话题： Hadoop
-
乘风破浪！拥抱数据洪流
2017-05-24全球产生的数据量达到惊人的地步，2013年生成的数据总量约为3.5 ZB。到2020年，保守估计，全球年数据量将达到44 ZB。企业该如何在大数据的时代取胜？
-
Dr. Elephant：Hadoop和Spark的优化“神器”
2017-05-23 | 作者：Jack Vaughan美国加州软件公司Pepperdata的应用程序分析软件建立在Dr. Elephant开源项目上。主要目的是让更多的Hadoop和Spark应用程序投入生产。
-
Spark和Hadoop分析遇障碍？可以试试容器啊
2017-03-26 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：乔俊婧将定制的Spark和Hadoop试点项目转移到生产中是一项艰巨的任务，但容器技术缓解了这种艰难的过渡。
-
创建数据流应用程序 不要被数据“牵着鼻子走”
2017-03-22 | 作者：Craig Stedman | 翻译：乔俊婧如果应用程序开发人员不关注数据准确性和一致性，使用Hadoop，Spark和其他大数据技术的数据收集过程虽然要快得多，但效果并不一定很理想。
-
Teradata发布开源Kylo软件 实现数据管道快速搭建与管理
2017-03-14 | 作者：Teradata企业运用Teradata天睿公司推出的数据湖管理软件平台Kylo，能够更简单、更经济、更迅速地开发数据湖，并专注于实现显著业务成果。
-
大数据时代 是什么让你的数据准备跑偏了？
2017-03-06 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：张亮亮数据准备过程可能是企业从高级分析技术获得商业利益的绊脚石。随着大数据环境的不断发展，集成和准备分析数据的工作正在发生显著的变化。
-
重视大数据分析有哪些好处？IT经理有话说
2017-01-22 | 作者：Craig Stedman | 翻译：乔俊婧随着Hadoop，Spark和其他大数据技术作为更多组织中的关键IT组件，越来越重视寻找大数据分析应用程序的业务优势，
-
数据科学挑战重重 get新技能成当务之急
2017-01-17 | 作者：Ed Burns | 翻译：乔俊婧随着更多新兴工具和技术的出现，许多企业正在努力应对当今大数据和数据科学生态系统的复杂性。根据TDWI的最新研究，专业数据科学家的短缺仍然是企业面临的数据科学的挑战之一。
-
Amazon引入Athena 是否意味着AWS云上Hadoop的终结？
2017-01-02 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：张亮亮Amazon Web Services准备尝试扩展云计算龙头地位，继续充实其数据基础设施，这次使用的是新的查询服务。
-
分析工具很难选? 且看这些企业如何挖掘大数据价值
2016-12-27 | 作者：Craig Stedman | 翻译：杨宏玉作为大数据平台，如Hadoop，NoSQL数据库和Spark 处理引擎被企业广泛采用。部署先进的分析工具，帮助企业分析业务数据流，这类方式被越来越多的企业所接受。
共250条记录