大多数企业大数据应用案例尚处于实验和试点阶段，对于少数首次在生产环境部署Hadoop系统的用户来说，最常遇到的就是扩展问题，此类问题往往导致企业因噎废食，终止大数据应用项目。 部署和扩展Hadoo

大数据我们都知道hadoop，可是还会各种各样的技术进入我们的视野：Spark，Storm，impala，让我们都反映不过来。为了能够更好 的架构大数据项目，这里整理一下，供技术人员，项目经理，架构师

Dataguise最近发布了Hadoop十大数据安全措施，内容涵盖隐私风险、数据管理和信息安全等，可以帮助专业人士降低大数据应用的潜在数据泄漏和政策违规等风险，对于那些考虑部署Hadoop的企业来说非常值得参考。

html Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价 的机器上。它能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大

1. 海量数据处理的大杀器 ——腾讯分布式数据仓库(TDW)2012年7月腾讯公司 郭玮 2. Agenda 腾讯公司的海量数据处理平台 腾讯分布式数据仓库（TDW） TDW的技术点分享 TDW技术发展展望

如果你问他大数据和你有什么关系?估计很少能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然在聊天时不会显得很“土鳖”;二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少

介绍 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)是一个设计为用在普通硬件设备上的分布式文件系统。它与现有的分布式文件系统有很多近似的地方，但又和这些文件系统有很明显的不同。HDFS 是高容错的，

计，大数据市场规模将从2016年的17亿美元增长到2020年的94亿美元。随着市场的增长，企业的挑战正在转变，对人们的技能需求正在改变，而大数据服务供应商的景观也在风云变幻。2017年将是大数据专业人士更为忙碌的时刻。

Hadoop HDFS安装和管理 1. HDFS安装 1.1. 环境准备 由于相对hdfs的客户端存在相对路径问题，参见《Hadoop HDFS开发参考》，我们修改了hadoop-0.18.1的源码

Hadoop的核心就是HDFS与MapReduce 1. HDFS master/slave : Namenode,Datanode Namenode:Namenode执行文件系统

Elder 译文出处： Sunstone 按照Elder博士的总结，这10大易犯错误包括： 0. 缺乏数据（Lack Data） 1. 太关注训练（Focus on Training）

详细解释数据挖掘中的 10 大算法（上） 2015/09/04 · IT技术 · 数据挖掘, 算法 本文由 伯乐在线 - 土豆粉ss 翻译，黄利民 校稿。未经许可，禁止转载！ 英文出处：rayli。欢迎加入翻译组。

可视化工具的简短列表 在本文中，将对很多流行的 Linux 数据可视化工具进行一下调查，并对其中一些工具进行更深入的探讨。例如，某个工具是否为进行数值计算而提供了一种语言？这个工具是交互式的还是提供

十大免费数据可视化工具

大数据时代 数据挖掘十大经典算法 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1.C4.5 C4.

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qxde01 数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平

Database。基于 B+ Tree 的面向列的数据库。是云数据库（CloudDatabase）的数据引擎内部选型之一。 Tokyo Cabinet 是一个DBM的实现。这里的数据库由一系列key-value对

数据库已经成为黑客的主要攻击目标，因为它们存储着大量有价值和敏感的信息。 这些信息包括金融、知识产权以及企业数据等各方面的内容。网络罪犯开始从入侵在线业务服务器和破坏数据库中大量获利，因此，确保数据库

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