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大数据那些事:从Spark到Spark

Spark,当前大数据领域最活跃的开源项目。好几个人想让我写写Spark了,说实话我觉得对Spark来说有点难写。Spark的论文我倒多半读过,但是Spark的系统就没怎么用过了。所以以一个没有实际使用经验的人去写这样一个当红的系统, 我也不知道楼会歪到哪里去。 大家可能觉得这个标题很奇怪,确实,当我们开始谈论Spark的时候,我们需要区分一下最初Matei Zaharia论文里写的Spark,还是今天开源社区广泛使用的Spark。Spark和其他的开源项目有一个最大的不同,一开始是作为研究项目从学校里面出来的,现在则更多的是一个工业界使用的项目。研究和工业界的产品之间的差距,对于我这种读过PhD做过那样的系统和今天在写商用系统的人来说,之间的区别还是大概可以说的。 举个例子来说,关系数据库里面最成功的研究系统,同样是伯克利出品的Ingres显然少不了。Ingres后来也商用了,被Oracle打败了。现在最成功的商用系统则应该是Oracle。所以此Spark非彼Spark。 2016年在印度开VLDB,晚上吃饭的时候旁边坐着的是从OS领域来客串DB会议的一个知名教授。喝了酒之后是相当的...

安全:数据中心如何做好防御工作

大数据已不再是一个单纯的热门词汇了,随着技术的发展大数据已在企业、政府、金融、医疗、电信等领域得到了广泛的部署和应用,并通过持续不断的发展,大数据也已在各领域产生了明显的应用价值。 企业已开始热衷于利用大数据技术收集和存储海量数据,并对其进行分析。企业所收集的数据量也呈指数级增长,包括交易数据、位置数据、用户交互数据、物流数据、供应链数据、企业经营数据、硬件监控数据、应用日志数据等。由于这些海量数据中包含大量企业或个人的敏感信息,数据安全和隐私保护的问题逐渐突显出来。而这些问题由于大数据的三大主要特性而被进一步放大:数据量大(Volume)、数据增长快(Velocity)和数据多样化(Variety)。 现在,当我们说“大数据”的时候,已不再是单指海量的数据了,而是基础设施(云服务器)、应用、数据源、分析模型、数据存储和平台的组合,而正是这些使得大数据安全面临着不同寻常的挑战。 与传统数据安全相比,大数据安全有什么不同 传统数据安全技术的概念是基于保护单节点实例的安全,例如一台数据库或服务器,而不是像Hadoop这样的分布式计算环境。传统安全技术在这种大型的分布式环境中不再有效。另外,...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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