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JindoTable数据湖优化与查询加速

概述 近几年,数据湖架构的概念逐渐兴起,很多企业都在尝试构建数据湖。相比较大数据平台,数据湖在数据治理方面提出了更高的要求。对于数据湖场景所提出的新需求,“传统”的大数据工具在很多方面都面临着新的挑战。JindoTable 正是专为解决数据湖管理结构化数据甚至是半结构化数据的痛点而设计的,包括数据治理功能和查询加速功能。 数据优化 数据湖需要存储来自各种数据源的数据。对于 HDFS 集群,小文件问题让很多用户倍感烦恼。在存储计算分离的数据湖中,小文件同样会产生很多问题:过多的文件数会导致目录list时间显著变长,小文件也会影响很多计算引擎的并发度。此外,由于对象存储一般以对象为单位,小文件也会导致请求数量的上升,会明显影响元数据操作的性能,更会增加企业需要支付的费用。而如果数据文件过大,如果数据又使用了不可分割的压缩格式,后续计算的并发度会过低,导致无法充分发挥集群的计算能力。因此,即使是数据湖架构中,对数据文件进行治理和优化也是非常必要的。 基于数据湖所管理的元数据信息,JindoTable 为客户提供了一键式的优化功能,用户只要在资源较为空闲时触发优化指令,JindoTable 可...

2020年的十大商业智能趋势

如今,企业将数据全部存储在Excel文件和传统数据库中的日子已经一去不复返了。随着网络时代的兴起,企业的业务将生成并拥有大量数据,如果不进行处理和分析就很难全面了解其业务绩效。商业智能就是要利用企业在其所有生产活动中生成的数据进行分析和可视化,以便清楚地理解数据并获得其中具有价值的见解,以解析和获得业务绩效。 从理论上来说这很简单,但是在实践中,这非常具有挑战性。因此,很多企业采用自动化工具以快速完成重复性工作,并专注于这些工具提供的关键绩效指标。虽然,商业智能并不是一个全新的技术突破,但随着新技术的出现,其趋势已经发生了变化。以下讨论2020年及以后的十大商业智能趋势。 (1) 可信赖的人工智能决策 越来越多的企业使用人工智能工具进行决策,并且通过外包、构建或购买人工智能服务来引导此类程序。业务分析人员关心的是根据机器学习模型和人工智能最终进行的预测做出决策的“信任度”。对于系统来说,向用户解释为什么会产生特定的决策,并要求分析员澄清以获得更好的结果,这一点非常重要。这并不是一个简单的趋势,使用智能系统和工具的最终目的不是取代人类的专业知识,而是为他们提供帮助。在为企业做出智能决策时...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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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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。

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