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Bossies 2016:最佳开源大数据工具

处理大数据可能会遇到各种各样的问题,目前没有任何工具可以完美地处理这一切——即便是Spark。在今年的 Bossie开源大数据工具中,你会发现最新最好的方法是利用大型集群进行索引、搜索、图形处理、流处理、结构化查询、分布式OLAP和机器学习,因为众多处理器和RAM可降低工作量级。 Bossie奖是英文IT网站InfoWorld针对开源软件颁发的年度奖项,根据这些软件对开源界的贡献,以及在业界的影响力评判获奖对象。本次InfoWorld评选出了13款最佳开源大数据工具,Spark、Beam都名列榜单之上。 Spark Spark是写在Scala中的内存分布式处理框架,在Apache的大数据项目中非常火爆。随着Spark 2.0版本的发布,它的优势似乎在延续。除了SQL语句实现等基础功能,新版本的Spark在性能上也大幅提升。Spark 2.0在DataFrames的基础上进一步完善,比如新的Structured Streaming API 等。这一切改变使Spark程序员的操作更清楚简单,但Structured Streaming 可能会有较大改变。 从RDD的批处理进程转变为无边界的D...

8 个最好的 Java RESTful 框架

过去的每一年,涌现出越来越多的Java框架。就像JavaScript,每个人都认为他们知道一个好的框架的功能应该是怎么样的。连我的老祖母现 在也使用 一个我从来没有听说过而且可能永远不会使用的框架。玩笑归玩笑,可以做几乎任何事的臃肿的框架市场已经饱和,,但是如何评判呢?这篇文章旨在提供目前最好 的 Java RESTfulful 框架。我只介绍轻量级的产品, 略过了那些臃肿的过度设计的框架。同时,我只想要他们稳定和成熟,提供简单,轻量级的特点。我只在介绍Play frameworks时打破这条规则,理由稍后给出。在将来的项目中使用哪个 Java RESTful框架完全取决于你当前的需求。为了便于你取舍,我将列出最突出的框架功能,希望这能节省一些你的时间。 Dropwizard 诞生时间: 2011 评分: 4.5/5 Dropwizard 提供了稳定成熟的Java库, 并封装成一个简单的轻量级的包。 Dropwizard 介于框架和库之间。它提供了一个开发web应用程序的全部所需。由于内置模块化,一个应用程序可以保持小而精干的特点,减少开发和维护的时间,减少负担。 Dropwizard...

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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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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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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。

Rocky Linux

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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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