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数据库管理的下一站:云环境Hadoop

最近这些年,在数据库管理方面发生了许多变化。开发人员在选择全新的数据库类型,随着云计算使用日益增长,关系型数据库全面统治企业的地位受到了挑战。 最近的更多变化都增加了对托管数据库服务的依赖,这样可以减少用户商店的一些管理任务,同时可以满足开发者连接各种数据源的需求。这种变化可以归因于更快速创建应用程序的驱动力以及使用DevOps技术等等。 分析师Donnie Berkholz分析了451份数据样本,发现数据库管理员(DBA)的角色正在经历转变,这正像是过去十年来系统管理员不得不经历的转变。 正是DevOps这种拥抱新的敏捷方法(通常是开源技术)使得开发者们要对他们的应用程序在生产环境如何运行担负更多责任。 过量的数据存储对于DBA来说存在学习挑战,困难来自数据量方面和数据库多样性方面。 Berkholz说:“DevOps模式下你不可能保持技能停滞,因为技术变化非常快。现在,数据管理员必须服务于各种数据业务,很少有只需要维护某种关系型数据库的时候。” 云服务供应商和其它来源的托管数据库服务功能还在继续扩展,数据库可选方案数量也在相应扩展。主要厂商包括:亚马逊、IBM、微软公司、甲骨文,谷...

大数据主流工具,你知道几个?

业内有这样一种说法,SQL虽然在大数据分析领域久经考验,但是无奈长江后浪推前浪,和炙手可热的Hadoop相比,SQL已经过时了。这个说法有点言过其实,现在很多的项目都是将Hadoop作为数据存储,然后利用SQL进行前端查询。这说明Hadoop需要一种高级查询语言的支持。 Hadoop MapReduce虽然能够进行数据分析,但是太复杂了。于是,开发人员开发出了类似SQL的Pig和Hive。 大数据时代,我们有很多的查询工具可以选择。虽然SQL占据着绝对优势,但是随着大数据的持续升温,也给了Apache Pig和Hive很大的发挥空间。工欲善其事必先利其器,如果选择了合适的平台和语言,会让数据的提取,处理和分析达到事半功倍的效果。未来,数据会越来越大,数据分析必须要更易操作。处理速度快和操作简单必定成为大数据分析的主流趋势。 Apache Pig,Apache Hive和SQL是当今主流的大数据工具。它们各有优势,下面我们就先来简单介绍Apache Pig、Apache Hive和SQL。 SQL 结构化查询语言(SQL)是程序员的最佳伴侣,主要用于处理和提取数据。大数据改变了数据处理和...

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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