2016 | 大數據平臺類產品資訊彙總

InfoSphere Streams 平臺支持流數據的實時處理，支持不斷更新持續查詢的結果，可在移動的數據流中檢測洞察。

• InfoSphere Streams——實時大數據分析平臺
• Streams V4.2新特性：支持使用 Python 開發 Streams 應用程序

• IBM Streams v4.2發佈，流數據處理速度更快

• IBM 全新大數據分析平臺，助力數據雲化
• 快速搭建Streams集羣環境
• 流式大數據實時處理—技術、平臺及應用
• IBM Streams v4.2 輕鬆實現快速大數據處理
• IBM Streams V4.2 新特性之版本管理和使用標籤控制資源
• 用Java開發IBM Streams應用
• 利用流計算實時檢測網絡威脅
• 流計算也能像數據庫那樣保證數據不丟失嗎？

IBM構建了BigInsights平臺來爲用戶提供從大量的信息中提取有用信息進行分析決策的解決方案，它被用來解決在當前信息分析中亟待解決的幾大問題：極大數據量的處理，數據來源的多樣性，數據分析的敏捷性，數據分析的持久性。隨着 BigInsights 的不斷髮展，咱們將支持更多的基於 Hadoop 的開源項目，根據用戶的特定需求提供更多更好的解決方案。

• BigInsights -- 基於 Hadoop 的大數據分析平臺
• 搭建企業級大數據分析平臺也能夠很簡單！
• BigInsights金剛鑽之首：BigSQL - SQL on Hadoop
• BigSQL發動機的結構和工做原理
• BigInsights金剛鑽之BigSheets: 零編程！處理海量數據
• IBM BigInsights新增獨門絕技：全面支持Hadoop On Power！
• InfoSphere CDC 實時同步本地數據到雲端的BigInsights
• 備份恢復、多租戶，樣樣都不能少 -- 談談BigInsights企業管理模塊的做用
• Big SQL 與 Spark SQL功能協做簡介
• 文本數據分析神器—— IBM BigInsights Text Analytics
• 大數據時代，IBM 帶你玩轉大數據處理
• 在Jupyter Notebooks裏進行大數據分析，So easy！

Hadoop是一個可以讓用戶輕鬆架構和使用的分佈式計算平臺。用戶能夠輕鬆地在Hadoop上開發和運行處理海量數據的應用程序。Spark 是一種與 Hadoop 類似的開源集羣計算環境，可是二者之間還存在一些不一樣之處，這些有用的不一樣之處使 Spark 在某些工做負載方面表現得更加優越，換句話說，Spark 啓用了內存分佈數據集，除了可以提供交互式查詢外，它還能夠優化迭代工做負載。

• 深度解析如何挑選適合本身的Hadoop平臺
• 什麼是Hadoop，怎樣學習Hadoop
• 分佈式文件系統HDFS解析
• Hadoop開發人員基礎課程之初識MapReduce
• HBase基礎知識，面向列的實時分佈式數據庫
• 徹底分佈式HBase集羣安裝配置示例
• 什麼是Spark，如何使用Spark進行數據分析
• 2分鐘讀懂大數據框架Hadoop和Spark的異同
• IBM專家親自解讀 Spark2.0 操做指南
• Hadoop大數據生態系統及經常使用組件簡介
• Hadoop學習之旅一：Hello Hadoop
• 將現有的SQL工做負載遷移至hadoop居然如此簡單！
• 【乾貨】數據控使用Hadoop的三種最經常使用方式
• IBM BigInsights 4.1 發佈了 ，對Hadoop的支持更加深刻！
• 解決Hadoop和Spark本地版本庫不統一的問題
• Hadoop、Spark、HBase與Redis的適用性討論
• 五大步驟幫你實現 Hadoop 價值最大化
• Hadoop 信息集成平臺，讓大數據分析更簡單！
• Hadoop生態圈以及各組成部分的簡介
• Apache Hadoop 3.0新版本介紹及將來發展方向（內附PDF）
• Hadoop和大數據：60款頂級開源工具
• Apache Spark 2.0正式版發佈下載
• 乾貨分享：SparkBench--Spark平臺的基準性能測試
• 關鍵七步，用Apache Spark構建實時分析Dashboard

其它類別

• Operations Console：IBM InfoSphere DataStage 實時監控和統一運維平臺
• 擁抱開源 - 雲上元數據管理
• 乾貨分享：CDC實時數據複製，大神教你調性能
• 助力大數據集成，且看DataStage新玩法
• CDC 與 DataStage完美結合，加速業務實時數據分析
• IBM DataWorks Forge 強勢推出——數據管理自助服務專家

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