Really Matter? 在大数据领域内，每一毫秒的性能损失都影响巨大。然而，像 Python 这样通常被认为性能不是太好的编程语言，在过去一年中却变得越来越流行了。大数据社区最近出现的一些文章和讨论

处理非常大型的图对象一直都是个挑战，但最近大数据技术的进步却让这一工作变得更具实践性。作为纽约市的一家专注于跨设备内容分发的创业公司， Tapad 利用大数据技术处理TB级的数据，并已将图处理作为其商业模型的核心业务。

，这个法子明显简单有效，很容易就看出了周末比平时会多卖两笼的规律。 这个例子虽然简单，却道出了大数据的一个重要特点 【相关关系比因果关系更重要】 ，周末与买包子人多就是相关关系，但为什么多呢？是因

e-Spark 随着智能终端数量的极速增加，大数据已经成为当今社会的主题词。其高容量、高速度和多类型的特征也反映着时代的发展特点。为了能够挖掘大数据背后的潜在价值，Apache基金会提出了 Hadoop平台

多维数组的值存储在数组单元中，优势是查询快速，缺点是数据量不容易控制，可能会出现维度爆炸的问题。 大数据时代Olap的挑战 近二十年内，ROLAP技术随着MPP并行数据库技术的发展，尤其是列存技术

这样。在未来一年，更简单的大数据发现工具让业务分析员可以寻找企业 Hadoop 集群中的数据集，将它们重新做成新的混搭组合，甚至运用探索性机器学习方法来分析它们。 “大数据”会消亡 Nucleus

b, ctx); int BN_add_word(BIGNUM *a, BN_ULONG w); 大数a加上w，值储存在a中，返回1或者0 BN_dec2bn (a, "1234"); BN_add_word

基于Hadoop的大数据应用分析 2. 5.东软基于HADOOP的大数据应用建议内容提要 1.大数据背景介绍 2. HADOOP体系架构 3. 基于HADOOP的大数据产品分析 4. 基于HADOOP的大数据行业应用分析

【数据虫巢】大数据技术文章合集 一、挖掘机系列 要说起雾霾，那到底是不是北京的醇厚？ 2016-12-21 用数据挖一挖豆瓣5.3的《长城》，水军力量到底有多强大 2016-12-19 数据化政务舆情的探索

陆丹峰 ， 大数据领域创业者。思维严谨，凡事讲求效率，习惯性地寻找最快、最优美的解决方案，关注事物的本质……北大数学系的 7 年时光显然在他身上烙下了深深的印记。正是由于这些特质，当下流行的“大数据”在他

在此也再征集一下大家想看的话题，可以向我提问，我会选取部分作为接下来文章的选题。 延伸一下昨天关于大数据的话题。在安全行业里未来真正会具备核心竞争力的，我认为正是这样的全局视角带来的改变。 比如近

作者简介 谭政，Hulu 网大数据基础平台研发。曾在新浪微博平台工作过。专注于大数据存储和处理，对 Hadoop、HBase 以及 Spark 等等均有深入的了解。 Spark 最新的特性以及功能

流式处理大数据简介 IBM DW / M. Tim Jones , 独立作家, 顾问 简介： Storm 是一个开源的、大数据处理系统，与其他系统不同，它旨在用于分布式实时处理且与语言无关。了解

原文 https://github.com/Flowerowl/Big-Data-Resources 大数据/数据挖掘/推荐系统/机器学习相关资源 Share my personal resources

Apache AsterixDB 是开源的大数据管理系统 (BDMS)，可以在一个集群中大规模存储，索引，管理和查询语义结构的数据。Hyracks 是 AsterixDB 的底层数据流运行平台。AsterixDB

实验室采用 Scala 语言开发而成。Spark 的内存计算框架，适合各种迭代算法和交互式数据分析，能够提升大数据处理的实时性和准确性，现已逐渐获得很多企业的支持，如阿里巴巴、百度、网易、英特尔等公司均是其用户。

大数据中心建设方案 大大数据中心建设方案 Word文档 任意编辑 大数据中心建设方案 目 录 第1章 方案概述 3 1.1. 建设背景 3 1.2. 当前现状 4 1.3. 建设目标 6 第2章 方案设计原则

com/BaiYiShaoNian/p/4769178.html 初识hadoop 前言 之前在学校的时候一直就想学习大数据方面的技术，包括hadoop和机器学习啊什么的，但是归根结底就是因为自己太懒了，导致没有坚持多长时间，

1.边处理边保存数据，不要处理完了一次性保存。不然程序跑了几小时甚至几天后挂了，就啥也没有了。即使部分结果不能实用，也可以分析程序流程的问题或者数据的特点。

推荐引擎在当前电商平台用的相当多，本文简单理解下常见的几张推荐方式。首先说明下大数据用户画像可以用于针对性营销和单品推荐，但是即使没做用户画像也可以进行商品推荐。 推荐引擎的分类 推荐引擎是不