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当Hadoop SQL工具与大数据框架携手同行

目前,SQL-on-Hadoop的采用率仍然偏低,但是其发展似乎是与Hadoop本身的采用有着相似的步调。2015年由IT研究和教育机构TDWI进行的一项对新兴技术的调查证实了这一结论。 在320位受访者中只有16%的人表示他们所在的企业正在使用商业SQL-on-Hadoop引擎作为商业智能或分析应用程序的一部分; 344位受访者中有22%的人说Hadoop SQL技术正用于管理数据。在后一种情况中,部署水平与前一种是接近的,而这也符合调查当时以及计划三年内的情况,这表明大多数Hadoop用户同样实现了SQL-on-Hadoop工具(见下表)。 Progressive Casualty Insurance Co是用户之一,在2013年开始运行Hadoop集群来处理和分析从客户的汽车收集的远程信息技术数据,这是基于使用情况的汽车保险项目的一部分,该项目叫做Snapshot(快照);该集群是基于Hortonworks公司的Hadoop分布式环境,它同样支持对用于保险产品定价的数据,以及来自Progressive网站的活动日志进行研究和开发。 大部分分析查询、提取、转换和加载(ETL)集成过...

干货:以数据为中心的多层防御,集中管控式大数据安全架构

摘要: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。 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...

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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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