Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢?

只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、Hibernate，Mybites都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybites的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

·好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。#

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了，只不过你现在还可能对”大数据”到底有多大还没有个太清楚的概念，听我的别纠结这个。等以后你工作了就会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数据，到时候你就不会觉得数据大真好，越大越有你头疼的。当然别怕处理这么大规模的数据，因为这是你的价值所在，让那些个搞Javaee的php的html5的和DBA的羡慕去吧。

·记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其他同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不再抱怨了马上灰溜溜的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

·会这些东西你就成为一个专业的大数据开发工程师了，月薪2W都是小毛毛雨

后续提高：当然还是有很有可以提高的地方，比如学习下python，可以用它来编写网络爬虫。这样我们就可以自己造数据了，网络上的各种数据你高兴都可以下载到你的集群上去处理。

最后再学习下推荐、分类等算法的原理这样你能更好的与算法工程师打交通。这样你的公司就更离不开你了，大家都会对你喜欢的不要不要的。

【环球网报道】2018年7月5日，由中国卫生信息与健康医疗大数据学会主办，中日友好医院、中国诚信信用管理股份有限公司承办，深圳前海元明资产管理有限公司支持的中国卫生信息与健康医疗大数据学会信用专委会成立大会暨首届中国健康医疗大数据与信用管理论坛在北京成功举行。国家卫生健康委原副主任、中国卫生信息与健康医疗大数据学会会长金小桃出席大会并讲话，国家卫生健康委医疗管理服务指导中心办公室主任、健康服务处处长张涛主持大会，泰康保险集团董事长陈东升、元明资本创始合伙人田源等知名专家也参加了本次会议。

中国卫生信息与健康医疗大数据学会信用专委会成立仪式

金会长在讲话中强调，随着卫生健康事业的发展，健康医疗领域信用体系建设的作用和迫切性日益凸显。我国的健康医疗领域信用体系建设现在正处在起步阶段，面临信息披露等诸多挑战。希望未来专委会借助大数据等前沿技术，推动健康医疗领域信用体系建设，服务健康中国国家战略。

根据大会选举结果，中日友好医院院长孙阳与国务院医改专家委员会委员毛振华当选为中国卫生信息与健康医疗大数据学会信用专业委员会首届主任委员。

金小桃会长向专委会领导机构成员授予标牌

国务院医改专家委员会委员、中诚信集团董事长毛振华在会上发表主旨演讲。毛振华认为，在健康医疗领域引入信用体系建设非常重要。信息是信用体系建设的重要基础之一。在信息不对称框架下，大数据是非常重要的工具。目前，我国缺乏健康医疗数据管理和应用方面的法律规范，没有专门的数据收集机构。我国应当完善相应的监管体系，设立专门的数据收集管理机构，建立健全相关法律框架，提高健康医疗大数据的应用比例和范围。

中日友好医院院长孙阳作会议总结，指出国家高度重视社会信用体系建设，专委会的成立恰逢其时。希望各位委员在全新的舞台上，顺应大势，积极开展各项活动，为卫生健康事业发展贡献力量。

什么是大数据分析？

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）。利用大数据分析的技术，将海量数据以多维数据分析的形式表示，从不同的维度对数据进行更深入的观察和分析

