:::: MENU ::::

Posts Tagged / Big Data

  • Nov 16 / 2017
  • Comments Off on Seputar Big Data Edisi #38
Apache, Big Data, Forum Info, Hadoop, Storm

Seputar Big Data Edisi #38

Beberapa tema yang tersaji minggu ini adalah mencegah diminishing return big data, Bill Gates yang mendonasikan USD 50 juta untuk riset Alzheimer, bagaimana menghitung nilai ekonomi informasi sebagai aset, dan meledaknya nilai investasi big data di bidang energi. Pada bagian teknis ditampilkan tutorial TensorFlow Core API, membangun ekosistem mikroservis menggunakan Kafka dan KSQL, tutorial setting dan aktivasi Kerberos di cluster HDFS dengan Ambari, dan Free Ebook mengenai data sains. Rilis minggu ini Apache Phoenix 4.13 dan Apache CouchDB 2.1.1 serta 1.7.1.

Seputar Big Data edisi #38 adalah kumpulan berita, artikel, tutorial dan blog mengenai Big Data yang dikutip dari berbagai site. Berikut ini beberapa hal menarik yang layak untuk dibaca kembali selama minggu kedua bulan November 2017

Artikel dan Berita

  1. What to do when big data gets too big
    Produksi data yang begitu besar pada suatu ketika mungkin mencapai titik jenuh, di mana manfaat yang didapat dari data akan mulai menurun. Ada dua pemicu utama permasalahan ini, yaitu data diproduksi tanpa tujuan atau business case yang jelas, atau data disajikan dengan kompleksitas yang sangat tinggi sehingga user kesulitan dalam penggunaannya. Artikel ini membahas langkah-langkah yang dapat diambil untuk tetap memaksimalkan manfaat data.
  2. Gates Bets on Big Data in Alzheimer’s Fight
    Bill Gates mengumumkan donasi sebesar USD 50 juta untuk mempelajari dan mengembangkan pengobatan Alzheimer, dengan menekankan pada peran big data dalam pencegahan dan pengendalian penyakit tersebut. Dana tersebut akan disalurkan ke Dementia Discovery Fund (DDF), sebuah kerja sama antara pemerintah, badan amal dan industri kesehatan.
  3. Turn Your Big Data into a Valued Corporate Asset
    Meskipun dunia telah memasuki era informasi dan banyak eksekutif dan pengambil keputusan menyadari bahwa informasi adalah salah satu aset terpenting dalam menjalankan bisnis, namun dari sisi akunting informasi masih belum dianggap sebagai aset. Hal ini berpengaruh terhadap cara pandang dan kedisiplinan dalam mengumpulkan, mengolah dan memanfaatkan informasi. Untuk itu saat ini terdapat sebuah bidang yang disebut infonomics, yaitu sebuah teori dan bidang ilmu yang menekankan dan menentukan pentingnya nilai ekonomi dari informasi. Artikel ini menjelaskan secara singkat mengenai 6 model valuasi informasi yang baru-baru ini dirumuskan Gartner bersama dengan para ahli valuasi, akuntan, dan ekonom.
  4. Big Data and Artificial Intelligence Deals in the Energy Sector Are Up Tenfold in 2017
    Investasi sektor energi di bidang big data dan AI meningkat sampai 10 kali lipat tahun ini. Laporan yang dirilis oleh BDO, sebuah perusahaan akuntansi global, menunjukkan bahwa merger dan akuisisi yang melibatkan perusahaan energi dan startup AI meningkat dari USD 500 juta di kuartal pertama 2017, ke USD 3.5 milyar pada kuartal kedua.

