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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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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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