大数据分析的六个基本方面

大数据分析生命周期的三个阶段

获取：结合传统数据构架与新数据结合，更快更好管理

分析：注重分析数据并形成洞察力

行动：利用洞察力为企业创造价值

大数据分析的应用

随着大数据的发展，大数据分析广泛应用在各行各业，其中在金融与零售行业应用较为广泛

大数据只是一个空洞的商业术语，当然，这并不是说大数据没有具体意义，只是对于不同的人有不同的含义。

A、对于投资人和创业者而言，大数据是个热门的融资标签，如今每一家互联网公司都急于把自己标榜为大数据公司

B、对于大多数互联网公司或者工程师而言，大数据实际上只有一个意思，就是把一堆乱七八糟的数据扔到 HDFS 上面然后进行计算

C、对于消费者或者互联网所谓的“用户“来说，大数据的意思的就是尽可能地搜集跟终端消费者相关的隐私，然后进行营销

大数据分析的成功案例（以百度大数据为例）

百度大数据中心与峨眉山景区强强联合，从搜索行为、游客人群、景区定制数据和百度舆情进行全面合作，以适应对数据的需求、掌控旅游发展的趋势；大数据合作为做好未来旅游发展奠定了重要的基础，能够做到早发现、早分析、早应对，对及时的做好精准营销、社群营销和网络营销都有积极的帮助，无疑是以大数据支撑“互联网+旅游”落地的极佳案例。

日前，中国卫生信息与健康医疗大数据学会心理健康专业委员会成立大会在北京举行。心理健康专委会的成立旨在联合社区、医院、学校、家庭等领域，推动心理健康大数据与人工智能等技术的研究与应用，从大心理观、大健康观、社会服务和社会治理的角度发现、理解和解决心理健康问题，进一步完善“生物-心理-社会医疗模型”，将心理健康作为大健康数据库的一个重要入口。

原国家卫生计生委副主任、中国卫生信息与健康医疗大数据学会会长金小桃在会上强调，心理健康专委会要把大数据的应用落在推动心理健康工作的实处，注重跨界复合型人才的培养和使用，让技术和方法创新得到科学支撑，通过大数据、互联网、移动互联和人工智能以及未来的量子技术等提供安全、便捷的服务。要充分发挥专家的作用，普及科学知识，把心理健康科普放在第一位，体现重在预防的大健康理念。要着重心理健康标准的研究，开展相关标准化促进工作，适时建立心理健康联盟，把政府、市场、社会广泛地联系起来，做到有人搞研究、有经费办实事、有科技创新支撑。

中国卫生信息与健康医疗大数据学会常务副会长兼秘书长、国家卫生健康委统计信息中心主任张学高在致辞中指出，心理健康专委会的职责是提供平台、整合多方力量，在获得大量精神疾患与心理健康数据基础上，开展相关行为、生活状况与生活质量等数据的测量、监测和分析。通过人工智能技术做出预测，为社会各界的决策及行动提供科学依据和创新支撑。

国家卫生健康委疾控局副局长夏刚在致辞中指出，心理健康专委会要依托专家资源，将大数据互联网技术和心理健康治疗技术有效融合，推动大数据领域和心理健康领域相关研究项目的开展和落地，探索心理健康服务的信息化和在线化，实现心理健康服务体系建设和规范化管理。

会议投票选举北京大学第六医院院长陆林院士担任专委会主任委员，长江学者心理学科评审召集人莫雷教授担任执行主任委员，杜兵、吕大鹏等15位专家学者担任副主任委员，国民心理健康网负责人张曼琳博士担任秘书长。学会、国家卫生健康委有关司局、直属单位领导以及来自地方政府主管部门、社会组织、医疗机构、科研院所和相关企业的80余位代表参加会议。（通讯员：王怿恒）

2018年4月9日，成都市大数据产业协会正式成立，在同日举行的第一届会员代表大会上，新选举产生的第一届理事会通过了成都市大数据协会区块链专业委员会的成立申请。

大数据协会由成都市大数据和电子政务管理办公室、成都市新经济发展委员会指导，会员单位包括成都市大数据公司、成都大数据产业技术研究院有限公司、成都市大数据中心等多家企业。会长由电子科技大学教授、互联网科学中心主任、成都大数据产业技术研究院有限公司董事长周涛担任。副会长由成都市大数据公司总经理顾勤担任。协会法人但强出任协会秘书长。

为了应对区块链技术给成都市信息技术产业带来的机遇，全方位、高质量制定成都市区块链领域发展战略，成都市大数据协会将成立下属区块链专业委员会。区块链专委会将由电子科技大学、四川大学、西南财经大学、成都信息工程大学、香港理工大学、国信新网、四川联通等企事业单位共同组建。

