有关使用Prism构建WPF应用或是Silverlight应用：

http://www.cnblogs.com/li-xiao/archive/2011/01/13/1934564.html

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昨天发现可以从机子里自动升级，检查果然有更新，就升级了，升级到了4.0.3。

开始用着确实不咋爽，打开应用的时候卡的情况比较多，今天还死机了，NND。可惜也回不去2.3了，等着下次升级看看能不能改进。

android 4.0的一个很嗨的特性“人脸识别”，诱人的紧。

就试了试，试完，哥笑了。

我设置了自己的面部，然后解锁，果然很嗨。即使不成功，也可以使用图形解锁。

兴奋之余，向我女朋友炫耀了一把，让她试试。结果，她的面部识别通过！

果然有夫妻相…….

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去年年底买了个VPS，准备用来做下代理，试了下果然好用。

1、在VSP上创建一个只能用来代理上网的用户

#useradd -M -s /sbin/nologin -n username
#passwd username

2、设置firefox

firefox ssh putty

2、使用plink

》plink -C -N -D 127.0.0.1:7070 -l username IP-Address -pw password

至于参数的意义，google下很快就懂啦。

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现在吃饭的东西，当然放在第一位了哦。

准备系统的学习下《CLR via c#》，《WPF编程宝典：c#》，需要系统的掌握下c#和WPF。

二、设计模式

设计模式这个东东还是需要深入学习和研究的。看了《大话设计模式》前几章，确实感触颇多。计划在今年仔细的研读。

三、大规模数据处理和NOSQL

CSDN上每天都有相关的信息，我也在仰望中。

目前hadoop市面上的书籍有《Hadoop权威指南》，我又买了本《mongoDB权威指南》，都是大洋啊。希望我能对得起我的大洋。

四、Android应用开发

去年年底花了N大洋搞了一台华为honor，不应该浪费，准备搞两个小应用把玩把玩。

五、VPS

本博客用的是虚拟主机，没有shell，感觉不过瘾。去年年底弄了个入门型的VPS，准备把手里的几个域名整整。烧钱的家伙。

通过VPS我想掌握：

1. Linux + Nginx+Mysql+Memcached + PHP的部署，安全及其优化。 适量的使用nosql来存储数据。

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困难一直存在，学习仍在继续，收集整理了相关的资料，努力学习！

1、Silverlight and WPF Behaviours and Triggers – Understanding, Exploring And Developing Interactivity using C#, Visual Studio and Blend
2、Silverlight DataTrigger is the Answer to View Model / MVVM Issues

3、Data Binding Deep Dive

4、WPF: A Beginner’s Guide

5、Silverlight View Model Style: An (Overly) Simplified Explanation

6、Silverlight Super Tabs Interface (using View Model / MVVM)

7、

To Be Continue………

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Foobar是我听听音乐的工具，而且使用了Winamp那么长时间了，对Nullsoft非常熟悉，但是可能是由于整个公司的软件开放程度不高吧，具体它有些什么特长的东西一直不清楚。所以第一次听说有一个NSIS的东西可以方便灵活的定制安装程序，是Nullsoft退出的，我还有些惊讶。

“NSIS 创建的安装程序能够安装、卸载、设置系统设置、解压文件等等。因为它基于脚本文件，你可以完全的控制安装程序的每一部分。脚本语言支持变量、函数、字串操作，就像一个普通的程序语言一样 – 但是设计来创建安装程序。即使有那么多的特性，NSIS 仍然是最小的安装程序系统。在默认选项下，它仅增加了 34 KB 的开销。”－－NSIS用户手册

不过看到NSIS.sourceforge.net的若干图标，一下子我就想起来了，原来好多的软件都使用它制作安装程序，特别是那个带一个向下箭头的圆球图标老是出现在开源软件的安装程序中。结果我都不知道这个东西，是在是有些不好意思了。

