開源大資料周刊-第13期

<a href="https://www.aliyun.com/product/emapreduce?spm=0.0.0.0.evlkl4">e-mapreduce團隊</a>

1.3.4版本 (已經釋出)

更新jdk到1.8

更新hadoop到2.7.2

添加python2.7.1及python3.4版本

添加numpy庫

支援presto、phoenix、jstorm、oozie

支援hadoop跟hbase混合部署

支援深圳、上海機房

1.4版本（正在研發）:

使用者執行計劃及叢集運作狀态自定義報警

1.4.1版本

叢集整體運作情況的儀表盤

叢集狀态監控報警

<a href="http://www.cnblogs.com/leftnoteasy/p/my-thoughts-from-hadoop-summit-2016.html">從hadoop summit 2016看大資料行業與hadoop的發展</a>

總體來講，hadoop在各行各業得到了廣泛的應用，在iot、機器學習、實時方向是最近的熱點。

<a href="http://www.datayuan.cn/article/5081.htm">從理論到實踐，深談大資料可視化</a>

大資料的挑戰在于資料采集、存儲、分析、共享、搜尋和可視化。本文的目的是通過介紹傳統可視化方法及其在處理大資料時的擴充方法，來展現大資料可視化的前沿技術。同時讨論大資料可視化的挑戰，并其取得的進步

<a href="http://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309403994211933363947">spark結構化資料處理：spark sql、dataframe和dataset</a>

spark的三種查詢語言的詳細對比。

<a href="http://dataunion.org/24871.html">spark資料分析實戰：大型活動大規模人群的檢測和疏散</a>

主要是以一個資料分析者的角度來與大家分享如何使用spark進行大資料分析。

<a href="http://smallx.me/2016/07/03/spark%e6%b5%81%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%a4%84%e7%90%86%ef%bc%9aspark-streaming%e7%9a%84%e4%bd%bf%e7%94%a8/?hmsr=toutiao.io&amp;utm_medium=toutiao.io&amp;utm_source=toutiao.io">spark流資料處理：spark streaming的使用</a>

已經有越來越多的公司使用spark streaming，本文深入分析了spark streaming及在用的過程中遇到的問題，值得一看。

<a href="http://www.infoq.com/cn/articles/apache-spark-machine-learning">spark大資料處理系列之machine learning</a>

對spark mllib有一個簡單的介紹，新入門的同學可以看下。

<a href="http://www.36dsj.com/archives/55400">spark 應用程式性能優化|12 個優化方法</a>

講述了spark 12個性能優化的點，例如：avoid shuffle when possible、use reducebykey instead of groupbykey when possible等

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<a href="https://yq.aliyun.com/articles/54496">開源大資料周刊-第9期</a>

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<a href="https://yq.aliyun.com/articles/33574">開源大資料周刊-第2期</a>

<a href="https://yq.aliyun.com/articles/30795">開源大資料周刊-第1期</a>