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为您企业找到合适的大数据设备

企业应慎重选择一款大数据设备,以便确保其对于企业业务的价值。 似乎选择一款单一的、优化架构的方法来处理大数据是有一定意义的。 一款专门由硬件和软件组合所搭建起来的设备显然应该要比手工胡乱拼凑起来的设备要好很多,不是吗? 上述这一逻辑已然在数据管理人员的圈子中得到了广泛的认同。 例如,甲骨文已经收购了Exadata公司,并创建了一款被称为甲骨文大数据设备的系统。该结合了Sun的硬件与各种不同的软件方法,以便在一款设备中处理不同类型的数据。 而IBM公司在收购了Netezza公司之后,也采取了类似的方法,创建了一套被称为PureData的设备。 另外,戴尔和惠普也都有推出一系列的大数据应用设备;Teradata公司收购了Aster公司,并随后推出了其集成的大数据平台;日立数据系统具有超级横向扩充平台(Hyper Scale-Out Platform,HSP);而EMC公司则推出了其数据计算设备;存储专家DataDirect Networks公司有其被命名为SFA12K的大数据设备。 企业可以有许多不同的方式来进行大数据分析——自行构建方法,并将大数据作为服务只是一对常用的组合,但这些方法都...

大数据框架对比:Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink

简介 大数据是收集、整理、处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性、规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念、处理过程,以及各种专门术语,本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。 下文将介绍这些框架: 仅批处理框架: Apache Hadoop 仅流处理框架: Apache Storm Apache Samza 混合框架: Apache Spark Apache Flink 大数据处理框架是什么? 处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义,但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件,后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。 例如Apache Hadoop可以看作一种以MapReduce作为默...

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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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