zookeeper 是一个分布式的，开源的协调服务框架，服务于分布式应用程序。
它暴露了一系列的基础的操作服务,因此分布式应用能够基于这些服务,构建出更高级别的服务，比如同步,配置管理,分组和命名服务。
zookeeper设计上易于编码，数据模型构建在我们熟悉的树形结构目录风格的文件系统中。
zookeeper运行在java中，同时支持java和C 语言。正确的实现协调服务是公认的难干的差事。 他们及其容易出错,比如资源竞争和死锁.
zookeeper 的使命和力量来源于，将分布式应用从处理协调服务的泥潭中走出来。
颠覆大数据分析之Spark弹性数据集
译者：黄经业 购书
Spark中迭代式机器学习算法的数据流可以通过图2.3来进行理解。将它和图2.1中Hadoop MR的迭代式机器学习的数据流比较一下。你会发现在Hadoop 
MR中每次迭代都会涉及HDFS的读写，而在Spark中则要简单得多。它仅需从HDFS到Spark中的分布式共享对象空间的一次读入——从HDFS文件中创建RDD。RDD可以重用，在机器学习的各个迭代中它都会驻留在内存里，这样能显著地提升性能。当检查结束条件发现迭代结束的时候，会将RDD持久化，把数据写回到HDFS中。后续章节会对Spark的内部结构进行详细介绍——包括它的设计，RDD，以及世系等等。
本文翻译自《BIG DATA ANALYTICS BEYOND HADOOP》译者：吴京润
译者注：本文是本书第一章的开头，第一章其它部分由其他人翻译。
你可能是一个视频服务提供商，而你想基于网络环境动态的选择合适的内容分发网络来优化终端用户的体验。或者你是一个政府监管机构，需要为互联网页进行色情或非色情的分类以便过滤色情页面，同时还要做到高吞吐量以及实时性。或者你是一个通讯/移动服务提供商——要么你在这样的公司工作——而你担心客户流失（客户流失意味着，老用户离开而选择竞争对手，或者新用户加入竞争对手）。你一定非常想知道前一天有哪些客户在tweeter上抱怨你的服务。或者你是个零食店主，而你非常想对你的客户做购买预测，这样你就可以为你商品做更多有针对性的促销活动，并期望销售额由此带来的增长。或者你是一家医疗保险公司，当务之急是计算某位客户明年住院的概率，以便适当的修改的保费。或者你是一家金融产品公司的CTO，而公司希望拥有实时交易/预测算法，帮助确认损益表底线。或者你为一家电子制造公司工作，而你想在试运行期间预测故障、查明故障根源，以便在后来的实际运行中有效。这要归功于大数据分析创造的新世界。 阅读全文
本文翻译自《BIG DATA ANALYTICS BEYOND HADOOP》译者：吴京润 校对：方腾飞
我试图给人们学习大数据留下的一点深刻印象：尽管Apache Hadoop很有用，而且是一项非常成功的技术，但是这一观点的前提已经有些过时了。考虑一下这样一条时间线：由谷歌实现的MapReduce投入使用的时间可追溯到2002年，发表于2004年。Yahoo!于2006年发起Hadoop项目。MR是基于十年前的数据中心的经济上的考虑。从那时以来，已经有太多的东西发生了变化：多核心处理器、大内存地址空间、10G网络带宽、SSD，而至今，这已经产生足够的成本效益。这些极大改变了在构建可容错分布式商用系统规模方面的取舍。 阅读全文
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