针对Hadoop数据处理应用程序的新分布式执行框架： Apache Tez 经验
你可能听说过 Apache Tez ，它是一个针对 Hadoop 数据处理应用程序的新分布式执行框架。但是它到底是什么呢？它的工作原理是什么？哪些人应该使用它，为什么？如果你有这些疑问，那么可以看一下
jopen hadoop2.5.2HA高可靠性集群搭建(zookeeper3.4.6+hbase0.98.11) 经验
在hadoop2中新的NameNode不再是只有一个，可以有多个（目前只支持2个）。每一个都有相同的职能。 一个是active状态的，一个是standby状态的。当集群运行时，只有active状态的N
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P6 大数据架构师基础：hadoop家族，Cloudera产品系列等各种技术 文档
大数据架构师基础：hadoop家族，Cloudera产品系列等各种技术 2014-07-16 13:51 大 数据我们都知道hadoop，可是还会各种各样的技术进入我们的视野：Spark，Storm
P5 10分钟内理解云计算分布式大数据处理框架Hadoop 文档
家林会带您在10分钟内理解云计算分布式大数据处理框架Hadoop并开始动手实践，倒计时开始…… 第1分钟： Hadoop要解决的问题是什么？ 答：Hadoop核心要解决长期IT界乃至人类社会的两大主题： 1，
P25 Apache Hadoop2.0 下一代数据处理框架介绍 文档
Apache Hadoop 2.0 下一代数据处理框架介绍 2. 主要内容Hadoop 1.0 的局限性 Hadoop 2.0 新特性介绍 Hadoop现状及最新进展 3. Hadoop1.0的局限-
容器和微服务在Hadoop生态系统中找到一席之地 经验
容器和微服务凭借构架上的灵活优势，已经杀进了Hadoop生态系统。分别位于德国和美国两家公司的技术高管对此提出了自己的观点。 最近关于大数据的实践多是基于裸机的，这意味着Hadoop已经在非虚拟服务器上被广为实现
P6 用Hadoop搭建分布式存储和分布式运算集群 文档
用Hadoop搭建分布式存储和分布式运算集群 用Hadoop搭建分布式存储和分布式运算集群 1. 列出使用的机器 普通PC，要求： cpu: 750M-1G mem: >128M disk: >10G
数据分析≠Hadoop+NoSQL，不妨先看完善现有技术的10条捷径(分享) 经验
Hadoop让大数据分析走向了大众化，然而它的部署仍需耗费大量的人力和物力。在直奔Hadoop之前，是否已经将现有技术推向极限？这里总结了对Hadoop投资前可以尝试的10个替代方案，省时、省钱、省力，何乐而不为？
Hadoop2.3、 Hbase0.98、 Hive0.13架构中Hive的安装部署配置以及数据测试 经验
简介： Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的 sql 查询功能，可以将 sql 语句转换为 MapReduce 任务进行运行。
中国移动集中化BI探索：数据仓库与Hadoop混搭 资讯
智能（BI）应用为运营商带来了巨大机遇。 对此，中国移动研究院业务支撑所所长孙少陵日前在“Hadoop与大数据技术大会”上对于运营商的大数据商业智能探索进行了详细介绍。 机遇与挑战并存 如
hadoop2.x 完全分布式详细集群搭建(图文：4台机器) 经验
168.79.101 hadoop1 192.168.79.102 hadoop2 192.168.79.103 hadoop3 192.168.79.104 hadoop4 一：准备 1
Mahout快速入门教程 经验
，包括：被称为Taste的分布式协同过滤的实现、分类、聚类等。Mahout最大的优点就 是基于hadoop实现，把很多以前运行于单机上的算法，转化为了MapReduce模式，这样大大提升了算法可处理的数据量和处理性能。
P24 Mahout 学习分享 文档
Mahout 算法介绍 聚类 K-means 分类 贝叶斯分类过程 手机上网推荐实例 推荐算法讲解 2. Mahout开源（apache 许可） 可伸缩的机器学习算法库 与Hadoop 紧密结合 3. Mahout
Mahout环境安装说明 经验
习领域经典算法的实现，可以帮助开发人员更加方便快捷地创建 智能应用程序。通过和 Apache Hadoop 分布式框架相结合，Mahout 可以有效地使用分布式系统来实现高性能计算。 网址： http://mahout
P20 Apache Mahout 简介：通过可伸缩、商业友好的机器学习来构建智能应用 文档
少数据集中的维度数据，以便只专注于最有用的属性，或者用于探明趋势。无监管学习的常见方法包括 k-Means、分层集群和自组织地图。 在本文中，我将重点讨论 Mahout 当前已实现的三个具体的机器
bbcpeng
分布式机器学习算法的集合：Mahout 经验
布式机器学习算法的集合，协同过滤只是其中的一部分。除了被称为Taste的分布式协同过滤的实现（Hadoop-based，另有pure Java版本），Mahout里还有其他常见的机器学习算法的分布式实现方案。当前拥有：
Apache Spark 1.6 正式发布，性能大幅度提升 资讯
normal equation for least squares bisecting K-Means clustering online hypothesis testing Latent
Spark与Flink：对比与分析 资讯
被有效的重复使用。Flink是可扩展的批处理和流式数据处 理的数据处理平台，设计思想主要来源于Hadoop、MPP数据库、流式计算系统等，支持增量迭代计算。 原理 Spark 1.4特点如下所示。
P44 mahout in action中文版(最全的) 文档
法处理情况下的机器学习工具。在目前阶段，这种可伸缩性由java实现，有些部分基于Apache Hadoop这个分布式计算框架实现。 Mahout是java库。它不支持用户接口，预装好的服务器。以及安装