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在这篇文章中，我们Spark的其它机器学习API，名为Spark ML，如果要用数据流水线来开发大数据应用程序的话，这个是推荐的解决方案。

在整个迁移过程，除了前期踩坑阶段，期间线上基本没出什么问题，十分平滑的将2000左右的任务迁移到了sparkSql，而且也没耗费过多人力，这说明整个迁移方案的设计和实施是比较成功的。

本次分享将着重于介绍携程如何基于Spark Streaming构建实时计算平台，文章将从以下几个方面分别阐述平台的构建与应用。

Streaming, Spark Machine Learning(MLlib)Spark SQL 和 Spark GraphX, 这些组件是当下互联网生态需求的大综合，可以说整个数据应用链，Spark 都完美的提供了解决方案，那么它不红，都没理由了!

本文将从大数据的基础特性开始，进而解释分而治之的处理思想，最后介绍一些流行的大数据技术和组件，读者能够通过本文了解大数据的概念、处理方法和流行技术。

作为数据科学家，我想把行业新的知识图谱总结并分享给技术专家们，让大数据知识真正转化为互联网生产力!

随着大数据技术的不断发展和成熟，无论是传统企业还是互联网公司都已经不再满足于离线批处理，实时流处理的需求和重要性日益增长。

随着我们进入2017年下半年，是时候看看那些使用数据科学和机器学习的公司面临的共同挑战。假设你的公司已经在大规模收集数据，需要用到分析工具，而且你已经认识到数据科学可以发挥重大作用（包括改善决策或企业经营、增加收入等等），并进行了优先排序。收集数据和识别感兴趣的问题并非小事，但假设你已经在这些方面起了个好头，那么还剩下哪些挑战呢？ 数据科学是一个宽泛的话题，…

数据科学家有其独特的基本思路与常用工具，本文全面梳理数据分析师和数据科学家使用的工具包，包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种，几十个大类，部分网址！

通过Spark运行原理的讲解大家了解了Spark在底层的运行，那Spark的运行模式又是什么样的呢？

在大数据领域，只有深挖数据科学领域，走在学术前沿，才能在底层算法和模型方面走在前面，从而占据领先地位。

在利用人工智能技术处理和分析大数据方面，只有1%的公司是真的非常成功的。

有关人工智能、神经网络、机器学习、深度学习与大数据的技术合辑

文 | 刘建平Pinard 在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中，我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结，这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法。 1. Spark推荐算法概述 在Spark MLlib中，推荐算法这块只实现了基于矩阵分解的协同过滤推荐算法。而基于的算法是FunkSVD算法，即将m个用户和n个物品对应的评分矩阵M分解…

对于高速发展的大数据行业来说，行业人才的稀缺目前已成为抑致行业发展的重要因素。人才的稀缺性外加上诱人的高额薪资，使得互联网行业很多技术人员纷纷想要转型进入大数据领域，成为数据科学家、大数据工程师等等。今天，我们将为大家介绍大数据工程师所需掌握的技能，让小伙伴们有个参照。