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近日，由中国电子信息产业发展研究院主办，以“数字转型智创未来”为主题的“2019中国IT市场年会”在京召开，来自政府领导、业界专家、企业领袖等代表进行了深入探讨和交流。 近日，由中国电子信息产业发展研究院主办，以“数字转型智创未来”为主题的“2019中国IT市场年会”在京召开，来自政府领导、业界专家、企业领袖等代表进行了深入探讨和交流。大会历经20届，已经成为中国IT产业的风向标

职位描述 开发经理（大数据方向） 职位名称: 开发经理（大数据方向） 工作地点: 上海 工作类别: IT技术经理 公司性质: 国内综合软件和服务提供商，是国内最早专业从事城市信息化领域服务的企业之一 工作职责 根据产品线的战略规划，制定软件开发计划，保证开发计划按要求执行； 负责产品开发、设计文档的编写、评审、实现以及整个产品周期的管理； 负责具体代码的实现，进行核心模块的代码实现； 负责产品的性能优化与人机交互体验的改进； 负责产品开发团队成员的任务分配，并带领团队，提升开发团队整体技术能力； 保障产品的正常实施，组织解决产品实施过程的各类问题； 根据客户需求制定具体的设计方案； 针对市场变化，分析产品，对产品提出改进方案。 任职资格 大学本科学历以上，5年以上工作经验，熟悉产品管理的专业知识； 负责设计过数据分析、数据挖掘、数据可视化、在线数据相关产品经验； 对主流大数据产品、数据交换、处理产品的现状和发展趋势有深入了解； 了解数据挖掘技术，需要有深入的 商业智能 或者 数据挖掘工作经验，在以上相关行业工作3年以上； 了解Hadoop，HDFS，Hive等分布式大数据技术、能与技术人员良好沟通的优先考虑； 追求高品质产品的精神与热情，对行业动态有足够洞察力及敏锐度； 具有优秀的表达、沟通与协调能力、团队合作精神、保密意识。

服务器设置不当很易酿成资讯安全风险，例如早前近 27000 个 MongoDB 数据库就因此遭到入侵和勒索。日前更有专家发现，全球有逾 4000 个 HDFS 服务器未有好好设定，曝露了 5120 TB 的资料。 物联网搜索引擎 Shodan 称，全球有不少 HDFS （Hadoop Distributed File System）服务器因设定不当而导致资料外露

Apache Cassandra是一个高度可扩展的高性能分布式数据库，用于处理大量商用服务器上的大量数据，提供高可用性，无单点故障。这是一种NoSQL类型的数据库。 让我们先了解一下NoSQL数据库

谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是停留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。 首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同

在大数据技术体系当中，Hadoop无疑是学习当中的重难点，也是大数据从业人员在未来的职业岗位当中，实际需要用到的重要技术框架，在部分企业招聘当中，Hadoop工程师也是需要引进的重要人才。为了尽快掌握相关技术，入行大数据，不少人选择Hadoop培训。那么Hadoop培训费用多少，Hadoop培训靠谱吗，今天我们就来聊一聊

信息技术新工科产学研联盟师资培训班(大数据+人工智能)正式开班！ 8月24日，为了提升高校教师、科研人员以及大数据、人工智能相关专业从业者的水平，促进专业的建设与普及，由中国软件行业协会、信息技术新工科产学研联盟和联盟江苏地方高校产教融合工作委员会主办、南京云创大数据科技股份有限公司承办、金陵科技学院协办的信息技术新工科产学研联盟师资培训班(大数据+人工智能)同时开班。 上午，清华大学博士、中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任、中国信息协会教育分会人工智能教育专家委员会主任、云创大数据总裁刘鹏教授和中国计算机学会大数据专家委员会委员罗圣美高工分别带来了“人工智能理论框架与应用”和“大数据技术生态与应用实践”的课程讲解。两位专家讲解理论结合实际，受到大家的热烈欢迎

我们不仅仅是制造机器，还象征着人们对于探险的永恒追求。热爱自由的灵魂。 1903 年，在威斯康辛州密尔沃基的一个小棚子里，四个年轻人点燃了一场文化野火，这场火将蔓延到各个地域并延烧几个世代

Spark 是继 Hadoop 之后新一代的大数据分布式处理平台。它是一个基于内存、容错型的分布式计算引擎，与 Hadoop MapReduce 相比，计算速度要快100倍。 Spark 卓越的用户体验以及统一的技术堆栈基本上解决了大数据领域所有的核心问题，使得 Spark 迅速成为当前最为热门的大数据基础平台

从前面的学习，对于大数据平台，你已经掌握的不少的知识和技能，搭建Hadoop集群，把数据采集到Hadoop上，使用Hive和MapReduce来分析数据，把分析结果同步到其他数据源。 从上面的学习，你已经了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架，它可以用来存储海量数据，MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架，它可以用来统计和分析HDFS上的海量数据，而Hive则是SQL On Hadoop，Hive提供了SQL接口，开发人员只需要编写简单易上手的SQL语句，Hive负责把SQL翻译成MapReduce，提交运行。 此时，你的”大数据平台”是这样的： 在企业中，离线数据的来源主要是已存在的有固定格式的文件，或数据库中积累的结构化的数据，如何高效的进行数据的管理以及基本的统计分析是每个大数据开发者必须掌握的技能，本教程在Hadoop集群的基础上，系统的讲述了Hive的作用，安装部署过程，常用的内置函数，UDF的引入方式，数据导入导出的相关组件等，并结合一些企业的场景进行了说明