大数据资源网站和论坛是研究人员、数据分析师以及任何希望了解大数据领域最新动态、工具和技术的人的重要资源。以下是一些知名的大数据资源网站和论坛，这些平台提供了丰富的信息和社区支持：
1. kaggle: kaggle 是一个数据科学竞赛平台，它汇集了全世界的数据科学家和数据工程师，共同解决现实世界中的问题。在这里，你可以找到各种大小的数据科学项目，包括机器学习、图像识别、自然语言处理等。kaggle 还提供了一个论坛，允许用户分享他们的发现、讨论最佳实践，并与其他参与者进行互动。
2. datacamp: datacamp 提供了一系列在线课程和教程，旨在帮助初学者学习大数据分析的基础知识。这个平台上的课程通常包括理论知识讲解、案例研究和实际编程练习。此外，datacamp 也有一个论坛，用户可以提问、分享经验、参与讨论。
3. apache hadoop forum: apache hadoop 是一个开源框架，用于存储和处理大规模数据集。hadoop forum 是该框架的官方论坛，为开发者提供了大量的技术文章、指南和讨论。在这里，用户可以了解最新的hadoop版本更新、性能优化技巧以及如何将hadoop与其他技术栈（如spark）集成。
4. stack overflow: stack overflow 是一个著名的问答社区，用户可以提出问题或回答问题，寻求帮助。在大数据领域，stack overflow 上有许多关于hadoop、spark、python 等编程语言和工具的问题和解答。
5. linkedin: linkedin 是一个职业社交平台，但它也为专业人士提供了一个知识共享的场所。在 linkedin 上，你可以找到许多与大数据相关的群组和讨论版块，其中包含了行业新闻、趋势分析以及专业建议。
6. researchgate: researchgate 是一个面向科研人员的专业社交网络，用户可以在上面发布研究论文、成果摘要或研究报告。对于大数据领域的研究者来说，这是一个分享研究成果、寻找合作机会的好地方。
7. github: github 是全球最大的代码托管平台之一，许多开源项目都托管在这个平台上。在 github 上，你可以找到大量的大数据相关项目，包括数据处理库、机器学习算法、可视化工具等。通过阅读项目的文档和贡献代码，你可以获得宝贵的实践经验。
8. reddit: reddit 是一个非常流行的社交媒体平台，它拥有多个以特定主题为中心的子版块。在 reddit 上，你可以找到许多关于大数据的子版块，如 r/bigdata、r/machinelearning 等。在这些子版块中，用户可以讨论最新的技术动态、分享实用工具和资源，以及交流工作经验。
9. google scholar: google scholar 是一个免费的学术搜索引擎，它收录了大量学术论文、会议记录和书籍。对于希望深入了解大数据领域的学者和研究人员来说，google scholar 是一个很好的资源。你可以在其中搜索关键词，找到相关论文和书籍的链接，以便进一步阅读和学习。
10. pubmed: pubmed 是一个生物医学文献数据库，它收录了大量的医学期刊文章、病例报告和临床试验结果。虽然 pubmed 主要是针对生物学和医学领域的文献，但其中的许多研究方法和数据分析技术也可以应用于其他领域。通过阅读 pubmed 上的文献，你可以了解大数据在医疗健康领域的应用和发展。
总的来说，这些资源网站和论坛为用户提供了一个学习和交流的平台，可以帮助您更好地理解大数据的概念、工具和技术。无论是新手还是有经验的专家，都可以在这些平台上找到有价值的信息和资源。