使用Azure HDInsight处理大数据-2017

微软的 HDInsight 大数据平台，用 Azure 的底子做得还蛮顺手的。你不用折腾复杂的 Hadoop 集群部署，几步点一点击就能搭个能跑 Hadoop、Spark、Hive 的环境。部署快、集成深，适合懒人（是那种效率高的懒）。 Azure 平台的集成做得挺不错，HDInsight 能无缝接上Azure Storage、Azure SQL Database这些服务。用 Azure AD 还支持单点登录，团队协作效率高。 支持的框架也全：从Hadoop的批，到Spark的内存计算，还有Storm的实时、Hive和HBase也都能直接用。适合各种类型的大数据场景，想做机器学习也不难。 界面

流式计算 日志收集 编程语言 数据分析挖掘 数据搜索/可视化 机器学习 算法 云计算 大数据通用处理平台 分布式协调 分布式存储 存储格式 数据库 资源调度 工作流调度 机器学习工具 数据安全 部署工具 数据分析/数据仓库（SQL 类） 消息队列

这份报告深入探讨了2017年工业大数据领域的现状与趋势。它分析了工业大数据的应用场景、关键技术以及发展挑战，并为企业如何利用工业大数据提升效率、优化流程提供了宝贵的见解。

Apache Kylin 的预计算建模，用起来是真省心。是在做大数据时，响应也快、查询也稳，像在 Azure 上跑，体验还挺丝滑的。它靠提前把数据算好，基本上查询时就不怎么费劲了，性能直接飙升，像O(1)那种速度，用过都说香。 OLAP 查询的性能优化，是 Kylin 最拿手的。它不走传统MapReduce那套，直接绕过慢查询这坑。再加上和Hadoop、Spark的无缝衔接，整个技术栈配合起来挺顺的，构建平台也省了不少事。 最妙的是它支持自助式，不用啥编程基础，一线业务团队都能上手。不像以前那样个数据得靠技术，Kylin 这波是真的把门槛拉低了。你在 Azure 上搭起来，就能让更多人自己玩数

掌握Hadoop和Spark技巧，轻松处理大数据！

在IT行业中，Hadoop作为一个重要的分布式计算框架，在大数据处理领域占据核心地位。版本3.1.1于2018年发布，包含多项改进和修复，提供稳定高效的服务。Hadoop核心组件包括Hadoop Distributed File System (HDFS)和MapReduce。HDFS设计为在大规模集群中运行，保证数据完整性和可用性。MapReduce则将大数据集分割并在集群中并行处理，适用于批处理。引入的YARN作为资源管理系统，提升了系统效率。压缩包中包含Hadoop安装所需的源代码、配置文件和文档。安装步骤包括设置环境变量、配置文件修改和服务管理。学习Hadoop需了解H

2017 杭州云栖大会的大咖讲义，内容真是蛮有料的，尤其是阿里那几个专场，SQL、MaxCompute 都讲得比较深入。讲义是 PDF 完整版，官方出的，质量还挺靠谱，适合你通勤路上翻一翻，吸收点新东西。 阿里开源峰会的分享里，讲到了不少关于大数据计算和分布式架构的设计思路，用的案例也接地气，比如怎么用MaxCompute做海量日志，听着就过瘾。 还有几个分论坛内容也不错，像SQL Server 专场、阿里云大数据服务这些，PDF 里都有图有例子，拿来边看边动手试，效率还挺高。尤其是做数据开发的朋友，这一套真能帮你少踩坑。 另外我顺手翻了几篇相关文章，也比较值得一看： 阿里云大数据专业认证

本书描述了大数据技术的兴起以及Spark在整个大数据堆栈中的角色。它比较了Spark和Hadoop，并指出了Hadoop的一些缺点在Spark中得到了克服。本书主要关注Spark的深度架构以及我们对Spark RDD的理解，以及RDD如何补充大数据的不可变性，并通过惰性评估、可缓存和类型推断来解决这些问题。它还涉及到Spark的高级主题，从Scala的基础知识和核心Spark框架开始，探讨Spark数据框架、使用Mllib的机器学习、使用Graph X的图分析和使用Apache Kafka、AWS Kenisis和Azure Event Hub的实时处理。然后，它进一步探讨了使用PySpark

本书由夏俊鸾、黄洁、程浩等专家学者共同编写，深入浅出地讲解了Spark大数据处理技术。作为一本经典的入门教材，本书内容全面，涵盖了Spark生态系统的核心概念、架构原理以及实际应用案例，为读者学习和掌握大数据处理技术提供了系统化的指导。