大数据技术

面对庞杂而分散的数据以及对快速实时产生数据的渴求，不仅传统企业的IT及经营分析部门束手无策，就连消费品行业一直倚重的管理咨询公司也爱莫能助，因为数据规模之庞大和其中涉及到的相关数据挖掘与分析技术，已经大大超越了管理咨询顾问们的算力。

未来，不管社会化媒体营销如何发展，但始终会有一点不变，回到商业本质：精准，精准化营销才是未来的主流

在Databricks的Spark峰会上，支持结构化处理和SQL 2003的Spark2.0 呈现在众人面前，此外，R-to-Spark接口也在该峰会上崭露头角。 近日在旧金山举行的Spark峰会上，Spark发起人Databricks 展示了这款通用分析引擎Spark的2.0版本，并介绍了该版本的详细更新细节。包括IBM、Microsoft在内的一众公司都…

今年618，京东技术部门的最大变化，京东集团CTO张晨的总结是：“从技术上，去年重点在保障，今年重点是大数据驱动业务效率提高，和用户体验的提高”。

本文选自美团外卖商业分析与策略负责人马宏彬和美团技术架构负责人夏华夏于2016年6月2日在清华大数据“应用·创新”系列讲座上所做的题为《大数据与美团外卖的精细化运营》的演讲。

从社区到平台，从0到超2000万注册用户，小红书与成长背后的技术架构如何变迁？

对于一个外行人或刚入门的人来说，建立一个数据平台就是搭一个Hadoop集群而已。但基于这个集群，想要把它很好的用起来会暴露很多的问题。那么针对这些问题就需要研发很多系统来应对，所以建立统一数据平台是非常重要的。

现如今，NoSQL数据库与关系型数据库往往并存于企业的数据架构中。但是在NoSQL的数据管理方面，还缺乏像管理关系型数据那样成熟的方法与工具。

为了满足用R语言处理pb量级数据的需求，我们需要把它和Hadoop联合起来使用。本文的目的就是阐述实现二者联合作业的不同技术。

作为一家大数据技术公司的技术掌舵人，Teradata天睿公司首席技术官宝立明（Stephen Brobst）对开源的热爱是业内共知的。但在热爱开源的背后，体现的是什么样的大数据技术路线呢？

“数据湖”具有灵活性，可扩展性，低成本性三个特征。

本文描述了基于 Spark 如何构建一个文本情感分析系统

本文从数据建模的角度对NoSQL家族系统做了比较简单的比较，并简要介绍几种常见建模技术。

2016 最受期待的科技排行榜比以前更加拥挤。这不仅是因为今年出现了更多新技术，一部分是因为以消费者为导向的科技产业出现了更多的颠覆性进步，而企业则需要对此做出快速反应，以维持他们在市场上的地位。

在谷歌之前，人们就不知不觉地用了映射-归约技术，如机场分发登机牌，银行取号排队，流水作业阅卷，不过，要说清楚“映射向何方，归约在何处”，还有一点挑战，Let me try。