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数据中台

  • 你不需要Hadoop做数据分析的10个理由

    为你的业务使用大数据技术是一个非常有吸引力的事情,现在Apache Hadoop使得它更加吸引人了。

    2016-05-10
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  • 【实战】利用MapReduce分析明星微博数据

    互联网时代的到来,使得名人的形象变得更加鲜活,也拉近了明星和粉丝之间的距离。歌星、影星、体育明星、作家等名人通过互联网能够轻易实现和粉丝的互动,赚钱也变得前所未有的简单。

    2016-05-09
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  • 从无到有,如何21天搭建一个推荐系统

    本文来自《大数据专场:阿里云数加平台》,阿里云技术专家郑重(卢梭)题为“21天搭建推荐系统”的重要演讲。

    2016-05-08
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  • 【收藏】MySQL 资源大全中文版

    shlomi-noach 发起维护的 MySQL 资源列表,内容覆盖:分析工具、备份、性能测试、配置、部署、GUI 等。

    2016-05-08
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  • 什么样的SQL引擎能挑战运营、报表、分析三位一体化?

    传统的关系型数据库虽然在解决大数据问题上力不从心,而SQL却是经过几十年考验的成熟技术。

    2016-05-04
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  • 这10个巨大的科学难题靠大数据可以解决吗?

    摘要:大数据不仅可以应用在人类日常生活中,还可以用来解决那些烧脑的科学难题。既能“接地气”,又能“高大上”,本文主要分析目前10类需要用数据分析来解决的科学难题 在劳伦斯伯克利国家实验室的超级计算中心,我领导国家能源研究科学计算中心NERSC的数据和分析小组。在这个角色上,我追踪需要大数据分析来解决的前沿科学问题。超过6000个用户使用了NERSC的超级计算…

    2016-05-01
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  • Spark性能优化指南——基础篇

    前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。在美团大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要…

    2016-04-29
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  • 到底该使用哪一种大数据编程语言:R、Python、Scala和Java

    说到处理大规模数据,R、Python、Scala和Java基本上都能满足你的要求。 你有一个大数据项目,你知道问题领域(problem domain),也知道使用什么基础设施,甚至可能已决定使用哪种框架来处理所有这些数据,但是有一个决定迟迟未能做出:我该选择哪种语言?(或者可能更有针对性的问题是,我该迫使我的所有开发人员和数据科学家非要用哪种语言?)这个问题…

    2016-04-26
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  • 看上去很美, 谈谈阿里云的大数据平台「数加」

    首先来看看阿里是如何宣传其数加平台的,爆点还是蛮多的,以下引自网上新闻: 2016年1月阿里云全球首发了可以提供一站式大数据处理能力的平台——“数加”,并全新亮相了20款新产品,覆盖数据采集、计算引擎、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用等数据生产全链条,据说“这些技术至少领先业界三年”。 大数据计算服务(MaxCompute)、分析型数据库(Analyt…

    2016-04-25
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  • QCon北京:构建大数据生态需要哪些核心技术?

    2016年QCon全球软件开发大会北京站于4.21-4.23在北京国际会议中心举办,参会者对整体内容设置及安排反馈良好。这里我们梳理出了22号“大数据生态构建”厂商共建专场的重点演讲内容,为没能到现场聆听的小伙伴们奉上饱满的干货内容。(进入QCon北京2016大会官网,免费下载三天的讲师演讲PPT。) 参与大数据技术实践分享的厂商有:通联数据、明略数据、Fr…

    2016-04-23
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  • 巨杉数据库CTO王涛:从大数据地形图看大数据发展

    【导读】硅谷著名投资机构Firstmark近期发布了2016年的大数据行业地形图,展现了如今大数据厂商的分布。巨杉CTO王涛从地形图出发对于大数据的发展也有着自己的见解,他认为,想做好企业大数据,其实并不容易。 在新兴事物收到追捧的科技创新行业中,“大数据”目前正在走向理性与成熟。随着2006年Hadoop的成立, 在2011年到2014年间人们对“大数据”…

    2016-04-21
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  • 为什么Spark将成为数据科学家的统一平台

    Spark是一个超有潜力的通用数据计算平台,无论是对统计科学家还是数据工程师。

    2016-04-21
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  • 有赞搜索引擎实践(算法篇)

    1. 搜索算法总体架构 在上篇文章(工程篇)中, 我们介绍了有赞搜索引擎的基本框架. 搜索引擎主要3个部件构成. 第一, hadoop集群, 用于生成大规模搜索和实时索引; 第二, ElasticSearch集群, 提供分布式搜索方案; 第三, 高级搜索集群, 用于提供商业搜索的特殊功能. 商业电商搜索由于搜索的特殊性, 独立的ElasticSearch集群…

    2016-04-21
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  • 有赞搜索引擎实践(工程篇)

    随着互联网数据规模的爆炸式增长, 如何从海量的历史, 实时数据中快速获取有用的信息, 变得越来越有挑战性. 一个中等的电商平台, 每天都要产生百万条原始数据, 上亿条用户行为数据. 一般来说, 电商数据一般有3种主要类型的数据系统: 关系型数据库, 大多数互联网公司会选用mysql作为关数据库的主选, 用于存储商品, 用户信息等数据. 关系型数据库对于事务性…

    2016-04-20
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  • 数据驱动精准化营销在大众点评的实践

    精准化营销一直以来都是互联网营销业务在细分市场下快速获取用户和提高转化的利器。在移动互联网爆发的今天,数据量呈指数增长,如何在移动和大数据场景下用数据驱动进行精准营销,从而提高营销效能,成为营销业务部门的主要挑战之一,同时也是大数据应用的一个重要研究方向。本文通过数据体系架构和技术实现案例,分享美团大众点评数据应用团队在这个方向上的一些尝试和实践经验。 总体…

    2016-04-19
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