2022年过得真快,12月了,我还有几个技术相关的话题一直想写却没写。今天本来是写其中一个技术话题的,结果,查资料发现,还是先写写八卦吧。
随着大数据与预测分析的成熟,开源作为底层技术授权解决方案的最大贡献者的优势越来越明显。如今,从小型初创企业到行业巨头,各种规模的供应商都在使用开源来处理大数据和运行预测分析。借助开源与云计算技术,新兴公司甚至在很多方面都可以与大厂商抗衡。 以下是一些大数据方面的顶级开源工具,分为四个领域:数据存储、开发平台、开发工具和集成、分析和报告工具。 数据存储: Apache Hadoop– Cloud Foundry(VMware), Hortonworks, Hadapt NoSql 数据库 – MongoDB,
【摘要】据国外媒体报道,据市场研究公司idc预测,2015年大数据市场规模将从2010年的32亿美元增长到170亿美元,复合年增长率为40%。大数据是一个庞大的新的领域,其中的数据集可以增长的非常庞大,以至于使用传统的数据库管理工具也很难处理。处理这种问题所需要的新工具、框架、硬件、软件和服务是一个巨大的市场机会。 据国外媒体报道,据市场研究公司idc预测,2015年大数据市场规模将从2010年的32亿美元增长到170亿美元,复合年增长率为40%。大数据是一个庞大的新的领域,其中的数据集可以增长的非常
据国外媒体报道,据市场研究公司IDC预测,2015年大数据市场规模将从2010年的32亿美元增长到170亿美元,复合年增长率为40%。大数据是一个庞大的新的领域,其中的数据集可以增长的非常庞大,以至于使用传统的数据库管理工具也很难处理。处理这种问题所需要的新工具、框架、硬件、软件和服务是一个巨大的市场机会。随着企业用户越来越多地需要连续不断地访问数据,好的大数据工具集将以最低的成本和接近实时的速度提供可伸缩的、高性能的分析。通过分析这种数据,企业可得到更大的智能以及竞争优势。下面是Hadoo
Stephen Brobst是个不折不扣的开源拥护者,不过在他眼中,给开源贡献存在着很多的方式,就比如Teradata通过将平台开放出来,让用户可以便捷地集成自己所需的开源技术。 2014年,Apache Spark无疑是大家讨论最多的开源大数据平台,它通过集成流计算、图计算、机器学习等组件以获得更广泛的使用场景,时下已获得Cloudera、Hortonworks、Intel、Datastax、MapR、Pivotal等众多公司的支持。因此,在Spark飞速发展的当下,Teradata提出的以统一数据架构(
NoSQL 一种称为NoSQL的新形式的数据库(Not Only SQL)已经出现,像Hadoop一样,可以处理大量的多结构化数据。但是,如果说Hadoop擅长支持大规模、批量式的历史分析,在大多数情况下(虽然也有一些例外),NoSQL 数据库的目的是为最终用户和自动化的大数据应用程序提供大量存储在多结构化数据中的离散数据。这种能力是关系型数据库欠缺的,它根本无法在大数据规模维持基本的性能水平。 在某些情况下,NoSQL和Hadoop协同工作。例如,HBase是流行的NoSQL数据库,它仿照谷歌的Big
我们根据每一个数据库引擎的使用情况以及受欢迎的程度,对240个数据库引擎作了综合排名,但是以下排名也仅供参考,同时也希望本文可以拓展你的视野,这世界上的数据库并不是只有Oracle、MSSQ、MySQ
你想了解大数据,却对生涩的术语毫不知情?你想了解大数据的市场和应用,却又没有好的案例和解说?别担心,这本来自Wikibon社区的小书想要帮你。
2014-2015大数据行业年终盘点和预测 大数据时代不是突然出现的,实际上过去的几十年间,数学分析就已经涉猎金融行业了,诺贝尔经济学奖获得者哈里.马克维茨、威廉.夏普、罗伯特.恩格尔就是利用计量经济
数据管理系统中的分析查询处理性能主要取决于系统的查询优化器的能力。数据量的增加和对处理复杂分析查询的兴趣的增加促使Pivotal构建了一个新的查询优化器。
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