众所周知，大数据正在以惊人的速度增长，几乎触及各行各业，许多组织都被迫寻找新的创造性方法来管理和控制如此庞大的数据，当然这么做的目的不只是管理和控制数据，而是要分析和挖掘其中的价值，来促进业务的发展。
想要深入发展大数据，闭门造车是不可能的，共通共融是现在趋势，因此，开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术。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。 开源大数据的优势不言而喻，但在众多的开源工具中该如何抉择？本文中大数据领域的十个巨头，将有助于你更深入掌握大数据这个行业的发展形势。 1、Hadoop —— 高效、可靠、可伸缩，能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。 2、Spark —— 使用简单、支持所有重要的大数据语言(Scala、Python、Java、R)。拥有强大的生态系统，成长迅速，对microbatching/batching/SQL支持简单。Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。更多详细内容，请关注本次专辑…… 这个其实大家都可以想到，容器最大的特点，就是升级。企业使用OpenStack，最大的一个顾虑，就是升级。尤其在OpenStack 1年两个版本下，不断的有新的功能的需求的情况下，如果不能升级，其实是很痛苦。尤其在企业的迅速发展的过程中。 容器化的OpenStack，升级有多么简单呢？其实就是删掉容器，换上新的容器，用户基本是无感知的状态下完成。 升级子所以很困难，有一个很现实的原因，线上环境，很难模拟，升级验证测试很难进行。当采用容器化以后，我们很容易模拟出一个线上环境，进行升级测试，升级失败，回滚。其实这些都做的很漂亮。
以前厂商的解决方案，都是3个控制节点，如果我希望增加到5个控制节点，或者把控制节点某个服务单独部署，那么这个基本是很难完成的任务。 以前厂商都厂商把OpenStack的各个服务放到虚拟机里，这样部署灵活性提高不少。但是虚拟机还是很重，面对客户千百万化的需求，就有点无能为力。 更多本周开源资讯，本次专辑将为您一一呈现…… 今天，谷歌将发布多款新产品：手机、智能家居中枢、WiFi路由器等。所有这样产品都是用户可以触摸到和拿起来的实体产品。但不要被有关新产品的宣传蒙蔽了眼睛。当地时间周二在旧金山举办的这次新产品发布会的真正主角不是硬件，与谷歌的几乎所有产品一样，它们的核心是软件。 美国时间9月28日，也就是几个小时前，亚马逊，谷歌，Facebook，IBM和微软宣布成立了一家非盈利组织：人工智能合作组织（Partnership on AI），目标是为人工智能的研究制定和提供范例，推进公众对人工智能的了解，并作为一个开放的平台来吸引民众及社会的参与和讨论。为了AI，是的，我们在一起了。 我们看到“Java 死了吗？” 这个问题，年年都被抛出来，然而至今为止，从所有的第三方统计来看，Java 不仅活的很好，还在保持增长。虽然不断有新的语言面世，TIOBE 仍将 Java 评选为 2015 年度最热门语言，目前显示它相比 2014 年，用户增加了 5%，高于其他所有编程语言。 |
