结缘大数据技术 CSDN:请简单地介绍一下自己. 蒋守壮:首先非常感谢CSDN能够给我这次被专访的机会,可以让我重新审视自己的职业发展历程,也希望能够帮助一些同行的朋友们.目前就职万达网络科技集团有限公司,是一名大数据分析师和大数据平台架构师. 我是电子专业出身,但自己对软件行业非常感兴趣,所以大学里一边学习本专业课程,一边到图书馆或活跃在相关技术网站上学习计算机专业课程.虽然累点苦点,但是为自己职业生涯打下了扎实的基础. 从毕业后至今,我已经在IT圈跌打滚爬5年多了,经历了很多,有苦有乐,这些

2016年12月8日-10日,由中国计算机学会(CCF)主办,CCF大数据专家委员会承办,中国科学院计算技术研究所和CSDN共同协办的2016中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference 2015,BDTC 2016)将在北京新云南皇冠假日酒店隆重举办. 图片描述 中国大数据技术大会(BDTC)的前身是Hadoop中国云计算大会(Hadoop in China,HiC).从2008年仅60余人参加的技术沙龙到当下数千人的技术盛宴,目前已成为国内最具影响力.规模

中国大数据技术大会(BDTC)的前身是Hadoop中国云计算大会(HadoopinChina,HiC).从2008年仅60余人参加的技术沙龙发展到当下数千人的技术盛宴,目前已成为国内最具影响力.规模最大的大数据领域技术盛会.中国大数据技术大会(BDTC)作为极具实战价值的专业交流平台,中国大数据技术大会已经成为国内外中高级技术精英最期待的深度分享会. 2016中国大数据技术大会将于12月8日-10日在北京举行,大会为期三天,聚焦行业最佳实践,数据与应用的深度融合,关注热门技术在行业中的实践和应用

WOT2016大数据技术峰会是一场聚焦大数据领域最前沿的的技术及经验分享.2016年11月25-26日北京粤财JW万豪酒店如约而至,会议规模达到1000人! 由51CTO主办的千人技术盛宴--WOT2016大数据技术峰会旨在帮助企业深入了解国内外最新大数据技术,掌握更多行业大数据实践经验,进一步推进国内大数据技术创新.行业应用和人才培养.希望通过WorldOfTech(WOT)技术会议平台为中国大数据相关从业人员搭建一个互动学习交流的平台,通过大数据架构先进设计实践经验.大数据应用的典型成功案例

摘要: 本论坛第一次聚集阿里Hadoop.Spark.Hbase.Jtorm各领域的技术专家,讲述Hadoop生态的过去现在未来及阿里在Hadoop大生态领域的实践与探索. 开源大数据技术专场下午场在阿里技术专家封神的主持下开始,参与分享的嘉宾有Spark Commiter.来自Databriks的范文臣,HDFS committer.Intel 研发经理郑锴,逸晗网络科技大数据平台负责人杨智,Intel技术专家毛玮,以及阿里云技术专家木艮.   Databricks范文臣:Deep Dive

除Hadoop外的9个大数据技术: 1.Apache Flink 2.Apache Samza 3.Google Cloud Data Flow 4.StreamSets 5.Tensor Flow 6.Apache NiFi 7.Druid 8.LinkedIn WhereHows 9.Microsoft Cognitive Services Hadoop是大数据领域最流行的技术,但并非唯一.还有很多其他技术可用于解决大数据问题.除了Apache Hadoop外,另外9个大数据技术也是必须要了

2013年12月5日-6日参加了为期两天的2013中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference, BDTC2013),本期会议主题是:“应用驱动的架构与技术 ”.大数据概念最近真是火得不行,从大会多达7个的“大数据架构与系统”.“大数据技术”.“大数据应用”.“大数据研究与发展”.“大数据基准测试”“智能交通与大数据”以及“传统行业如何驾驭大数据”主题论坛,再到现场爆棚的人群,可见大家拥抱大数据的高涨热情. 在9月份读完了一本<大数据时代>,后面又听大学老师

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7ca5799101013dtb.html 目前,虽然大数据与数据库一体机都很火热,但相当一部分人却无法对深入了解这两者的本质区别.这里便对大数据技术(如Hadoop等,主要指MapReduce与NoSQL)与数据库一体机(新一代的主流关系数据库)技术对比如下: 硬件架构 从本质上来讲,两者的硬件架构基本相同,都是采用x86服务器集群的分布式并行模式来应对大规模的数据与计算.但是,数据库一体机的商家大都会对硬件体系进行面向产品化的.系

