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关于大数据的五大陷阱

大数据庞大而又复杂。这不仅体现在信息的积累上,而且体现在其对经营策略的影响上。据IDC预测,2018年,全球业务分析开支将高达896亿美元。成功利用大数据已成为众多企业的关键要素,其中包括制定平台战略,无论它是“数据中心”,还是“数据平台”亦或是“数据湖”。 很多还未实施大数据项目的企业正在评估他们2016年的数据战略,其它公司则在审视它们现有的项目,探索利用分析改善经营和增加收入的新方法。事实上,大数据并不容易做到。据Gartner预测,直到2018年,由于技能和集成上的问题,70%的Hadoop系统可能将无法满足成本节约和创收目标。因此,如何才能把大数据“物尽其用”变得至关重要。以下是一些您应该规避的最常见的大数据陷阱: 陷阱1:缺乏企业平台或以数据为本的架构 Hadoop系统通常是以具体应用的原型身份进入企业的,然后逐渐成为重心,吸引越来越多的数据,并很快成为一个巨兽——由一小撮“数据科学家”领导的数字运算引擎。企业必需从一个企业平台策略和一个以数据为本的架构开始,打破在各种规模的企业中盛行并削弱企业力量的数据孤岛。大数据需要能够在一个完全可扩展的分布式环境中实施并行处理,并尽可...

独家 | 一文读懂大数据处理框架

前言 说起大数据处理,一切都起源于Google公司的经典论文:《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时(2000年左右),由于网页数量急剧增加,Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据:爬虫爬到的网页、网页请求日志;计算各种类型的派生数据:倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解,但由于输入数据量很大,单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算,并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据和处理失败等等问题。 针对这些复杂的问题,Google决定设计一套抽象模型来执行这些简单计算,并隐藏并发、容错、数据分布和均衡负载等方面的细节。受到Lisp和其它函数式编程语言map、reduce思想的启发,论文的作者意识到许多计算都涉及对

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

JDK

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。