先睹为快,看看你正在用的工具在哪里? 文末见2017-2018图 对比2019年, 1.ThoughtSpot好像发展很快 2.IBM...... 3.Microstrategy好像表现还不错 4.Looker还有潜力,公司在融资 关于微软/PowerBI Strengths 强项: Low-priced incumbent with positive sales experience: Microsoft has put downward pricing pressure on the ana…

在12月2日下午的“大数据技术与应用”分论坛的第一场演讲中,来自全球知名互联网公司——FaceBook公司的软件工程师.研发经理邵铮就带来了一颗重磅炸弹,他将为我们讲解FaceBook公司的实时数据处理分析平台的核心——Puma的演进以及未来的发展思路. FaceBook公司自成立以来发展就非常迅猛,时至今日,每天都有数以万计的人活跃在FaceBook之上,这一庞大的用户群体吸引了大量的企业的注意力,他们希望通过FaceBook这一平台对自己的产品或服务进行营销,以精准找到自己的潜在用户.要精准…

摘要:如何基于 Flink 搭建大规模准实时数据分析平台?在 Flink Forward Asia 2019 上,来自 Lyft 公司实时数据平台的徐赢博士和计算数据平台的高立博士分享了 Lyft 基于 Apache Flink 的大规模准实时数据分析平台. 查看FFA大会视频. 本次分享主要分为四个方面: Lyft 的流数据与场景 准实时数据分析平台和架构 平台性能及容错深入分析 总结与未来展望 重要:文末「阅读原文」可查看 Flink Forward Asia 大会视频. 一.Lyft 的流…

本篇博客重点介绍如何使用Kylin来构建大数据分析平台.根据官网介绍,其实部署Kylin非常简单,称为非侵入式安装,也就是不需要去修改已有的 Hadoop大数据平台.你只需要根据的环境下载适合的Kylin安装包,选择一个Hadoop节点部署即可,Kylin使用标准的Hadoop API跟各个组件进行通信,不需要对现有的Hadoop安装额外的Agent. Kylin部署的架构是一个分层的结构,最底层是数据来源层,我们可以通过Sqoop等工具将数据迁移到HDFS分布式文件系统.Kylin依赖Hado…

Kyligence联合创始人兼CEO,Apache Kylin项目管理委员会主席(PMC Chair)韩卿 武汉市云升科技发展有限公司董事长,<智慧城市-大数据.物联网和云计算之应用>作者杨正洪 万达网络科技集团大数据中心副总经理,<Spark高级数据分析>中文版译者龚少成 数据架构师,IT脱口秀(清风那个吹)创始人,<开源大数据分析引擎Impala实战>作者贾传青 等等业内专家联合推荐 Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查…

 泰格老虎 2013-03-07 00:39:10 这是海恒CEO高鹏写的一篇国内app快速生成平台对比文章,介绍了国内快速生成APP的平台与自己平台的对比,很有参考价值. 同类网站 安米网 http://www.appbyme.org/追信 http://app.zhui.cn/简网app工厂 http://app.cutt.com/app华高科技 http://www.wacosoft.cn/cn/products/macp.html掌信通 http://app.m.cn/ http://w…

http://www.thebigdata.cn/JieJueFangAn/30143.html 本篇文章整理自史少锋4月23日在『1024大数据技术峰会』上的分享实录:使用Apache Kylin搭建企业级开源大数据分析平台. 正文如下 我先做一个简单介绍我叫史少锋,我曾经在IBM.eBay做过大数据.云架构的开发,现在是Kyligence的技术合伙人. Kylin是这两年在国内发展非常快的开源大数据项目.今天大会合作厂商中有超过一半的企业已经在使用或者正在试用Kylin,应主办方邀请,今天跟…

  笔者是一位移动互联网老兵,做过好几个App的开发运营工作,其中一些如今侥幸有了上亿用户.今天和大家聊一下App开发中,不能缺少的一个工具——数据分析系统 首先,App创业者为什么需要一个数据分析系统? 当你开发了一个App,它有精美的UI,优秀的功能,极致的用户体验,满心欢喜地提交到各个应用商店,是否满满的成就感呢?可是,这App每天的用户是多少?每天新增多少用户?用户喜欢哪些功能?用户来自哪里?新增的用户又有多少变成死忠用户?这些你都一无所知. 这时,你可能会考虑给你的应用加上了一些统计功…

转自http://www.cnblogs.com/end/archive/2012/02/05/2339152.html 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. 作为一家互联网数据分析公司,我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”.多年来在严苛的业务需求和数据压力下,我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法,最终落地于Had…

1.Hadoop的主要应用场景: a.数据分析平台. b.推荐系统. c.业务系统的底层存储系统. d.业务监控系统. 2.开发环境:Linux集群(Centos64位)+Window开发模式(window10,64位操作系统).   使用技术:hadoop,hbase,hive,flume,oozie,sqoop,nginx,tomcat,spring,mybatis,springmvc,mysql等等.Hdfs为海量的数据提供存储,MapReduce为海量的数据提供计算.     此项目使用…