Tutorial dan Pengetahuan Teknis

  1. TensorFlow: What Parameters to Optimize?
    Mempelajari TensorFlow Core API, yang merupakan API level paling rendah, adalah langkah yang tepat untuk mulai mempelajari TensorFlow, karena kita dapat memahami kernel library TensorFlow. Berikut ini contoh paling sederhana dari TensorFlow Core API, di mana kita membuat dan melatih model regresi linear.
  2. Apache Storm: The Hadoop of Real-Time
    Pada dasarnya, Hadoop dan Storm digunakan untuk menganalisis data yang besar. Keduanya saling melengkapi dan berbeda dalam beberapa aspek. Apache Storm melakukan semua operasi kecuali persistensi, sementara Hadoop bagus dalam segala hal kecuali dalam perhitungan real-time.
  3. Building a Microservices Ecosystem with Kafka Streams and KSQL
    Saat ini proses bisnis dijalankan sebagai gabungan dari berbagai ekosistem : kumpulan aplikasi dan servis yang saling berinteraksi mencapai sebuah tujuan bisnis. Ada beberapa keuntungan membuat ekosistem tersebut menjadi event-driven.
    Artikel ini menjelaskan dengan baik motivasinya, dan bagaimana membangun sistem transaksional asynchronous di atas Kafka stream dan KSQL.
  4. Ambari Kerberos support for HBase Part 1
    Seri pertama dari serangkaian artikel yang menjelaskan mengenai langkah demi langkah aktivasi autentikasi Kerberos untuk cluster yang menggunakan Ambari. Blog ini secara khusus akan membahas bagaimana cara men-deploy cluster Hadoop (HDFS + YARN) dengan Kerberos aktif yang kemudian akan digunakan untuk men-deploy cluster HBase dengan Kerberos yang diaktifkan pada posting-posting berikutnya.
  5. [FREE EBOOK] Data Science Live: An Open-Source Book About Data Science, Analytics, and More
    Online ebook untuk membantu mempelajari data sains, machine learning dan data analytics, disertai berbagai contoh kasus nyata dalam R. Mencakup di antaranya : Exploratory data analysis, data preparation, pemilihan variabel, kinerja model, dan

Rilis Produk

  1. Apache Phoenix 4.13 released
    Apache Phoenix 4.13, yang mencakup perbaikan bug kritikal terkait penulisan SYSTEM.CATALOG pada saat connecting, beberapa bug fixes terkait row deletion handling, dan lain-lain.
  2. Apache CouchDB 2.1.1 and 1.7.1 released
    Apache CouchDB mengumumkan rilis 2.1.1 dan 1.7.1, yang merupakan security release yang memperbaiki beberapa isu kritikal. Update ke versi ini bersifat mandatory.

 

Contributor :


Tim idbigdata
always connect to collaborate every innovation 🙂
  • Nov 02 / 2017
  • Comments Off on Seputar Big Data Edisi #36
Apache, Big Data, Blockchain, Hadoop, Implementation, Spark

Seputar Big Data Edisi #36

Beberapa artikel teknis menarik mengenai Keras – sebuah Python Deep Learning library, pemanfaatan Apache Flink untuk risk engine, perbandingan antara Apache Arrow, Parquet dan ORC, serta tutorial mengenai penggunaan Spark dan SparkSQL untuk memproses file csv. Dari segmen news ditampilkan penerapan big data analytics oleh PT Pos Indonesia, MIT yang membangun FeatureHub untuk crowdsourcing big data analytics, dan implikasi blockchain bagi industri asuransi. Tidak ketinggalan juga beberapa rilis open source, diantaranya yaitu Apache Spark 2.1.2. Hive, Pandas, dan OpenNLP.

Kumpulan berita, artikel, tutorial dan blog mengenai Big Data yang dikutip dari berbagai site. Berikut ini beberapa hal menarik yang layak untuk dibaca kembali selama minggu 4 bulan Oktober 2017.