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[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

本章来简单介绍下 Hadoop MapReduce 中的 Combiner.Combiner 是为了聚合数据而出现的,那为什么要聚合数据呢?因为我们知道 Shuffle 过程是消耗网络IO 和 磁盘IO 比较大的操作,如果我们能减少 Shuffle 过程的数据量,那就可以提升整个 MR 作业的性能.我在<大数据技术 - MapReduce的Shuffle及调优> 一文中写到 Shuffle 中会有两次调用 Combiner 的过程,有兴趣的朋友可以再翻回去看看.接下来我们还是以 WordCou

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

原文地址:https://blog.csdn.net/bingdata123/article/details/79927507 Google是大数据时代的奠基者,其大数据技术架构一直是互联网公司争相学习和 研究的重点,也是行业大数据技术架构的标杆和示范. 1.谷歌的数据中心 谷歌已经建立了世界上最快.最强大.最高质量的数据中心,它的8个主要数据中心都远离其位于加州山景城的总部,分别位于美国南卡罗来纳州的伯克利郡,爱荷华州的康瑟尔布拉夫斯,乔治亚州的道格拉斯郡,俄克拉荷马州的梅斯郡,北卡罗来纳州的

本文来自腾讯云技术沙龙,本次沙龙主题为构建PB级云端数仓实践 在现代社会中,随着4G和光纤网络的普及.智能终端更清晰的摄像头和更灵敏的传感器.物联网设备入网等等而产生的数据,导致了PB级储存的需求加大. 但数据保留下来并不代表它真的具有利用价值,曾经保存的几TB的日志,要么用来做做最简单的加减乘除统计,要么就在日后出现问题了,扒出日志堆找证据.你的影视库里面可以下载储存成千上万部影片,但不代表你真的能全部看完. 如何将手里现有的数据变得更具有价值?一些营销云已经可以做到毫秒级响应做到精准投放广告

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

我秀中国物联网地图服务平台目前接入的监控车辆近百万辆,每天采集GPS数据7亿多条,产生日志文件70GB,使用传统的数据处理方式非常耗时. 比如,仅仅对GPS做一些简单的统计分析,程序就需要几个小时才能跑完一天的数据,完全达不到实时分析的要求,更无法对数据进行一些深层次的挖掘. 另外历史数据的存储也是一个亟待解决的问题,目前大多采用的方式是将日志文件进行压缩后上传到服务器上进行存储. 这种方式既原始又不可靠,一是需要作业员每天定时手动上传数据,操作不方便:二是一旦存储数据的服务器出现问题,可能会造

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

在大数据处理以及分析中 SQL 的普及率非常高,几乎是每一个大数据工程师必须掌握的语言,甚至非数据处理岗位的人也在学习使用 SQL.今天这篇文章就聊聊 SQL 在数据分析中作用以及掌握 SQL 的必要性. SQL解决了什么问题 SQL的中文翻译为:结构化查询语言.这里面有三层含义:首先这是一门编程语言:其次,这是一门查询语言:最后,这是在结构化数据上做查询的语言.结构化数据就是数据库里的二维表,不了解数据库的读者可以把它看做 Excel 里面的表格.虽然 SQL可以解决查询问题,但是 SQL 并

大数据技术之Sqoop  一.Sqoop简介 Apache Sqoop(TM)是一种旨在有效地在Apache Hadoop和诸如关系数据库等结构化数据存储之间传输大量数据的工具. Sqoop于2012年3月孵化出来,现在是一个顶级的Apache项目. 请注意,1.99.7与1.4.6不兼容,且没有特征不完整,它并不打算用于生产部署. 二.Sqoop原理 将导入或导出命令翻译成mapreduce程序来实现. 在翻译出的mapreduce中主要是对inputformat和outputformat进行

一.给collection objectid赋自定义的值 MongoDB Enterprise > db.testid.insert({_id:{imsi:"4567890123",address:"测试数据"}}) MongoDB Enterprise > db.testid.createIndex({"_id.imsi":1}) MongoDB Enterprise > db.testid.createIndex({&quo