那些年Google公开的大数据领域论文-低调大师

那些年Google公开的大数据领域论文

2017-04-02 731

摘要：Google于2004年公布了MapReduce论文，为数据领域工作者开启了大数据算法之门。然而Google的大数据脚步显然不止于此，其后公布了Percolator、Pregel、Dremel、Spanner等多篇论文。没有止步的不仅是Google，很多公司也跟随其脚步开发了很多优秀的产品，虽然其中不乏模仿。

Mikio L. Braun柏林工业大学机器学习学博士后，TWIMPACT联合创始人兼首席数据科学家。在其个人博客上总结了Google近几年大数据领域的论文，并发表了自己的见解。

以下为译文：主流的大数据基本都是MapReduce的衍生，然而把目光聚焦到实时上就会发现：MapReuce的局限性已经渐渐浮现。下面将讨论一下自大数据开始，Google公布的大数据相关技术，以及这些技术的现状。

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数据分析≠Hadoop+NoSQL，不妨先看完善现有技术的10条捷径

让业务搭乘大数据技术确实是件非常有吸引力的事情，而Apache Hadoop让这个诱惑来的更加的猛烈。Hadoop是个大规模可扩展数据存储平台，构成了大多数大数据项目基础。Hadoop是强大的，然而却需要公司投入大量的学习精力及其它的资源。如果得到正确的应用，Hadoop确实能从根本上提升你公司的业务，然而这条Hadoop的应用之路却充满了荆棘。另一个方面，许多企业（当然不是Google、Facebook或者Twitter）也没有做大数据分析所需要的巨型集群，他们纯粹是被“大数据”这个热门的词语给吸引的。就像Dabid Wheeler所说“计算机科学的所有问题都有另一个层次间接的解决方案”，而Hadoop正是类似间接解决方案；当你的上司被一些流行词汇所吸引时，做正确的软件架构决策将变的非常艰难。下文将给出一些对Hadoop进行投资

2017-04-03

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如果你有大量的数据，那么Hadoop已然,或者即将应当进入你的视野。当下最时髦且富有盛名的大数据管理系统原来只用在像谷歌、雅虎这样的互联网大咖，现在已经逐渐渗透到众多企业中。原因主要有以下两点：1）企业也在产生越来越多需要管理的数据，而Hadoop是一个非常棒的平台，特别是它能够合并遗留的旧数据，新数据和非结构化的数据。2）很多的围绕Hadoop提供支持和服务的供应商出现，促使Hadoop更适用于企业； “Hadoop作为一个开源平台自由成长，深入到企业数据管理架构中势不可挡”，Forrester的分析师MikeGualtieri和Noel Yuhanna在其针对Hadoop市场波动报告中写到。“相信Hadoop会是一个大型企业必备的数据平台，它是未来灵活的数据管理平台的基石。如果你有大量的结构化、非结构化,甚至是二进制数据，那么你

2017-04-03

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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。