2019年11月15日,第九届数据技术嘉年华大会在北京隆重召开,本次大会以  “开源 • 智能 • 云数据 - 自主驱动发展 创新引领未来” 为主题,探索数据价值,共论智能未来.SequoiaDB 巨杉数据库作为领先的金融级分布式关系型数据库,为大家带来新一代分布式数据库的发展趋势和特性,也通过分享巨杉的丰富金融级实践经验,帮助大家充分了解分布式数据库当前的应用场景. 分布式数据库发展趋势 在上午主会场的分享中,巨杉数据库联合创始人王涛,为大家带来了题为“新一代分布式数据库”的分享. 王涛指出,…

欢迎来到 GreatSQL社区分享的MySQL技术文章,如有疑问或想学习的内容,可以在下方评论区留言,看到后会进行解答 GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. 全文完,END Enjoy GreatSQL 文章推荐: GreatSQL MGR FAQ https://mp.weixin.qq.com/s/J6wkUpGXw3YkyEUJXiZ9xA 万答#12,MGR整个集群挂掉后,如何才能自动选主,不用手动干预 https://mp.weixin.qq.c…

[摘要] 知乎上一篇很不错的科普文章,介绍大数据技术生态圈(Hadoop.Hive.Spark )的关系. 链接地址:https://www.zhihu.com/question/27974418 [问题] 如何用形象的比喻描述大数据的技术生态?Hadoop.Hive.Spark 之间是什么关系? [答案1] 学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象. 对应到大数据技术体系,虽然各种技术百花齐放,层出不穷,但大数据技术本质上无非解决4个核心问题. 1.存储,海量的数据怎样有效的存储?主要包…

目前大数据已经成为了各家互联网公司的核心资产和竞争力了,其实不仅是互联网公司,包括传统企业也拥有大量的数据,也想把这些数据发挥出作用.在这种环境下,大数据技术的重要性和火爆程度相信没有人去怀疑. 而AI人工智能又是基于大数据技术基础上发展起来的,大数据技术已经很清晰了,但是AI目前还未成熟啊,所以本文就天马行空一下,从大数据的技术变迁历史中来找出一些端倪,猜一猜AI人工智能未来的发展. 最近断断续续的在看<极客时间>中「 从0开始学大数据 」专栏的文章,受益匪浅,学到了很多.尤其是非常喜欢作者…

第十二届 GOPS 全球运维大会深圳站 会议召开时间:2019年4月12日-13日 会议召开地点:深圳圣淘沙酒店(翡翠店) 会议主办单位:高效运维社区 票务合作伙伴:活动家 会议报名地址:https://www.huodongjia.com/event-1887291715.html 大会为期2天,侧重方向是 AIOps.运维自动化和 DevOps.目前已经有全国各地大公司组团前来参加. 此外还有一些特色专场如:AIOps 场景实践专场.DevOps 最佳实践专场.DevOps 标准认证企业案例…

本篇文章内容来自2016年TOP100summitWalmartLabs实验室广告平台首席工程师.架构师粟迪夫的案例分享. 编辑:Cynthia 粟迪夫:WalmartLabs实验室广告平台首席工程师.架构师 在大数据平台架构设计.消息中间件.分布式系统等领域有丰富经验. 作为技术负责人,帮助多家企业搭建了大数据平台和分布式系统. 目前主导WMX大数据平台.广告效益分析系统和实时数据管道的开发. 导读:作为世界上最大的商品零售商,沃尔玛每天都投放大量的广告.产生大量的商品交易,生成大量数据,需要…

16日上午9点,2016云栖大会“开源大数据技术专场” (全天)在阿里云技术专家封神的主持下开启.通过封神了解到,在上午的专场中,阿里云高级技术专家无谓.阿里云技术专家封神.阿里巴巴中间件技术部高级技术专家天梧.阿里巴巴中间件技术部资深技术专家纪君祥将给大家带来Hadoop.Spark.HBase.JStorm Turbo等内容. 无谓:Hadoop过去现在未来,从阿里云梯到E-MapReduce 阿里云高级技术专家 无谓 从开辟大数据先河至现在,风雨十年,Hadoop已成为企业的通用大数据框架…

当今,世界无时无刻不在发生着变化.对于技术领域而言,普遍存在的一个巨大变化就是为大数据(Big data)打开了大门,并应用大数据技相关技术来改善各行业的业务并促进经济的发展.目前,大数据的作用已经上升到一定程度,对于小型或大型公司而言,从所收集的数据中提取出有用的信息已被是非常宝贵的.此外,大数据帮助那些在使世界变得更美好的且负有重要责任的组织能够更好地完成工作. 在早期,大数据并不没有那么的“大”.当时,只有大型企业能够很好地利用它,因为他们是唯一能够负担得起这种技术的企业.此外,其广泛的服…

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst…

1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非…