分享《大数据治理》+PDF+桑尼尔·索雷斯

下载:https://pan.baidu.com/s/1GAdRoRkGAHbB6InFF4wyDw 更多资料分享:http://blog.51cto.com/14087171 更多资料下载:https://pan.baidu.com/s/1lMO23nnrIag8Glvy2Be0Iw 原文地址:http://blog.51cto.com/14087171/2328894

老李分享大数据生态圈 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择.         大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoop Distributed FileSy

老李分享大数据生态圈 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择.         大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoop Distributed FileSy

微服务的诞生并非偶然,它是在互联网高速发展,技术日新月异的变化以及传统架构无法适应快速变化等多重因素的推动下诞生的产物. 微服务的诞生并非偶然,它是在互联网高速发展,技术日新月异的变化以及传统架构无法适应快速变化等多重因素的推动下诞生的产物.互联网时代的产品通常有两类特点:需求变化快和用户群体庞大,在这种情况下,如何从系统架构的角度出发,构建灵活.易扩展的系统,快速应对需求的变化:同时,随着用户的增加,如何保证系统的可伸缩性.高可用性,成为系统架构面临的挑战.如果你想了解大数据的学习路线,想学习

好程序员分享大数据教程之线程高级部分,首先讲一下线程的生命周期 对于一个线程, 在被创建后, 不是立即就进入到了运行状态, 也不是一直处于运行状态, 在线程的声明周期中, 一个线程会在多种状态之间进行切换 new : 新生状态, 线程被实例化, 但是还没有开始执行(start) runnable: 就绪状态, 已经执行过start, 线程已经启动了, 只是没有抢到CPU时间片 running: 运行状态, 抢到了CPU时间片 blocked: 阻塞状态, 线程执行的过程中, 遇到一些特殊情况,

下载地址:网盘下载 内容简介  · · · · · · 如果你已经准备好要充分实施大规模可扩展性数据分析工作,那么需要知道如何利用Hadoop技术.这本<Hadoop高级编程--构建与实现大数据解决方案>可以帮助你做到这一点!本书关注用于构建先进的.基于Hadoop的企业级应用的架构和方案,并为实现现实的解决方案提供深入的.代码级的讲解.本书还会带你领略数据设计以及数据设计如何影响实现.本书解释了MapReduce的工作原理,并展示了如何在MapReduce中重新定制特定的业务问题.在整本书中

        那如果我要更高速的处理呢? 如果我是一个类似微博的公司,我希望显示不是24小时热博,我想看一个不断变化的热播榜,更新延迟在一分钟之内,上面的手段都将无法胜任.于是又一种计算模型被开发出来,这就是Streaming(流)计算.                Storm是最流行的流计算平台.流计算的思路是,如果要达到更实时的更新,我何不在数据流进来的时候就处理了?比如还是词频统计的例子,我的数据流是一个一个的词,我就让他们一边流过我就一边开始统计了.流计算很牛逼,基本无延迟,但是它的

ETL是什么?为什么要使用ETL?KETTLE是什么?为什么要学KETTLE? ETL是数据的抽取清洗转换加载的过程,是数据进入数据仓库进行大数据分析的载入过程,目前流行的数据进入仓库的过程有两种形式,一种是进入数据库后再进行清洗和转换,另外一条路线是首先进行清洗转换再进入数据库,我们的ETL属于后者. 大数据的利器大家可能普遍说是hadoop,但是大家要知道如果我们不做预先的清洗和转换处理,我们进入hadoop后仅通过mapreduce进行数据清洗转换再进行分析,垃圾数据会导致我们的磁盘占用量

下载地址:网盘下载 内容简介  · · · · · · <大数据时代>是国外大数据研究的先河之作,本书作者维克托?迈尔?舍恩伯格被誉为"大数据商业应用第一人",拥有在哈佛大学.牛津大学.耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历,早在2010年就在<经济学人>上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究. 维克托?迈尔?舍恩伯格在书中前瞻性地指出,大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活.工作和思维,大数据开启了一次重大的时代转型,并用三个部分讲述了大数