大数据架构

• 什么是大数据架构以及主要研究方向

  大数据架构偏重基建和架构，更多注重的是Hadoop、Spark、Storm等大数据框架的实现原理、部署、调优和稳定性问题，以及它们与Flume、Kafka等数据流工具以及可视化工具结合技巧，再有就是一些工具的商业应用问题，如Hive、Cassandra、HBase、PrestoDB等。能够将这些概念理解清楚，并......

  [大数据] 2022-09-05

• 浅论成为spark应用高手的6个技术阶段

  Hadoop和Spark是目前最流行的大数据架构。据中配教育《大数据平台搭建与高性能计算最佳实战》专家钟老师介绍，Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处

  [大数据] 2017-01-19

• 从基础到深度解析Hadoop与Spark

  Hadoop与Spark是当前两个流行的大数据架构，也是非常重要的开源技术。对于Hadoop与Spark，业内很多专业人士都进行了对比分析。中培伟业《大数据Hadoop与Spark架构应用实战》蒋老师在这里就Hadoop与Spark两大架构

  [大数据] 2017-01-19

• 详解大数据Spark架构的核心部件

  Spark作为大数据在国内常用的两大架构之一，因为其更加强大的功能而代表着大数据架构的未来。中培伟业《大数据Hadoop与Spark架构应用实战》培训专家钟老师在这里就大数据Spark架构的核心部件进行了详细介绍。Spark大数据分析框架的

  [大数据] 2017-01-19

• 10大常见的Hadoop应用误解和更正

  Hadoop作为大数据常用的架构，其发展目前可以说方兴未艾。其很多价值有待人们进一步挖掘，甚至很多人在认识Hadoop的过程中对其产生了误解。中培伟业《大数据Hadoop与Spark》专家蒋老师在这里就10大最常见的Hadoop应用误解进

  [大数据] 2016-09-21