大数据技术

这一篇来自于Uber数据架构组，他们负责人Chandar说：Spark 已经是“必备神器了”。

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的开源分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储。

数据科学领域的相关技术，近两年发展迅猛。有时仅凭个人的经验很难解决一些问题。互联网上遍布各类文章和资源，在学习时应该集万家之长，注重实践，并善于总结。同上面各博客的博主一样为知识的开源做一份贡献，让知识广为传播。

世界各地无数的组织，他们使用的数据现在日益庞大而复杂，使用传统的数据处理程序已无法再进行优化分析及获得洞察。而这正是的新一代的大数据应用程序要解决的问题。

大数据如何促使传统金融机构升级转型？大数据如何提升金融风控能力？大数据如何助力精准营销？

“完美的数据永远是等不来的，碎片化的数据也可以整合起来做分析，做数据分析的出发点是有多少数据可以做多少事。”

拥有大数据的理念，能够掌握数据和运用数据的人，就是下一个时代的魔法师，反之，你就成了麻瓜！

大数据应用的下一阶段发展方向在哪里?

乔丹为耐克代言说的是Just do IT而不是Just do DT

数据可视化分析仍是主流，但听觉可能是人类最没有被充分开发的感官。

5月12日，2016中国大数据技术与应用推进大会在北京召开，海云数据荣获2015到2016年度大数据领军企业奖。

前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。 数据倾斜调优 调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解…

基于大数据技术能带来哪些新的应用类型，进而为客户带来新的价值增长点？要回答这个问题，有关数据挖掘方面的讨论是一个不可回避的，但是数据挖掘，在应用层面引起的争议也是非常大的。

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。

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。