随着企业对IT的需求越来越大，IT在企业中的地位也越来越重要，首席信息官也因此变得炙手可热。如今，首席数据官也迈入这一领域，成为管理和控制数据的核心角色。

Spark是一个基于内存in-memory数据处理平台，兼容于Hadoop 数据源但是比Hadoop MapReduce运行得快得多。.特别适合于机器学习处理。

本文我们将学习如何使用Apache Spark streaming，Kafka，Node.js，Socket.IO和Highcharts构建实时分析Dashboard。

1973年，Alex Pentland还只是个大三学生，他到美国国家宇航局环境研究所实习，做一名电脑程序员。分给他的一项任务是开发一个利用人造卫星，从外太空数清加拿大海狸数量的软件。

众所周知，积极的参加各类的培训并获得相关的认证是IT专业人士的显著特征。而在2012年哪种技术会成为热点?毫无疑问是Hadoop。Apache Hadoop作为开源数据管理软件主要用来在分布式环境中的分析大量的结构化和非结构化数据。Hadoop已被用在包括Yahoo，Facebook，LinkedIn和eBay等众多流行的网站之中。

率先用好CDO（首席数据官）的，竟然是一家公关广告公司——奥美。移动互联网企业两大巨头苹果、微软均选择了“挣现钱”银行家般的COO作为CEO选项人。为什么走到CDO前面的不是科技王牌企业，而是第三方的奥美？

全球领先的数据和分析解决方案供应商Teradata天睿公司在近日举办的“2018 Teradata大数据峰会”上正式发布Teradata Everywhere和感知型企业理念。

大数据对于商务人士来说是让人兴奋的产物，许多的大数据杀手级应用将不断出现。对于存储管理员来说，存储基础设施将不断增长，这是毫无疑问的。你一直都在所有客户中收集终端用户每毫秒的行为数据，想象一下如果你可以立即查看所有数据，不需要考虑数据监管、数据管理、数据保护和其它所有相关的烦恼，你需要做的只是把你所有的数据放到一个相对廉价又具备扩展性的Hadoop存储中，这是多么令人期待的事！

注意，配置这些参数前，应充分理解这几个参数的含义，以防止误配给集群带来的隐患。另外，这些参数均需要在yarn-site.xml中配置。

Apache Spark – 一个通用的大规模数据快速处理引擎。Spark的批处理速度比Hadoop MapReduce快近10倍，而内存中的数据分析速度则快近100倍。

逻辑推理能力是人类特有的本领，给出原因，我们能够通过逻辑推理得到结果。在过去，我们一直非常强调因果关系，一方面是因为我们常常是先有原因，再有结果，另一方面是因为如果我们找不出原因，常常会觉得结果不是非常可信。

数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。几年前, 数据分析还是一个比较鲜见的职业。而今天，无论各行各业，它无处不在的闪烁着耀人的光芒。那么做数据分析需要掌握哪些技能呢?