大数据现状分析 生态系统正在走向成熟.doc
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1、大数据现状分析 生态系统正在走向成熟技术型的高科技创业公司都喜欢闪闪发光的新东西,而“Spark带着Hadoop飞2015年毫无疑问是Apache Spark最火的一年,这是一个开源框架,利用内存中做处理。这开始得到了不少争论,从我们发布了前一版本以来,Spark被各个对手采纳,从IBM到Cloudera都给它相当的支持。 Spark的意义在于它有效地解决了一些使用Hadoop很慢的关键问题:它的速度要快得多(基准测试表明:Spark比Hadoop的MapReduce的快10到100倍),更容易编写,并非常适用于机器学习。其他令人兴奋的框架的不断涌现,并获得新的动力,如Flink,Ignite
2、,Samza,Kudu等。一些思想领袖认为Mesos的出现(一个框架以“对你的数据中心编程就像是单一的资源池”),不需要完全的Hadoop。即使是在数据库的世界,这似乎已经看到了更多的新兴的玩家让市场持续,大量令人兴奋的事情正在发生,从图形数据库的成熟(Neo4j),此次推出的专业数据库(时间序列数据库InfluxDB),CockroachDB,(受到谷歌Spanner启发出现,号称提供二者最好的SQL和NoSQL),数据仓库演变(Snowflake)。大数据分析:现在的AI在过去几个月的大趋势上,大数据分析已经越来越注重人工智能(各种形式和接口),去帮助分析海量数据,得出预测的见解。最近AI
3、的复活就好比大数据生的一个孩子。深度学习(获取了最多的人工智能关注的领域)背后的算法大部分在几十年前,但直到他们可以应用于代价便宜而速度够快的大量数据来充分发挥其潜力(Yann LeCun, Facebook深度学习研究员主管)。 AI和大数据之间的关系是如此密切,一些业内专家现在认为,AI已经遗憾地“爱上了大数据”(Geometric Intelligence)。反过来,AI现在正在帮助大数据实现承诺。AI /机器学习的分析重点变成大数据进化逻辑的下一步:现在我有这些数据,我该怎么从中提取哪些洞察?当然,这其中的数据科学家们 - 从一开始他们的作用就是实现机器学习和做出有意义的数据模型。但渐
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