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在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop。Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长;到2020年,市场产值会超过10亿美元。IBM更是非常看好开源大数据工具,派出了3500名研究人员开发Apache Spark,这个工具是Hadoop生态系统的一部分。
去年,大数据市场完全围绕Hadoop生态系统周围的技术。从那时起,重心一直是通过已证明增加收入、提高生产力和降低风险而带来投资回报的使用场合,“将大数据切实利用起来”。现在,大数据继续高奏凯歌。明年我们预计会看到更主流的公司采用大数据和物联网,大中型企业保守和怀疑的企业组织会开始一头扎入其中。
在过去两年多时间里,机器之心采访、记录和报道了全球人工智能领域无数优秀的人工智能技术、公司和产品。但随着行业的发展,我们也逐渐意识到,越来越多概念化与噱头性的产品和团队已经开始让正处于变革拐点的行业变得浮躁和难以判断。关于人工智能行业,到底哪些才是最值得我们关注的公司,而哪些公司又将主导人工智能的未来?
如果你是商界英才(而不是数据科学家或者机器学习专家),你也许对主流媒体宣传的人工智能(artificial intelligence,AI)已经耳熟能详了。你在《经济学人》和《名利场》杂志上读过相关文章,你看到过特斯拉自动驾驶的煽情文章,听到过史蒂芬·霍金讲述人工智能威胁人类的耸人听闻,甚至迪尔伯特关于人工智能和人类智能的玩笑你都知道。
在大数据和大数据分析,他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式,相关性和其他有用的信息,可以帮助企业更好地适应变化,并做出更明智的决策。
过去十年,Apache Hadoop从无到有,从理论概念演变到如今支撑起若干全球最大的生产集群。接下来的十年,Hadoop将继续壮大,并发展支撑新一轮的更大规模、高效和稳定的集群。 我们此次将向大家全面介绍即将到来的Apache Hadoop 3.0新版本——从版本发布状态、背后的故事,到如HDFS erasure coding、YARN federation、NN k-safety等全新的功能。
数据是非常强大的。当然,如果你能真正理解它想告诉你的内容,那它的强大之处就更能体现出来了,通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。必须用一个合乎逻辑的、易于理解的方式来呈现数据。
考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化,企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而,混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出,证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单,从而有效压缩选择范畴。
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