大会召开前期,特别梳理了历届大会亮点以记录中国大数据技术领域发展历程,并立足当下生态圈现状对即将召开的BDTC 2014进行展望: 追本溯源,悉大数据六大技术变迁 伴随着大数据技术大会的发展,我们亲历了中国大数据技术与应用时代的到来,也见证了整个大数据生态圈技术的发展与衍变: 1. 计算资源的分布化——从网格计算到云计算. 回顾历届BDTC大会,我们不难发现,自2009年,资源的组织和调度方式已逐渐从跨域分布的网格计算向本地分布的云计算转变.而时至今日,云计算已成为大数据资源保障的不二平台. 2…

原创不易,转载请务必注明,原创地址,谢谢配合! http://qindongliang.iteye.com/ Pig系列的学习文档,希望对大家有用,感谢关注散仙! Apache Pig的前世今生 Apache Pig如何自定义UDF函数? Apache Pig5行代码怎么实现Hadoop的WordCount? Apache Pig入门学习文档(一) Apache Pig学习笔记(二) Apache Pig学习笔记之内置函数(三) 玩转大数据系列之Apache Pig如何与Apache Lucen…

hadoop 理论基础:GFS----HDFS:MapReduce---MapReduce:BigTable----HBase 项目网址:http://hadoop.apache.org/ 下载路径:https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/ 主要模块 Hadoop Common 基础型模块.包括 RPC调用,Socket通信... Hadoop Distributed File System hdfs 分布式文件系统,存储数据 Hadoop Y…

大数据行业发展到今天,它创造的价值和带来的社会效应,大家已经看得很明白,同时很多问题和不足也暴露出来,特别是hadoop能够提供的数据处理能力,现在已经挖掘到极限,但是现在各行业对数据的存储和计算需求,似乎却没有停止的迹象.在最近的一次大数据论坛上,大家开始讨论下一代大数据系统和系统要求,借着这个机会,我们Laxcus大数据实验室表达了自己的看法,提出了4S标准,得到与会者的普遍赞同和肯定.回来后,觉得这个话题应该再说说,所以就和诸位谈谈我们眼中的下一代大数据系统和4S标准. 概述地说一下4S标…

大数据关键技术 大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样,存储和分析挖掘的数据量庞大,对数据展现的要求较高,并且很看重数据处理的高效性和可用性. 传统数据处理方法的不足 传统的数据采集来源单一,且存储.管理和分析数据量也相对较小,大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理.对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言,传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性,根据CAP理论,难以保证其可用性和扩展性. 传统的数据处理方法是以处理器为中心,而大数据环境下,需要采取以数据为中心的模式,减少数据移动带来…

一文看懂大数据的技术生态圈,Hadoop,hive,spark都有了 转载: 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoo…

大数据平台是为了计算,现今社会所产生的越来越大的数据量,以存储.运算.展现作为目的的平台.大数据技术是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力.适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统.   ————————————————————— 免责声明:我们致力于保护作者版权,部分内容源于网络公开内容或圈友所提供,无法核实原始出处,如涉及侵权,请直接联系我们删除,抄袭本文至其它微信号者引发的一切纠…

摘要:2019云栖大会大数据&AI专场,阿里云智能计算平台事业部研究员关涛.资深专家徐晟来为我们分享<AI加持的阿里云飞天大数据平台技术揭秘>.本文主要讲了三大部分,一是原创技术优化+系统融合,打破了数据增长和成本增长的线性关系,二是从云原生大数据平台到全域云数仓,阿里开始从原生系统走入到全域系统模式,三是大数据与AI双生系统,讲如何更好的支撑AI系统以及通过AI系统来优化大数据系统. 直播回放 >>> 以下是精彩视频内容整理 说到阿里巴巴大数据,不得不提到的是10年…

散仙,在上篇文章中介绍了,如何使用Apache Pig与Lucene集成,还不知道的道友们,可以先看下上篇,熟悉下具体的流程. 在与Lucene集成过程中,我们发现最终还要把生成的Lucene索引,拷贝至本地磁盘,才能提供检索服务,这样以来,比较繁琐,而且有以下几个缺点: (一)在生成索引以及最终能提供正常的服务之前,索引经过多次落地操作,这无疑会给磁盘和网络IO,带来巨大影响 (二)Lucene的Field的配置与其UDF函数的代码耦合性过强,而且提供的配置也比较简单,不太容易满足,灵活多变的…

节后上班第一天,新一代大数据任务调度 - Apache DolphinScheduler(incubator) 就迎来了好消息 - 在社区 20 多位小伙伴的贡献与努力下,社区发布了 1.3.5 版本,1.3.5 作为 1.3.x 的 bug 修复版本,本次共修复了 1.3.4 版本发现的 10 多处 bug . BUG FIX 请参考下列内容: [#3237][Docker] the file requirements.yaml in helm mode has error flag [#32…