面對大資料過分渲染宣傳，你需要了解的9件事
大資料和開放資料不是一回事，但他們有著密切的聯絡（正如我在主題發言稿「未來的大資料將會開放到什麼程度？」上寫到的）。我們正在關注的大資料一些趨勢和話題與開放資料也有關係。按照這樣的脈絡，就出爐了這篇我在去哥倫布的路上學到的《了解大資料的九件事》。在研討會的官網上可以看到我用黑體標註的人們的名字。
為大資料的激烈反應做好準備。很多演講者提到了「大資料過分渲染宣傳」的話題，認為大資料被討論得如此熱烈，以至於我們現在可以進入乙個反應性的迴圈。mikenelson對他在公開場合看到的逐漸出現的「垃圾資料」提出了責難，甚至建議我們應該重新命名大資料，它可以有乙個「大兄弟」–就像很多人一樣。他建議改名為：bffmudd,是大（big）、肥（fat）、快（fast）、亂（messy）、非結構化（unstructured）、分布式資料（distributeddata）的縮寫。
關於大資料獲客你需要了解的知識
大資料實時計算階段需掌握的技術有 mahout spark storm。1 spark spark是專為大規模資料處理而設計的快速通用的計算引擎，其提供了乙個全面 統一的框架用於管理各種不同性質的資料集和資料來源的大資料處理的需求，大資料開發需掌握spark基礎 sparkjob spark rdd...
玩轉工業大資料，你所需要了解的Kafka
無論是德國工業4.0 美國工業網際網路還是 中國製造2025 各國製造業創新戰略的實施基礎都是工業大資料的蒐集和特徵分析，及以此為未來製造系統搭建的無憂環境。以工業大資料為核心構建的智慧型化體系會成為支撐智慧型製造和工業網際網路的核心動力，圍繞工業大資料展開的各類技術也在不斷湧現。在 工業大資料處理...
面對奔湧而來的海量資料，你需要乙個大資料基礎設施
it平台的演進正隨著5g ai和iot等新技術的到來而發展到第四平台階段。與前三個平台階段不同的是，第四平台將以資料為核心，以大資料基礎設施為基礎，而各行各業在提公升其資料能力的過程中，無不面臨著資料巨量化 資料多樣化和資料服務化的挑戰。近日，中橋調研諮詢公司與愛數公司合作發布了大資料基礎設施 數位...