本文主要是介绍hadoop 大数据技术会议见闻，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
分享下这次在北京参加本月12月5， 6日举行的中国大数据技术会议的一些见闻和感触。大数据技术大会前身是2008年开始 每年举办一次的hadoop技术会议。这几年随着hadoop平台在中国互联网等行业应用的越来越广泛，以及这两年大数据这个名词越来越热，各行业都掀起了大数据概念潮流，于是hadoop技术大会也随之改名为大数据技术大会，旨在为广大开发者提供一次大数据行业的讨论交流学习的机会，而不仅仅只局限于hadoop分布式处理这个话题，而从目前的形式看，各行业的数据量呈爆炸式增长，如何处理大数据确实也是接下来许多公司有待挖掘的金矿，同时当前许多分布式数据分析处理技术也如雨后春笋一般冒出来，Tez，Spark，Impala，MPI...越来越的各种处理模型让我们眼花缭乱，同时hadoop作为一种应用广泛的批处理计算模式，它本身也发生了巨大的变化，hadoop本身的进化 一定程度上代表了当前大数据处理技术的发展方向，从单一的大数据处理模型上升到统一的分布式集群管理平台，达到资源的优化分配以及多种数据处理模型的并存，作为一名hadoop 2.0 即Yarn平台下的开发人员以及机器学习的爱好者，简要的说下个人在本次大数据会议上的一些见闻和获得启示。
当前大数据这个概念，不仅仅局限在我们熟悉的互联网行业，其他许多行业内的一些领先的企业，如通信行业的移动 华为等，都在会议上提出了各自的大数据处理方案。像移动，将目光不仅仅局限在大数据量的存储和统计，而且在此基础上基于机器学习领域的一些聚类，关联规则 等技术，为移动用户推出更加精准的电信增值业务。从这一点可以看出，大数据时代 机器学习 数据挖掘 深度学习等 在深度挖掘大数据的内在价值 将会有更大的前景和应用，因此一些基于分布式模型的数据挖掘 机器学习平台应运而生，有基于mapreduce批处理计算的mahout平台，也有基于分布式内存计算模型的spark 等等，而在本次大会上，spark是yarn2.0之外的另一个备受瞩目的新计算模型。图计算，迭代计算 流计算 等等 似乎spark天生就很强大 有点当前苹果智能机的概念，各种功能集于一身。前段时间工作之余开始spark的学习，之后会将个人的一些学习中的见解和问题放在博客中，期待各位的讨论交流。
YARN，大家已是非常熟悉了，随着hadoop 2.2 稳定版的发布 越来越多的公司和个人开发者使用YARN平台。未来的趋势，mapreduce spark storm mpi等等各种处理模型 将以application的模式 集成于yarn平台，有yarn进行计算资源的管理。yarn将更好地发挥分布式操作系统的角色。
传统的机器学习 数据挖掘也已进入了分布式计算的时代，这就要求我们的处理平台能够很好地支持图计算 迭代计算等等，而传统的mahout 由于mapreduce的运行机制所限制，在流计算 迭代计算以及时间消耗上存在天生的不足，因此 伯克利大学研发的spark内存计算系统，我个人相信会有广泛的前景，目前spark 就想hadoop 刚在国内开始兴起时那会，许多方面还有待完善，但未来的数据挖掘 深度学习等领域一定有spark的一席之地。
总结来说，
- YARN作为下一代hadoop平台，多种计算模型即将随由YARN来完成整合资源。
- 硬件厂商将更好的结合hadoop来提升性能。
- 准实时的时代即将到来，也可以说spark等基于内存的分布式时代即将到来。
个人的水平有限 仅此寥寥数语 简述一下个人的本次会议的见闻
这篇关于hadoop 大数据技术会议见闻的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
