随着未来发展计划的公布，Java的各种动向日益成为业界关注的焦点。Oracle 在前两天正式发布了 GlassFish 4.0 ，这是首个 Java EE 7 的参考实现。此举等同于 Java EE 7 的正式版发布，这也是来自 JCP 社区投票一致通过的新标准。 对企业社区来说，这是一个非常激进的 Java EE 的主要版本。特点：下一代的Web应用开发技术；提升开发者生产力；满足企业要求。 首先：包含全新的 Web 应用开发方法，包括 HTML5, WebSockets, JSON, RESTful 服务和 Servlet 3.1 NIO. 这些技术允许实现可伸缩、可移植低延迟的 Web 应用。其次：提升开发者生产力的策略是基于 Java 编程语言的注解功能，减少了样板代码，更方便的开发各种集成服务，包括 标准化的 RESTful 服务。最后：这是关于 Java EE 首次实现批量应用，包括并发工具包和 JMS 的修订。
同时 Oracle 提供了 NetBeans 7.3.1 支持该标准，包括示例、API 和文档。而本月底即将发布的 Eclipse 4.3 正式版也将支持这个新标准。Java EE 7 是 Oracle 领导 Java 社区后发布的首个版本，前一个 Java EE 6 是由 Sun 主导的。 有了Java这样主力的开源软件打头，Oracle旗下其他的开源软件也获得了众多的关注。MySQL也在近日有了最新进展。甲骨文近日宣布推出MySQL Cluster 7.3 GA版。MySQL开发副总裁Tomas Ulin 表示：“最新MySQL Cluster 7.3 GA版融合了网络、移动和新兴应用工作量所需的灵活性、性能和扩展性，以及仅能在RDBMS平台上享有的高可用性和数据完整性。这是一个成功的集成，可充分满足我们最庞大的开发人员和用户的优先需要。” 通过面向node.js的新NoSQL JavaScript连接器，MySQL Cluster 7.3可以以最小的开发和运营投入，更简捷和快速地构建出可部署于跨商业硬件集群的服务。
新版本提供的增强性能包括外键原生支持，基于浏览器的自动安装器和新连接线程可扩展性等。这些性能可帮助用户全面应对来自下一代网络、云和通信服务对高可用性数据库的挑战。 此外，与MySQL 5.6服务器的原生集成让开发人员能在基于MySQL 5.6的单一应用内，集成InnoDB和MySQL Cluster存储引擎。MySQL Cluster是一个开源、自动分片、实时、符合ACID的处理数据库，能实现无单点故障，旨在为下一代网络、云计算、社交和移动而设计。 Big Fish数据库管理高级总监Sean Chighizola表示：“选择MySQL Cluster用于我们实时网络推荐平台的关键因素，在于其不仅能够满足我们目前的工作负载，同时也可长远地满足我们未来的需求。MySQL Cluster 7.3的最新版非常令人振奋， 我们正在评估这些新功能，以期待将MySQL Cluster延伸到更多服务中。 ” 你可能没注意到，Oracle上个月发布的 Berkeley DB 新版本 6.0/12c 已经悄悄的将许可证协议更改为 AGPL。Berkeley DB 在 2.0 版本以下使用的是 BSD 许可证，2.0 以后改用一种名为 Sleepycat Public 的许可证，该许可证类似 GPL。 Berkeley DB 6.0/12c 的改进记录请看官方发行说明，最值得关注的就是将许可证换成 AGPL。GPL 许可证也是一种强 copyleft 许可证，与 GPL 不同的是，AGPL 要求你修改的版本必须为所有通过计算机网络远程交互的用户提供完整源码。 这对使用 Berkeley DB 作为本地存储的 Web 开发者来说变化非常显著。因为以前只要不重新分发他们的应用，就不需要担心许可证的问题。但现在的 AGPL 条款规定应用只要接受来自网络的访问，就必须提供源码。 为了遵循 AGPL 许可证，Berkeley DB 用户必须确保他们整个应用都是 AGPL 兼容的，也就是说整个应用都必须开源，包括所有的组件，至少是 GPLv3 或者是 AGPL。 除了对旗下的各种开源软件有了最新的进化和动作，Oracle还在新市场的拓展上积极筹划起来…… 大数据的价值已经逐渐被用户认可。作为新概念，大数据在给一些初创公司带来机遇的同时，也为大型的传统IT厂商提出了新课题，在远未饱和的 市场中如何将自身的利益最大化?因此我们看到包括甲骨文、IBM以及微软在内的主流数据库厂商都纷纷发布了明确的大数据战略，甚至连英特尔这样和数据不太 沾边的公司也都参与进来。大数据中蕴含的大商机是每个厂商都要抓住的机遇。
甲骨文在2011年的OpenWorld上宣布将推出Oracle大数据机(BIg Data Appliance)和Exalytics商务智能服务器，笔者曾认为这是甲骨文强势进入“大数据”市场的标志。随着BDA和Exalytics在今年年初的正式供货，甲骨文的大数据平台解决方案也逐渐浮出了水面。 甲骨文的大数据平台解决方案可以简单地理解为Exadata+大数据机+Exalytics的组合，利用这“三驾马车”来分别应对数据捕获、组织、分析和决策四个部分：利用大数据机来捕获所有可用数据，通过Hadoop来将不同类型的数据组织为易分析的数据;然后再利用Exadata进行分析，其中Exalytics将起到加速BI分析过程的作用。因此通过这三个“大家伙”的组合，甲骨文将为用户提供一个高集成度的大数据平台。
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