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在大数据里:Hadoop可能是你的救命稻草

用于数据分析的开源Hadoop架构的巨大增长是由其结构化和非结构化数据量的增长所驱动的,并且很多权威组织也预测,未来Hadoop架构还将继续增长,并需要复杂的可访问工具来从数据中提取业务和市场信息。 对于Hadoop来说,前景很乐观——开源框架旨在促进巨大数据集的分布式处理。Hadoop对企业越来越具有吸引力,因为它既可以获取大数据的好处,同时又避免了基础架构费用。 联合市场研究部门最近的一份报告表明,Hadoop市场将实现从2013年到2020年的复合年增长率为58.2%,到2020年整个市场将达到502亿美元,而2012年为15亿美元。 大数据到底有多“大”?根据IBM的说法,每天都会产生2.5万亿字节的数据,世界上所有数据的90%都是在过去两年中创建的。意识到这个巨大的信息商店的价值就需要数据分析工具,这些数据分析工具足够复杂,价格便宜,而且对于各种规模的公司来说都很容易使用。 许多企业认为其专有数据太重要,无法在其他场合存储和处理。然而,云服务现在提供与内部系统相同的安全性和可用性。通过访问云中的数据库,企业也意识到可承受和可扩展的云架构的优势。 Morpheus数据库即服务提...

海量文件基于NAS存储数据异地容灾难诀窍

数据存储是门大学问,比如用户的关键业务数据存储,通常是在大型数据库的基础上进行存储与管理,其相应的数据存储形式主要是数据块(Block),中小型数据库则可能会采用文件形式(file)。 但是作为办公自动化OA、卷宗类海量内部文档管理、多集群前端业务平台、互联网业务平台、财务系统、工资系统等需要文件级(file)的集中存储与共享时,则有更专业的需求:一是充分利用现有的网络资源;二是提供强劲的存储容量的扩展;三是多台服务器对海量文件级的数据读写;四是降低存储资源开销及整体拥有的成本。 如何解决上述文件级(file)数据集中存储与共享的用户需求,NAS网络共享存储给出了漂亮的解决方案,并且顺利解决企业用户海量数据文件(file)与数据块(Block)两种形式并存的难题。 因此,很多像互联网这样对外提供服务的多集群前端互联网业务平台,以及公检法拥有海量卷宗文件的用户,会欣然接受NAS存储架构作为文件的存储形式。 比如用户有基于互联网业务的平台,用户的基数非常大,因此前端就要做负载均衡和多集群业务。 在这样背景下,如何解决海量非结构化数据在多台节点中保持数据的一致性,困难相当大。 那么用户大多使...

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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。

Rocky Linux

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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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