由于Hadoop需要運(yùn)行在Linux環(huán)境中，而且是分布式的，因此個(gè)人學(xué)習(xí)只能裝虛擬機(jī)，本文都以VMware Workstation為準(zhǔn)，安裝CentOS7，具體的安裝此處不作過多介紹，只作需要用到的知識(shí)介紹。

2018-01-23 10:19:40.000

Spark 可以運(yùn)行在一個(gè)只需要在你集群中的每臺(tái)機(jī)器上安裝 Apache Spark 框架和 JVM 的獨(dú)立集群模式。然而，你將更有可能做的是，希望利用資源或集群管理系統(tǒng)來幫你按需分配工作。

2017-12-12 10:44:35.000

關(guān)于 Hadoop 所謂的消亡，以及它跌落神壇的報(bào)道數(shù)不勝數(shù)。有很多人放馬后炮說，Hadoop 從一開始就沒有意義。還有人說“Hadoop 對(duì)于小型，臨時(shí)的工作來說很慢”、“ Hadoop 很難”、“ Hadoop 已經(jīng)死了，Spark 才是勝者”等等。那么事實(shí)真的如此嗎?

2017-11-08 09:32:46.000

大數(shù)據(jù)標(biāo)志著業(yè)務(wù)分析的新時(shí)代到來，各商業(yè)組織現(xiàn)在有機(jī)會(huì)就數(shù)據(jù)在容量、速度和多樣性的傳統(tǒng)處理能力不足問題上作出更加明智的決策。IBM 具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì), 可以提供全面的技術(shù)和服務(wù), 從大數(shù)據(jù)中吸取可操作的洞察力，通過與如IBM InfoSphere BigInsights 為代表的Hadoop技術(shù)互鏈, IBM Cognos 商業(yè)智能現(xiàn)在可以輕松訪問非結(jié)構(gòu)化源數(shù)據(jù), 從而使業(yè)務(wù)分析人員能夠接觸到大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵洞察。

2017-11-03 10:33:19.000

90后是互聯(lián)網(wǎng)下成長(zhǎng)起來的一代，他們的消費(fèi)共性與互聯(lián)網(wǎng)的引領(lǐng)密不可分。在移動(dòng)互聯(lián)的時(shí)代背景下，90后在產(chǎn)品、渠道、營(yíng)銷、金融四大方面都有獨(dú)特的消費(fèi)特征。

2017-11-01 10:23:30.000

越來越多的應(yīng)用程序需要處理大量的數(shù)據(jù)，盡管開發(fā)者可以使用Hadoop來存儲(chǔ)和批處理數(shù)據(jù)，也可以使用Storm來處理流式數(shù)據(jù)，但這些技術(shù)無法直接服務(wù)于最終用戶。提供大規(guī)模服務(wù)是一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)，當(dāng)用戶需要等待基于大量數(shù)據(jù)集的計(jì)算結(jié)果時(shí)，比如特征搜索、推薦系統(tǒng)、定制化，這種挑戰(zhàn)就會(huì)變得尤為明顯。

2017-09-30 09:53:07.000

如何入門大數(shù)據(jù)？來看看慧都學(xué)院的Hadoop公開課吧！

2017-09-26 16:15:11.000

人人都會(huì)夸夸其談Big Data，可學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)到底該如何下手？不如來看看慧都學(xué)院的公開課吧！

2017-09-20 10:35:08.000

點(diǎn)不點(diǎn)開這篇文章，可能決定了答案是“十萬八千里”還是“觸手可及”

2017-09-08 17:49:58.000

經(jīng)常有初學(xué)者在博客和QQ問我，自己想往大數(shù)據(jù)方向發(fā)展，該學(xué)哪些技術(shù)，學(xué)習(xí)路線是什么樣的，覺得大數(shù)據(jù)很火，就業(yè)很好，薪資很高。如果自己很迷茫，為了這些原因想往大數(shù)據(jù)方向發(fā)展，也可以，那么我就想問一下，你的專業(yè)是什么，對(duì)于計(jì)算機(jī)/軟件，你的興趣是什么？是計(jì)算機(jī)專業(yè)，對(duì)操作系統(tǒng)、硬件、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器感興趣？是軟件專業(yè)，對(duì)軟件開發(fā)、編程、寫代碼感興趣？還是數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)，對(duì)數(shù)據(jù)和數(shù)字特別感興趣。。

2017-05-11 14:54:50.000