谷歌 HBaseCon West 2017 大数据研讨会开幕在即，搞 Apache HBase 的开发者不可错过-低调大师

谷歌 HBaseCon West 2017 大数据研讨会开幕在即，搞 Apache HBase 的开发者不可错过

2017-08-01 624

日前谷歌通过官方博客宣布，基于 Apache HBase 社区的官方研讨会 HBaseCon West 2017 将于美国当地时间 6 月 12 日在加州山景城正式开幕，目前参会注册和论文征集活动已同步启动。对各位 Hadoop Hbase 相关的大数据从业人员及开发者而言，这场量身定制的免费技术研讨活动可绝对不能错过。

Apache HBase 是基于 Hadoop 框架和谷歌 Bigtable 技术建立起来的一款分布式、可拓展的开源数据库实现。谷歌在博客中表示，得益于阿里巴巴、苹果、Facebook 和 Visa 等企业用户的大力支持，目前 HBase 开源社区已经取得了显著的发展，并正在建立起一套完善的大数据“生态系统”，其中的关键组件包括：Apache Phoenix、OpenTSDB、Apache Trafodion 以及

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Spark将机器学习与GPU加速机制纳入自身

Databricks公司通过简化对GPU加速型机器学习方案的访问支持自家云Spark服务。作为Apache Spark内存内大数据项目的支持与开发合作厂商，Databricks公司已经对其自家Apache Spark云实现方案进行两轮支持升级，旨在让更多IT用户享受其便利。此次推出的新功能——即GPU加速与多套深度学习库集成——在理论上能够实现Apache Spark在任意位置的安装工作。不过Databricks方面表示，其版本目前仍处于调整阶段，这是为了避免资源争用情况给功能的实际使用带来复杂性影响。 Apache Spark本身并不具备开箱即用的GPU加速功能，且需要设置一套系统对此加以支持，这意味着用户需要面对多种复杂组件。有鉴于此，Databrick公司决定承担起相关难题。 Databricks方面还宣称，其将降低节点间的资源争用数量，从而最大程度保证Spark的运作能够充分发挥GPU集群的性能优势。这一思路与麻省理工学院的Milk库看起来非常类似，后者同样利用加速机制并发处理应用，旨在确保与内存相关的操作以批量方式进行，最终实现对系统缓存资源的最大化利用。Databric...

2017-08-02

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过去几年里，数据量的生成以每两年翻翻的速度增长，但企业的预算却没有相应增长。这意味着要更有创造性地通过更少的方式做更多的工作。这是一个持续且艰巨的挑战，我没有一劳永逸的解决方案，但我可以提供一些指导原则，让你以更好的姿态去面对挑战。 IDC预测，到2020年，全球数据规模将达到44ZB，即44万亿GB，如果人们无法继续投资以扩大存储能力，可能在未来只有15%的数据能够找到地方加以存储。在今天的数据驱动型经济中，存储需求往往超出了计算资源的需求，这就导致IT基础设施无法均衡负载。客户添加越来越多的服务器用来扩展其大数据和分析功能，然而CPU资源却并未得到充分利用。这是因为大数据和分析工作通常是存储密集型，而不是计算密集型。因此，成功应对数据挑战的关键之一就是认识到基础设施所需的不同增长率，了解到什么会增长，以什么样的速度增长。为了应对持续增长的数据挑战，越来越多的公司创造了一系列技术和工具，用于摄取，传输，分析，存储，预测，剥离等。其结果呈现在你眼前，是一幅充满各种选择的巨大地图，并且这些选择并不都是平等的：有些是死胡同，有些会把你锁定到一个特定的供应商，而另一些只能应对今天的问题，...

2017-08-02

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Mario

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

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。