大数据框架

大数据框架最初用于数据仓库或数据湖中的静态数据，但最近的趋势是实时处理来自多个源的数据。 2021-12-14 09:56:51 HadoopSparkKafka Cloudera：拥抱云计算，深耕企业数据云平台 原创 企业正在不断加码对数字化的投入。CDP让企业IT人员能够在任何云环境中进行数据分析，同时提供多种数据安全功能，从而最大程度降低数据风险。Cloudera将依靠CDP及生态的力量，助力企业释放更多数据价值。 2021-12-13 11:47:01 ClouderaCDP大数据 值得拥有的五大数据质量工具 译文 精选 在本文中，我们和您讨论五种数据质量类工具，以协助您完成数据之旅，并确保数据质量真正能够为业务奠定坚实的基础。 2021-12-13 09:00:00 数据质量工具业务 记录一次 Hbase 线上问题的分析和解决 本篇文章，我们回顾一次 hbase 线上问题的分析和解决 - KeyValue size too large，总结下背后的知识点，并分享一下查看开源组件不同版本差异点的方法。 2021-12-12 18:12:13 Hbase线上问题 建立数据策略的六个关键组成部分 数据策略包括一套在企业中使用数据的长期目标，以及支持这些目标的政策和应用实践。 2021-12-12 08:35:13 数据策略数据数据分析 使用数据仓库BI的六种策略 用于流分析、数据准备和主数据管理的新工具可以帮助企业采用更好的数据仓库策略。这里有六种策略，可以帮助企业充分使用新的云数据仓库。 2021-12-10 13:08:31 数据仓库BI数据存储 数据驱动的电子邮件验证至关重要的六个原因 大数据在电子邮件通信的未来中扮演着非常关键的角色。越来越多的公司正在寻找更具创新性的方法来使用数据技术来简化沟通并在各个利益相关者之间建立更加个性化的关系。 2021-12-10 11:35:40 数据驱动大数据 客户数据分析对于基于客户的营销的未来至关重要 数据分析的最佳应用之一是通过增强的基于帐户的营销。有很多方法可以使用大数据来更好地了解目标客户群，这是任何营销策略的重要组成部分。 2021-12-10 11:35:05 数据分析大数据技术 聊聊为什么 IDL 只能扩展字段而非修改 本文聊聊 grpc proto 变更时的兼容问题，核心只有一条：对扩展开放，对修改关闭，永远只增加字段而不修改。 2021-12-09 07:54:19 IDL字段兼容 数据结构与算法之合并区间，这么贪 对于贪心算法，很多同学都是：如果能凭常识直接做出来，就会感觉不到自己用了贪心, 一旦第一直觉想不出来, 可能就一直想不出来了。 2021-12-08 11:31:43 数据结构算法合并区间 详解数据治理相关的七个术语和名词 作为最小颗粒度的数据，数据元是对数据进行标准化定义的基础，也是构建统一、集成、稳定的行业数据模型的基础。 2021-12-07 22:07:26 数据治理元管理 百事可乐：利用数据分析缓解供应链困境 大多数企业来说，供应链运营一直以来是产业关注的焦点，对其进行分析也逐渐成为应对供需重大波动的一项关键性缓解举措。 2021-12-07 15:14:54 数据分析供应链CIO 创建数据驱动的价值生态系统的三个步骤 为了改善这种情况并为客户和股东创造新价值，IT领导者必须创建生态系统和企业文化，以加速和维持企业的数据科学和分析的发展。 2021-12-07 14:49:39 数据驱动生态系统数据分析 到2025年，中国大数据产业测算规模将超3万亿元 “编制《“十四五”大数据产业发展规划》，目的是推动我国大数据产业高质量发展，这也是我国大数据产业的第二个五年规划。” 2021-12-07 14:21:53 大数据十四五网络 大数据产业新风口，运营商优势何在？ 大数据产业是以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业。工信部近日发布《“十四五”大数据产业发展规划》（下称《大数据规划》）提出了“十四五”时期的总体目标，将成为大数据产业未来发展的基础。

谈到大数据框架，现在最火的就是Hadoop和Spark，倒底现在业界都在使用哪种技术？二者间究竟有哪些异同？它们各自解决了哪些问题？让我们通过本文来了解。 2016-01-25 10:48:15 大数据框架HadoopSpark 处理不确定数据的方法研究 不确定性是客观存在的大量现象和事物的特征，其表现形式也具有多样性，如随机性、模糊性、粗糙性以及多重不确定性等。随着研究范围的扩大、研究内容的深入，对不确定现象与事物的研究及其数据处理方法也亟待突破和落地应用。 2016-01-22 11:05:07 不确定性数据 Cloudera和Spark的年度回顾 Cloudera 作为Apache Hadoop的最快速、最便捷、最安全的数据管理和分析平台，以及最新开源技术的提供者，于一个月前宣布增加了对Spark SQL和MLiB与Cloudera Enterprise 5.5 和 CDH 5.5集成的支持。 2016-01-15 15:55:56 ClouderaSparkHadoop 2016年大数据发展现状及发展趋势预测 原创 针对大数据来说，2016年将是令人振奋的一年。智能算法将接替现在由人类来完成的许多业务。我们将看到数据湖服务作为一种服务解决方案出现，帮助企业以最少的工作更多的使用数据。越来越多的行业将开始试用数据区块链技术（blockchain technology）以改变他们的行业。 2016-01-08 09:37:12 大数据现状趋势预测 如何从零构建实时的个性化推荐系统? 现在网上到处都有推荐。亚马逊等主流电子商务网站根据它们的页面属性以各种形式向用户推荐产品。Mint.com之类的财务规划网站为用户提供很多 建议，比如向用户推荐他们可能想要办理的信用卡，可以提供更好利率的银行。谷歌根据用户搜索历史记录的信息优化搜索结果，找到相关性更高的结果。

大数据框架能够实现对海量数据的整合处理，大数据的三大主流框架有Hadoop，Spark以及Storm这三种。Hadoop因为具有良好的跨平台性、对数据进行高效处理和其部署廉价性成为目前世界上使用最广泛的大数据工具；SparkSpark具有更加高效和快速的计算能力；Storm具有实时实时处理流式数据的计算优势，当然这三种框架也各自存在不足。本文对着三大主流框架进行比较，分析它们的优点和缺点。