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开源大数据平台实施的难点

开源大数据技术是一种新一代技术和构架,它以成本较低、以快速的采集、处理和分析技术,从各种超大规模的数据中提取价值。大数据技术不断涌现和发展,让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速,成为分析和挖掘海量数据价值的一个利器,甚至可以改变许多行业的商业模式。 庞大的开源大数据技术体系,使得大数据平台在实施和使用的过程中遇到很多难点,Think Big团队总结了在开源大数据平台设施的整个过程及花费的时间,如下图所示: 1大数据平台的优化和运维 大数据平台的优化和运维应该是开源大数据平台实施的难点、也是构建大数据平台对人员的技术和经验要求最高的阶段,贯穿整个大数据平台实施过程。 2大数据平台的数据整合、数据治理和数据湖 对于传统的企业使用大数据平台,数据整合、数据治理和数据湖也是非常重要和比较困难的阶段,全公司不同数据源之间的数据整合面临:数据的一致性、数据的完整性、数据的准确性、数据的安全等问题如何解决,当然还有不同数据(如:冷数据、温数据和热数据)怎么来存放,进而实现高效的数据存储和分析。这些都是我们在大数据实施过程中需要花很多时间和经验来实现的,很多的公司基本上都在直接或间接的使用大数据...

Ponemon Institute告诉你,大数据正在勾搭网络安全

这年头,凡事不和大数据挂钩,都不好意思出门了。 网络安全也是,但是这次不仅是挂钩这么简单,人家还是有调查数据显示两者之间的关系的。 8月,为了了解网络安全大数据分析的现状、基于网络安全应用的Apache hadoop1与网络安全大数据分析之间的关系,安全研究中心 Ponemon Institute发布了一份《大数据网络安全分析研究报告》,该研究项目由大数据公司Cloudera出资赞助。 在这项研究中,Ponemon Institute采访了592位美国IT及IT安全从业人士,10位网络安全技术高管,他们所在的企业和组织都已经建立了Apache Hadoop应用。所有受访者都是某种形式的大数据分析工具的使用者,部分参与者是Apache Hadoop平台的用户。 Apache Hadoop是一套用于在由通用硬件构建的大型集群上运行应用程序的框架。它实现了Map/Reduce编程范型,计算任务会被分割成小块(多次)运行在不同的节点上。除此之外,它还提供了一款分布式文件系统(HDFS),数据被存储在计算节点上以提供极高的跨数据中心聚合带宽。 Ponemon Institute的创始人Larry...

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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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