处理大数据可能会遇到各种各样的问题，目前没有任何工具可以完美地处理这一切——即便是Spark。在今年的Bossie开源大数据工具中，你会发现最新最好的方法是利用大型集群进行索引、搜索、图形处理、流处理、结构化查询

大数据背景下的推荐系统以及机器学习是个很有前途很吸引人的技术方向，各种算法研究成果层出不穷，不过亮丽的算法表面之下，在系统实现层面，或许由于太过于个例化，太过于经验主义，很少谈及而经常被人忽视。本演讲

目前，我国正处在人类历史上最大的一次城镇化浪潮中，到2030年，预计城镇人口将达到10亿，对我国的城市发展与管理模式提出了新的挑战。“智慧城市”建设，对于推动城市管理向数字化、精细化、智慧化升级都有很高的要

2011年，我们开始使用MongoDB，逐步覆盖了58同城、赶集网、58英才等多条业务 线。随着每天数据量和请求并发越来越大，为MongoDB在存储与处理方面带来了诸多的挑战。面对百亿量级的数据，我们该如何存储与处理。本文

9月8日，明略数据于北京实友学堂召开SCOPA2.0发布会。本次是继明略数据完成由红杉资本中国基金领投的2亿元人民币B轮融资后首次核心产品技术发布。

提到大数据，大家可能马上就会想到4个v，快速、大量、变化、多样，那么我自己理解的大数据是什么呢?因为现在各种数据的应用场景很多，但是在有些场景下，采样的数据不能够满足业务需求，我们需要一个完整的数据集来做

大数据被唱了这么多年，变现能力到底如何?近日，据外媒报道，2016年大数据通过变现，累计创收460亿美元，尽管460亿是非常可观的数字，但各企业对大数据的接受程度仍处于早期阶段。不过，随着大数据的不断发展，这一现

信息技术发展到今天，其核心就是数据化。现在大数据行业整体火热，数据公司也越来越多。一个“技术担当”团队在去年年初成立了这家公司，短短一年多发展极快，他们的解决方案已经推进到很多个跨国企业当中，在他们各

大数据中蕴含的信息能够帮助企业以更广的视角来洞察数据，提升企业的决策力。数据驱动型的企业也如雨后春笋般冒出，但是数据驱动型企业看似前景光明，其实面临着很多挑战。随着数据类型的多样化，数据驱动型企业必须

随着互联网业务的蓬勃发展，单机数据库早已无法满足高并发海量数据业务场景的需求，在此背景下诞生了众多分布式NoSQL及分布式数据库中间件等系统，来 满足业务数据拆分，无缝扩容的需求，但是无论是数据库中间件系统

对常用的MHA+VIP mysql高可用架构进行改造和优化。利用zookeeper提供命名服务（name service），MHA进行主从切换时发布变更消息，应用服务器实时订阅变更消息，更新本地命名映射，实现mysql高可用的目的。适合专场：

在Garena，我们利用Docker swarm + compose作为基础搭建了一套私有云系统。起初只是给Web项目使用，开发通过Gitlab webhook直接部署代码，网站上线后整套代码发布不需要运维干预，实现全自动化。独立的Consul监控来实

本期访谈对象陈栋，杭州沃趣科技(以下简称：沃趣)联合创始人兼CEO。曾担任ITpub Oracle专题深入讨论区版主，阿里巴巴DBA团队负责人。2012年离开阿里巴巴，带着原团队的几位核心骨干，一起出来创业，共同组建了沃趣。

目前由于Apache Spark的不断发展，其已逐步成为大数据云时代的重要组成部分。但Spark远非那么完美，当然，它确实在逐步改善中，但正如2.0版所示，如果竞争者提供了一个比Spark更赞的处理方式，必然会吸引开发者的注意

七夕已至，情侣街头花式虐狗大赛盛大开幕，小编已经有了躲在家里吹空调吃西瓜的充分觉悟，奈何还是没能躲过单身狗被虐的惨剧。今年，不只是情侣要虐狗，连大数据都要虐狗了，还能不能一起愉快的玩耍了。