大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。 　　在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据... 继续阅读Java程序员在用大数据工具有哪些？

　　随着大数据在驱动企业成功中越来越有决定性作用，数据分析也变得越来越受欢迎。然而，一些领导者对数据分析扮演的角色和它所起的作用仍然不是很了 解，就像很多时候领导者不知道怎么从大数据中抽取有用的信息，虽然很清楚的知道这些大数据是很可信的。他们的脚步落后了——他们的眼光在大数据的利用上其 实是模糊的。 　　近期数据API接口服务逐渐兴起，正因数据API服务允许需求方“挑数据”，并具备“开箱即用”以及... 继续阅读大规模数据流通的缘由详解

从各个方面来认识和理解Impala的架构设计 　　欢迎各位小伙伴阅读本篇文章。今天，我一起来全面的认识和理解Impala的架构设计，有需要的小伙伴，可以参考一下。文章里面有很多细节的重要知识，还望小伙伴们认真阅读哦！      我们知道，在实时性要求不是很高的应用场景中，比如，月度统计报表生成等，我们基于传统的HadoopMapReduce来处理海量大数据（包括使用Hive），在各方面表现都还... 继续阅读从各个方面来认识和理解Impala的架构设计

园区网交换的设计及选型的基本原则 　　网络特别是路由结构完全由一个机构来管理。但是很多时候，园区网的使用效率不高，尤其是关键业务得不到保证。园区网通常是指大学的校园网及企业的内部网（intranet) 。下面来了解它吧！　　什么是园区网? 　　园区网顾名思义，指一个园区内的网络(园区一般包含多栋建筑)，比如医院，学校，政府单位的网络都可以叫做园区网。后来园区网使用比较广泛，不一定要一个园区，一... 继续阅读园区网交换的设计及选型的基本原则

全面解析HBase最佳实践－写性能优化策略 　　任何系统都会有各种各样的问题，有些是系统本身设计问题，有些却是使用姿势问题。HBase也一样，在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题，有些是HBase还需要完善的，有些是我们确实对它了解太少。总结起来，大家遇到的主要问题无非是FullGC异常导致宕机问题、RIT问题、写吞吐量太低以及读延迟较大。　      本篇文章来说道说道如何诊断HBas... 继续阅读全面解析HBase最佳实践－写性能优化策略

Jarvis对以后大数据分析有哪些帮助 　　今天课课家和各位小伙伴们一起来探讨一下Jarvis对大数据分析的未来将会有哪些帮助，如果还不知道的小伙伴，认真的阅读文章，就可以轻松的知道Jarvis对大数据分析的未来将会有哪些帮助了，话不多说开始阅读吧！ 　　2017年伊始的一两个月，每天网上会发布大量关于2017年技术趋势的文章。而这些最主要的技术趋势之一是“智能应用”。而近年来的智能应用日益... 继续阅读Jarvis对以后大数据分析有哪些帮助

　　简单来说一下什么是Bloom Filter？ 　　所谓的Bloom filter是二进制向量数据结构，它具有很好的空间和时间效率，可以用来检测一个元素是不是集合中的一个成员。如果检测结果为是，则该元素不一定在集合中；但如果检测结果为否，该元素一定不在集合中。因此Bloomfilter具有100%的召回率。这样每个检测请求返回有“在集合内（可能错误）”和“不在集合内（绝对不在集合内）”两种情况。... 继续阅读大数据相关的概念–海量数据处理——Bloom Filter

　　现在的大数据也是非常热门的一个学习课程，大数据的前景是非常广阔的，因为随着企业业务的拓展，数据的积累，大数据分析技术跟进利用也是必然的，不然就别想在激烈的竞争中存活。传统的靠大减价促销什么的手段是远远不够的，如果想学大数据，那么到底是该学习什么呢？下面将会给感兴趣的朋友们一起来探讨一下。 　　其实学习还是要根据自身情况来定，如果是零基础，那就必须先从基础java开始学起（因为大数据支持很多开发... 继续阅读其实大数据到底是学什么的？

　　谈到大数据，相信大家对Hadoop和ApacheSpark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟课课家一块看下它们究竟有什么异同。 　　2分钟读懂大数据框架Hadoop和Spark的异同 　　解决问题的层面不一样 　　首先，Hadoop和ApacheSpark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一... 继续阅读2分钟让你明白Hadoop和Spark它们之间的不同之处

      美国科技博客VentureBeat今天撰文，盘点了2015年十大表现最糟糕的独角兽，Evernote和Square均榜上有名。           如果你获得了足够的风投，可能会因此跻身“独角兽”的行列，但这并不能确保你一定能最终成功。      但对于各路撰写年度10大最差独角兽的记者来说，这却是件好事。      寻找糟糕独角兽的工作似乎变得非常容易，因为我们耳熟能详的创业公司几... 继续阅读全球有众多的独角兽，Uber以510亿美元的估值位居首位