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Hadoop在云环境中找到理想归宿

虽然相当一部分企业还没有找到更好的Hadoop使用方式,但这并不能阻止其不断在这一领域加大投入。根据Gartner的初步估计,2016年Hadoop发行版支出达到8亿美元,较2015年增长40%。遗憾的是,仍然只有14%的企业实际报告了Hadoop部署情况,仅稍高于上一年的10%。 一大亮点:Hadoop部署开始逐步转移至云端,并在这里找到更大的成功机遇。 人人都爱Hadoop 也许有些人认为Hadoop已经被Spark或者其它大数据基础设施所取代——实际上这一结论并不确切。 根据Gartner的定义,Hadoop概念涵盖了全部“商业化打包及支持的开源Hadoop相关项目版本”。换言之,除了传统的HDFS与MapReduce之外,Gartner还在其中融入了YARN、Pig、Hive、HBase、ZooKeeper、Avro、Flume、Kafka、Oozie、Parquet、Solr、Spark及Sqoop等项目。 事实上,正如Gartner分析师Merv Adrian所言,“这项调查主要面向各类大数据项目”。不过主流媒体给出的,各类大数据Hadoop项目都已经得到广泛接纳的观点则并...

机器学习完成三步走战略:从科学项目到商业规划

2015年是机器学习技术在学术领域全面成形的一年。具体来讲,在这一年中其不再是一小部分数据科学家们的专利,而开始成为与每个人息息相关的成果——至少在理论上是如此。 而2016年则开启了由理论到实践的征程。机器学习技术的能力与承诺乃至一切与之相关的可能与支持机制,开始更为坚定地进入商业市场并致力于成为主流。 这股浪潮主要围绕着三大趋势展开:面向机器学习的新型改良工具集、更为强大(且更易于获取)的硬件选项以及更多负责提供各类开源与专有工具的云托管型机器学习“即服务”衍生成果。 1.新型改良工具集与框架帮助使用者减轻负担 曾几何时,如果大家希望在应用中使用机器学习技术,则必须自行构建算法。之后,第三方库的广泛出现能够帮助大家节约这种重新发明轮子的被动局面,但仍要求我们投入大量精力以实现其生产能力。而如今,各类出色的框架选项使得机器学习技术成为一种流水线式流程:一端输入数据,而后进行模型训练,即可最终获得可用结果。 那么是否还存在着比现有数据处理框架更为理想的机器学习实现方案?答案显然是肯定的。为了实现这一目标,Spark这一超高速热门数据框架不仅在2.0版本中进一步提升性能水平,同时亦添加了...

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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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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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