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除Hadoop大数据技术外,还需了解的九大技术

除Hadoop外的9个大数据技术: 1.Apache Flink 2.Apache Samza 3.Google Cloud Data Flow 4.StreamSets 5.Tensor Flow 6.Apache NiFi 7.Druid 8.LinkedIn WhereHows 9.Microsoft Cognitive Services Hadoop是大数据领域最流行的技术,但并非唯一。还有很多其他技术可用于解决大数据问题。除了Apache Hadoop外,另外9个大数据技术也是必须要了解的。 1.Apache Flink 是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案,它支持批量和基于流的数据分析,且提供了基于Java和Scala的API。 这是一种由社区驱动的分布式大数据分析开源框架,类似于Apache Hadoop和Apache Spark。它的引擎可借助数据流和内存中(in-memory)处理与迭代操作改善性能。目前Apache Flink已成为一个顶级项目(Top Le...

最适合数据分析师的数据库为什么不是MySQL?

数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢? 虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就,分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能,而是编写查询语句时的细节。例如,在Redshift中如何获取当前时间,是NOW()、CURDATE()、CURDATE、SYSDATE 还是WHATDAYISIT。 在Mode公司,分析师每天都会使用各种不同的语言编写几千个查询,运行在Mode编辑器里的查询超过百万个,而Benn Stancil就是从这些数据出发,对MySQL、PostgreSQL、Redshift、SQL Server、BigQuery、Vertica、Hive和Impala这八款数据库进行了比较。 1.查询错误是否容易解决 首先,Benn Stan...

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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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