AI 助理
备案控制台
开发者社区 大数据 文章 正文

满满的技术干货！Hadoop顶级会议Apache Hadoop Summit精华讲义分享

2017-03-03 5747
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介： Apache Hadoop Summit是Hadoop技术的顶级会议，这里大咖云集，一同探讨世界上最新的Hadoop发展动态以及产品应用和技术实践。本文整理了Apache Hadoop Summit Tokyo 2016上的精选演讲的讲义，无论是你想要的是Hadoop发展前沿，是Hadoop优化技

Apache Hadoop Summit是Hadoop技术的顶级会议，这里大咖云集，一同探讨世界上最新的Hadoop发展动态以及产品应用和技术实践。


本文整理了Apache Hadoop Summit  Tokyo 2016上的精选演讲的讲义，无论是你想要的是Hadoop发展前沿，是Hadoop优化技巧，还是技术最佳实践，统统都在这里！


【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache NiFi速成课

【Hadoop Summit Tokyo 2016】重建大规模Web跟踪设施

【Hadoop Summit Tokyo 2016】利用电力公司智能电表数据比较Spark SQL与Hive

【Hadoop Summit Tokyo 2016】雅虎日本的大规模Hadoop集群网络

【Hadoop Summit Tokyo 2016】东日本可口可乐公司Hadoop之旅，从一滴到一瓶

【Hadoop Summit Tokyo 2016】基于容器规格的Apache Hadoop/Spark集群框架

【Hadoop Summit Tokyo 2016】为什么我的Hadoop集群运行这么慢？

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache Hive在完全支持SQL规范上取的主要进步

【Hadoop Summit Tokyo 2016】使用Apache Ambari简化Hadoop DevOps

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Rakuten是如何解决由于大规模多租户Hadoop集群造成的迷之问题的

【Hadoop Summit Tokyo 2016】中型组织的数据基础设施架构：收集、存储和分析的技巧

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache NiFi 1.0概论

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Hivemall: Apache Hive/Spark/Pig 的可扩展机器学习库

【Hadoop Summit Tokyo 2016】上云还是回到服务器：混合分析一瞥

【Hadoop Summit Tokyo 2016】将HDFS演进成广义分布式存储子系统

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache Phoenix与HBase：HBase之上SQL的过去，现在和未来

【Hadoop Summit Tokyo 2016】使用基于Lambda架构的Spark的近实时的网络异常检测和流量分析

【Hadoop Summit Tokyo 2016】使Apache Zeppelin与Spark赋能企业数据科学

【Hadoop Summit Tokyo 2016】在Apache Hadoop上保护企业数据

【Hadoop Summit Tokyo 2016】使用Hadoop来构建实时和批数据的数据质量服务

【Hadoop Summit Tokyo 2016】使用Apache Ranger和Apache Atlas进行数据治理

【Hadoop Summit Tokyo 2016】领英：4亿会员的数据赋能之旅

【Hadoop Summit Tokyo 2016】企业已经对于云上Hadoop集群做好了准备

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache Hadoop 3.0 ：YARN和MapReduce有什么新特性？

