企業(yè)級(jí)Hadoop久脯、Spark平臺(tái)應(yīng)用、開發(fā)镰吆、整合
公司從Hadoop向Spark整合帘撰，主要的業(yè)務(wù)需求是做實(shí)時(shí)性要求更高的一些業(yè)務(wù)
系列課程的重點(diǎn)就是：
- 實(shí)用的一些技巧，
- 調(diào)優(yōu)的一些手段万皿、
- 企業(yè)中實(shí)際應(yīng)用的一個(gè)場(chǎng)景
根據(jù)企業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景摧找，我們?nèi)绾斡肏adoop、Spark去解決
在這里牢硅，聆聽最專業(yè)的實(shí)戰(zhàn)指引
和我們一起蹬耘，學(xué)習(xí)最熱門的大數(shù)據(jù)技術(shù)
課程大綱
- 大數(shù)據(jù)的故事
- Hadoop的演變
- 企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)應(yīng)用
- 大數(shù)據(jù)必備技能
- 平臺(tái)一覽
- IOE VS HADOOP
--IBM Oracle EMC 想必大家也都聽說過， 前段時(shí)間很火的新聞减余，阿里巴巴去IOE的主角 - 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)選型
- 集群部署综苔、數(shù)據(jù)管理、任務(wù)調(diào)度位岔、集群監(jiān)控
- Hadoop集群的問題和限制
- Hadoop DBA
- Hadoop企業(yè)級(jí)應(yīng)用的成本考量
大數(shù)據(jù)的故事
很久很久以前...一般故事都是這么開頭的
-實(shí)際上是在5年前
google的一個(gè)團(tuán)隊(duì)在《自然》雜志上發(fā)表了一篇論文如筛，他們通過對(duì)數(shù)據(jù)的處理，進(jìn)行了一個(gè)在美國(guó)流感傳播的一個(gè)預(yù)測(cè) google Flu Thrends(GFT) 抒抬。
這個(gè)預(yù)測(cè)不依賴任何的醫(yī)療檢查杨刨、診斷結(jié)果
而且只有一天的延遲
當(dāng)時(shí)是在2009年初的時(shí)候，當(dāng)時(shí)真?zhèn)€結(jié)果引起了不小的轟動(dòng)擦剑，
當(dāng)時(shí)一個(gè)美國(guó)的預(yù)測(cè)流感的一個(gè)衛(wèi)生組織妖胀，他們的預(yù)測(cè)方法是通過收集醫(yī)生的檢查和診斷結(jié)果，進(jìn)行流感傳播的預(yù)測(cè)惠勒，然后進(jìn)行流感傳播趨勢(shì)圖的這樣一個(gè)繪制赚抡， 他們?cè)跁r(shí)間上的延時(shí)是大概一個(gè)月左右，才能夠做出這樣一個(gè)趨勢(shì)的分布的預(yù)測(cè)
那谷歌可以不通過醫(yī)療數(shù)據(jù)捉撮，就是根據(jù)當(dāng)?shù)赜脩羲阉鞯膬?nèi)容和瀏覽的內(nèi)容怕品，做一個(gè)流感預(yù)測(cè)的這樣一個(gè)業(yè)務(wù)
這是大數(shù)據(jù)在最初應(yīng)用上的一個(gè)小故事，根據(jù)這個(gè)故事我們知道巾遭，數(shù)據(jù)量是很重要的一點(diǎn)肉康，我們通過這些龐大的數(shù)據(jù)嫡霞，我們是要得到一個(gè)有價(jià)值的結(jié)果浪感，所以數(shù)據(jù)不是最重要的，最重要的是通過數(shù)據(jù)獲得一個(gè)有價(jià)值的答案
倫敦皇家學(xué)院的David Hand教授窘疮，曾經(jīng)說了這么一句話骑素，Nobody wants ‘data’. what they want are the answers
更極端的是《連線》雜志（Wired）的主編 chris Anderson 他也是長(zhǎng)尾理論的提出者炫乓，他在2008年寫了一篇文章《理論的終結(jié)》里面就說，所有的數(shù)學(xué)模型都是錯(cuò)的，數(shù)據(jù)已經(jīng)大到可以自己說出結(jié)論了末捣。這也是比較極端的一個(gè)說法侠姑，這些例子都告訴我們，大數(shù)據(jù)的時(shí)代來了箩做。
那么在大數(shù)據(jù)時(shí)代我們要做些什么呢莽红？
我們要做的不僅僅是把這些龐大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來，而且還要想辦法把數(shù)據(jù)利用起來邦邦。能夠有一個(gè)更便捷的方式訪問這些數(shù)據(jù)安吁，去分析這些數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)技術(shù) Hadoop
Hadoop 1.0
