张乐

前言 Hive是Hadoop家族中一款数据仓库产品，Hive最大的特点就是提供了类SQL的语法，封装了底层的MapReduce过程，让有SQL基础的业务人员，也可以直接利用Hadoop进行大数据的操作。就是这一个点，解决了原数据分析人员对于大数据分析的瓶颈。 让我们把Hive的环境构建起来，帮助非开…

前言 使用Hadoop已经有一段时间了，从开始的迷茫，到各种的尝试，到现在组合应用….慢慢地涉及到数据处理的事情，已经离不开hadoop了。Hadoop在大数据领域的成功，更引发了它本身的加速发展。现在Hadoop家族产品，已经达到20个了之多。 有必要对自己的知识做一个整理了，把产品和技术都串起来…

看了这些大尺度夜生活内幕，你可能就不会再想去东莞了

为推荐系统选择正确的推荐算法非常重要，而可用的算法很多，想要找到最适合所处理问题的算法还是很有难度的。

本文纯属虚构，如有雷同，一定统计不显著

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没有一种筛选和推荐系统让我们绝对满意，因为它减少了我们选择的力量和意义。

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很多Excel新手非常迷信Excel,可以说到了盲目的程度，而很多高手往往突然拿出非常复杂的函数公式组合，其效果相当于一闷棍，不把新手吓晕誓不罢休!

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大数据时代下的信息安全面临着新的威胁，如云平台下的个人隐私保护，如全方位立体的信息系统增加了受威胁攻击的承受面积等。每一个新的数据源加入信息网络，便会成为新的潜在受攻击点。庆幸的是，大数据分析技术也开始渗透进入安全领域，开始与传统安全技术相结合，诞生了数据时代的新型安全应对方法：大数据安全分析。今天，我们就从最初的网络安全开始讲起，一起来回顾大数据安全分析技术诞生的整个路程。

作为两大主流开源数据库，MySQL 和 Postgres 的 “战争” 从来没有停止过，虽然硝烟不似程序语言之间的斗争那么浓烈。

转眼间，公元2016年已经过半。人类在大数据和机器学习领域又取得了诸多进展，让我们共同回顾一下。

当谷歌 DeepMind 团队的 AlphaGo 打败了李世石时，媒体就用人工智能、机器学习和深度学习这三个术语来描述 DeepMind 是如何取得胜利的。

LinkedIn前不久发布两篇文章分享了自主研发的文本分析平台Voices的概览和技术细节。LinkedIn认为倾听用户意见回馈很重要，发现反馈的主要话题、用户的热点话题和痛点，能够做出改善产品、提高用户体验等重要的商业决定。下面是整理后的技术要点。