【Hadoop Summit Tokyo 2016】构建信息平台：集成Hadoop与SAP HANA和HANA VORA

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Hadoop Common与HDFS中有什么新特性？

【Hadoop Summit Tokyo 2016】LLAP：Hive上的次秒级分析查询

【Hadoop Summit Tokyo 2016】云上Hadoop——从专家的角度解释What、Why和How

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Hadoop与云存储：在产品中集成对象存储

【Hadoop Summit Tokyo 2016】用于欺诈检测的深度学习

【Hadoop Summit Tokyo 2016】桌上的大数据与KNIME

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Spark上可扩展的深度学习

【Hadoop Summit Tokyo 2016】基于Spark的高性能时空轨迹分析

【Hadoop Summit Tokyo 2016】当Spark邂逅智能电表

【Hadoop Summit Tokyo 2016】对于非文本的自然语言处理结构化数据调查

【Hadoop Summit Tokyo 2016】构建多租户平台

【Hadoop Summit Tokyo 2016】云上SQL-on-Hadoop的状态

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache NiFi的先锋派

【Hadoop Summit Tokyo 2016】企业数据分类和治理

【Hadoop Summit Tokyo 2016】使用Amaterasu项目进行数据操作

【Hadoop Summit Tokyo 2016】现代化企业级数据仓库：数据湖泊

【Hadoop Summit Tokyo 2016】一个持续部署的Hadoop数据分析平台

【Hadoop Summit Tokyo 2016】文件格式的基准——Avro, JSON, ORC & Parquet

【Hadoop Summit Tokyo 2016】服务大众的Hadoop

【Hadoop Summit Tokyo 2016】以Apache Storm为例增强可靠性的流计算

【Hadoop Summit Tokyo 2016】云上的大象

【Hadoop Summit Tokyo 2016】欢迎来到Hadoop的青春时代

【Hadoop Summit Tokyo 2016】基于Apache Spark的数据科学

【Hadoop Summit Tokyo 2016】限制不断变化的多租户日志服务

【Hadoop Summit Tokyo 2016】追踪Hadoop与Storm资源与开销

【Hadoop Summit Tokyo 2016】数据流与Apache NiFi

【Hadoop Summit Tokyo 2016】基于成本的查询优化

【Hadoop Summit Tokyo 2016】一小时之内使用Apache Nifi从零到数据流

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Columnar Era：利用Parquet，Arrow and Kudu获取高性能

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache Storm中的资源感知调度

【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache Spark & Apache Zeppelin的安全状态

【Hadoop Summit Tokyo 2016】将HDFS演化成为广义存储子系统

【Hadoop Summit Tokyo 2016】像搭乐高一样搭建Storm与Spark Streaming Pipelines块

【Hadoop Summit Tokyo 2016】如何构建成功的数据湖泊

【Hadoop Summit Tokyo 2016】操纵云上基于Hadoop 集群的YARN

文章标签：
分布式计算
Hadoop
机器学习/深度学习
Apache
流计算
SQL
Hbase
Spark
HIVE
存储
关键词：
Apache hadoop
Apache技术
技术hadoop
hadoop apache
hadoop技术
小猫吃鱼569
目录
相关文章
不吃核桃
|
17天前
|
消息中间件 分布式计算 Hadoop
Apache Flink 实践问题之Flume与Hadoop之间的物理墙问题如何解决
Apache Flink 实践问题之Flume与Hadoop之间的物理墙问题如何解决
不吃核桃
31 3
jianz123
|
23天前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据处理框架在零售业的应用：Apache Hadoop与Apache Spark
【8月更文挑战第20天】Apache Hadoop和Apache Spark为处理海量零售户数据提供了强大的支持
jianz123
32 0
公众号:码到三十五
|
3月前
|
Java 数据库连接 Apache
深入理解Apache Commons Pool2池化技术
深入理解Apache Commons Pool2池化技术
公众号:码到三十五
77 5
1941623231718325
|
3月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据技术：Hadoop与Spark的对比
【6月更文挑战第15天】**Hadoop与Spark对比摘要** Hadoop是分布式系统基础架构，擅长处理大规模批处理任务，依赖HDFS和MapReduce，具有高可靠性和生态多样性。Spark是快速数据处理引擎，侧重内存计算，提供多语言接口，支持机器学习和流处理，处理速度远超Hadoop，适合实时分析和交互式查询。两者在资源占用和生态系统上有差异，适用于不同应用场景。选择时需依据具体需求。
1941623231718325
169 1
JavaPub
|
3月前
|
分布式计算 Hadoop
关于hadoop搭建的问题org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO.java
关于hadoop搭建的问题org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO.java
JavaPub
53 5
1941623231718325
|
3月前
|
存储 大数据 分布式数据库
使用Apache HBase进行大数据存储：技术解析与实践
【6月更文挑战第7天】Apache HBase，一个基于HDFS的列式存储NoSQL数据库，提供高可靠、高性能的大数据存储。其特点是列式存储、可扩展至PB级数据、低延迟读写及多版本控制。适用场景包括大规模数据存储、实时分析、日志存储和推荐系统。实践包括集群环境搭建、数据模型设计、导入、查询及性能优化。HBase在大数据存储领域扮演关键角色，未来有望在更多领域发挥作用。
1941623231718325
119 3
1941623231718325
|
3月前
|
监控 NoSQL 数据建模
使用Apache Cassandra进行分布式数据库管理的技术实践
【6月更文挑战第5天】本文探讨了使用Apache Cassandra进行分布式数据库管理的技术实践。Cassandra是一款高性能、可扩展的NoSQL数据库，适合大规模、高并发场景。文章介绍了其高可扩展性、高性能、高可用性和灵活数据模型等核心特性，并详细阐述了环境准备、安装配置、数据建模与查询以及性能优化与监控的步骤。通过本文，读者可掌握Cassandra的运用，适应不断增长的数据需求。
1941623231718325
103 6
1941623231718325
|
3月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
使用Apache Hadoop进行分布式计算的技术详解
【6月更文挑战第4天】Apache Hadoop是一个分布式系统框架，应对大数据处理需求。它包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce编程模型。Hadoop架构由HDFS、YARN（资源管理器）、MapReduce及通用库组成。通过环境搭建、编写MapReduce程序，可实现分布式计算。例如，WordCount程序用于统计单词频率。优化HDFS和MapReduce性能，结合Hadoop生态系统工具，能提升整体效率。随着技术发展，Hadoop在大数据领域将持续发挥关键作用。
1941623231718325
71 5
1941623231718325
|
3月前
|
监控 数据处理 调度
使用Apache Airflow进行工作流编排：技术详解与实践
【6月更文挑战第5天】Apache Airflow是开源的工作流编排平台，用Python定义复杂数据处理管道，提供直观DAGs、强大调度、丰富插件、易扩展性和实时监控。本文深入介绍Airflow基本概念、特性，阐述安装配置、工作流定义、调度监控的步骤，并通过实践案例展示如何构建数据获取、处理到存储的工作流。Airflow简化了复杂数据任务管理，适应不断发展的数据技术需求。
1941623231718325
556 3
1941623231718325
|
3月前
|
缓存 监控 负载均衡
使用Apache Solr进行搜索优化的技术探索
【6月更文挑战第6天】探索Apache Solr搜索优化，通过字段选择、分析器优化、索引压缩提升索引效率；优化查询分析、缓存、分组排序以增强查询性能；硬件升级、分布式部署及监控调优保证系统稳定性。实战案例展示如何在电商平台上应用这些策略，实现快速准确的搜索服务。Solr在大数据时代展现出广阔的应用潜力。
1941623231718325
83 1

