本文推荐了10个针对企业的大数据分析工具，这些工具不仅免费、使用方便，而且具有强大的功能和良好的资源。

2015-12-29 09:45:13.000

如果圣诞老人拥有物联网、大数据和智能设备，他会这样发放礼物。

2015-12-25 09:56:40.000

Spark大数据分析框架的核心部件包含RDD内存数据结构、Streaming流计算框架、GraphX图计算与网状数据挖掘、MLlib机器学习支持框架、Spark SQL数据检索语言、Tachyon文件系统、SparkR计算引擎等主要部件，这里做一个简单的介绍。

2015-12-23 13:33:53.000

在2016年，我们依然将看到商业世界会发生巨大的变化。新的数据分析工具将出现，给公司提供更多的业务情报、业务指导和市场操作策略。具体说来，我们在这一年将会看到什么呢？

2015-12-21 10:17:06.000

谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。

2015-12-15 14:17:06.000

Spark是一个比MapReduce更加灵活的开源且通用的计算框架。Spark凭借其高速的内存计算，在函数式编程中与Hadoop相比更具生产力。

2015-12-14 14:22:15.000

我们正处在第二个机器时代，这个时代有一条简明法则：随着数据量增长，人类判断的重要性应当降低。

2015-12-11 09:55:24.000

Spark是UC Berkeley AMP lab所开发类似于Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark是基于map reduce算法实现分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出的结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce算法。

2015-12-09 10:39:24.000

近期，微信朋友圈投下了一颗重磅炸弹——精准广告投放，一时之间掀起轩然大波。这让本就炙手可热的“大数据”又一次被推上了风口浪尖。事实上，2015年大数据市场规模预计达1250亿美元。到底什么是大数据？面对大数据势不可挡的趋势，我们应该怎样应对？

2015-12-08 10:37:21.000

“数据科学家” 术语总让人联想到一个孤独的天才独自工作，将深奥的公式应用于大量的数据，从而探索出有用的见解。但这仅仅是数据分析过程中的一步。数据分析本身不是目标，目标是使企业能够做出更好的决策。数据科学家构建出的产品，必须使得组织中的每个人更好地使用数据，使得每个部门、每个层级可以做出受数据驱动的决策。

2015-12-07 11:54:50.000