阿里封神谈hadoop生态学习之路
在大数据时代，要想个性化实现业务的需求，还是得操纵各类的大数据软件，如：hadoop、hive、spark等。笔者（阿里封神）混迹Hadoop圈子多年，经历了云梯1、ODPS等项目，目前base在E-Mapreduce。在这，笔者尽可能梳理下hadoop的学习之路。
《Kafka Stream》调研：一种轻量级流计算模式
流计算，已经有Storm、Spark，Samza，包括最近新起的Flink，Kafka为什么再自己做一套流计算呢？Kafka Stream 与这些框架比有什么优势？Samza、Consumer Group已经包装了Kafka轻量级的消费功能，难道不够吗？
花了一些时间阅读[docs](http
分布式快照算法: Chandy-Lamport
Spark 的 Structured Streaming 的 Continuous Processing Mode 的容错处理使用了分布式快照（Distributed Snapshot）算法 Chandy-Lamport 算法，那么分布式快照算法可以用来解决什么问题呢？
EMR弹性低成本离线大数据分析
布式计算框架系统分别为Hadoop、Spark和Storm, Hadoop可以运用在很多商业应用系统，可以轻松集成结构化、半结构化以及非结构化数据集，Spark采用了内存计算，允许数据载入内存作反复查询，融合数据仓库、流处理和图形计算等多种计算范式，Spark能够与Hadoop 很好地结合，Storm用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系用，为Hadoop添加可靠的实时数据处理能力。
XGBOOST原理解析
1.引言最近，因为一些原因，自己需要做一个小范围的XGBoost的实现层面的分享，于是干脆就整理了一下相关的资料，串接出了这份report，也算跟这里的问题相关，算是从一个更偏算法实现的角度，提供一份参考资料吧。
大数据学习~Hadoop初识三Yarn模式
我们都知道在如今的Hadoop中主要有三个重要的执行管理器。一个HDFS,一个MapReduce,还有就是我们今天要看的 YARN。
2.0以前的Hadoop
在2.0以前的hadoop中是没有Yarn这个模式管理的。
结构化大数据分析平台设计
前言
任何线上系统都离不开数据，有些数据是业务系统自身需要的，例如系统的账号，密码，页面展示的内容等。有些数据是业务系统或者用户实时产生的，例如业务系统的日志，用户浏览访问的记录，系统的购买订单，支付信息，会员的个人资料等。
JindoFS: 云上大数据的高性能数据湖存储方案
JindoFS 是EMR打造的高性能大数据存储服务，可以为不同的计算引擎提供不同的存储服务，可以根据应用的场景来选择不同的存储模式。在2019杭州云栖大会大数据生态专场，阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家殳鑫鑫和Intel大数据团队软件开发经理徐铖共同向大家分享了云上大数据的高性能数据湖存储方案JindoFS的产生背景、架构以及与Intel DCPM的性能评测。