成都市大数据协会会长周涛表示，大数据协会的成立，将进一步促进成都市大数据战略加快实施，帮助成都构建全国领先的大数据发展生态环境。协会将发挥好桥梁、纽带作用，积极搭建政产学研用沟通协作平台，促进资源整合，加快推进成都大数据分析、研究、开发、利用工作，为成都大数据产业发展做出积极的贡献。

成都商报客户端记者吴丹若

图据大数据协会

编辑 杨渝彤

　　8月29日，经市民政局批准，贵阳市信息协会更名成立贵阳市大数据学会。

　　贵阳市大数据学会主要由企业、高等院校、科研院所和社会各界的科技工作者构成，将整合政界、学界、业界大数据研究人才和科研资源，通过课题研究、组织调研考察、举办学术会议、技术培训等形式，为我市大数据产业发展作贡献。

　　成立于1986年的贵阳市信息协会，主要任务是推进国民经济和社会信息化，促进信息技术与现代工业等产业之间的融合。

今天我们继续为各位白领朋友奉上Excel干货！各位在加班录入员工信息时，殊不知有这样的文本提取函数能让你效率提升90%。

获取性别

首先我们知道最新的18位身份证号码的第17位奇数代表男，偶数代表女性。那么我们用=IF(MOD(MID(C2,17,1),2)=0,"女","男")这样的函数可以迅速获取到所有员工的性别！无需通过手工录入！

函数的大致意思是通过MID的提取出第17位数值，然后通过MOD函数除以2取得余数，再用IF函数判断性别。

获取生日

身份证号码的第7位到第14位为公民出生年月日，我们把这部分数据取出来即可获得员工的出生年月日。

我们用=CONCATENATE(MID(C2,7,4),"/",MID(C2,11,2),"/",MID(C2,13,2))函数可以迅速获取到所有员工的出生年月日！函数大致意思是分别取出年月日所在的位置字符，然后合并即可。

获取年龄

通过获取到的员工出生年月日与当前日期按照年为单位求出差值，就能迅速获取到员工的年龄。函数公式为=DATEDIF(E2,TODAY(),"y")。

这样的函数相比手工录入的速度要快多少倍？各位赶紧试试！

大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限，但这种计算类型的普遍性、规模，以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。

　　在之前的文章中，我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念、处理过程，以及各种专门术语，本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。　　下文将介绍这些框架：　　仅批处理框架：　　Apache Hadoop　　仅流处理框架：　　Apache Storm　　Apache Samza　　混合框架：　　Apache Spark　　Apache Flink　　大数据处理框架是什么?（架构师/大数据/马士兵 489034603）

　　处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义，但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件，后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。　　例如Apache Hadoop可以看作一种以MapReduce作为默认处理引擎的处理框架。引擎和框架通常可以相互替换或同时使用。例如另一个框架Apache Spark可以纳入Hadoop并取代MapReduce。组件之间的这种互操作性是大数据系统灵活性如此之高的原因之一。　　虽然负责处理生命周期内这一阶段数据的系统通常都很复杂，但从广义层面来看它们的目标是非常一致的：通过对数据执行操作提高理解能力，揭示出数据蕴含的模式，并针对复杂互动获得见解。　　为了简化这些组件的讨论，我们会通过不同处理框架的设计意图，按照所处理的数据状态对其进行分类。一些系统可以用批处理方式处理数据，一些系统可以用流方式处理连续不断流入系统的数据。此外还有一些系统可以同时处理这两类数据。　　在深入介绍不同实现的指标和结论之前，首先需要对不同处理类型的概念进行一个简单的介绍。

