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大火的Apache Spark也有诸多不完美

现在如果你想要选择一个解决方案来处理企业中的大数据并不是难事,毕竟有很多数据处理框架可以任君选择,如Apache Samza,Apache Storm 、Apache Spark等等。Apache Spark应该是2016年风头最劲的数据处理框架,它在数据的批处理和实时流处理方面有着得天独厚的优势。 Apache Spark为大数据处理提供一套完整的工具,用户在大数据集上进行操作完全不需考虑底层基础架构,它会帮助用户进行数据采集、查询、处理以及机器学习,甚至还可以构建抽象分布式系统。 Apache Spark以速度而闻名,当然这是MapReduce改进的结果,它没有把数据保存在磁盘上,而是选择将数据保存在内存中。另外,Apache Spark提供了三种语言的库,即Scala,Java和Python。 Spark架构 Apache Spark虽然主要用于处理流数据,但是它也包含了很多数据执行操作的组件,上图就展示了它的不同模块。 Spark SQL:Apache Spark附带了SQL接口,这意味着用户可以直接使用SQL查询来与数据进行交互,这些查询统统是由Spark的执行引擎来处理的。...

现代数据中心如何满足超高速互联的全球经济的需要?

毫无疑问,当前已然把全球各地的人和企业组织机构连接在一起的超高速互联的网络为各地的数据中心提供商们带来了机遇和挑战。 在本文中,我们将与广大读者诸君共同探讨数据存储和传输速度需求是以怎样前所未有的速率向前推进的。文中,您将了解到如何针对新数据中心的架构实施专门设计,以满足客户的连接需求,进而保证向广泛的业务伙伴提供具有弹性、安全性、低延迟的链接。同时,我们还将为引领您深入欧洲领先的数据中心之一,探访该数据中心是如何在本地和国际提供连接的。 超高速互联的全球经济使得世界各地的人、地点、企业组织和对象实现了前所未有的广泛联系——这无疑为数据中心带来了机遇和挑战。另一方面,随着移动视频服务的普及,基于互联网的新的商业模式的出现,以及云服务的广泛使用,带来了基础数据的存储和传输的旺盛需求,掀起了全球范围内一系列新的数据中心的投资建设的高潮。而这些新的数据中心基础设施的任务正是为了满足跨平台和合作伙伴日益增长的连接需求。 本文中,我们将介绍超高速互联的经济对企业数据中心部门所带来的影响。该项研究引发了人们广泛的关注,例如随着当前移动视频服务使用的增加,云计算以及与物联网相关的新兴商业模式的出现等...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。