Hadoop

Универсальная платформа обработки больших данных

На российском рынке остро ощущается потребность в платформах обработки больших данных, однако почти отсутствует локальная экспертиза. Появление дистрибутива Arenadata Hadoop, сертифицированного ODPi и собранного российскими разработчиками, призвано заполнить этот пробел.

Москва цифровая

В последние годы «цифровая» составляющая столицы стремительно растет. Через портал госуслуг и мобильные сервисы горожане могу платить за коммунальные услуги и парковку, записывать ребенка в школу и на прием к врачу. О том, как проходила цифровая трансформация города до сих пор, и о планах на будущее рассказывает Андрей Белозеров, советник руководителя Департамента информационных технологий Москвы по стратегическим проектам и инновациям, возглавлявший разработку и внедрение более чем сотни информационных систем в области муниципального управления, образования, ЖКХ, транспорта и в ряде других сфер.

Озеро данных: площадка для экспериментов

ВТБ24 использует Hadoop для построения «аналитической фабрики» – недорогой площадки для оперативного исследования данных

Инструменты анализа графов

Программы поиска оптимальных маршрутов давно стали обыденностью, однако нахождение кратчайшего пути — не единственный практический результат теории графов. Сегодня имеется множество инструментов, позволяющих решать задачи графовой аналитики, каждый из которых эффективен в определенных ситуациях.

Нужно ускорить анализ? Cray поможет

Новая система Urika-GX специально предназначена для проведения итерационного и интерактивного анализа высокой степени интенсивности.

BIG DATA 2016: Большие Данные для практических задач

В Oracle считают, что использование технологий Больших Данных на крупных российских предприятиях входит в стадию зрелости.

Большие Данные как сервис — анализ без рутины

Умение хранить и анализировать данные играет для предприятий все более важную роль. Но как интегрировать работу с Большими Данными в корпоративную инфраструктуру?

Фонд Apache запустил новый проект с открытым кодом для Больших Данных

По утверждениям участников проекта Apache Arrow, он позволит увеличить производительность при решении аналитических задач в сто с лишним раз.

Машинное обучение для Больших Данных

Теоретические основы машинного обучения появились практически одновременно с первыми компьютерами, однако при его практическом применении всегда приходится учитывать специфику конкретных систем. Работа с Большими Данными средствами Hadoop требует инструментов адаптации алгоритмов машинного обучения к этой платформе, например с помощью механизмов из стека IBM BigInsights.

Пятерка лучших дистрибутивов Hadoop по версии Forrester

Аналитики прогнозируют, что со временем платформа получит применение абсолютно на всех крупных предприятиях.