大数据的应用场景及技术选型,电子书，基础知识，适合初学者阅读

如何正确的做技术选型：论团队中新技术导入的重要性.pdf

互联网公司如何正确的做技术选型.pptx

大数据在工作中的应用有三种：与业务相关，比如用户画像、风险控制等； 与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴； 与工程相关，如何实施、如何实现、解决什么业务问题，这是数据工程师的工作。 数据工程师在业务和数据科学家之间搭建起实践的桥梁。本文要分享的大数据平台架构技术选型及场景运用偏向于工程方面。如图所示，大数据平台第一个要素就是数据源，我

1999年，Eric S. Raymond 在自由软件的范畴下提出了 Open Source开源软件的概念，并出版了 《大教堂和集市》（The Cathedral & the Bazaar）一书，这是开源软件发展的标志事件。 近 10 年过去了，开源软件已成为软件行业，特别是互联网行业最重要和发展最快的领域，著名 开源项目网站 SourceForge 在 1999 年还只有数百个开源项目，到 2008 年初，其开源项目数已经超 过 17万个，几乎覆盖软件应用的所有领域。大部分产品和技术基于开源平台的 Google已成为世界上 最成功的高科技公司。今天，从全球 500强企业到中小企业，还有绝大部分的软件公司都在使用开源 产品构建自己的信息系统或产品。

中国移动PaaS平台技术选型和实践经验分享中国移动PaaS平台技术选型和实践经验分享中国移动PaaS平台技术选型和实践经验分享中国移动PaaS平台技术选型和实践经验分享中国移动PaaS平台技术选型和实践经验分享

技术选型方案(数据库选型)针对oracle(使用Oracle数据库，有最高认证级别的ISO标准认证，性能极高，保持着开放平台下TPC-D和TPC-C世界记录，有极强的可伸缩性和并行性。)

AI 芯片的应用场景不再局限于云端，部署于智能手机、安防摄像头、及自动驾驶汽车等终端的各项产品日趋丰富。除了追求性能提升外，AI 芯片也逐渐专注于特殊场景的优化。 为了进一步促进供需对接，为 AI 芯片供应商和需求商提供交流的平台，中国人工智能产业发展联盟（以下简称“AIIA”或联盟）计算架构与芯片推进组启动“AI 芯片技术选型目录”（以下简称“选型目录”）的工作，希望为 AI 芯片的可持续发展，服务和促进相关产业发展壮大贡献一份力量。

新浪微博丰富化应用下的技术选型之路_新浪微博.pdf

根据市场上目前比较流行的几款Hadoop产品综合分析，从部署的便捷性、功能、性能及成本等方面综合考量，推荐使用CDH与HDP。然后再根据我们具体的使用场景来进行选择，如果我们追求功能全面与部署案例参考推荐使用CDH，因为CDH目前是市场上功能最全、部署案例最多的一款产品，如果我们追求部署快捷，易上手使用推荐使用HDP，因为HDP是迄今为止100%纯开源ApacheHadoop的唯一提供商并且是第一家使用了ApacheHCatalog的元数据服务特性的提供商。并且，它们的Stinger开创性地极大地优化了Hive项目。Hortonworks为入门提供了一个非常好的，易于使用的沙盒。