　　批处理系统　　批处理在大数据世界有着悠久的历史。批处理主要操作大容量静态数据集，并在计算过程完成后返回结果。　　批处理模式中使用的数据集通常符合下列特征...　　有界：批处理数据集代表数据的有限集合　　持久：数据通常始终存储在某种类型的持久存储位置中　　大量：批处理操作通常是处理极为海量数据集的唯一方法　　批处理非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作。例如在计算总数和平均数时，必须将数据集作为一个整体加以处理，而不能将其视作多条记录的集合。这些操作要求在计算进行过程中数据维持自己的状态。　　需要处理大量数据的任务通常最适合用批处理操作进行处理。无论直接从持久存储设备处理数据集，或首先将数据集载入内存，批处理系统在设计过程中就充分考虑了数据的量，可提供充足的处理资源。由于批处理在应对大量持久数据方面的表现极为出色，因此经常被用于对历史数据进行分析。　　大量数据的处理需要付出大量时间，因此批处理不适合对处理时间要求较高的场合。　　Apache Hadoop（架构师/大数据/马士兵 489034603）

　　Apache Hadoop是一种专用于批处理的处理框架。Hadoop是首个在开源社区获得极大关注的大数据框架。基于谷歌有关海量数据处理所发表的多篇论文与经验的Hadoop重新实现了相关算法和组件堆栈，让大规模批处理技术变得更易用。　　新版Hadoop包含多个组件，即多个层，通过配合使用可处理批数据：　　HDFS：HDFS是一种分布式文件系统层，可对集群节点间的存储和复制进行协调。HDFS确保了无法避免的节点故障发生后数据依然可用，可将其用作数据来源，可用于存储中间态的处理结果，并可存储计算的最终结果。　　YARN：YARN是Yet Another Resource Negotiator(另一个资源管理器)的缩写，可充当Hadoop堆栈的集群协调组件。该组件负责协调并管理底层资源和调度作业的运行。通过充当集群资源的接口，YARN使得用户能在Hadoop集群中使用比以往的迭代方式运行更多类型的工作负载。　　MapReduce：MapReduce是Hadoop的原生批处理引擎。

　　批处理模式　　Hadoop的处理功能来自MapReduce引擎。MapReduce的处理技术符合使用键值对的map、shuffle、reduce算法要求。基本处理过程包括：　　从HDFS文件系统读取数据集　　将数据集拆分成小块并分配给所有可用节点　　针对每个节点上的数据子集进行计算(计算的中间态结果会重新写入HDFS)　　重新分配中间态结果并按照键进行分组　　通过对每个节点计算的结果进行汇总和组合对每个键的值进行“Reducing”　　将计算而来的最终结果重新写入 HDFS　　优势和局限　　由于这种方法严重依赖持久存储，每个任务需要多次执行读取和写入操作，因此速度相对较慢。但另一方面由于磁盘空间通常是服务器上最丰富的资源，这意味着MapReduce可以处理非常海量的数据集。同时也意味着相比其他类似技术，Hadoop的MapReduce通常可以在廉价硬件上运行，因为该技术并不需要将一切都存储在内存中。MapReduce具备极高的缩放潜力，生产环境中曾经出现过包含数万个节点的应用。　　MapReduce的学习曲线较为陡峭，虽然Hadoop生态系统的其他周边技术可以大幅降低这一问题的影响，但通过Hadoop集群快速实现某些应用时依然需要注意这个问题。　　围绕Hadoop已经形成了辽阔的生态系统，Hadoop集群本身也经常被用作其他软件的组成部件。很多其他处理框架和引擎通过与Hadoop集成也可以使用HDFS和YARN资源管理器。　　总结　　Apache Hadoop及其MapReduce处理引擎提供了一套久经考验的批处理模型，最适合处理对时间要求不高的非常大规模数据集。通过非常低成本的组件即可搭建完整功能的Hadoop集群，使得这一廉价且高效的处理技术可以灵活应用在很多案例中。与其他框架和引擎的兼容与集成能力使得Hadoop可以成为使用不同技术的多种工作负载处理平台的底层基础。