Artikel dan Berita

  1. The Amazing Ways Spotify Uses Big Data, AI And Machine Learning To Drive Business Success
    Spotify, layanan musik on-demand terbesar di dunia, dikenal sebagai pendobrak batas teknologi. Perusahaan musik digital dengan lebih dari 100 juta pengguna ini terus meningkatkan kemampuan layanan dan teknologinya melalui beberapa akuisisi serta pemanfaatan big data, kecerdasan buatan dan machine learning.
  2. Crowdsourcing big-data analysis
    Langkah pertama dalam proses analisis big data dalah identifikasi fitur, yaitu data poin yang memiliki nilai prediktif, yang berguna dalam proses analisis. Langkah ini biasanya memerlukan intuisi manusia. Peneliti MIT membangun sebuah sistem kolaborasi, yang diberi nama FeatureHub. Dengan alat ini diharapkan proses identifikasi fitur dapat dilakukan secara efisien dan efektif. Dengan FeatureHub, para data saintis dan domain expert dapat masuk ke dalam sebuah situs untuk mereview permasalahan dan mengajukan fitur yang akan digunakan. FeatureHub kemudian akan melakukan pengetesan berbagai kemungkinan kombinasi fitur tersebut terhadap target data, untuk menentukan kombinasi mana yang paling tepat untuk permasalahan tertentu.
  3. Keuangan Inklusif, PT Pos Bangun Big Data Analytic
    Hingga kini, baru 36 persen masyarakat Indonesia yang memiliki akun bank. Sedangkan 64 persen masyarakat yang tinggal di pelosok belum tersentuh keuangan inklusif karena sulitnya akses ke perbankan. Untuk membantu masyarakat tersebut, PT Pos tengah membangun big data analytic. Lewat big data analytic, Pos akan membuat kredit skoring yang nantinya bisa dikerjasamakan dengan perbankan untuk penyaluran pembiayaan.
  4. What PredictionIO does for machine learning and Spark
    Apache PredictionIO dibangun di atas Spark dan Hadoop, dan menyediakan template yang dapat dikustomisasi untuk task-task yang umum.
    Aplikasi mengirimkan data ke server event untuk melakukan training model, kemudian meng-query engine untuk mendapatkan prediksi berdasarkan model tersebut. Kemudahan apa yang ditawarkan oleh Apache PredictionIO?
  5. Blockchain Implications Every Insurance Company Needs To Consider Now
    Teknologi blockchain sangat berpotensi mengguncang industri asuransi dan mengubah cara berbagi data, memproses klaim dan mencegah fraud. Namun implementasinya di industri asuransi saat ini masih dalam tahap eksplorasi awal. Untuk dapat merealisasikan potensi blockchain yang sangat besar implikasinya tersebut, Industri asuransi perlu secara aktif bekerja sama dengan para pionir, regulator, dan pakar-pakar industri. Perusahaan-perusahaan asuransi pun harus mulai mencoba memanfaatkan blockchain dalam proses internal mereka untuk mendapatkan pembelajaran guna memanfaatkan teknologi ini.

Tutorial dan Pengetahuan Teknis

  1. 7 Steps to Mastering Deep Learning with Keras
    Apakah anda tertarik untuk mempelajari Keras? Apakah Anda sudah memiliki pemahaman tentang bagaimana neural network bekerja? Artikel berikut ini menyajikan tujuh langkah praktis untuk menguasai dasar-dasar Keras dengan mudah dan cepat.
  2. StreamING Machine Learning Models: How ING Adds Fraud Detection Models at Runtime with Apache Flink®
    Artikel ini menjelaskan bagaimana ING menggunakan Apache Flink untuk risk engine mereka. Mereka menggunakan Apache Spark, Knime, dan Apache Zeppelin untuk training model secara batch dan menggunakan Flink untuk komponen real-time. Mereka menggunakan data PMML, yang dikirim melalui Kafka, untuk memperbarui aplikasi Flink. Arsitektur yang digunakan memungkinkan mereka menerapkan algoritma baru dengan zero downtime, seketika.
  3. Apache Arrow vs. Parquet and ORC: Do we really need a third Apache project for columnar data representation?
    Setelah Apache Parquet dan ORC, muncullah Apache Arrow sebagai representasi format data kolumnar. Apakah kemunculan Arrow menawarkan kelebihan atau perbedaan dibanding dua format yang lainnya? Artikel ini membahas dengan detail mengenai kolumnar data format dan perbandingan di antara ketiga format tersebut, lengkap dengan benchmark.
  4. ETL Pipeline to Transform, Store and Explore Healthcare Dataset With Spark SQL, JSON and MapR-DB
    Tutorial ini menjelaskan cara menggunakan Spark untuk membaca data dari file CSV, mengubahnya menjadi skema yang terdefinisi dengan baik (dalam hal ini Scala Case Class), dan melakukan query menggunakan SparkSQL. Ada juga contoh kode untuk menyimpan data di MapR-DB dan membacanya kembali.

Rilis Produk

  1. Spark Release 2.1.2
    Spark 2.1.2 baru saja dirilis. Ada lebih dari 100 perbaikan bug dan berbagai penyempurnaan pada versi ini.
  2. Pandas v0.21.0
    Ini adalah major rilis dari 0,20,3 mencakup sejumlah perubahan, deprecation, fitur baru, penyempurnaan, dan peningkatan kinerja API serta sejumlah besar perbaikan bug. User sangat disarankan melakukan upgrade ke versi ini.
  3. Hive – Version 2.3.1
    Hive versi 2.3.1 dirilis minggu lalu dengan beberapa bug fixing dan penyempurnaan.
  4. Apache OpenNLP 1.8.3
    Rilis ini memperkenalkan beberapa fitur baru, perbaikan bug, dan penyempurnaan. Versi ini memerlukan Java 1.8 dan Maven 3.3.9.

