摘要：开源的数据处理平台凭借其低成本、高扩展性和灵活性的优势已经赢得了多数网络巨头的认可。现在Hadoop将进入更多企业。IBM将在明年推出内置NoSQL技术的DB2旗舰级数据库管理系统。上个月Oracle和Microsoft也分别透露了将计划在明年发布基于Hadoop的产品。两家公司都计划提供协助部署服务和企业级支持。Oracle已经承诺将会在大数据设备中预装Hadoop软件。大数据革命正以Apache Hadoop为中心如火如荼的进行着。自从开源分布式数据处理平台在5年前发布时讨论之声就不绝于耳。但在过去的18个月中，Hadoop赢得了客户的认可，并得到众多商业化的支持以及众多数据库和数据集成软
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摘要：云计算旨在通过 Internet 提供随需应变的资源或服务，通常视数据中心的规模和可靠性水平而定。MapReduce 是一个为并行处理大量数据而设计的编程模型，它将工作划分为一个独立任务组成的集合。它是一种并行编程，由某种功能随需应变的云（如 Google 的 BigTable、Hadoop 和Sector）提供支持。在本文中，将使用遵从 Randomized Hydrodynamic Load Balancing 技术（下文将详细介绍）的负载平衡算法。利用虚拟化来降低成本和物理服务器的实际数目；更重要的是，将使用虚拟化用来实现高效的物理计算机 CPU 利用。要从本文获取最多的知识，您应该大致
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摘要：我们都知道，大数据通常与数据中心不断增长的结构和非结构化工作负载相关。而网络负责处理传输到服务器、存储阵列和云服务的数据流量。服务器之间的密集型I/O吞吐量常常发生在数据中心或者广域网之间。伴随着大数据的来临和应用的不断增长，新的问题将会出现。由于传统的IT设施在当初设计的时候，没有考虑到大数据的情形，瓶颈问题将变得更加普遍，尤其是在存储一端，问题更加明显。这样一来，IT业务中就会出现一种新的分支：面向新一代数据中心的数据管理。下面，我们就给大家介绍大流量阻碍数据中心发展的几大缘由：大流量是一种新型工作负载大流量是指横跨广域网连接的数据中心内服务器间的通信流量，它不同于通常情况下的大数据工作负
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