MapReduce 是一个高性能的批处理分布式计算框架，用于对海量数据进行并行分析和处理。 适合处理各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结
数据的集中整合是目前众多用户大数据之旅首先面对的挑战。随着各行业用户的数据激增，数据类型的多样，如何进行大数据的整合和管理得到更多关
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HBase是一个面向列的分布式数据库。HBase 不是一个关系型数据库，其设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的理论和实现上的局限性。
许多企业基于历史发展的原因，还会创建多个数据库。它们经常采用不同的平台，使用不同的软件，造成了数据处理和管理效率的低下。
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毫无疑问，大数据将挑战企业的存储架构及数据中心基础设施等，也会引发云计算、数据仓库、数据挖掘、商业智能等应用的连锁反应。
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当涉及到大的数据，从小事做起。确定一个特定的需要解决的业务问题，一个固定的业务才能带来实实在在的利益。与大数据行业的同行们交流学习。
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那么，公司如何才能围绕大数据重构商业模式，或者如何重新思考商业经营理念？针对这一问题，大数据以及数据科学领域的专家持何种观点？
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虽然移动应用的选择有限，但是自助式BI的大潮流将使用户发展出属于他们自己的体验，和其他设备上的应用程序类型一样。这样下来，设备的一些不
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云计算的应用不可以从数据库中分离出来，但传统的数据库应该较好地兼容云计算这种新的模式，如虚拟化，资源管理，资源配置，可扩展性等。云数
在美国，CDO、数据科学家等与大数据相关的专业人才虽然不断涌现，但是仍然供不应求。
