标签： Hadoop
-
hadoop以及openstack哪一个前景更好？
2014-11-11 -
如何为Hadoop选择最佳弹性MapReduce框架
2014-07-20 | 作者：Dan Sullivan亚马逊Web服务的弹性MapReduce是一项基于Hadoop的实施，它可允许你运行大型的预处理工作，Mrjob、 Dumbo 以及 PyDoop 是三个基于Python可满足以上需求的弹性MapReduce框架。
-
惠普加强HAVEn大数据平台以支持新型人类信息应用软件
2014-07-06HP Autonomy推出新版HP IDOL，其加强了与HP HAVEn大数据平台之关键组件（HP ArcSight、HP Vertica和Apache Hadoop）的集成，并且大幅提升了HP IDOL的分析能力、可靠性和易用性。
-
让海量的数据创造最大价值
2014-02-10随着固网宽带、移动互联网、物联网等的快速发展，数据正呈爆炸式增长，大数据时代已经来临。对于电信运营商而言，如何让自己拥有的庞大数据资源，产生更大的价值成为业界各方关注的焦点话题。
-
洞悉大数据：Hadoop和云分析七大误解
2014-01-13对于Hadoop技术而言，可以说是开源领域的传奇，然而如今业界还伴随着一些流言，这些流言可能会导致IT高管们带着“有色”的观点去制定策略。
-
大数据与云计算的惊人相似之处
2014-01-06大数据强调非结构化数据的挖掘，云计算强调资源高效利用，一个面向业务应用，一个面向IT管理，不说风马不相及，但彼此交集并不多。
-
数据控使用Hadoop的三种最常用方式
2013-12-30Hadoop保留它典型的“大数据”基础技术，但它是否适合当下数据库及数据仓库的使用方式？又是否有一种通用模式可以切实降低固有的使用复杂性呢？
-
关于Hadoop你需要知道的几件事情
2013-11-27Hadoop特别适合大数据处理任务，使数据能在本地机器上进行处理。Anoop Kumar从十个方面讲解了利用Hadoop处理大数据所需要的技巧。
-
HANA为大数据应用做好准备
2013-11-12HANA是SAP发布的一套与数据源无关的、软硬件结合的、基于内存计算的平台，HANA已经为大数据应用开发做好准备。
-
大数据应用需要对Hadoop进行虚拟化吗
2013-10-31大数据并不需要虚拟化，原因似乎很简单，因为虚拟化技术的核心思想是资源池化，借助池化资源的调度来充分使用资源，提高资源的利用效率。
技术手册 >更多
-
OpenStack部署尚存的问题
OpenStack平台也存在着相同的问题。这一开源平台具有大量的组件，有人称之为这是未来的云模型。事实上，只因为市场上用户有只这一个开源平台可以选择。虽然OpenStack独占鳌头，但用户也不能过渡迷恋于它，毕竟它还尚存一些问题需要解决。
-
印象Docker
几年前Docker容器技术一夕之间火遍整个IT界，不论是谷歌、亚马逊还是微软都纷纷加入Docker的阵营中，Docker容器技术已然成为IT业界的一个新风向标。事实上，容器技术并非新兴技术，那么，在新技术让开发人员眼花缭乱的今天，是什么原因让Docker容器技术在IT舞台上大放异彩？
-
多云战略与管理
一个多云战略可以让用户充分发挥每个云产品的优势来满足每一个业务需求，但是这样一个战略也会引入一定的复杂性。在一个多云模式中，很容易就会陷入失控的状态；用户一个不小心就会错失整个价值主张。但如果有了合适的预防措施，那么一个多云战略将给用户带来许多的红利。
-
云存概念解析
众多的云炒作已经让人们对云概念混乱了，尤其是那些用于描述技术本身的术语。这本电子指南对“云洗白”一词给出了定义，并区分了云流行语和真正的云产品。