2016年about云11月第01周经典帖子总结

携程Storm实时大数据平台是如何实现的及遇到问题总结
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1.为什么要做实时数据平台?
2.需要怎样的实时数据平台?
3.如何实现实时数据平台?
4.实现实时数据平台遇到了哪些问题？




大数据架构师必读：大数据开源技术产生演进过程及背景介绍
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1. 何为小数据处理？
2. 在大数据的浪潮中Hadoop 为何能够崛起？
3. 在Hadoop 显露出许多缺点时，我们该如何架构大数据系统？
4. 未来大数据架构的趋势是什么样的？




淘宝大数据平台发展的三个阶段介绍
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1、淘宝网数据仓库平台发展阶段有哪些？
2、如何理解天网调度系统架构？
3、如何理解云梯数据仓库、数据同步架构？
4、孔明灯解决方案重点流程有哪些？


一元一次线性方程的MapReduce实现
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1.怎样打乱数据?

2.怎样实现一元一次线性回归?

3.怎样验证结果?

基于Spark的数据挖掘环境搭建
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1.怎样配置hadoop插件?

2.怎样配置spark插件?

3.怎样配置scala插件?

机器学习有哪些通用框架？
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1、有哪些标签类型？
2、哪些指标可以评价一个框架的好坏？
3、特征有哪些类型？
4、如何选择好的模型？




资源:

集体智慧编程中文版【机器学习】
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精通 Apache Spark【英文版】
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Storm技术内幕与大数据实践
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学习openstack网络Neutron【openstack推荐书】
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spark之Scala-入门手册
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问答：
mapreduce报错 java.net.ConnectException: Connection refused
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