 

Contributor :


Tim idbigdata
always connect to collaborate every innovation 🙂
  • Oct 31 / 2017
  • Comments Off on Teknologi Blokchain akan Menghubungkan Seluruh Industri
Artificial Intelligece, Big Data, Blockchain, Implementation, IoT, Uncategorized

Teknologi Blokchain akan Menghubungkan Seluruh Industri

Blockchain adalah topik yang hangat dan diminati banyak orang saat ini. Teknologi blockchain dianggap mampu mengatasi berbagai permasalahan yang berkaitan dengan teknologi, profesional maupun personal. Blockchain dipandang sebagai solusi yang elegan dan aman, yang dapat membuka berbagai kemungkinan transaksi. Namun meskipun trend adopsi blockchain ini cukup agresif, masih belum banyak pembahasan mengenai potensi pengaruhnya terhadap proses transaksi di berbagai sektor industri.

Blockchain banyak disebut dalam konteks pembahasan cryptocurrency, namun sesungguhnya kekuatan blockchain adalah pada fleksibilitas transaksionalnya, dan kegunaannya jauh lebih luas daripada sekedar pertukaran mata uang saja.

Blockchain bersifat ‘transaction agnostic’.
Hampir semua transaksi di dunia saat ini melibatkan banyak pihak di dalam setiap prosesnya. Misalnya dalam proses jual beli rumah atau penandatanganan kontrak, banyak orang atau elemen terlibat di dalamnya.

Industri-industri perbankan, real estat, pinjaman hipotek, semuanya dibangun di atas jutaan transaksi kecil semacam ini. Dari transaksi-transaksi kecil tersebut akan timbul sejumlah pajak dan biaya-biaya lain. Penggunaan blockchain dapat menghilangkan ‘serpihan’ transaksi semacam ini, sehingga memangkas biaya dan waktu yang diperlukan, dan menghilangkan banyak perantara yang terlibat dalam sebuah transaksi.

Seperti yang di jelaskan oleh François Zaninotto : “Blockchain adalah buku besar fakta, direplikasi di beberapa komputer yang dipasang di jaringan peer-to-peer. Fakta bisa berupa apapun, mulai dari transaksi moneter hingga signature konten. Anggota jaringan adalah individu anonim yang disebut nodes. Semua komunikasi di dalam jaringan memanfaatkan kriptografi untuk mengidentifikasi pengirim dan penerima dengan aman. Bila sebuah node ingin menambahkan fakta ke buku besar, sebuah konsensus terbentuk dalam jaringan untuk menentukan di mana fakta ini seharusnya muncul di buku besar; Konsensus ini disebut block.”
Teknologi ini secara konseptual bisa dipandang sebagai sebuah jaringan terdistribusi yang aman, yang terbentuk dari orang-orang yang terverifikasi.

Penerapan aplikasi teknologi blockchain lebih luas dari yang dibayangkan sebelumnya, dan sudah ada beberapa indikasi pengembangannya. Salah satunya adalah adanya platform prototipe dan aplikasi yang sudah di deploy. Indikasi lain adalah adanya investasi berkelanjutan oleh banyak VC, dan pengembangan berbagai platform aplikasi. Dan yang tidak kalah pentingnya, proses pembentukan konsorsium dan kemitraan juga sudah berjalan. IBM saat ini sedang bekerja sama dengan tujuh bank Eropa untuk mengembangkan platform blockchain, dan konsorsium R3CEV dibentuk untuk memajukan teknologi blockchain terutama di bidang keuangan.

Topik blockchain ini menjadi salah satu tema yang dikupas pada meetUp ke #18 idbigdata yang diselenggarakan di Bina Nusantara University beberapa waktu lalu. Deden Hasanudin (Solution Lead IBM Global Business Services- IBM) membawa judul “Berkenalan dengan Blockchain, Teknologi dibalik Bitcoin”, dapat idbigdata-ers saksikan kembali di channel youtube idbigdata.


