介绍了在大数据时代背景下，腾讯是如何打造全域数据体系的。
为了更好地引导和推动我国人工智能领域的发展，由中国人工智能学会发起主办，CSDN承办的2015中国人工智能大会（CCAI 2015）于7月26-27日在北京友谊宾馆召开。本次会议的主旨是创办国内人工智
大数据是最近IT界最常用的术语之一。然而对大数据的定义也不尽相同，所有已知的论点例如结构化的和非结构化、大规模的数据等等都不够完整。大数据系统通常被认为具有数据的五个主要特征，通常称为数据的5 Vs。分别是大规模，多样性，高效性、准确性和价值性。
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