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Informatica发布智能数据湖,将大数据转化为高价值

2016年3月24日——全球领先的独立软件提供商Informatica专注于提供一切有关数据的变革创新。近日,Informatica发布了一套全新的端到端解决方案,以将大数据转换为可信的数据资产,并提供更快、更具有可持续性的商业价值。利用Informatica最新的大数据管理技术——Informatica智能数据湖,数据科学家和其他商业用户可以查找、处理、保护他们的数据,并以独有的协作方式进行分析。现在,客户可以使用托管的自助服务更快地做出决策。Informatica通过与所有主要的大数据生态供应商和系统集成商进行合作,并以数据管理领导者才能提供的独特数据洞察力,为数据湖技术增添了更多智能。据Gartner报告,“在2018年,80%的数据湖不会拥有高效的元数据管理能力,因此效率非常低。[1]”然而,Informatica独有的以元数据为驱动的策略,却可以让各种机构拥有成效卓著的数据湖,并具有更高的灵活性、适应性,以及可靠性。 近日,Informatica还发布了大数据管理平台v10.1版本,让不同企业可以利用数据、机器,以及人员之间的关系,将大数据转换为商业价值。这项堪称Inform...

《R与Hadoop大数据分析实战》一1.4 Hadoop的安装

本节书摘来自华章出版社《R与Hadoop大数据分析实战》一书中的第1章,第1.4节,作者 (印)Vignesh Prajapati,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 1.4 Hadoop的安装 现在假定你已经了解了R语言,知道它是什么,如何安装它,它的主要特点是什么,以及为什么要使用它。现在,我们需要知道R的局限性(这样能更好地引入对Hadoop的介绍)。在处理数据前,R需要将数据加载到随机存取存储器(RAM)。因此,数据应该小于现有机器内存。对于数据比机器内存还要大的,我们将其看做大数据(由于大数据还有许多其他定义,这只适用于我们现在所说的例子)。为了避免这类大数据问题,我们需要扩展硬件配置,但这只是一个临时解决方案。为了解决这一问题,我们需要使用一个Hadoop集群,能够存储大数据并在大型计算机集群进行并行计算

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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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