2016年度大数据精华文章集锦

展望回顾

  1. 2016年终盘点大数据篇:跨越巅峰,迈向成熟
  2. 淘宝大数据之路:回顾这些年淘宝大数据所经历过的故事
    双11前、中、后三阶段大数据计算平台全揭秘
  3. Apache Beam | 下一代的大数据处理标准
    大数据分析引擎Apache Flink: What, How, Why, Who, Where?
  4. Samza的应用场景、优势、新特性与未来规划
  5. Apache Kylin发布新版流处理引擎

实时流

  1. 实时计算和数据转换,为何Yelp弃用Storm和Heron,自建流处理器PaaStorm?
  2. 以Flink为例,消除流处理常见的六大谬见

实战演练

  1. 仅用8个虚拟机缩放至日处理数十亿事务,PayPal是怎么做到的
  2. Uber是如何通过Mesos和Cassandra实现跨多个数据中心每秒100万的写入速度的?
  3. 【BDTC 2016】专访中兴飞流吕阿斌、郑龙:Yita,基于数据流的大数据计算引擎
  4. 链家网大数据平台枢纽——工具链
  5. 百分点“数据隧道”玩转大数据平台实时数据复制
  6. 高可用的大数据计算平台如何持续发布和演进
  7. 用大数据估价对付房价虚高,关键在于大数据保证的“房源真实”
  8. 使用超大规模数据分析技术支持大数据预测
  9. PB级数据快速聚合查询,Druid和Caravel在去哪儿大住宿的实践
  10. 个推Elasticsearch集群中JVM问题的应对之策
  11. 如何针对技术和业务人员痛点,搭建标准智能数据平台?
  12. 京东11.11 | 运筹帷幄于千里之外,大数据构建京东智慧物流系统
  13. 关键七步,用Apache Spark构建实时分析Dashboard
  14. 金融大数据在平安科技信用风险管理中的应用实践
  15. 刀尖上的乾坤大挪移 :RapidsDB技术大起底

P.K.比较

  1. Kafka和Twitter新开源的DistributedLog技术对比

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