Sumber : https://www.forbes.com/sites/steveandriole/2017/10/25/blockchain-ai-will-rewire-whole-industries/#653563ad1e89

Contributor :


Vinka Palupi
pecinta astronomi yang sejak kecil bercita-cita menjadi astronaut, setelah dewasa baru sadar kalau tinggi badannya tidak akan pernah cukup untuk lulus seleksi astronaut.

M. Urfah
Penyuka kopi dan pasta (bukan copy paste) yang sangat hobi makan nasi goreng.
Telah berkecimpung di bidang data processing dan data warehousing selama 12 tahun.
Salah satu obsesi yang belum terpenuhi saat ini adalah menjadi kontributor aktif di forum idBigdata.
  • Oct 02 / 2017
  • Comments Off on Seputar Big Data Edisi #31
Apache, Big Data, Implementation, Uncategorized

Seputar Big Data Edisi #31

close-up-telephone-booth-pexels

Kumpulan berita, artikel, tutorial dan blog mengenai Big Data yang dikutip dari berbagai site. Berikut ini beberapa hal menarik yang layak untuk dibaca kembali selama minggu ketiga bulan September 2017

Artikel dan Berita

  1. Japan to certify big-data providers to drive innovation
    Pemerintah Jepang mengumumkan rencana untuk melakukan sertifikasi terhadap perusahaan yang mengumpulkan data dari berbagai sumber dan menyediakannya sebagai services. Sertifikasi akan berlaku untuk 5 tahun, dan perusahaan-perusahaan yang disebut sebagai big data banks ini akan mendapatkan keringanan pajak.
  2. Big Data – what’s the big deal for Procurement?
    Apa tantangan yang dihadapi oleh bagian procurement saat ini, dan bagaimana peran big data dalam mengatasinya?
  3. The Amazing Ways Burberry Is Using Artificial Intelligence And Big Data To Drive Success
    Sejak 2006, Burberry, perusahaan mode terkemuka asal Inggris, memutuskan untuk menjadi sebuah perusahaan digital “end to end”. Strategi yang mereka ambil adalah dengan menggunakan big data dan AI untuk mendongkrak penjualan dan kepuasan pelanggan.
  4. Can big data give medical affairs an edge in strategic planning?
    Salah satu bagian penting dari industri farmasi adalah medical affairs, yaitu team yang bertugas memberikan support terhadap aktivitas setelah sebuah obat disetujui dan diedarkan, baik terhadap pihak internal maupun eksternal (customer). Dengan semakin besarnya keterlibatan publik terhadap pengawasan dan penggunaan obat, maka peran medical affair menjadi semakin penting. Ketersediaan data yang melimpah menjadi sebuah tantangan dan peluang tersendiri. Bagaimana big data dapat membantu team medical affair dalam membuat perencanaan strategis?
  5. Spark and S3 storage carry forward NBC big data initiative
    NBC membuat inisiatif big data, dengan menggunakan Amazon S3 dan Spark. Keduanya dipakai untuk menggantikan HDFS dan MapReduce. Jeffrey Pinard, vice president data technology dan engineering di NBC, menjelaskan alasan di balik strategi tersebut.

Tutorial dan Pengetahuan Teknis

  1. Tensorflow Tutorial : Part 2 – Getting Started
    Melanjutkan bagian 1 pekan lalu, tutorial Tensorflow bagian 2 ini menjelaskan mengenai instalasi Tensorflow dan sebuah contoh use case sederhana.
  2. 30 Essential Data Science, Machine Learning & Deep Learning Cheat Sheets
    Sekumpulan ‘cheat sheet atau referensi singkat yang sangat bermanfaat mengenai data science, machine learning dan deep learning, dalam python, R dan SQL.
  3. A Solution to Missing Data: Imputation Using R
    Salah satu permasalahan dalam pemanfaatan data untuk machine learning maupun analisis adalah missing data. Data yang tidak lengkap dapat mengacaukan model, sedangkan penanganan missing data terutama untuk data yang besar adalah sebuah momok tersendiri bagi data analis. Artikel ini mengulas mengenai permasalahan ini dan bagaimana mengatasinya dengan menggunakan R.
  4. Apache Flink vs. Apache Spark
    Apache flink dan Apache Spark termasuk framework yang paling banyak diminati dan diadopsi saat ini. Apa perbedaan di antara keduanya, dan apa kelebihan dan kekurangan masing-masing?
  5. Featurizing images: the shallow end of deep learning
    Melakukan training terhadap model deep learning dari nol memerlukan data set dan sumber daya komputasi yang yang besar. Dengan memanfaatkan model yang sudah ditraining (pre-trained) memudahkan kita dalam membangun classifier menggunakan pendekatan standar mashine learning.
    Artikel ini menyajikan sebuah contoh kasus pemanfaatan pre-trained deep learning image classifier dari Microsoft R server 9.1 untuk menghasilkan fitur yang akan digunakan dengan pendekatan machine learning untuk menyelesaikan permasalahan yang belum pernah dilatihkan ke dalam model sebelumnya.
    Pendekatan ini memudahkan pembuatan custom classifier untuk tujuan spesifik dengan menggunakan training set yang relatif kecil.

