2016 | 大数据平台类产品资讯汇总

InfoSphere Streams 平台支持流数据的实时处理，支持不断更新持续查询的结果，可在移动的数据流中检测洞察。

• InfoSphere Streams——实时大数据分析平台
• Streams V4.2新特性：支持使用 Python 开发 Streams 应用程序

• IBM Streams v4.2发布，流数据处理速度更快

• IBM 全新大数据分析平台，助力数据云化
• 快速搭建Streams集群环境
• 流式大数据实时处理—技术、平台及应用
• IBM Streams v4.2 轻松实现快速大数据处理
• IBM Streams V4.2 新特性之版本管理和使用标签控制资源
• 用Java开发IBM Streams应用
• 利用流计算实时检测网络威胁
• 流计算也能像数据库那样保证数据不丢失吗？

IBM构建了BigInsights平台来为用户提供从大量的信息中提取有用信息进行分析决策的解决方案，它被用来解决在当前信息分析中亟待解决的几大问题：极大数据量的处理，数据来源的多样性，数据分析的敏捷性，数据分析的持久性。随着 BigInsights 的不断发展，咱们将支持更多的基于 Hadoop 的开源项目，根据用户的特定需求提供更多更好的解决方案。

• BigInsights -- 基于 Hadoop 的大数据分析平台
• 搭建企业级大数据分析平台也能够很简单！
• BigInsights金刚钻之首：BigSQL - SQL on Hadoop
• BigSQL发动机的结构和工做原理
• BigInsights金刚钻之BigSheets: 零编程！处理海量数据
• IBM BigInsights新增独门绝技：全面支持Hadoop On Power！
• InfoSphere CDC 实时同步本地数据到云端的BigInsights
• 备份恢复、多租户，样样都不能少 -- 谈谈BigInsights企业管理模块的做用
• Big SQL 与 Spark SQL功能协做简介
• 文本数据分析神器—— IBM BigInsights Text Analytics
• 大数据时代，IBM 带你玩转大数据处理
• 在Jupyter Notebooks里进行大数据分析，So easy！

Hadoop是一个可以让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户能够轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。Spark 是一种与 Hadoop 类似的开源集群计算环境，可是二者之间还存在一些不一样之处，这些有用的不一样之处使 Spark 在某些工做负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了可以提供交互式查询外，它还能够优化迭代工做负载。

• 深度解析如何挑选适合本身的Hadoop平台
• 什么是Hadoop，怎样学习Hadoop
• 分布式文件系统HDFS解析
• Hadoop开发人员基础课程之初识MapReduce
• HBase基础知识，面向列的实时分布式数据库
• 彻底分布式HBase集群安装配置示例
• 什么是Spark，如何使用Spark进行数据分析
• 2分钟读懂大数据框架Hadoop和Spark的异同
• IBM专家亲自解读 Spark2.0 操做指南
• Hadoop大数据生态系统及经常使用组件简介
• Hadoop学习之旅一：Hello Hadoop
• 将现有的SQL工做负载迁移至hadoop居然如此简单！
• 【干货】数据控使用Hadoop的三种最经常使用方式
• IBM BigInsights 4.1 发布了 ，对Hadoop的支持更加深刻！
• 解决Hadoop和Spark本地版本库不统一的问题
• Hadoop、Spark、HBase与Redis的适用性讨论
• 五大步骤帮你实现 Hadoop 价值最大化
• Hadoop 信息集成平台，让大数据分析更简单！
• Hadoop生态圈以及各组成部分的简介
• Apache Hadoop 3.0新版本介绍及将来发展方向（内附PDF）
• Hadoop和大数据：60款顶级开源工具
• Apache Spark 2.0正式版发布下载
• 干货分享：SparkBench--Spark平台的基准性能测试
• 关键七步，用Apache Spark构建实时分析Dashboard

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• 拥抱开源 - 云上元数据管理
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• CDC 与 DataStage完美结合，加速业务实时数据分析
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