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原创

自己构建Hadoop大数据环境？请小心这三大陷阱

自己构建自己构建Hadoop大数据环境似乎是一个很经济实惠的选择，但是如果不注意以下三大陷阱，你可能会栽一个大跟头。

2017-03-09 16:28:18.000

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解析流式大数据处理的三种框架：Storm，Spark和Samza

许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流。本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍，然后尝试快速、高度概述其异同。

2016-06-15 11:11:59.000

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简述实时流处理系统的用例

本文阐述了为什么比起Hadoop之类的知名技术，类似Apache Storm这样的系统更加有用。

2016-06-15 10:47:32.000

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Storm VS Spark，谁是你的最佳实时大数据处理器?

实时大数据处理已经逐步迈入主流，而Storm与Spark项目的支持无疑在其中起到了显著的推动作用。那么问题来了：实时大数据处理到底该选谁?

2016-01-14 10:56:10.000

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从信用卡账单刷卡数据中，我们可以分析出什么？

对于刷卡消费类的数据分析，如果能够拿到所有人的信用卡消费数据（一个人可能有多张信用卡），那么拿到这些信用卡消费数据应该如何展开分析。

2016-01-13 11:10:16.000

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2016年最值得关注的大数据领域33大预测

2016年大数据领域会发生什么情况？考虑到如今在深层神经网络和规范性分析方面取得的进展，你可能觉得这个问题很好回答。而实际上，来自业界的大数据预测大不相同，本文精选出了最值得关注的33个预测，为您开启未知的2016！

2016-01-06 10:16:08.000

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为什么Spark Streaming越来越流行？

Databricks最近对1400多家Spark用户进行了一次调查，结果显示这些用户对Spark Streaming的使用率与2014年相比增长了56%，另外，有48%的受访者将Spark Streaming标记为最常用的Spark组件。Uber、Netflix和Pinterest等家喻户晓的公司赫然在列，那么为什么使用Spark Streaming加速业务发展的公司越来越多呢？我们一起来看看。

2016-01-05 09:49:27.000