Hadoop应用领域

代志远早年就职网易研究院从事MapReduce与DFS系统的自主研发,后加入支付宝数据平台负责Hadoop与HBase体系的架构设计与二次研发,支付宝流计算与分布式搜索系统的设计和研发,后成为支付宝海量计算体系架构师兼支付宝三代架构成员.现就转战于阿里巴巴集团-CDO-海量数据部门,负责创新性项目的研究和跟进,目前专注于Google第二代数据库产品MegaStore的研究和在阿里的落地. 在即将召开的HBTC大会中,我们有幸邀请到代志远作为我们的演讲嘉宾,请他分享下阿里巴巴在海量数据分布式数据库

基于Hadoop离线大数据分析平台项目实战  课程学习入口:http://www.xuetuwuyou.com/course/184 课程出自学途无忧网:http://www.xuetuwuyou.com 课程简介: 某购物电商网站数据分析平台,分为收集数据.数据分析和数据展示三大层面.其中数据分析主要依据大数据Hadoop生态系统常用组件进行处理,此项目真实的展现了大数据在企业中实际应用. 课程内容 (1)文件收集框架 Flume ①Flume 设计架构.原理(三大组件) ②Flume 初步使

按照时间的早晚从大数据出现之前的时代讲到现在.暂时按一个城市来比喻吧,反正Landscape的意思也大概是”风景“的意思. 早在大数据概念出现以前就存在了各种各样的关于数学.统计学.算法.编程语言的研究.讨论和实践.这个时代,算法以及各种数学知识作为建筑的原料(比如钢筋.砖块),编程语言作为粘合剂(比如水泥)构成了一座座小房子(比如一个应用程序),形成了一小片一小片的村庄(比如一台服务器).这个时代村与村之间还没有高速公路(GFS, HDFS, Flume, Kafka等),只有一条泥泞不好走的

互联网创造了大数据应用的规模化环境,大数据应用成功的案例大都是在互联网上发生的, 互联网业务提供了数据,互联网企业开发了处理软件,互联网企业的创新带来了大数据应用 的活跃,没有互联网便没有今天的大数据产业.没有互联网.云计算.物联网.移动终端与 人工智能组合的环境大数据也没那么重要.大数据的价值并非与生俱来而是应用创新之结果 ,价值是由技术组合创新涌现出来的.离开环境的支持大数据毫无价值,就像离开了身体的 手不再有手的功能一样. 随着2017年大数据各种应用的发展,大数据的价值得以充分的发挥,大

2015-04-23 大数据 摘要:Hadoop是一个开源的高效云计算基础架构平台,其不仅仅在云计算领域用途广泛,还可以支撑搜索引擎服务,作为搜索引擎底层的基础架构系统,同时在海量数据处理.数据挖掘.机器学习.科学计算等领域都越来越受到青睐.本文将讲述国外.国内Hadoop的主要应用现状. 国外Hadoop的应用现状 1.Yahoo Yahoo是Hadoop的最大支持者,截至2012年,Yahoo的Hadoop机器总节点数目超过42?000个,有超过10万的核心CPU在运行Hadoop.最大的一

Hadoop 引擎上的 SQL 有许多广泛的应用领域: 数据处理与在线分析处理(OLAP) 改进优化 在线事务处理(OLTP) 存储引擎: 今天 Hadoop 主要有三个存储引擎:分别是 Apache HBase.Apache Hadoop HDFS 和 Hadoop Accumulo.Apache Accumlo与 Hbase 非常相似,但它本是由 NSA 组织创建的项目,历史上特别看重系统的安全性,尤其在授权认证方面:在我们看来,HBase 现在已经将安全特性方面的工作加入到项目中了,这样的

原文网址:http://www.csdn.net/article/1970-01-01/2824661 1.Hadoop在百度得使用 Hadoop在百度的应用领域主要包括:大数据挖掘与分析,日志分析平台,数据仓库系统,用户行为分析系统,广告平台等存储与计算服务. 目前百度的Hadoop集群规模已经超过数十个至多,单集群节点数目超过5000台,每天处理的数据量超过8000TB.同时百度在Hadoop的基础上还开发了自己的日志分析平台.数据仓库系统,以及统一C++编程接口,并对Hadoop深度改造,

[转:http://www.csdn.net/article/2015-07-07/2825150] 在深度学习(Deep Learning)的热潮下,Caffe作为一个高效.实用的深度学习框架受到了广泛的关注.了解Caffe研发的背景.愿景.技术特色.路线图及其开发者的理念,对于我们选择合适的工具更好地进行深度学习应用的迭代开发大有裨益.<程序员>记者近日深度对话Caffe作者贾扬清,剖析Caffe的起源.目标.差异性.现存的一些问题和改进工作,以及未来的规划. 起源故事 <程序员&g

1.概述 Hadoop已被公认为大数据分析领域无可争辩的王者,它专注与批处理.这种模型对许多情形(比如:为网页建立索引)已经足够,但还存在其他一些使用模型,它们需要来自高度动态的来源的实时信息.为了解决这个问题,就得借助Twitter推出得Storm.Storm不处理静态数据,但它处理预计会连续的流数据.考虑到Twitter用户每天生成1.4亿条推文,那么就很容易看到此技术的巨大用途. 但Storm不只是一个传统的大数据分析系统:它是复杂事件处理(CEP)系统的一个示例.CEP系统通常分类为计算