大数据计算

Spark，如同Hadoop生态系统中的MapReduce、Hive和Storm，是一种通用的 大数据计算框架。它集成了多种计算框架：Spark Core用于离线计算，Spark SQL用于交互式查询，Spark Streaming用于实时流式计算，Spark MLlib用于机器学习，Spark GraphX用于图计算，涵盖了大数据领域的各种计算需求。 Spark专注于大数据的计算，而Hadoop则更侧重于大数据的存储（例如HDFS、Hive、HBase）以及资源调度（Yarn）。 Spark与Hadoop的结合，被视为大数据领域最具潜力和前景的组合。

本系列展示大数据领域的新研究和应用，以及当前正在开发的计算工具和技术。鼓励包含具体的示例和应用。该系列的范围包括社交网络、传感器网络、数据中心计算、天文学、基因组学、医疗数据分析、大规模电子商务等领域的题目，还包括其他潜在贡献者提出的相关主题。

Spark 的 2.1.1 版本压缩包，真挺适合想在本地或者集群上玩转大数据的你。核心模块清晰，像是任务调度的Spark Core、写 SQL 像查数据库一样顺手的Spark SQL、还有能搞流的Spark Streaming，都上手。嗯，spark-2.1.1.tgz下载解压就能用，设置好环境变量就能跑。搭配YARN或Kubernetes也方便。

本PPT包含四章内容：人类认知的可计算性、大数据时代的自然语言处理技术、智能驾驶中的视听觉认知、云模型和数据场等物理学方法在不确定性认知中的应用。大数据时代的认知计算是否会促进认知科学的发展，值得思考。

飙车机器人的畅跑场景，李德毅院士用这个画面打开了“大数据认知计算”的脑洞。嗯，说实话，看完还挺震撼的。认知能不能被计算？他不是讲哲学，是拿出了实际方案，讲得通俗、接地气。文章还搭配了一些资源链接，讲了认知 CPU、机器人运动算法啥的，细节还蛮全。 北京城区的飙车机器人不只是想象，背后是大数据和认知模型的结合。李德毅院士在讲“智能”的时候，真的挺有一套的。他讲的认知计算，就是让机器自己“想明白”事情，不只是执行命令，像是给它装了个会判断的大脑。 有几个文章推荐还不错，比如这个《认知计算的 CPU 大数据认知_李德毅院士》，讲得比较深入但还算好懂。还有轮式机器人那篇，也挺适合搞嵌入式和路径规划的兄

循序渐进掌握云计算大数据离线计算，了解编程步骤的每一个细节。

云计算和大数据密不可分，如同硬币的正反面。大数据的处理必须依赖于分布式架构，以处理海量数据。其特点在于分布式数据挖掘。大数据技术依赖于云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。它是一种成本较低、快速采集、处理和分析大规模数据的新一代技术。大数据技术的发展使得处理海量数据变得更加便捷、经济且快速，已经成为各行业商业模式改变的重要驱动力。本资源详细介绍了大数据和云计算的基本概念、技术及其应用。包括绪论、大数据环境下的云计算架构、大数据关键技术与应用、云存储、云服务与云安全、云计算应用、虚拟化技术、Hadoop和Spark平台、分布式文件系统及并行计算框架、分布式数据存储与大数据挖掘。

大数据架构设计，包括云计算与大数据的关系；各行业大数据计算架构案例等

基于数据形式，大数据处理系统分为批处理、流处理和实时处理，各有其特点和应用。同时，深度学习、知识计算、社会计算和可视化等技术在大数据分析中发挥关键作用。面临数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战，应对之策分别为数据抽象、分布式计算和弹性容错。

大数据的基本 PPT 里，最吸引人的是它把云计算讲得接地气。业务模式讲清了，技术底层也没落下。像“数据是资产”这种理念，听着就挺有画面感。还有云计算偏重存储和计算的说法，嗯，确实是现在行业的主流做法，讲得比较实在。适合你拿来做分享或者初步了解，入门够用了，扩展也不难。 大数据与云计算的关系在这份 PPT 里梳理得挺清楚，强调“云是手段，大数据是目标”，这种说法还挺有意思。比如你想做个业务决策支持系统，就需要用云去大数据，而不是光堆服务器。逻辑顺，用词也不绕，PPT 风格偏简洁那种，适合讲给非技术的同事听。 内容还涉及到预测性这些比较“前沿”的话题，虽然讲得不算深入，但能看出来是为了让你有个大致