　　流处理系统　　流处理系统会对随时进入系统的数据进行计算。相比批处理模式，这是一种截然不同的处理方式。流处理方式无需针对整个数据集执行操作，而是对通过系统传输的每个数据项执行操作。　　流处理中的数据集是“无边界”的，这就产生了几个重要的影响：　　完整数据集只能代表截至目前已经进入到系统中的数据总量。　　工作数据集也许更相关，在特定时间只能代表某个单一数据项。　　处理工作是基于事件的，除非明确停止否则没有“尽头”。处理结果立刻可用，并会随着新数据的抵达继续更新。　　流处理系统可以处理几乎无限量的数据，但同一时间只能处理一条(真正的流处理)或很少量(微批处理，Micro-batch Processing)数据，不同记录间只维持最少量的状态。虽然大部分系统提供了用于维持某些状态的方法，但流处理主要针对副作用更少，更加功能性的处理(Functional processing)进行优化。　　功能性操作主要侧重于状态或副作用有限的离散步骤。针对同一个数据执行同一个操作会或略其他因素产生相同的结果，此类处理非常适合流处理，因为不同项的状态通常是某些困难、限制，以及某些情况下不需要的结果的结合体。因此虽然某些类型的状态管理通常是可行的，但这些框架通常在不具备状态管理机制时更简单也更高效。　　此类处理非常适合某些类型的工作负载。有近实时处理需求的任务很适合使用流处理模式。分析、服务器或应用程序错误日志，以及其他基于时间的衡量指标是最适合的类型，因为对这些领域的数据变化做出响应对于业务职能来说是极为关键的。流处理很适合用来处理必须对变动或峰值做出响应，并且关注一段时间内变化趋势的数据。　　Apache Storm（架构师/大数据/马士兵 489034603）

　　Apache Storm是一种侧重于极低延迟的流处理框架，也许是要求近实时处理的工作负载的最佳选择。该技术可处理非常大量的数据，通过比其他解决方案更低的延迟提供结果。　　流处理模式　　Storm的流处理可对框架中名为Topology(拓扑)的DAG(Directed Acyclic Graph，有向无环图)进行编排。这些拓扑描述了当数据片段进入系统后，需要对每个传入的片段执行的不同转换或步骤。　　拓扑包含：　　Stream：普通的数据流，这是一种会持续抵达系统的无边界数据。　　Spout：位于拓扑边缘的数据流来源，例如可以是API或查询等，从这里可以产生待处理的数据。　　Bolt：Bolt代表需要消耗流数据，对其应用操作，并将结果以流的形式进行输出的处理步骤。Bolt需要与每个Spout建立连接，随后相互连接以组成所有必要的处理。在拓扑的尾部，可以使用最终的Bolt输出作为相互连接的其他系统的输入。　　Storm背后的想法是使用上述组件定义大量小型的离散操作，随后将多个组件组成所需拓扑。默认情况下Storm提供了“至少一次”的处理保证，这意味着可以确保每条消息至少可以被处理一次，但某些情况下如果遇到失败可能会处理多次。Storm无法确保可以按照特定顺序处理消息。　　为了实现严格的一次处理，即有状态处理，可以使用一种名为Trident的抽象。严格来说不使用Trident的Storm通常可称之为Core Storm。Trident会对Storm的处理能力产生极大影响，会增加延迟，为处理提供状态，使用微批模式代替逐项处理的纯粹流处理模式。　　为避免这些问题，通常建议Storm用户尽可能使用Core Storm。然而也要注意，Trident对内容严格的一次处理保证在某些情况下也比较有用，例如系统无法智能地处理重复消息时。如果需要在项之间维持状态，例如想要计算一个小时内有多少用户点击了某个链接，此时Trident将是你唯一的选择。尽管不能充分发挥框架与生俱来的优势，但Trident提高了Storm的灵活性。　　Trident拓扑包含：　　流批(Stream batch)：这是指流数据的微批，可通过分块提供批处理语义。　　操作(Operation)：是指可以对数据执行的批处理过程。　　优势和局限　　目前来说Storm可能是近实时处理领域的最佳解决方案。该技术可以用极低延迟处理数据，可用于希望获得最低延迟的工作负载。如果处理速度直接影响用户体验，例如需要将处理结果直接提供给访客打开的网站页面，此时Storm将会是一个很好的选择。　　Storm与Trident配合使得用户可以用微批代替纯粹的流处理。虽然借此用户可以获得更大灵活性打造更符合要求的工具，但同时这种做法会削弱该技术相比其他解决方案最大的优势。话虽如此，但多一种流处理方式总是好的。　　Core Storm无法保证消息的处理顺序。Core Storm为消息提供了“至少一次”的处理保证，这意味着可以保证每条消息都能被处理，但也可能发生重复。Trident提供了严格的一次处理保证，可以在不同批之间提供顺序处理，但无法在一个批内部实现顺序处理。　　在互操作性方面，Storm可与Hadoop的YARN资源管理器进行集成，因此可以很方便地融入现有Hadoop部署。除了支持大部分处理框架，Storm还可支持多种语言，为用户的拓扑定义提供了更多选择。　　总结　　对于延迟需求很高的纯粹的流处理工作负载，Storm可能是最适合的技术。该技术可以保证每条消息都被处理，可配合多种编程语言使用。由于Storm无法进行批处理，如果需要这些能力可能还需要使用其他软件。如果对严格的一次处理保证有比较高的要求，此时可考虑使用Trident。不过这种情况下其他流处理框架也许更适合

