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