标签: Spark
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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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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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机器学习如何帮投资者降低英国脱欧事件带来的风险?
2016-08-21 | 作者:Ed Burns | 翻译:乔俊婧英国脱欧投票引起了金融系统的广泛关注,投资者也面临着巨大的经济损失。但数据驱动策略和机器学习工具帮助了他们避免了一些风险。
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MongoDB与Spark分析互联 将会擦出怎样的火花?
2016-07-12 | 作者:Jack Vaughan | 翻译:杨宏玉人们越来越渴望更加快速地构建新应用,这催生了DevOps理论,根据这一理论,你需要尽量避免使用关系型数据,这样才能提升程序的灵活性。
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NoSQL人气高涨 Spark功不可没
2016-05-25 | 作者:Jack Vaughan | 翻译:张亮亮近年来,由于NoSQL数据库出现并用于处理大规模数据扩展,在线事务处理技术不断变化。同时,随着Hadoop和Spark的出现,经典分析模式被逐渐打破。
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开源技术群雄逐鹿 数据分析大势所趋
2016-05-12开源市场从来不缺席创新者,目前的开源大数据技术用群雄逐鹿来形容丝毫不为过。开源的战略就是要帮助客户能够取得成功,就是用数据分析建立相应的生态系统。
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创建企业级品质数据湖 Spark没那么简单
2016-04-20许多企业正在尝试部署Apache Spark,通常会结合数据湖使用,希望能发挥其在流数据、查询和分析上的优势。但用户很快意识到,Spark并不容易使用。
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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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《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。