【Hadoop Summit Tokyo 2016】基于Spark的高性能时空轨迹分析

本讲义出自YongHua (Henry) Zeng在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了基于Spark的高性能时空轨迹分析的相关背景、架构以及技术设计,在技术设计方面主要讲解了大数据平台的设计、数据治理的设计、算法模型以及Spark轨迹计算等内容,最后还对于高性能时空...

【Hadoop Summit Tokyo 2016】使用基于Lambda架构的Spark的近实时的网络异常检测和流量分析

本讲义出自Pankaj Rastogi与Debasish Das在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了网络数据相关知识、网络异常DDoS攻击以及使用基于Lambda架构的Spark的近实时的网络异常检测和流量分析的架构设计,并分享了Trapezium的相关概念。

大数据实战项目:反爬虫系统(Lua+Spark+Redis+Hadoop框架搭建)第一阶段

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【Hadoop Summit Tokyo 2016】上云还是回到服务器:混合分析一瞥

本讲义出自Keith Manthey在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了关于混合数据分析的两种架构的迁移,对于从服务器迁移到云端和从云端迁回到服务器进行了分析介绍,并且对于数据湖泊的概念进行了介绍。

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