小书翻译完成，分享啦--《用Python操作大数据[MapReduceHadoop和Spark]》

花了一些时间, 但感觉很值得. Big Data, MapReduce, Hadoop, and Spark with Python   Master Big Data Analytics and Data Wrangling with MapReduce Fundamentals using Hadoop, Spark, and Python   作者: The LazyProgrammer (https://lazyprogrammer.me)

配置 thrift python使用的包 thrift 个人使用的python 编译器是pycharm community edition. 在工程中设置中,找到project interpreter, 在相应的工程下,找到package,然后选择 "+" 添加, 搜索 hbase-thrift (Python client for HBase Thrift interface),然后安装包. 安装服务器端thrift. 参考官网,同时也可以在本机上安装以终端使用. thrift Ge

前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做"Fullstack JavaScript",是关于用JavaScript进行前端.服务器端,甚至数据库(MongoDB)开发,一个Web应用开发人员,只需要学会一门语言,就可以实现整个应用. 受此启发,我发现Python可以称为大数据全栈式开发语言.因为Python在云基础设施,DevOps,大数据处理等领域都是炙手可热的语言. 领域 流行语言 云基础设施 Python, Java, Go DevOps P

康诺云是一家致力于在医疗大数据领域创业的初创公司.通过给用户提供http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/12034.html">可穿戴式设备,连续记录用户的体征数据(比如血压.心率.血糖等),然后将这些数据发送到云端,然后通过云端的算法对这些数据进行分析,得出用户自身的连续体征波动规律,当波动出现异常时则会有预警出现. 在今年5月份,小编曾有幸采访到了康诺云创始人之一康辉,但由于各种原因,采访内容一直未刊登.今天重新翻出当时的采访记录,发现其中有很多

1.4大数据和事务性系统 以大数据作为参照来理解事务概念的发展变化是非常重要的.这个问题的讨论会涉及相应的NoSQL数据库.Hadoop系统使用HBase来作为自己的NoSQL数据存储.你也可以使用Cassandra或者云计算提供商(如Amazon Dynamo)的NoSQL系统来替代. 大多数的RDBMS使用者都要求数据库必须要遵守ACID准则,但是遵守这些准则是有系统代价的.当数据库后台需要处理峰值为每秒数百万次的事务操作的时候,要求苛刻地遵守ACID准则对数据库来说是个巨大的挑战. ACI

2016年7月17号在北大举行的第五届中国大数据应用论坛上,中国新一代IT产业推进联盟技术分委会秘书长鲁四海做了题为<大数据技术及行业应用>的分享.他分享内容分为三个部分:第一,行业的趋势.技术发展是什么样的:第二大数据在传统行业落地的困难,大数据要用起来最终还是落在传统行业,因为IT技术的发展不能自娱自乐:第三,传统行业如何落地大数据. 大数据产业发展趋势 首先来看,现在的大数据产业正在发生着哪些变化.第一,首席数据官开始崛起.第二,可视化是推动大数据普及的一个重要的手段.大数据的真实用户,

Elasticsearch是一个分布式.Restful的搜索及分析服务器,Apache Solr一样,它也是基于Lucence的索引服务器,但我认为Elasticsearch对比Solr的优点在于:     轻量级:安装启动方便,下载文件之后一条命令就可以启动:     Schema free:可以向服务器提交任意结构的JSON对象,Solr中使用schema.xml指定了索引结构:     多索引文件支持:使用不同的index参数就能创建另一个索引文件,Solr中需要另行配置:     分布式

更多的信息,可以参考python内部的json文档: python>>> help(json) 或者官方文档: http://docs.python.org/library/json.html#module-json. 下面给出一个使用python解析json的简单例子: 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python import json #Function:Analyze json script #Json is a script can descript data st

1.2大数据技术背后的核心思想 上文中的例子我们作了诸多假设,要表明的核心问题是虽然我们可以很快地处理数据,但是从持久性的存储设备中读取的速度受到限制,这是整个数据处理流程上的关键瓶颈所在.相对于读写本地节点存储设备上的数据,通过网络来传输数据会更慢. 下面列出了所有大数据处理方法中的一些共同特征: 数据分布在多个节点(网络I/O速度<<本地磁盘I/O速度). 计算程序离数据更近(集群上的节点),而不是相反. 数据的处理尽量在本地完成(网络I/O速度<<本地磁盘I/O速度). 使用