话题： 大数据
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Hadoop 2.0激活大数据应用开发
2013-07-03 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：孙瑞Hadoop 2.0登上历史舞台，随之而来的增强特性为我们带来了一套新的数据编程方式，尽管依然依附于Hadoop，但它已经为我们提供了打破Hadoop固有印象的可能。
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如何从大数据挖掘大价值？
2013-07-02 | 作者：CIO时代网以“从大数据挖掘大价值”为主题的“第二届中国大数据应用论坛”将于2013年7月21日在北京大学隆重举办。
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大数据更需要以“数据为驱动”的决策意识
2013-06-27 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：曾少宁在近期举行的MIT Sloan CIO研讨会上，会议发言人指出，必须开发出数据驱动的决策技能，公司才能利用新兴的大数据技术。
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内存处理与大数据分析如何进行完美结合？
2013-06-26 | 作者：Beth Stackpole内存处理支持更快的性能，并不一定能提供预期的商业利益，除非分析结果真正影响到决策过程。
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曙光携手同济大学应对大数据 柔性处理平台发挥效能最大化
2013-06-16 | 作者：曙光在硬件高速革新和软件高度智能化的今天，以“大数据”为代表的新一轮教育信息化建设浪潮推到了我们面前。
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Hadoop悖论：如何实现批量探索？
2013-06-05 | 作者：Wayne EckersonHadoop要支持迭代分析速度有点太慢了。它不只要以批量方式运行，但它甚至不是一个十分高效的批处理环境。
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分析型数据库受大数据市场追捧
2013-06-03 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：孙瑞Actian和Pivotal两家公司以不同的方式走近大数据分析领域，但是这两者之间是有相似性的。它们都倾向于分析数据库引擎。
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如何进行MySQL数据库与HDFS的实时数据同步
2013-06-02 | 作者：mysqlopsMySQL Applier for Hadoop的复制是通过连接MySQL主服务，一旦二进制日志被提交，就读取二进制日志事务，并且把它们写到HDFS.
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推动大数据分析项目的五种方式
2013-05-30 | 作者：Shankar Ranganathan | 翻译：王萌数据挖掘分析专家Shankar Ranganathan根据17年的商业分析经验，提出了成功实施大数据业务分析项目的五项基本原则。
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数据科学团队构建指南：多面手是成功关键
2013-05-27 | 作者：Jack Vaughan根据某数据科学团队主管的观点，锤炼团队的过程比给直接聘用人才硬填充进来更重要，最好的数据科学团队应该是“一个跨职能群体”。
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