50가지 하둡에 관한 글

1. 자원의 큰 목록 | NoSQL, 큰 자료, 기계 학습 및 그 외 | GitHub

2. Spark를 통해 광범위하고 깊은 학습 네트워크 구현

3. 빅데이타에 대한 상관관계 및 결정계수

4. [책] 빅데이타 - 확장 가능한 실시간 자료의 원리와 모범 사례

5. 9장 : 오른쪽 NoSQL 툴에서 고르기

6. 2장 : NoSQL 데이터베이스틑 1개를 제외한 모든것에 좋다.

7. Hadoop을 이해하고 배우기 위한 16가지 자원

8. 읽어야 할 8가지의 Hadoop 기사

9. 대규모 자료 세트에 대한 빠른 클러스터링 알고리즘

10. Hadoop - 누구를 선택

11. 데이타베이스, SQL 혹은 noSQL 이 있어야 하는 11가지 기능

12. 빅데이타: 모든 사람이 알아야 할 4가지 계층

13. 도서: 빅데이타, NoSQL, 클라우드 패러다임의 변화

14. 8장: 그래프 데이터베이스

15. 어떻게 Hadoop을 시작했는가?

16. 건강의 틈과 확장 서비스를 최적화한다.

17. 비즈니스 인텔리전스 아키텍처

18. 4장: 대부분의 NoSQL 및 NewSQL 데이터베이스의 특징

19. 10분 안에 하둡과 스파크 시작하기

20. 5장: 키 값을 저장

21. 단기간에 Hadoop/Hive 자료를 획득하는 방법

22. 흥미있는 데이터베이스 질문

23. 3장: 오픈 소스, 배포 또는 스위트 룸

24. 클라우드에서 자바 아키텍처를 사용하여 큰 자료 응용 프로그램 크기 조정

25. 7장: 수직 지향적인 자료

26. 빅데이타 분석의 기반

27. Hadoop 기술 덩어리

28. 6장: 문서 지향적인 자료

29. 하둡과 빅데이타 용으로 설계된 합성 변화

30. 실제 자료에서 Map-Reduce 실제 그림

31. 데이터베이스 기술의 5대 수업의 만들기 센스 - oldSQL, noSQL, newSQL

32. 어떻게 NoSQL이 근본적으로 자동학습으로 변화되었는지

33. 전자도서: 하둡 시작하기

34. Hadoop 전문가를 위한 급여

35. 현대 BI 아키텍처 및 분석 생태계

36. Wiley의 Hadoop 책 묶음 - 무료 113 페이지 샘플

37. 아카디아 국립공원의 기후변화 하는 지구 감시망

38. 여러 언어의 고집?

39. 빅데이타를 위한 50개 이상의 오픈 소스 툴

40. 생기를 통해 분배된 깊은 학습 네트워크 구현

41. 자료 과학, R, SAS, Python 중 어느것이 최선인가?

42. Hadoop을 위한 15가지 이상의 위대한 책

43. C# 및 R과 함께 Map-Reduce 스타일의 특징 추출을 사용하여 비슷한 이미지를 클러스터링 한다.

44. NoSQL 제공의 비교

45. 빅데이타의 쌓임을 방지하는 방법

46. 하둡 클러스터 배치

47. SQL에서 noSQL로 변환

48. 수개국어를 접하는 자료 과학 프로그래밍

49. 알려진 피라미드를 한계점 아래로 찾지 말고 위로 찾는다

50. 빅데이타실행 계획: RDBMS 로부터 아파치 Sqoop을 사용한 자료 전송