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如何成功跻身Hadoop人才的六条秘诀

文章讲的是 如何成功跻身Hadoop人才的六条秘诀, 过去几年以来,市场对大数据相关技能的需求可谓迅猛增长,位于旧金山湾区的Riviera Partners公司技术招聘负责人Matt Andrieux指出。“我们的客户名单中大多数是初创公司,他们正在积极寻找各类有能力帮助他们以多种方式发挥数据价值、提升业务基准水平的工程技术人才,”Andrieux在邮件采访的回复中写道。“很多公司都会以自身业务为出发点对相关数据进行收集与分析,任何行业都能够借此获得收益。” Andrieux指出,推动这种繁荣趋势的因素并非Hadoop本身;相反,市场对于Hadoop及相关技能的旺盛需求实际只是近年来数据量不断增长所带来的副产品。 “这股炒作之风的真正根源在于如今互联网上由用户及设备所引发的非结构化数据爆炸式增长,”Andrieux解释道。“非结构化数据当中蕴藏着巨大价值,但我们几乎不可能利用SQL等上一代主流检索技术对其进行梳理。Hadoop及其大数据生态系统中的同类工具能为工程技术人员提供帮助,从而从非结构化数据当中提取出结构化数据、并以大规模分布式视角准确判断出有价值的业务潜力。” 拥有Hadoo...

结合使用Hadoop与Couchbase Server

文章讲的是 结合使用Hadoop与Couchbase Server, Hadoop 将许多重要特性结合在一起,这使 Hadoop 对于将大量数据分解为更小、实用的数据块非常有用。 Hadoop 的主要组件是 HDFS 文件系统,它支持将信息分布到整个集群中。对于使用这种分布格式存储的信息,可以通过一个名为 MapReduce 的系统在每个集群节点上进行单独处理。MapReduce 进程将存储在 HDFS 文件系统中的信息转换为更小的、经过处理的、更容易管理的数据块。 因为 Hadoop 可在多个节点上运行,所以可以使用它来处理大量输入数据,并将这些数据简化为更实用的信息块。此过程可使用一个简单的 MapReduce 系统来处理。 MapReduce 转换传入信息(不一定为结构化格式),将该信息转换为一种可更轻松地使用、查询和处理的结构。 例如,一种典型的用途是处理来自数百个不同应用程序的日志信息,以便可以识别特定的问题、计数或其他事件。通过使用 MapReduce 格式,您可以开始度量并查找趋势,将平常非常多的信息转换为更小的数据块。举例而言,在查看某个 Web 服务器的日志时,您可能...

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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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