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分析工具很难选? 看他们如何挖掘大数据价值

预测建模,机器学习和其他先进的分析应用程序,有助于挖掘大数据系统的商业价值,但对于许多用户来说,这需要使用大量的工具,并付出一定努力才能达到预期。 零售商Macy's五年前部署了Hadoop集群,在此之前,它面临着一个严峻的问题,那就是如何有效处理各种系统生成的销售和营销数据。Macy's这些年一直在积极扩展在线业务,数据处理的问题也变得越来越严重,因为需要进行处理分析的数据量一直在增加。 该公司的传统数据仓库架构有着严格的处理限制,无法处理非结构化的信息——如文本。历史数据基本上也是无法自由访问的,通常这些数据会被归档到磁带上,运往异地存储设备。“数据科学家和其他分析师只能在特定时间段的数据上进行数据查询”,Macy's负责市场分析和客户关系管理(CRM)系统的主管Seetha Chakrapany说道,“他们受到了严重的束缚,无法很好地完成工作。” Hadoop系统部署后,上述问题得到了一定的缓解,该系统提供了大数据分析架构,也支持基本的商业智能(BI)和报表流程。“Hadoop集群能够真正成为Macy's企业数据分析平台”,Chakrapany 说道。现在,分析团队一直在使用Ha...

DriveScale:为初始者混搭服务器和存储

DriveScale是一家初创公司,今年年初从此前3年的隐身模式走出来,推出了可以动态地将外部连接的JBOD作为本地设备呈现给服务器的硬件和软件。它的想法是提供可组合的服务器-存储结合体,用于改变Hadoop类型的分布式工作负载。 这么做的目的是分享超大规模数据中心的特性,而不涉及到这么大规模,也不需要企业进行DIY。DriveScale表示,现有的服务器和存储产品设计对于分布式Hadoop类型的工作负载来说太死板了,通常存在不同程度的配置不足或者过量配置服务器和存储资源。 服务器和存储应该作为单独的资源池进行管理。据悉,DriveScale公司有很多前Sun和思科公司的员工,有不错的可信度,值得考虑。 技术 软件构成系统:这是带有本地(在机架中)磁盘存储的服务器,当大数据Hadoop工作负载发生变化的时候可以分解,然后可以重新组合成为新的配置。 它所做的是,DriveScale软件对磁盘驱动器机箱中的存储进行虚拟化,然后跨10GbitE连接呈现给机架中的服务器。此外有一个机架顶部的以太网交换机,服务器和SAS JBOD存储机箱有以太网端口。采用SAS的DriveScale适配器(虚拟...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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