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Hadoop的虚拟化之恋:应对大数据挑战

文章讲的是 Hadoop的虚拟化之恋:应对大数据挑战, 高速增长的数据量和日益增加的竞争压力,让越来越多的企业开始思考如何挖掘这些数据的价值。传统的BI系统、数据仓库和数据库系统都不能很好地处理这些数据。原因包括: 1.数据量太大,传统数据库不能有效存储并维持可以接受的性能; 2.新产生的数据往往是非结构化的,而传统方式都是为处理结构化数据而设计的; 3.传统数据处理所需的硬件往往相对昂贵,随着数据量增加而继续用传统方式处理的成本让很多企业不能承受。为此,倍受互联网界推崇的Apache Hadoop这朵奇葩日益吸引了企业界的目光,大量企业都在思考如何把Hadoop这个美丽的新娘娶回自己的数据中心。 不过,传统的企业数据中心要想娶回这个妖艳新娘可不是那么简单。Hadoop的部署、运维都需要很多极客才能完全掌控,完全超出了传统企业数据中心的技术能力;另外,Hadoop不仅需要专门硬件,而且安全和服务等级确保也是挑战。如何能享受美丽新娘的温柔梦乡而不带来其他的后患成为企业选择Hadoop的现实挑战。 从服务器虚拟化到整个数据中心虚拟化,今天我们已经充分感受到了虚拟化这个小子的力量!如果虚拟化...

Oracle预测:2017年大数据的10大可能

文章讲的是 Oracle预测:2017年大数据的10大可能, 2017年已经到来,大数据在飞速成长。无论是物联网还是 云计算 方面,企业技术都在上升,促进了市场的巨大变革。许多公司正在接受将大数据作为这个时代的竞争优势。在这篇文章中,我们将讨论Oracle对大数据2017年及其未来的一些预测。 1、拥抱机器学习的时代 机器学习以前只限于数据科学家,但2017年将全面开放。无论是谷歌的最新排名算法或卓越的电子产品,机器学习都能找到一个立足点。2016年的大数据已经相当庞大了,预计今后将继续增长,机器学习也会紧随其后。 无论是业务分析还是其他方面,机器学习都将在大数据背景下入侵一个个领域。这将改变政府和企业在物理和虚拟服务器之间处理数据集的方式,前瞻性的变革领域将包括医疗自动化和能源。 2、云数据内聚 大数据一直被认为能够很好地响应基于云的服务器,但2017年将扩大其覆盖面。关于云采用或数据主权的隐私问题预计会得到改善。由于数据集更大,大多数企业可能会转移到虚拟服务器上。 与将数据迁移到云相比,把云带到数据中看起来将是一个前瞻性的变化,特定于数据需求的云策略将是至关重要的。 3. 数据驱动...

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