大数据实战与技术专题，摘录了电商、游戏、移动等领域的大数据应用，覆盖当下热门的大数据开源技术实践与技术细节，如Hadoop、Spark、Docker等，带大家一览这些精彩实践赖以成型的根本——繁华的开源大数据生态圈。
封面报道：大数据核心技术与实践 
随着互联网和移动互联网的发展，海量的数据在人类每天生活中产生，各个机构纷纷开始探索从数据中提取洞见并指导实践的可能。在这个需求的刺激下，过去数年，大数据开源生态圈得到了长足的发展——在数据的整个生命周期中，从收集到处理，再到数据可视化和储存，各种开源技术框架林立。
而以这些开源技术为基石，业内涌现出一系列令人敬佩的大数据架构实践，因此《程序员电子刊9月B：大数据实战与技术》摘录了电商、移动、游戏等行业的大数据应用，并覆盖了当下热门的大数据开源技术实践与技术细节，如Hadoop、Spark、Docker等，为你揭开大数据在各行各业的第一手实践，以及大数据生态圈相关开源技术调优。
（1）开源大数据开源生态概览
大数据开源生态繁花似锦，本文从资源调度与管理、分布式文件系统、分布式计算类别、图处理和机器学习领域，方方面面盘点当今技术热点。
（2）eBay的Connected Commerce大数据平台实践
eBay分析平台基础架构部产品负责人韩卿，揭开eBay最近几年在大数据平台方面的发展和主要实践，现在并逐渐构建起基于Hadoop及企业级数据仓库的大数据生态。
（3）优酷土豆大数据平台服务及应用监控设计与实践分享：Hold住你的平台
医生看到一位气色不好的人，知道他可能是病人，但是要确诊是什么病还需要进一步给病人把脉。那么，平台把脉又该如何进行？
大数据平台服务及应用级别监控神器—天机镜，设计初衷就是为了解决这部分需求的一个服务，一个应用监控平台。天机镜现在负责支撑集团上百个大数据应用场景，同时还提供了分钟级指标监控服务，每天收集5亿条指标数据，支持用户对监控数据多维度的交互式查询，同天数据查询毫秒级响应，跨天查询秒级别响应。
（4）微店的大数据平台建设实践与探讨
微店是全球领先的移动电商网络，创造了一个便利的手机购物环境，目前有超过3000万的店主使用微店销售商品。微店大数据架构师王锋，将重点描述大数据处理平台中数据采集、传输、存储、分析过程中的公共基础技术部分。
（5）逆水行舟，看前行中的Spark
七牛云存储技术总监陈超揭露Spark内幕，给大家分享Spark最近几个极其重要的改进。
（6）SparkR：数据科学家的新利器
R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一，在Spark中加入对R的支持，是社区中较受关注的话题。本文邀请英特尔大数据团队工程师孙锐，身为SparkR主力贡献者之一，他带我们回顾SparkR项目的背景，对其当前的特性进行总体的概览，阐述其架构和若干技术关键点，最后进行展望和总结。
（7）基于Mesos的Spark集群搭建实践
为了方便用户在云上运行Spark，数人科技创始人王璞摸索出三需求：首先，要可以自动化部署Spark集群，同时实现Spark计算节点的动态伸缩；其次，要让用户方便地使用Spark集群，让开发者像开发单机程序一样使用Spark集群进行开发调试；最后，要支持多租户，提高资源利用率，让来自不同用户的Spark任务同时在云上运行，并保证不同Spark任务之间不能干扰。为了满足上述三点，王璞分享他们搭建了一套基于Spark、HDFS、Hue、Zeppelin、Mesos、Marathon、Docker等开源项目的多租户、高可用的Spark集群。
资讯
（1）外刊速递：IEEE SPECTRUM
（2）21世纪十起恶名昭彰的网络攻击事件
（3）DevOps的本质
（4）业界声音
（5）大数据与个人权益
技术
（1）开源应用之策——借船出海还是造船出海
开源框架是当前的一个热门话题。国内对开源的认识，也在由拿来免费用的初级理解向更高级别的层次发展。在面对优秀或不优秀的框架时，我们自然会慎重考虑一个话题：借船出海还是造船出海？本文由Tiny开源框架创始人罗果为您精采道来。
（2）HTML5游戏框架大军中的一乘轻骑Phaser
HTML5游戏以其“低门槛、低成本、简单有趣、易于分享”的特点受到了广大玩家和业界人士的关注。本文将介绍HTML5游戏框架大军中的一乘轻骑——Phaser。虽然它们算不上大作，但的确非常快速和具有挑战性，Phaser对于快速开发和原型制作简直完美。
百味
（1）项目进度估算难题
通常领导给我们描述一个东西，然后就会问：“做这样一个软件要多长时间？”希望我们像士兵用“是”或“不是”回答长官提问一样，立马用洪亮的声音喊出“3天”或“20天”这样的答案。我们有时已习惯这种现实，不能立刻给出估算自己都会着急。资深程序员安晓辉以黑色幽默，分享自己项目管理的切身经验。
（2）解密“攻城狮使用手册”
1号店高级技术总监黄哲铿分享自己的管理秘诀，除了“事少，钱多，离家近”，对于技术人员来说，了解一些作为脑力劳动者特有的需求，有助于技术管理者更好地管理技术人员。
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