去年 12 月份，Readdle 推出了 Spark 电子邮件应用的 Mac 版本，这款应用程序能够为用户提供跨平台的邮件收发体验，并且支持新款 MacBook Pro 中加入的 Touch B...

它使得深度学习框架 TensorFlow 能与 Apache Spark 中的数据集兼容。对于使用 Spark 来处理不同类型数据的机构和开发者来说，这无疑是一个好消息。

对Hadoop与Spark孰优孰劣这个问题，最准确的观点就是，设计人员旨在让Hadoop和Spark在同一个团队里面协同运行。

现在 Apache Spark 已形成一个丰富的生态系统，包括官方的和第三方开发的组件或工具。后面主要给出 5 个使用广泛的第三方项目。

机器学习，特别是聚类算法，可以用来确定哪些地理区域被一个给定的用户经常访问和“入住”而哪些区域不是。这样的地理分析使范围广泛的服务成为可能，从基于位置的推荐系统到先进的安全系统，并提供更个性化的用户体验。

本文作者是Gianmario Spacagna和Harry Powell，Barclays的数据科学家。Barclays的数据科学家。 集群计算和大数据技术已经取得了很多进展，不过现在很多大数...

1月才刚释出1.6版的大数据技术Spark，下一个2.0版本预计4、5月释出，将提供可运行在SQL/Dataframe上的结构化串流即时引擎，并统一化Dataset及DataFrame

实际环境是开发使用的两台服务器，每个服务器上是三个集群容器节点，总共六个节点，使用weave实现跨主机的通信，并且利用小插件可以实现在局域网或者是在外网查看监控集群的webUI和开放7077等关...

Apache 基金会下的 Spak 再次引爆了大数据的话题。带着比 Hadoop MapReduce 速度要快 100 倍的承诺以及更加灵活方便的 API，一些人认为这或许预示着 Hadoop ...

机器学习 以现有数据为基础创建模型，通过数据驱动，对未来做出决策或者预测。机器学习在最近几年获得大量的关注，因为它对企业与商业做出决策非常有帮助。

我对如何开发和部署＂Shiny-SparkR＂的应用一直很感兴趣，本文目的将展示如何使用 SparkR 来驱动 Shiny 应用。

令人惊讶的是，Hadoop在短短一年的时间里被重新定义。让我们看看这个火爆生态圈的所有主要部分，以及它们各自具有的意义。

2013年年底，我第一次接触到Spark，当时我对Spark所使用的Scala语言产生了较大的兴趣。一段时间后，我做了一个预测泰坦尼克号船上人员生存概率的数据科学项目。事实证明这是一个更深入了解...

如果您的Hadoop项目将有新的突破，那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。

谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。

已经有太多的文章说spark有多么的优秀了，我是非常认可的。比如：统一分析引擎，RDD抽象，dataset、df等编程接口，交互式编程的支持，稳定高效的机器学习算法库，高效的spark sql实...

编者按：2015年，整个IT技术领域发生了许多深刻而又复杂的变化，InfoQ策划了“解读2015”年终技术盘点系列文章，希望能够给读者清晰地梳理出技术领域在这一年的发展变化，回顾过去，继续前行。...

谭政，Hulu 网大数据基础平台研发。曾在新浪微博平台工作过。专注于大数据存储和处理，对 Hadoop、HBase 以及 Spark 等等均有深入的了解。 2015 年中 Spark 版本...

2016 年大数据领域会发生什么情况？考虑到如今在深层神经网络和规范性分析方面取得的进展，你可能觉得这个问题很好回答。而实际上，来自业界的大数据预测大不相同，本文精选出了最值得关注的 33 个预...

今天，我们很开心的宣布发布Apache Spark 1.6!这也是开源社区开发的一个里程碑，2015年贡献spark的代码是1000行，是2014一整年的两倍，见下图。