　　Apache Samza（架构师/大数据/马士兵 489034603）

　　Apache Samza是一种与Apache Kafka消息系统紧密绑定的流处理框架。虽然Kafka可用于很多流处理系统，但按照设计，Samza可以更好地发挥Kafka独特的架构优势和保障。该技术可通过Kafka提供容错、缓冲，以及状态存储。　　Samza可使用YARN作为资源管理器。这意味着默认情况下需要具备Hadoop集群(至少具备HDFS和YARN)，但同时也意味着Samza可以直接使用YARN丰富的内建功能。　　流处理模式　　Samza依赖Kafka的语义定义流的处理方式。Kafka在处理数据时涉及下列概念：　　Topic(话题)：进入Kafka系统的每个数据流可称之为一个话题。话题基本上是一种可供消耗方订阅的，由相关信息组成的数据流。　　Partition(分区)：为了将一个话题分散至多个节点，Kafka会将传入的消息划分为多个分区。分区的划分将基于键(Key)进行，这样可以保证包含同一个键的每条消息可以划分至同一个分区。分区的顺序可获得保证。　　Broker(代理)：组成Kafka集群的每个节点也叫做代理。　　Producer(生成方)：任何向Kafka话题写入数据的组件可以叫做生成方。生成方可提供将话题划分为分区所需的键。　　Consumer(消耗方)：任何从Kafka读取话题的组件可叫做消耗方。消耗方需要负责维持有关自己分支的信息，这样即可在失败后知道哪些记录已经被处理过了。　　由于Kafka相当于永恒不变的日志，Samza也需要处理永恒不变的数据流。这意味着任何转换创建的新数据流都可被其他组件所使用，而不会对最初的数据流产生影响。　　优势和局限　　乍看之下，Samza对Kafka类查询系统的依赖似乎是一种限制，然而这也可以为系统提供�...

