话题： Hadoop
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新年值得关注的分析趋势
2021-01-03 | 作者：Eric Avidon | 翻译：邹铮在2020年，COVID-19疫情让各种规模的企业都意识到数据驱动型决策的重要性，而在2021年，预计将推动市 […]
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采矿设备制造商利用BI on Hadoop来挖掘数据
2018-10-01 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：邹铮如果大数据要取得巨大成功，则需要提供给更多的最终用户群组。但广泛使用的商业智能工具尚不能轻松分析最大的大数据， […]
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IT团队自己掌握大数据安全问题
2018-04-30 | 作者：Craig Stedman | 翻译：邹铮三年前，当TMW Systems公司开始构建大数据环境来运行高级分析应用时，他们的第一步工作不是设计和部署基于 […]
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数据太多Hold不住？Hadoop数据治理来“救场”
2017-08-02 | 作者：Craig Stedman | 翻译：乔俊婧当LinkedIn还是一家规模较小的公司时，它从社交网站上获取的数据是如何被格式化和结构化的，似乎并没有人关注。
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将数据治理工具渗透到企业中有多难？
2017-07-24 | 作者：Adam Hughes | 翻译：乔俊婧对于主流大数据用户来说，数据治理是一个大问题。最近，IT供应商已经宣称使用开源以及商业数据治理工具来管理基于Hadoop的数据湖中的数据。
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遇到Hadoop性能问题很头疼？监控集群很重要
2017-07-17 | 作者：Craig Stedman | 翻译：乔俊婧大数据系统中，数据并非唯一需要管理的内容。数据科学家和其他用户所运行的查询也必须进行监控，以确保他们不会在Hadoop和Spark集群中陷入困境。
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乘风破浪！拥抱数据洪流
2017-05-24全球产生的数据量达到惊人的地步，2013年生成的数据总量约为3.5 ZB。到2020年，保守估计，全球年数据量将达到44 ZB。企业该如何在大数据的时代取胜？
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Dr. Elephant：Hadoop和Spark的优化“神器”
2017-05-23 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：乔俊婧美国加州软件公司Pepperdata的应用程序分析软件建立在Dr. Elephant开源项目上。主要目的是让更多的Hadoop和Spark应用程序投入生产。
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Spark和Hadoop分析遇障碍？可以试试容器啊
2017-03-27 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：乔俊婧将定制的Spark和Hadoop试点项目转移到生产中是一项艰巨的任务，但容器技术缓解了这种艰难的过渡。
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创建数据流应用程序 不要被数据“牵着鼻子走”
2017-03-22 | 作者：Craig Stedman | 翻译：乔俊婧如果应用程序开发人员不关注数据准确性和一致性，使用Hadoop，Spark和其他大数据技术的数据收集过程虽然要快得多，但效果并不一定很理想。
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