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文章 2017-03-02 来自：开发者社区

【Hadoop Summit Tokyo 2016】基于成本的查询优化

本讲义出自Maryann Xue与Julian Hyde在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要介绍了Apache Phoenix项目，Phoenix 是 HBase 的 SQL 驱动，其可以使得 HBase 支持通过 JDBC 的方式进行访问，并将SQL 查询转成 HBase 的扫描和相应的动作，在演讲中分享了Phoenix的一些优点以及其架构设计，并且分享了Phoen....

文章 2017-03-02 来自：开发者社区

【Hadoop Summit Tokyo 2016】数据流与Apache NiFi

本讲义出自Aldrin Piri在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要介绍了什么是数据流以及当前数据流在研发中面临的挑战，并介绍了Apache NiFi的基本概念以及其架构设计。

文章 2017-03-02 来自：开发者社区

【Hadoop Summit Tokyo 2016】追踪Hadoop与Storm资源与开销

本讲义出自Kendall Thrapp在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要介绍了对于Hadoop与Storm资源与开销的追踪，以及为何要考虑资源优化和需要考虑哪些资源的优化。

文章 2017-03-02 来自：开发者社区

【Hadoop Summit Tokyo 2016】限制不断变化的多租户日志服务

本讲义出自Ambud Sharma与Suma Cherukuri在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要介绍了什么是多租户日志服务以及多租户日志服务的架构设计，并分享了Streaming Pipeline的相关知识以及多租户日志服务的不断变化的问题和解决方案。

文章 2017-03-02 来自：开发者社区

【Hadoop Summit Tokyo 2016】基于Apache Spark的数据科学

本讲义出自Robert Hryniewicz在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要介绍了数据科学以及机器学习的相关基本概念以及机器学习的例子，并分享了机器学习的方法，还分享了K-means的聚类方法、决策树以及随机森林等相关知识。

文章 2017-03-01 来自：开发者社区

【Hadoop Summit Tokyo 2016】欢迎来到Hadoop的青春时代

本讲义出自Arun Murthy在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要介绍了Hadoop的生态系统以及基于Hadoop生态系统的创新加速，以及企业的互操作性以及云和数据中心的相关内容，并且对于Hadoop未来的发展进行了展望。

文章 2017-03-01 来自：开发者社区

【Hadoop Summit Tokyo 2016】云上的大象

本讲义出自Sanjay Radia在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要分享了基于云上的Hadoop架构设计以及解决方案，并分享了云上的共享数据存储相关内容以及如何通过使用Cache策略增强Hadoop的性能表现，以及如何保障云上共享数据的数据安全以及进行数据治理等相关知识。

文章 2017-03-01 来自：开发者社区

【Hadoop Summit Tokyo 2016】以Apache Storm为例增强可靠性的流计算

本讲义出自Frank Zhao、Fenghao Zhang与 Yusong Lv在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要介绍了分布式流系统的相关概念，可靠性处理、Apache Storm的解决方案以及面对的挑战、新提出的方法以及 Apache Storm的原型和基准。

文章 2017-03-01 来自：开发者社区

【Hadoop Summit Tokyo 2016】服务大众的Hadoop

本讲义出自Amandeep Modgil与David Hamilton在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要分享了数据湖泊的起源问题、数据的安全性问题、数据治理、修改管理以及企业内的Hadoop工作等相关内容。

文章 2017-03-01 来自：开发者社区

【Hadoop Summit Tokyo 2016】文件格式的基准——Avro, JSON, ORC & Parquet

本讲义出自Owen O’Malley在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要分享了Avro, JSON, ORC & Parquet这些文件基本格式的相关内容，介绍了文件格式如何发挥不同的作用以及他们如何才能更好地发挥作用以及这些文件数据格式的各自的优点，还分享了如何使用真实的、多样化的数据集，并介绍了过度依赖类似的数据导致的弱点以及开放和审查基准。

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更新时间 2024-03-09 13:03:53

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