话题： Hadoop
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Cask框架：加速构建Azure HDInsight数据管道
2016-12-04 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：张亮亮Microsoft Azure之类的云正努力将部署简化，但这和端对端大数据分析应用程序的实现以及将其在云上运行一样困难。
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Spark架构在大数据环境的核心位置找到用武之地
2016-12-01 | 作者：Craig Stedman | 翻译：张亮亮Spark的最开始的名片是它能比MapReduce更快地运行批处理应用程序，而其编程环境和执行引擎是嵌入在Hadoop原始版本中的。
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功能上的“硬伤”并非Spark应用解不开的死结
2016-11-30 | 作者：Craig Stedman | 翻译：张亮亮虽然Spark自身还有待完善，但由于在批处理应用性能方面的优势，Spark正在逐渐将MapReduce边缘化，该数据处理引擎的使用正在快速增长。
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Hadoop生态系统中的容器和微服务 玩出哪些新花样？
2016-11-28 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：冯昀晖最近大多数大数据应用都部署在裸设备上，这意味着Hadoop大多数部署在非虚拟化服务器上。随着容器和微服务对应用开发圈产生影响，这种情况在发生改变。
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成本性能要兼得？简化Hadoop云部署有高招
2016-11-14 | 作者：Craig Stedman | 翻译：杨宏玉大数据和云计算现在对于Hadoop供应商和一些大数据技术公司来说，已经变得十分重要。这些公司正在尝试使用新方法简化用户部署Hadoop云系统的步骤，并降低用户的部署成本。
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Hadoop工具让数据仓库迁移更轻松
2016-11-08 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：张亮亮即便进入Hadoop时代已经有些年头了，但将任务迁移至分布式平台并非易事。能够找出哪些任务在不给大量开发人员带来麻烦的情况下进行迁移，有助于数据管理人员做出最佳选择。
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实时流处理加速大数据分析 用户有哪些期待？
2016-11-03 | 作者：Craig Stedman | 翻译：冯昀晖对于大多数组织来说，他们没有时间处理和分析大数据系统中的信息。越来越多的IT供应商在发布支持实时流分析处理的技术和软件包。
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大数据架构面临技术集成的巨大障碍
2016-10-31 | 作者：Craig Stedman | 翻译：冯昀晖IT团队寻求构建大数据架构时有大量的技术可供选择，他们可以混合搭配各种技术以满足数据处理和分析需求。但是要把所有需要的技术框架组合到一起是一项艰巨的任务。
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先进的分析工具从大数据中提取业务价值
2016-10-25 | 作者：Craig Stedman | 翻译：乔俊婧大数据环境下，基于Hadoop和Spark等技术的部署更加广泛。在许多情况下，部署先进的分析软件来支持大数据应用程序这件事并不能一蹴而就。
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HPE出售Vertica分析业务 真的是开源软件的增长使然？
2016-10-13 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：张亮亮HPE之前宣布了将Vertica，Autonomy和其他软件产品出售给英国的一家主机开发商Micro Focus，而这两家公司进行的这笔交易估值为88亿美元。
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