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- Spark 1.x大数据平台 - CSDN学院
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- 业界最全面深入的，最专业的Spark培训课程，将帮助您了解和掌握最热的大数据处理技术：Spark，它是UC Berkeley ampLab所开源的内存计算框架，不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。
- https://edu.csdn.net/course/detail/322
- 一共81个，开源大数据处理工具汇总 - CSDN博客
- 查询引擎 一、Phoenix 贡献者：：Salesforce 简介：这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。 Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JD
- https://blog.csdn.net/zengmingen/article/details/62044656
- 五种大数据处理架构 - CSDN博客
- 大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限，但这种计算类型的普遍性、规模，以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。 本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统
- https://blog.csdn.net/wjandy0211/article/details/78802044
- 流式大数据处理的三种框架：Storm，Spark和Flink - CSDN博客
- storm、spark streaming、flink都是开源的分布式系统，具有低延迟、可扩展和容错性诸多优点，允许你在运行数据流代码时，将任务分配到一系列具有容错能力的计算机上并行运行,都提供了简单的API来简化底层实现的复杂程度。 Apache Storm 在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，我们称之为拓扑（topology）。这个
- https://blog.csdn.net/cm_chenmin/article/details/53072498
- 大数据处理需要用到的编程语言开发语言 - CSDN博客
- 你有一个大数据项目，你知道问题领域（problem domain），也知道使用什么基础设施，甚至可能已决定使用哪种框架来处理所有这些数据，但是有一个决定迟迟未能做出：我该选择哪种语言？（或者可能更有针对性的问题是，我该迫使我的所有开发人员和数据科学家非要用哪种语言？）这个问题不会推迟太久，迟早要定夺。 当然，没有什么阻止得了你使用其他机制（
- https://blog.csdn.net/u010098331/article/details/52246307
- 流式大数据实时处理技术、平台及应用 - CSDN博客
- 大数据技术的广泛应用使其成为引领众多行业技术进步、促进效益增长的关键支撑技术。根据数据处理的时效性，大数据处理系统可分为批式(batch)大数据和流式(streaming)大数据两类。其中，批式大数据又被称为历史大数据，流式大数据又被称为实时大数据。 目前主流的大数据处理技术体系主要包括Hadoop及其衍生系统。Hadoop技术体系实现并优化
- https://blog.csdn.net/u010923921/article/details/77860171
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