标签: 开源
-
内存时代 开源Spark赋予Hadoop实时分析能力
2014-07-13 | 作者:Ed Burns | 翻译:陈洪钰自5月30日阿帕奇软件基金会宣布发布开源平台Spark 1.0以来,Spark就屡登头条,备受数据专家关注。但是,Spark的企业应用时代真的来了吗?
-
传感器引爆大数据,去“IOE”给开源带来机会
2014-06-03 | 作者:Jean-Paul Smets一个简单的真理可以预言一部分未来: “正在CERN上演的将很快发生在世界上每个地方。” 我们还可以再加上第二个: “一切正在聚集的将最终以分散结尾。”
-
初创公司vs行业大佬,谁才是Hadoop的大赢家
2014-03-09 | 作者:Matt Asay初创公司积极为开源社区做贡献,而IBM、AWS等大公司利用开源技术低成本优化产品,赚的盆满钵满,却不愿为Hadoop发展出力,这样的策略真的很成功吗?
-
开源大数据技术仍处于实验期
2012-08-14 | 作者:Brian McKenna | 翻译:茶一峰大数据技术、开源软件都是近两年来我们耳边常常听到的新词,它们从最初硅谷技术企业的专用到今天众多企业的纷纷响应,到底离真正的主流普及还有多远?
-
数据分析不使用Hadoop的五大理由
2012-05-01 | 作者:晁晓娟解决大数据分析的问题上人们误认为Hadoop可以立即有效工作,而实际上“对于简单的查询,它是可以的。但对于难一些的分析问题,Hadoop会迅速败下阵来。
电子杂志 >更多
-
《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。
-
《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。
-
《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。
-
《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。
技术手册 >更多
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。