“大数据”三个字想必大家并不陌生。

一般来说，2013年被定义为“大数据元年”，如今4年过去，大数据逐渐从相对空洞的商业术语中脱离出来深入到各个领域。近期如火如荼俨然“红海”的共享单车市场，人们在享受出行方式的改变背后，公司之间的竞争从投放量亦慢慢走向数据的博弈。如同一门综合性学科一般，单纯的数据堆砌早已没有意义，如何挖掘、分析与应用，才可能拥有数据的价值；而此时在算法趋同的趋势下，数据的质量与规模则成为兵家必争之地。

上面的说法倒是也新鲜，但是大家可能忽略的一个问题是：“大数据总是站在更大数据的阴影之下。”

在一般理解里，大数据前面可能还缺“中文”二字。也就是说，日常所谓的大数据通常情况下指的都是中文大数据。

有这样一组数字：当下全球互联网用户已超过30亿，占全球总人口的40%。然而在如此庞大的用户规模中，却有接近90%以上的网民不具备母语以外的语言技能，并且其中59.4%以上的用户具有跨语言、交友、获取新闻信息等需求。

因此，尽管大数据产业已步入多元化、垂直化发展阶段，但目前绝大多数大数据还囿于单一语种，而那些散落在全球范围内的多语种价值尚沉睡海底。这种需求等差，使得跨语言大数据的应用价值日显关键，小到商业数据分析，大到国与国之间的互通合作，跨越了语言符号的大数据已不容小觑。

跨语言大数据的差异化价值

语言是一切沟通的基础，其所蕴含的信息量十分庞大，而通过对语料的收集、处理与分析，则能从数据源头抓取跨语言大数据的价值，打破单一语种的局限，以可视化、宏观化的方式满足各行各业之于数据的需求。

“在网络使用者正常的关键词搜索过程中，无论搜索结果是多少条，人们的阅读习惯常常是几条或者几十条，且语言单一。译见大数据要做的是不仅仅要去除掉所有语言标签，让用户能够搜到全球的相关信息，更要把搜索到的所有几十万条、几百万条数据都能够定性定量地分析。” 中译语通CEO于洋曾在采访中表示。

中译语通以翻译起家，“在现有的语种以及诸多垂直领域已经具备了正面PK谷歌翻译的能力”，而去年7月份发布的大数据平台“译见”，则整合了机器翻译、语义分析、智能采编、数据挖掘等十余种自然语言处理、大数据和人工智能技术，在跨语言大数据领域深耕。

其不仅在各大行业展会、学术交流中崭露头角，倡导跨语言大数据共融理念；更是与国际优秀企业签约合作，与顶尖人工智能专家分享在AI语言科技所取得的研发成果。

跨语言大数据与行业如何融合？7月29日，中译语通将举办“幻化·2017中译语通战略发布会”，届时将发布与跨语言大数据相关的重磅新品，同时还将举行多场高峰论坛，就人工智能、大数据、语言科技等话题与业内专家、学者进行探讨。

大数据时代：要善于利用大数据，学会大数据实操几步走~

在互联网时代，要想网络营销有成效有成果，就要善于利用大数据，网络营销大数据实操几步走。

1、获取全网用户数据

仅有企业数据，即使规模再大，也只是孤岛数据。还要互联网数据统合，才能准确掌握用户站内站外的全方位的行为，使得数据在营销中体现应有的价值。在数据采集阶段，建议在搜集自身各方面数据形成DMP数据平台后，还要与第三方公用DMP数据对接，获取更多的目标人群数据，形成基于全网的数据管理系统。

2、让数据看的懂

采集来的原始数据难以读懂，因此还需要进行集中化、结构化、标准化处理，让“天书”转变为看得懂的信息。

3、分析用户特征及偏好

将第一方标签与第三方那个标签相结合，按不同的评估唯独和模型算法，通过聚类方式将具有相同特征的用户化成不同属性的用户族群，对用户的静态信息、动态信心、实时信息分别描述，形成网站用户分群画像系统。

4、制定渠道和创意策略

根据目标群体的特征和分析结果，在计划实施前，对投放策略进行评估和优化。如宣和更适合的用户群体，匹配适当的媒体，制定性价比及效率更好的渠道组合，根据用户特征制定内容策略，从而提升用户人群的转化率。

大数据时代，们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。