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大数据的前世今生

大数据的定义与特征 大数据(big data)是这样的数据集合:数据量增长速度极快,用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。 作者认为具有以下五大特征(4V+1O)的数据才称之为大数据,即: 数据量大(Volume)。第一个特征是数据量大,包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。 类型繁多(Variety)。第二个特征是种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据,具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 价值密度低(Value)。第三个特征是数据价值密度相对较低,或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值,是大数据时代最需要解决的问题。 速度快时效高(Velocity)。第四个特征数据增长速度快,处理速度也快,时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到,个性化推荐算法尽可能要求...

大数据应用:论底层基础设施硬件到底有多重要

对于当今的企业级服务市场来说,大数据技术的不断深入已经使得很多行业的用户开始拥抱大数据,我们都知道,对于数据而言,我们每天所产生的海量数据需要有一个强有力且安全的平台来对这些数据进行收集、分析从而为用户提出一个切实可行的方案,来帮助用户解决因数据困难导致的企业IT问题。 对于整个大数据行业来说,基本上可以分为三层,分别是底层基础平台,中间层通用技术,上层行业应用。那么对于一家大数据服务企业来说,为用户提供基于这三个平台的大数据服务的过程当中,这些平台的根本,其实是需要一个强大的底层硬件基础平台来为这些海量数据做保障和支撑的。 Hadoop:底层技术的明星 对于底层的基础平台来说,其主要起到了数据存储、计算等过程当中的问题,它也是整个大数据生态当中的根本基石,用户从采集到数据开始,底层基础平台就是保证用户能够把这些数据高效、快捷的进行存储,而后才能进行高效的数据分析和挖掘,从而帮助用户解决企业IT问题。 统观当前国内的企业级市场,真正把目光专注于Hadoop的企业级厂商数量其实并不是太多,有业内专家曾经指出,在进入新世纪后的第一个十年当中,跟多企业都把发展的重点放在了IT设备的采购、数据...

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Spring

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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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