热门文章

最新文章

  • 1
    Apache Flink 进阶（三）：Checkpoint 原理解析与应用实践
  • 2
    解决org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found)问题
  • 3
    [LAMP]Apache用户认证
  • 4
    apache开源项目--HBase
  • 5
    【Shell脚本】自动ssh登录重启Apache
  • 6
    Apache POI简述
  • 7
    阿里云CentOS7搭建Apache+PHP+MySQL环境
  • 8
    开源授权协议使用调查报告，Apache最受欢迎
  • 9
    Apache Maven
  • 10
    MariaDB安装、Apache安装
  • 1
    Hadoop节点网络性能的带宽测试选择测试工具
    52
  • 2
    Hadoop节点网络性能的带宽测试设置测试环境
    51
  • 3
    Hadoop节点网络性能的带宽测试
    69
  • 4
    Hadoop节点网络性能测试时延测试
    88
  • 5
    Hadoop节点网络性能的带宽测试
    74
  • 6
    Hadoop节点网络性能测试准备测试工具
    61
  • 7
    【专栏】Hadoop，开源大数据处理框架：驭服数据洪流的利器
    130
  • 8
    Hadoop节点网络性能测试
    70
  • 9
    Hadoop节点网络设备与交换机检查
    62
  • 10
    Hadoop节点检查物理连接
    48

    • 相关课程

    更多
  • 大数据实战项目 - 反爬虫系统（Lua+Spark+Redis+Hadoop框架搭建）第七阶段
  • Apache Flink 入门到实战 - Flink开源社区出品
  • 大数据Hadoop快速入门
  • Hadoop快速入门
  • Hadoop企业优化及扩展案例
  • Apache Flink 入门

    • 相关电子书

    更多
  • Apache Flink技术进阶
  • Apache Spark: Cloud and On-Prem
  • Hybrid Cloud and Apache Spark

    • 相关实验场景

    更多
  • 使用Flink实时发现最热Github项目
  • 搭建Hadoop环境

    • 推荐镜像

    更多
  • apache
  • packman
  • CPAN
    • 下一篇
    对象存储 OSS 如何创建 bucket|学习笔记