标签: 流处理
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实时流处理加速大数据分析 用户有哪些期待?
2016-11-03 | 作者:Craig Stedman | 翻译:冯昀晖对于大多数组织来说,他们没有时间处理和分析大数据系统中的信息。越来越多的IT供应商在发布支持实时流分析处理的技术和软件包。
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IBM,Microsoft大力推广的Spark2.0:真实力还是纯套路?
2016-06-20 | 作者:Jack Vaughan | 翻译:杨宏玉在Databricks的Spark峰会上,支持结构化处理和SQL 2003的Spark2.0 呈现在众人面前,此外,R-to-Spark接口也在该峰会上崭露头角。
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Spark 2.0版本:流处理不只是批处理
2016-05-22 | 作者:Jack Vaughan | 翻译:冯昀晖数据流处理技术已经得到业界越来越多青睐,随着更大量的Web数据和移动数据进入组织,越来越多的应用在将关注点转移到了处理动态大数据。
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MapReduce地位难保?Spark开源上位
2016-04-26 | 作者:Jack Vaughan | 翻译:冯昀晖开源Apache Spark架构已经提供了快速的内存处理和高性能的机器学习库,还集成了数据流处理能力。它还在继续吸引更多来自Web新贵和传统企业环境的追随者。
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Hadoop迎来Spark Stream 激发大数据应用新变革
2016-04-19 | 作者:Jack Vaughan | 翻译:冯昀晖批处理本是大型机时代的主题,近十年来随着Hadoop MapReduce的关注度逐渐增加,批处理现在又重新成为热门主题。
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《数据价值》2017年9月刊·HR也搭上AI这班“顺风车”
人工智能应用程序为一系列业务流程提供了宝贵的洞察力和帮助,而今天的应用只是冰山一角。而且AI不是人的替代品,AI将补充人类的工作或接管不需要复杂决策技能的重复性任务。
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《数据价值》2017年3月刊·当预测模型失败了
随着大数据环境的不断发展,集成和准备分析数据的工作正在发生显著的变化。
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《数据价值》2016年10月刊·窥探未来的水晶球
企业可以利用Hadoop以及所有与它相关的技术设计大数据环境,以满足其特定的需求。但把所有的技术集成在一起并不是一件容易的事。
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《数据价值》2016年8月刊·拉近与数据之间的距离
企业想要从大数据中发掘价值,提升商业洞察,离不开分析软件和云技术的支撑。
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技术指南:从大数据到快数据
NoSQL数据库公司VoltDB副总裁John Piekos结合多年技术经验,论述了快数据给现代企业架构带来的挑战,他认为,相比于数据规模的爆炸式增长而言,数据速度的快速变化和增长才是数据分析行业面临的主要挑战。
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医疗行业BI应用案例集锦
本次技术手册汇总了医疗行业BI用例,包括Oracle EBS部署、惠普Vertica分析平台使用、数据库虚拟化技术、大数据分析技术、物联网技术等。
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可视化指导手册:将数据整合到业务的新方法
可视化需要变成为一种引领成功的战略,而不仅仅是一种制作图表的活动。如何从数据驱动转变为决策可视化驱动呢?本手册将告诉你其中的11个要点。
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零售行业BI应用案例集锦
零售行业销售点(point of sale)多、数据类型复杂、渠道广泛、数据规模巨大,变革传统BI的需求更加强烈。在这本集锦中,我们介绍了可口可乐公司、无印良品、宜家家居和乐购百货的BI应用实践。