大数据啊大数据！浪尖浪尖聊大数据开始本文之前，希望大家参与一下下面的投票。做这个投票的主要原因是最近经常有找浪尖咨询大数据，自学，培训及找工作的事情，问题归类如下：大数据要不要培训自学一段时间，发现很痛苦，没人指导想放弃，培训费用太高了培训发现跟不上，举步维艰培训结束了，为啥面试机会甚少下面分类回答一下。1.大数据需要培训吗？对于java老鸟，因为有比较强的编程经验，可以买点视频或者找大牛付费专栏
原创
2021-03-19 13:47:02
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各个行业的业务数据都运行在关系数据库中，但是历史数据的保存，数据分析和数据挖掘，需要准实时的从关系数据库导入到分布式数据库系统中。本文介绍了利用ISFRAME实现数据收集和备份的方法。
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2013-06-01 18:44:35
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一、 Hadoop的来源 Hadoop是Google的集群系统的开源实现。 --Google集群系统：GFS(Google File System)、MapReduce、BigTable. --Hadoop主要由HDFS(Hadoop Distributed File System Hadoop分布
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2021-07-29 16:23:31
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今天听了一场报告会，是清华计算机系60周年系列讲座之一，主讲人是哈工大软院院长李建中教授，主题《计算和数据资源受限的大数据计算的复杂性理论与高效算法研究》，李老师介绍的大数据计算理论体系很...
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2022-04-29 22:22:20
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大数据框架 系统平台 Hadoop、CDH、HDP 监控管理 CM、Hue、Ambari、Dr.Elephant、Ganglia、Zabbix、Eagle 文件系统 HDFS、GPFS、Ceph、GlusterFS、Swift 、BeeGFS、Alluxio 资源调度 YARN、Mesos 协调框架
数据库时代要说大数据的真正起源，必须得提到数据库。无论是移动互联网还是PC因特网，或者是计算机本身，背后都是一群又一群程序员写的程序，而一切程序说到底都还是对数据的处理。如果把数据处理比作一个王国的话，那这个王国的国王就是数据库。那什么是数据库呢？用最简单的话来说，就是一个用户可以把数据存储在数据库，需要的时候，用户可以告诉数据库，我需要某些数据，然后数据库会自行完成实际的数据处理过程，返回数据给
原创
2021-09-28 21:15:15
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目录1 大数据概念2 大数据特点（4V）3 大数据应用场景4 大数据发展前景5 大数据部门间业务流程分析6 大数据部门内组织结构1 大数据概念大数据概念大数据（Big Data）：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。按顺序给出数据存储单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。 1Byte = 8bit 1K = 10
原创
2021-03-25 17:46:20
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Lambda架构由Storm的作者Nathan Marz提出。旨在设计出一个能满足。实时大数据系统关键特性的架构，具有高容错、低延时和可扩展等特。
一：大数据HDFS组网介绍 HDFS组网由管理节点、控制节点及数据节点三个部分组成，实际组网规划建议如下： 管理节点：对部署在集群中的节点及服务进行集中管理。控制节点：控制监控数据节点执行存储数据、接收数据、发送进程状态及完成控制节点的公共功能。数据节点：执行管理节点发出的指示，
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2016-09-20 09:12:02
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https://www.cnblogs.com/felixzh/category/689650.html
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2019-06-21 01:36:39
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大数据1.大数据的定义2.大数据，到底有多大3.数据的来源4.大数据的4Vs5.大数据的价值5.1帮助企业了解用户5.2帮助企业了解自己6.大数据和云计算7.大数据和物联网（5G）8.大数据的产业链9.大数据的挑战对于很多人来说，当他第一次听到“大数据”这个词，会自然而然从字面上去理解——认为大数据就是大量的数据，大数据技术就是大量数据的存储技术。但是，事实并非如此。大数据比想象中复杂。它不...
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2021-06-05 16:08:36
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ARM Cortex M0权威指南_PDF电子书下载 带书签文件夹 高清完整版 http://pan.baidu.com/s/1jGKQSwY MariaDB入门非常easy_PDF电子书下载 带书签文件夹 高清完整版 http://pan.baidu.com/s/1hqpgV20 管理就是走流程_
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2016-02-20 14:24:00
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最近kafkaSkew严重，琢磨下这个问题！先MASK转载https://segmentfault.com/a/1190000009166436https://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/52025949https://blog.csdn.net/xhpscdx/article/details/76670209
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2018-08-31 09:07:50
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大数据是行业发展的必然方向，数据本地化和数据级并行是大数据处理技术上的必然选择，而share nothing的分布式架构恰恰就是数据本地化和数据级并行的设计。大数据时代，单个节点的系统肯定干不过免费的可以使用廉价硬件的分布式系统。
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2015-03-17 17:00:06
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2021-08-02 14:48:58
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