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超越Hadoop的大数据分析之前言

本文翻译自《BIG DATA ANALYTICS BEYOND HADOOP》译者:吴京润 校对:方腾飞 我试图给人们学习大数据留下的一点深刻印象:尽管Apache Hadoop很有用,而且是一项非常成功的技术,但是这一观点的前提已经有些过时了。考虑一下这样一条时间线:由谷歌实现的MapReduce投入使用的时间可追溯到2002年,发表于2004年。Yahoo!于2006年发起Hadoop项目。MR是基于十年前的数据中心的经济上的考虑。从那时以来,已经有太多的东西发生了变化:多核心处理器、大内存地址空间、10G网络带宽、SSD,而至今,这已经产生足够的成本效益。这些极大改变了在构建可容错分布式商用系统规模方面的取舍。 此外,我们对于可处理数据的规模的观念也发生了变化。成功的公司诸如亚马逊、eBay、谷歌,它们想要更上一层楼,也促使随后的商业领袖重新思考:数据可以用来做什么?举个例子,十年前是否有为大型图书出版商优化业务的大规模图论用例?不见得有。出版社高层不可能有耐心听取这样一个古怪的工程建议。这本书本身的营销将基于大规模数据、开源、图论引擎,它们也将在本书后续章节讲到。同样的,广告科...

微软CEO:物联网和Office是大数据源头

从南湾硅谷开车进旧金山湾区的101公路上,随处可见关于大数据工具的广告牌,上面写着:"现在我们每个人都是数据书呆子"。 从某种程度上说,这是实话。上一次听到类似印象深刻的句子,是“我们每个人都是一坨数据”。在不知不觉中,我们的一举一动,都可以换算成价值或高或低的数据,被收集起来。 我们目前身处的这个世界,信息大爆炸,计算无处不在。微软新CEO萨提亚.纳德拉(Satya Nadella)提出了一个想法,他试图充分利用数据趋势,建立一个可操作的商业模型。 纳德拉的如意算盘是这样的:利用智能端点将数据资料传给分析师,经过分析师的努力工作,把最终得出的结论,分享给客户,并帮助他们做决定。纳德拉希望把物联网上不同的元素结合起来,赋予他们一个全新的意义——例如在安装在巴士汽车里的侦测器,但如果不能利用收集到的资料安排路线规划或维修,那么侦测器就跟废

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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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