Rilis Produk

  1. Apache Solr 7.0.0 released
    Apache Solr, platform pencarian noSQL yang populer, merilis versi 7.0.0 minggu ini. Rilis 7 ini mencakup 40 upgrade dari solr 6, 51 fitur baru, 56 bug fixes dan puluhan perubahan lainnya.
  2. Apache Arrow 0.7.0
    Mencakup 133 JIRA, fitur-fitur baru dan bug fixes untuk berbagai bahasa pemrograman.
  3. Apache PredictionIO 0.12.0-incubating Release
    Apache PredictionIO, sebuah server machine learning open source yang dibangun di atas open source stack, merilis versi 0.12.0.
  4. R 3.4.2 Released
    Rilis ini mencakup perbaikan terhadap minor bugs dan peningkatan performance. Seperti rilis minor sebelumnya, rilis ini kompatibel dengan rilis sebelumnya dalam seri R 3.4.x.

 

Contributor :


Tim idbigdata
always connect to collaborate every innovation 🙂
  • Jan 09 / 2017
  • Comments Off on Seputar Big Data edisi #1
Apache, Big Data, Hadoop, Implementation, IoT, Social Media, Storage, Storm, Uncategorized

Seputar Big Data edisi #1

Seputar Big Data edisi #1

Kumpulan berita, artikel, tutorial dan blog mengenai Big Data yang dikutip dari berbagai site. Berikut ini beberapa hal menarik yang layak untuk dibaca kembali selama minggu pertama bulan Januari 2017.

Artikel dan berita

  1. datafloq.com - 4 Industries Leading the Way in IoT Integration
    Perkembangan Internet of Thing saat ini sangat pesat. Diprediksi dalam waktu dekat, hampir semua perangkat akan terkoneksi satu sama lainnya untuk membuat hidup kita lebih mudah. Ada 4 industri yang diperkirakan akan mengambil manfaat dari IoT.
  2. AWS Big Data Blog - Decreasing Game Churn: How Upopa used ironSource Atom and Amazon ML to Engage Users
    Apakah pernah mengalami kesulitan untuk menjaga loyalitas pengguna supaya tidak meninggalkan game atau aplikasi, setelah bersusah untuk menarik pengguna? Upopa, sebuah studio game yang memanfaatkan machine learning untuk memprediksi perilaku para pengguna game
  3. oreilly.com - 7 AI trends to watch in 2017
    Pada tahun 2016 lalu, banyak terjadi inovasi-inovasi yang luar biasa, banyak investasi di bidang Artificial Intelligent baik pada perusahaan besar maupun startup. Bagaimana dengan tahun 2017?
  4. DZone - Understanding Machine Learning
    Apa sebetulnya Machine Learning? Sebuah penjelasan mengenai machine learning, cara kerjanya dan bagaimana penggunaannya.
  5. Yahoo Finance - Hadoop Big Data Analytics Market Worth 40.69 Billion USD by 2021
    Menurut sebuah laporan market research yang dipublikasikan oleh MarketsandMarkets, pasar big data analytics akan berkembang dari USD 6.71 miliar di tahun 2016 akan menjadi USD 40.69 miliar di tahun 2021.
  6. insideBIGDATA - Loggly Introduces Gamut™ Search for Massive-Scale Log Analysis
    Loggly, perusahaan di balik, kelas enterprise layanan manajemen log berbasis cloud, memperkenalkan Gamut ™ Search, teknologi analisa log yang khusus dirancang untuk merespon langsung pencarian pada data bervolume sangat besar dan dalam periode waktu yang lama.
  7. BrightPlanet - Social Media Data – Instagram Pulls Back on API Access
    Program pemantauan sosial media perlu melakukan perubahan dan terbuka untuk opsi lain pada data open-source. Seperti Instagram melakukan beberapa perubahan akses API, dan akses ke data-data akan dibatasi.

