大数据日报2015-06-13 院士谈对大数据的再认识:远景灿烂但近期不能期望太高 等29条

2015年6月28日 | By News | Filed in: News.

Source: http://bd.memect.com/archive/2015-06-13/long.html

院士谈对大数据的再认识:远景灿烂但近期不能期望太高

来自 @慧思慧想 好东西传送门整理

这篇必须转。其中所呈现的对“大数据”的认识,达到了一个新的高度。 [1] [1] http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4OTMyNzIzOA==&mid=207482497&idx=1&sn=d92ef2ced74e8b9ba3c9b6d5fcbaba36&scene=2&from=timeline&isappinstalled=0#rd

在Jenkins里运行Docker

来自 @DockOne 好东西传送门整理

关键词:虚拟化, Docker, 容器

【在Jenkins里运行Docker】在Docker中使用Docker有两种方式,区别在于环境是否与宿主隔离开来。本文以在Jenkins中使用Docker为例,说明如何通过加载宿主Docker socket和程序达成重用宿主镜像的目的。文章最后还讨论了这一方式面临的安全问题,务必在实际使用时加以考虑。 [1] [1] http://dockone.io/article/431

Streaming. Integrating Spark Kafka & Hbase to Power a Real Time Dashboard

来自 @robinloxley1 好东西传送门整理

关键词:数据库, 计算框架, HBase, Kafka, Spark, 流计算

Streaming. Integrating Spark, Kafka & Hbase to Power a Real Time Dashboard – Sigmoid [1] [1] https://www.sigmoid.com/integrating-spark-kafka-hbase-to-power-a-real-time-dashboard/

Kafka设计解析(三):Kafka High Availability(下)

来自 @InfoQ 好东西传送门整理

关键词:计算框架, Kafka, 流计算

【Kafka设计解析(三):Kafka High Availability(下)】本文深入讲解了Kafka的HA机制,阐述了HA相关各种场景,如Broker failover、Controller failover、Topic创建/删除、Broker启动等详细处理过程。同时介绍了Kafka提供的与Replication相关的工具,如重新分配Partition等。 [1] [1] http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-3

Kafka设计解析(三):Kafka High Availability(下)

课程资料:(Stanford)分布式算法及其优化

来自 @爱可可-爱生活 好东西传送门整理

关键词:分析, 计算框架, Spark, 课程, 教育网站

【课程资料:(Stanford)分布式算法及其优化】《CME 323: Distributed Algorithms and Optimization》by Reza Zadeh 基于Spark的凸优化/MF/机器学习/神经网络/Bootstrap/数值线性代数/图分析/流处理分布式算法及优化 [1] [1] http://stanford.edu/~rezab/dao/

课程资料:(Stanford)分布式算法及其优化

完整版

点此链接查看全部29条:http://bd.memect.com/archive/2015-06-13/long.html


发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注