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四大云端大数据平台评测分析

当你已经准备好实施大数据,请仔细的评估云提供商提供的大数据功能,确保找到最合适的。下面我们来看一下四种云服务产品。 当谈到在云端实施大数据战略时,好消息是你会有很多选择。但是,这同时也是一个坏消息。来自Forrester Research最近的一份报告强调,尽管大数据云服务很强大,他们也有可能造成混乱,从而需要企业采用比传统的方式更加灵活,琐碎的方法。该报告的结论是:在云计算领域中没有一种服务是适合所有状况的。 最大的三家公有云平台—亚马逊Web服务(AWS)、微软的Azure和Google--提供了范围广泛的大数据服务,但每一种服务又完全不同。由于每个公司的大数据需求不同,技能集也不同,评估所有的平台来确保你获得的是正确组合的服务非常重要,Kirk Borne,乔治梅森大学的数据科学家,天文物理和计算科学教授同时也是一位知名的大数据专家这样建议道。 “任何大数据的实施都必须从你试图解决的问题开始,”Borne说。“你需要在花大把资金之前先了解企业的情况,确保你从可用的服务中选择正确的那个。” 下面来看下这三大主流云平台提供的大数据产品,以及第四家Altiscale,这是一家比较新的公...

《Scala机器学习》一一3.1 安装Spark

3.1 安装Spark如果读者还没有安装过Spark,可从http://spark.apache.org/downloads.html下载预先编译好的Spark包。在写本书时的发布版本为1.6.1。 图3-1 本章建议的下载链接http://spark.apache.org/downloads.html读者也可通过下面的链接下载完整的源代码来构建Spark: 命令将下载必要的依赖并在Spark目录中创建spark-2.0.0-SNAPSHOT-bin-alex-spark-build-2.6-yarn.tgz文件,其版本是2.0.0,这是在写本书时最新的发行版本。一般来说,如果不是对最新功能感兴趣,不建议从主分支进行构建。如果需要一个发行版本,可以从相应标签迁出(checkout)。通过git branch -r命令可以获得有效版本的

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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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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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