标签: MapReduce
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Cask框架:加速构建Azure HDInsight数据管道
2016-12-04 | 作者:Jack Vaughan | 翻译:张亮亮Microsoft Azure之类的云正努力将部署简化,但这和端对端大数据分析应用程序的实现以及将其在云上运行一样困难。
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Spark架构在大数据环境的核心位置找到用武之地
2016-12-01 | 作者:Craig Stedman | 翻译:张亮亮Spark的最开始的名片是它能比MapReduce更快地运行批处理应用程序,而其编程环境和执行引擎是嵌入在Hadoop原始版本中的。
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功能上的“硬伤”并非Spark应用解不开的死结
2016-11-30 | 作者:Craig Stedman | 翻译:张亮亮虽然Spark自身还有待完善,但由于在批处理应用性能方面的优势,Spark正在逐渐将MapReduce边缘化,该数据处理引擎的使用正在快速增长。
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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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关于SQL-on-Hadoop 你需要知道的三件事
2016-04-18 | 作者:Jack Vaughan | 翻译:冯昀晖Hadoop受到很多人的关注,但是大数据框架融入IT主流的步伐在减缓, Gartner公司2015年的调查显示只有十分之一的受访者将Hadoop用于生产应用。
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MapReduce朝不保夕的江湖地位
2016-02-24 | 作者:Craig Stedman | 翻译:杨宏玉Hadoop处于NoSQL数据库以及其他大数据工具组成的生态系统的中心位置,但这个位置很可能在将来的某一天被其他技术所取代。
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Spark与MapReduce之争:谁更适合于企业级IT?
2015-09-20 | 作者:Jessica Twentyman | 翻译:杨宏玉新兴的Spark技术有望取代大数据框架中广泛应用的MapReduce技术?MapReduce框架的确被开发人员长期诟病,尤其是MapReduce的高延迟及批处理响应的模式。但,Spark又是否成熟呢?
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使用Amazon Elastic MapReduce进行大数据分析
2014-06-11 | 作者:Judy Myerson | 翻译:曾少宁EMR是一个实用的应用程序开发工具,它包含日志分析、财务分析、市场分析和其他复杂分析功能。它使用开源框架Hadoop,并将数据分散到一组Amazon EC2实例上。
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Hadoop在中国已渗透到更多垂直行业
2014-03-18 | 作者:IDCIDC近期发布的《中国Hadoop MapReduce生态系统分析》报告指出,在中国,Hadoop 应用正在从互联网企业,逐渐拓展到电信,金融,政府,医疗这些传统行业。
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新版发布,是时候重新认识Hadoop了
2014-03-16 | 作者:Craig Stedman | 翻译:陈洪钰Hadoop 2做了很多改进。比如加入了新的组件——YARN资源管理器,能够运行非MapReduce应用程序;加入了实时分析程序。现在,是时候重新考虑Hadoop了。
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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。