看做什么，如果不需要对数据进行实时处理，那么大部分情况下都需要把数据从hbase/mysql(数据库)“导入”到hive(数据仓库)中进行分析。 “导入”的过程中会做一些元数据转换等操作。 相关知识如下

了用于大数据分析的分布式数据库FiloDB，对其主要特点和所包含模块进行了分析。 在当今的大数据时代，越来越多的企业需要对结构化的数据进行分析和查询，需要对流数据进行快速处理和更新。以视频分析为例，

任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程： 数据采集 数据存储 数据处理 数据展现（可视化，报表和监控） 其中，数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数

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数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：

使用Spark SQL分析数据 去年网上曾放出个2000W的开房记录的数据库， 不知真假。 最近在学习Spark， 所以特意从网上找来数据测试一下， 这是一个绝佳的大数据素材。 如果数据涉及到个人隐私，请尽快删除，

大数据下的数据分析平台架构 随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。

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在人口大约为 9000 人的小镇 Prineville，Facebook 存储了数以亿计的海量数据。一排排的电脑被安放在四座巨大的，总计八十万平方米的建筑里。它们整齐地排放着，好像要让来自西北的干

Google，人工智能不只是局限于自动驾驶汽车，手机语音服务，以及可以识别数字图像的搜索引擎，也是提高各个大型数据中心效率的重要工具，是这个网络帝国的重要武器。 据监管 Google 全球数据中心网络设计和运营的

MariaDB 开发的一个数据库智能代理服务，允许根据数据库 SQL 语句将请求转向目标一个到多个服务器，可设定各种复杂程度的转向规则。 MaxScale 设计用于透明的提供数据库的负载均衡和高可用性

Obsession 团队必须确保客服代表能尽可能准确、快速地解决问题。 基于此，Uber 打造了一个人工智能客服助理平台——COTA（Customer Obsession Ticket Assistant）

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什么是：人工智能\机器学习\自然语言\数据挖掘 人工智能（AI）是一个大方向，机器学习可以看作是数学算法，这些算法可以作为实现人工智能的一个有效途径、方法，即作为AI的一个 组成部分。但是人工智能的实现

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