写在第43期 “大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。

本期会给大家奉献上精彩的：大数据处理过程与模式、卷积神经网络、Apache Flink、Kylin的Cube、HBase、列式存储。全是干货，希望大家喜欢！！！

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以下是正文，限于众编辑水平有限，不保证大家都喜欢。

１大数据处理过程与模式

在当前这个数据爆炸的时代，随着ICT技术的不断发展和进步，大数据已经不简简单单是数据量大，而是对大量数据的分析，只有通过分析才能获取更多智能的、深入的、有价值的信息。

https://mp.weixin.qq.com/s/_a2WJWg2ZizMNwOZI91UHQ

２卷积神经网络

CNN（卷积神经网络）算法的核心其实还是BP(误差反向传播)算法，不同传统BP各层直接大多采用全连接，CNN一般有输入层，卷积层，激励函数，池化层，全连接层。理论上这些层可以组合，例如可以有多个池化或者全连接等。这篇文章讲清楚了基本的算法原理，值得一看。我用MNIST数据集做过实验，基本上对手写数字的识别可以达到98.5%以上，识别不对的基本肉眼也可能会出错。至于CNN为什么这么厉害，讲真，我还没有搞清楚，但是它就是这么厉害。

https://mp.weixin.qq.com/s/3DmZ19FJvsKVcknepfN2_w

3Apache Flink

本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性，希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解，对其他大数据系统开发者也能有所裨益。

https://mp.weixin.qq.com/s/ppuRyUylRi6UvIiXNg5-DA

4Kylin的Cube

在众多SQL On Hadoop的解决方案中，Kylin采用了Cube的思路来加速多维分析型查询，Cube是传统数据仓库常用的一种技术，本文简单讨论Kylin多维分析的原理以及Kylin的缺点。

https://mp.weixin.qq.com/s/Wz4ggtO-gTEziBA19dfhcw

5HBase

本文首先介绍了HBase 与传统关系数据库的区别，接着从功能模块以及内部架构方面介绍了HBase运行机制，最后告诉我们HBase实际应用场景以及如何通过Phoenix实现对HBase的SQL查询，深入浅出地透析了HBase内部之美。

https://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/library/ba-cn-bigdata-hbase/index.html

6列式存储

列式存储的优势一方面体现在存储上能节约空间、减少 IO，另一方面依靠列式数据结构做了计算上的优化。本文将着重介绍列式存储的数据组织方式，包括数据的布局、编码、压缩等。

https://mp.weixin.qq.com/s/AazI239iJfIKKV6BppTblw

007开心一刻

中国建设银行（CBC）："存不存？"

中国银行（BC）："　不存！"

中国农业银行（ABC）："啊？不存？"

中国工商银行（ICBC）："爱存不存！"

民生银行（CMSB）："存嘛，傻B！　"

招行银行（CMBC）："存嘛，白痴　！"

国家开发银行（CDB）："存点吧！”

兴业银行（CIB）："存一百！"

北京市商业银行（BCCB）："白存，存不？"

汇丰银行（HSBC）："还是不存！”

邮储银行（PSBC）：怕死别存！

亲，你在哪家存？

致谢：

魏宏斌、薛述强、刘彬、刘超、廖程鹏、董言、吕西金、朱洁、蓝随、黄文辉

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