hadoop、spark/storm等大数据相关视频资料汇总下载

NO.1 想要学好大数据需掌握哪些技术? 答:1,Java编程技术 Java编程技术是大数据学习的基础,Java是一种强类型语言,拥有极高的跨平台能力,可以编写桌面应用程序.Web应用程序.分布式系统和嵌入式系统应用程序等,是大数据工程师最喜欢的编程工具,因此,想学好大数据,掌握Java基础是必不可少的! 2.Linux命令 对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的,相比Linux操作系统,Windows操作系统是封闭的操作系统,开源的大数据软件很受限制,因此,想从事大数据开发相关工作,还需

1.Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.具有可靠.高效.可伸缩的特点.Hadoop的核心是HDFS和Mapreduce,hadoop2.0还包括YARN. 2.HDFS Hadoop的分布式文件系统.是Hadoop体系中数据存储管理的基础.它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行.HDFS简化了文件的一致性模型,通过流式数据访问,提供高吞吐量应用程序数据访问功能,适合带有大型数据集的应用程序. 3.MapReduce(分布式计算框架) M

(此文章同时发表在本人微信公众号"dotNET每日精华文章",欢迎右边二维码来关注.) 题记:Build2016开完很久了,现在才来回顾下,就说说那些和大数据相关的Session,也因为笔者最近在深入研究这方面的东西. 3月30日到4月1日的Build2016 微软开发者大会的内容引爆了整个.NET开发社区,大家的热情都被Xamarin免费开源.Bash on Windows等点燃了.不过在这些热点背后,我还是比较关注和自己最近研究的大数据领域相关的Session.下面我就整理一些我个

本篇为这一段时间以来我对大数据相关技术的学习心得及理解,主要涉及以下几个方面: noSql, 集群, 数据挖掘, 机器学习,云计算,大数据,以及Hadoop和Spark.主要都是一些初级的概念澄清之类的东西,并且比较凌乱,慎入.* 1. NoSQL我的理解是,NoSQL主要用于存储一些非结构化数据, 是关系数据库与文件存储方式(比如视频文件就适合使用文件的方式存储)的过度. ** 1.1 NoSQL的分类: 列存储: Hbase(BigTable的开源实现),可存储结构化数据. Cassandr

NO.1 学大数据如何零基础入门? 答:学习任何东西都一样,一开始就是一道坎,我很喜欢看书,特别是容易入门的书.对于大数据,我的具体研究方向是大规模数据的机器学习应用,所以首先要掌握以下基本概念.微积分(求导,极值,极限)线性代数(矩阵表示.矩阵计算.特征根.特征向量)概率论+统计(很多数据分析建模基于统计模型).统计推断.随机过程线性规划+凸优化.非线性规划等*数值计算.数值线代等当然一开始只要有微积分.线代以及概率论基本上就可以入门机器学习,我强烈推荐几本书,这几本书不需要看完,只需要对其中

摘要:7月30日,七牛数据平台工程师王团结就七牛内部使用的数据平台,深入分享了该团队在Flume.Kafka.Spark以及Streaming上的实践经验,并讲解了各个工具使用的注意点. 继" YARN or Mesos?Spark痛点探讨"." Mesos资源调度与管理的深入分享与交流".及" 主流SQL on Hadoop框架选择"之后,CSDN Spark微信用户群邀请了王团结为大家分享Hadoop/Spark在七牛数据平台的实战. 王团结

拉勾网大数据相关招聘数据分析 观察对象:大数据相关岗位的招聘数据 观察时间:2016.3.28 数据来源:拉勾网 1.分析目的 目前,大数据是一个非常热门的话题,受到很多人的关注和追捧,其创造的相关职业也受到大家的青睐.但大数据相关职业究竟是什么样,有怎么样的要求,有怎样的待遇还不为多数人所知,为了更好的了解大数据相关职业要求及其福利待遇进行本次数据分析. 2.数据采集 1 数据来源:拉勾网,拉勾网是专业的互联网招聘平台,专注互联网职业机会,其数据具有代表性: 2 数据类型:json类型数据:

NO.1 大数据为什么这么"火"?为什么那么多人转型学大数据? 回答一:身为数据极客,在2017年应该能感觉很幸福. 去年,我们曾经问过大家"大数据还是个值得关注的大事吗?",并注意到由于大数据更像是一种"系统化工程",因此在企业的接受速度方面要落后于整个业界的炒作.大数据技术用了多年时间进行演化,才从一种看起来很酷的新技术变成企业在生产环境中实际部署的核心企业级系统. 2017年,我们已经很适应这样的部署阶段."大数据"这个

现在的大数据是很红火的,薪资比通常的软件行业要高,所以很多年轻人想进入这个行业.但并不是每个大数据相关的工作都是高薪的,主要还是根据自己的专长进行选择发展.大数据涉及的知识很广泛,如果要当全能选手,是非常艰难,一个人的精力也是有限的.进行细分选择,然后专攻才是正道.要了解学习大数据,如果是程序员,其实进入还是很方便的,主要还是大数据开发方向,要学习的内容,主要是在自己以前的基础上进行扩展延伸.如果是进入大数据分析则是相当于另一个领域,运维方向来说,也是比较容易切入的.如何学习了解大数据,找准自己