 

Tutorial dan pengetahuan teknis

  1. ZDNet - Hands-on with Azure Data Lake: How to get productive fast
    Microsoft Azure Data Lake saat ini telah tersedia secara umum, tapi apa fungsinya, dan bagaimana cara kerjanya? Artikel berikut merupakan overview seputar tools dan kemampuan layanan, untuk membantu memahami dan meningkatkan produktifitas.
  2. KDnuggets - Internet of Things Tutorial: WSN and RFID – The Forerunners
    Wireless Sensor Network dan RFID adalah kunci utama untuk memahami konsep-konsep yang lebih kompleks dari IoT dan teknologinya.
  3. KDnuggets - Internet of Things Tutorial: WSN and RFID – The Forerunners
    Wireless Sensor Network dan RFID adalah kunci utama untuk memahami konsep-konsep yang lebih kompleks dari IoT dan teknologinya.
  4. IBM Big Data Hub - How to build an all-purpose big data engine with Hadoop and Spark
    Beberapa organisasi sering salah dalam mengoptimalkan penggunakan Hadoop dan Spark bersama-sama, terutama karena masalah kompleksitas. Padalah kombinasi keduanya memungkinkan untuk analisa data yang lebih luas dan mendukung use case yang lebih banyak.
  5. DZone Big Data - Kafka Avro Scala Example
    Tutorial mengenai cara menulis dan membaca pesan dalam format Avro dari/ke Kafka. Bagaimana cara menghasilkan pesan untuk dikodekan menggunakan Avro, cara mengirim pesan tersebut ke Kafka, dan bagaimana untuk mengkonsumsi dengan konsumen dan akhirnya bagaimana untuk dibaca dan digunakan.
  6. IBM Hadoop Dev - Enable Snappy Compression for Improved Performance in Big SQL and Hive
    Ketika loading data ke dalam tabel Parquet, Big SQL akan menggunakan kompresi Snappy secara default. Pada Hive, secara default kompresi tidak diaktifkan, akibatnya tabel bisa secara signifikan menjadi lebih besar
  7. KDnuggets - Generative Adversarial Networks – Hot Topic in Machine Learning
    Apa Generative Adversarial Networks (GAN)? Ilustratif sederhana dari GAN adalah dengan mengambil contoh seperti memprediksi frame berikutnya dalam urutan video atau memprediksi kata berikutnya saat mengetik di google search.
  8. MapR - Monitoring Real-Time Uber Data Using Spark Machine Learning, Streaming, and the Kafka API (Part 2)
    Ini merupakan bagian kedua dari tutorial untuk membuat pemantauan secara realtime mobil-mobil yang digunakan oleh Uber. Tutorial ini menggunakan algoritma k-means pada Apache Spark untuk melakukan pengelompokan data secara realtime
  9. LinkedIn Engineering - Asynchronous Processing and Multithreading in Apache Samza, Part I: Design and Architecture
    Apache Samza terus digunakan oleh LinkedIn dan perusahaan lain untuk melakukan pemrosesan stream. Pada sistem pengolahan stream lainnya menyederhanakan model pemrograman untuk menjadi synchronous and stream/event-based, sedangkan Samza mengembangkan model asynchronous.
  10. MapR - Processing Image Documents on MapR at Scale
    Sebuah tutorial dari MapR untuk pemrosesan gambar dengan menggunakan Apache Spark dan Tesseract OCR engine

 

Rilis produk

  1. GitHub - kafka-utilities
    Sebuah project yang dishare oleh wushujames di hithub.com yang memberikan script untuk menganalisa keadaan klaster Kafka, untuk menentukan broker yang dapat digunakan untuk partisi under-replicated
  2. GitHub - burry
    Burry adalah backup recovery tool yang digunakan untuk membackup dan mengembalikan service pada Zookeepr dan etcd. Tools ini dibuat oleh Michael Hausenblas dan dapat diunduh pada github.com

 

Contributor :

Tim idbigdata
always connect to collaborate every innovation 🙂
Tertarik dengan Big Data beserta ekosistemnya? Gabung