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  • Spark学习笔记:核心概念可视化

    对于在分布式系统上背景知识较少的人来说,学习Spark并非易事。 即使我已经使用Spark已有一段时间了,但我发现全面了解Spark中的所有核心概念仍然很耗时。

  • 数据科学vs.机器学习:有什么区别?

    机器学习是人工智能(AI)的一个分支,而数据科学是数据清理、准备和分析的学科。人们需要了解每种技术的工作原理,以及它们是如何一起工作的。

  • HBase工作原理:Hadoop体系结构的一部分

    HBase是一种高可靠性,高性能,面向列的可扩展分布式存储系统,它使用HBase技术在廉价的PC服务器上构建大规模结构化存储集群。

  • 企业如何利用大数据进行社交媒体营销?

    借助全球互联网上现在可用的大量信息,以适当的顺序获取这些数据以获得更深入的见解变得非常必要,这就是大数据发挥作用的地方。

  • Flink及Storm、Spark主流流框架比较

    有Spark和Storm这样成熟的计算框架存在,为什么flink还能占有一席之地呢?今天我们就从流处理的角度将flink和这两个框架进行一些分析和比较。

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