• Storm风暴和Spark Streaming火花流都是分布式流处理的开源框架。这里将它们进行比较并指出它们的重要的区别。 处理模型,延迟虽然这两个框架都提供可扩展性和
  • Google和Twitter刚发布它们综合实时流处理和批处理的Lambda架构，LinkedIn的Jay Kreps则对这种架构提出了质疑，指出实时处理和批处理其实是两种范式，将它们硬生生捆绑在一起会犯ORM框架一样的错误，并且提出一种类似EventSourcing或CQRS架构思路只要使用一个实时
  • 京东技术开发日历期PPT和视频文档下载，点击标题进入百度网盘下载。 大数据 机器学习方面：京东大数据分析与创新应用-邢志峰京东大数据基础架构和实践--王彦明 icon
  • Akka vs Storm 简短的描述一下这两个系统： Storm是一个分 icon
  • Spark是一个基于内存in-memory数据处理平台，兼容于Hadoop 数据源但是比Hadoop MapReduce运行得快得多。.特别适合于机器学习处理。 该文作者观察到Apache Spark 最近发 icon
  • Streaming Map/Reduce on Wall Street | Concurrent M</ icon
  • 这是一篇可能来自股票高频交易的系统架构文章，主要讲解如何基于EventSourcing建立一个高性能大数据的实时查询系统。 当前IT正在从基于查询的面向批处理系统转向实时更新系统，虽然目前这只是发生在金融领域( icon
  • ScalaStorm的作者EvanChan在其Akka in Production: Our Story icon
  • Google I/O大会上,Google宣布使用其google Cloud Dataflow替代原来的MapReduce，很多人误解为MR没有用了，以为MR被新的技术替代，其实并不是这回事。 目前大数据处理领域主要有MR代表的批处理和Storm代表的流式实 icon
  • 谷歌在其google I/O的大会上发布了使用Pipeline统一了大数据批处理和流处理，Twitter在其博客也发布了类似平台： icon
  • 这是来自Netflix机器学习系统的构建经验，Netflix是机器学习应用实战的先驱之一，曾经设立百万奖金用于奖励影片推荐系统算法。最近他们又公布了在机器学习系统的 icon
  • H2O能够让Hadoop做数学，H2O是基于大数据的统计分析 机器学习和数学库包，让用户基于核心的数学积木搭建应用块代码，采取类似R语言 Excel或JSON等熟悉接口， icon
  • 本文将首先简要介绍Kafka卡夫卡，通过一个示例场景演示其一些独特的功能。帮助大家初步了解其主要特点。(点击标题) icon
  • MapDB是一个可以持久化内存In-memory的数据库，可作为内存存储的后备，如果数据超过内存大小，可通过MapDB存储到磁盘上(不过很多缓存产品可以激活这个功能) MapDB特点：并发- MapDB icon
  • Mazerunner 是拓展Neo4j图库运行大大数据图计算算法，支持HDFS 和 Apache Spark. icon
  • 转发自分解和组件的抽象方法 人的这种分解和组合思维能力也可通过机器学习算法进行模拟，再配合大数据进行训练，人工智能也就应运而生。 icon
  • summingbird是一个基于Apache2的开源项目，它是一个大规模数据系统，能够以批处理模式(Had icon
  • Storm at spider.io - London Storm icon