大数据

通过提供全面的轻型框架，让开发者能够轻松围绕Hadoop平台构建解决方案，Spring for Apache Hadoop将Spring的简洁和易用这两个好处引入Hadoop平台。

题目很吸引人，甚至可以说有些“耸人听闻”，但是读下来，其中有很多观点倒是和我前一段在“通讯行业云计算峰会”上发表的一些言论相似，我认为“大数据”这个词现在非常火，但是某种程度上不过是过去30-40年来对数据管理和数据处理挑战的理解、认识的新一轮说法。

最近，Hadoop专家Karmasphere进行了一次企业用户调查 。调查结果显示，有94%的Hadoop用户表示他们现在实现了之前无法实现的大容量数据分析;有88%的用户表示他们提高了数据分析水平;有82%的用户表示现在能够掌握更多的数据。

“EMC的大数据市场策略分三个阶段。”EMC全球副总裁兼中国区总裁蔡汉辉介绍：“第一个阶段是构建一个云基础架构，通过灵活的横向扩展架构存储系统

在今年的IDF上，记者发现英特尔似乎加大了在开源领域的投入。从普通人的角度来看，英特尔是一个生产芯片的企业，我们熟知的奔腾、酷睿都出自英特尔之手。深入了解得知，英特尔在软件领域也处于领先地位。英特尔作为开源软件的推手，在开源领域发挥着重要的作用。

2012年4月18日消息，由InfoQ主办的QCon大会于2012年4月18日到4月20日在北京召开。在今天下午举办的“大数据和NoSQL"分会场中，百度分布式高级研发专家杨栋发表主题演讲《Beyond MapReduce》，介绍了百度在MapReduce计算模型之外提出新的实时数据流计算模型。

2012年4月18日消息，由InfoQ主办的QCon大会于2012年4月18日到4月20日在北京召开。在今天下午举行的“大数据和NoSQL"分会场中，腾讯架构平台部平台开发中心技术总监吴悦发表主题演讲《NOSQL在腾讯SNS的应用实践》，介绍了腾讯NoSQL的发展与前景，及其在腾讯SNS产品中的应用。

近几年，大数据日渐火爆，数据呈现非结构化趋势，据Gartner统计，数据中有80%是半结构化或非结构化数据。因此，如何应对大数据的新挑战成为数据库厂商面临的一大难题，对此IT168记者采访了Sybase中国技术总监卢东明先生，针对大数据这一热点话题进行深入探讨。

由InfoQ主办的全球顶级技术盛会即将于2012年4月18日到4月20日在北京召开，QCon是由InfoQ主办的全球顶级技术盛会，每年在伦敦、北京、东京、纽约、圣保罗、杭州、旧金山召开。

在今天下午进行的“NoSQL数据库创新专场”中，新浪微博开放平台资深工程师唐福林发表主题演讲《新浪微博：Redis的大数据之路》，介绍了NoSQL数据库Redis在新浪微博的使用场景及经验教训。

2012年4月13日，由IT168(ITPUB、IXPUB、ChinaUnix)主办的2012中国数据库技术大会(DTCC)在北京隆重召开。大会第二天，北京人大金仓信息技术股份有限公司首席科学家王珊教授发表了主题为“Big Data时代数据库的机遇、挑战与应变”的精彩演讲。

2012数据库技术大会上午的主会场的主题为“数据库架构设计”，IBM中国研究院院士、首席技术官王云先生带来主题演讲《大数据库架构设计创新》，介绍了大数据对关系型数据库的冲击以及IBM在大数据领域的产品和策略。

Hadoop 具备出色的大数据集处理能力，在获取、存储、管理和分析数据方面远远超越传统的数据库软件工具。随着来自各种来源的数据日益增长，如何有效地利用这一信息成为了很多组织面临的一个难题。Hadoop 经常在构建大数据解决方案时被用作基础构架软件。

在12日上午举行的主题演讲中，英特尔公司全球副总裁数据中心及互联系统事业部总经理柏安娜就云计算的发展，特别是在中国的发展分享了自己的观点。

我们正面临着“大数据工业革命”，大量的数据源(包括网络日志、点击流、电话记录、医疗记录、传感器和监控摄像头)蜂拥而至，世界上充斥着各种形式的巨量数据。大数据种类丰富，充满挑战，它们不仅包含传统的结构化(或关联型)数据，而且也包含各类非结构化数据。

2012年4月11日和12日，作为全球业界最负盛名的技术论坛活动之一的英特尔信息技术峰会(IDF)隆重召开，这是一次计算机、网络、无线、通讯等领域最新技术及信息发布与交流的盛会。2012年4月11日, 中国英特尔物联技术研究院正式成立。

您一定能猜到上面的三个典型场景，就藏着SQL Server 2012研发团队所要解决的三个典型问题，而解决这三个问题的主要团队成员，就是微软亚太研发集团服务器与开发工具事业部的一群年轻工程师们——而解决上述三个问题的功能分别是Distributed Replay、SQL Server集成服务(SSIS)和扩展事件(xEvent)。

今天，通过使用列式分析基础架构，组织机构便可对“大数据”带来的焦虑置之不理，相反，还能够让“大数据”更好为企业运营服务。在列式数据库中，用户可以随时调用和分析大数据集，即使对诸如非结构化数据等各种数据类型的大数据集亦是如此。

在数据库市场，新老技术发展方向还有着一个非常明显的对峙状态。老技术基本上是以行式数据库加上一些列式的存储或者说列式的索引机制来提高性能的，而以Sybase IQ列式数据库为代表的新技术，以优异的性能和低廉的成本，在数据仓库以及大数据分析领域，占据着非常重要的地位。

随着云计算的落地，“大数据”已成为业界讨论最广泛的关键词之一，很多企业已经在寻找合适的BI工具来处理不同来源收集到的大数据，但尽管大家对于大数据的意识在提高，但只有少部分的企业如谷歌和Facebook这样的企业才能够真正利用大数据挖掘企业商业价值。