说起来要学习制作一个基于NSIS的安装程序可不是一个小时就可以的事情(恐怕要两个小时 ;)，因为制作一个安装程序需要学习NSIS的脚本编写，这基本上就是一门新的语言，是有一定难度的。我自己的感觉是这种脚本语法简单，结构清除，由于使用了插件的方式扩展，功能相当的强大（网络上有不少各式各样的插件，自己也可以方便的编写）。如果运用熟练几乎可以随心所欲的操控安装程序，文件，网络以及操作系统等等。而编写简单的安装程序更是手到擒来，比如下面的一段相信大家一看就知道要做什么了。

;—一个简单的安装程序
#
# 定义产品的信息，供以后程序使用
#
!define PRODUCT_NAME “TestSetup”
!define PRODUCT_VERSION “1.0″
!define PRODUCT_PUBLISHER “My company, Inc.”
!define PRODUCT_WEB_SITE “http://www.mycompany.com”
!define PRODUCT_SERIAL_NUMBER “123″ ; 序列号
!define TEMP_SN $R0 ; 处理序列号对话框中用到的临时变量

#
# 显示的各个页面定义
#
Page license # 许可声明显示页
Page components # 选择安装组件
Page directory # 指定安装目录
Page instfiles # 安装拷贝显示页

#
# 设置总体的信息
#
Name “${PRODUCT_NAME} ${PRODUCT_VERSION}”
OutFile “${PRODUCT_NAME}-${PRODUCT_VERSION}.exe”
ShowInstDetails show
InstallDir “d:\tmp”
LicenseData “readme.txt”
# 我在这里默认只支持中文方式的安装
LoadLanguageFile “${NSISDIR}\Contrib\Language Files\SimpChinese.nlf”

#
# 各个段的详细定义（根据选择组件，执行各个区段）
#
Section “说明文件”
SetOutPath “$INSTDIR” # 将这里的文件安装到目标目录中。
SetOverwrite ifnewer
File “license.txt” “readme.txt”
SectionEnd

Section “正文”
SetOutPath “$INSTDIR” # 将这里的文件安装到目标目录中。
SetOverwrite ifnewer
File “About NSIS.txt”
DetailPrint “正文安装结束了！”
SectionEnd
;—-程序结束

像是上面这样的一个简单脚本也许就可以满足很多人的要求了，而许多商业安装程序工具生成的结果也不过如此，可见NSIS这个开源的工具还是非常强大的，怪不得好多著名的软件都使用它制作自己的安装程序（参见nsis的users）。在NSIS的Wiki上有好多非常实用的脚本和插件供人们下载使用，论坛内的讨论也非常切入要害。更加难能可贵的是NSIS支持中文的程度非常的高，国内不少有志人士为了这个东西作出了巨大贡献。所以文档和软件全部都有中文版本，而像HM-NIS Edit这样的NSIS脚本编辑软件也是也从源代码级别进行了汉化，使用中完全没有语言的障碍。

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挪威不光有森林，有维京海盗，也有疯狂的技术黑客。FXI Technologies，这家挪威的公司造出了一款只有U盘大小的双核Android移动电脑，Code name叫做“Cotton Candy”，因为她的重量和糖果相当，只有21克。

只要有个显示器她就能轻盈的跑起来，像TV、电脑、手机、平板、机顶盒这类设备都可以作为她的外设输出终端。当然这不是最NB的，她拥有两个 1.2GHz三星 Exynos ARM CPU，热销手机Galaxy S II的标配CPU、802.11n Wi-Fi无线网卡、蓝牙、HDMI输出口，以及microSD卡插槽。来看看这个家伙有多性感吧：

左边是USB 2.0接口，右边是HDMI插孔。

文章及图片来源：International Business Times

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这篇文章是我在CSDN上看到的，可以作为移动应用开发的方向参考。

最近几乎见到每个人都会跟我聊起App的事情，要么是要我帮忙介绍App外包团队，要么是共同探讨App开发方向，越来越多的互联网团队及新创的创 业团队加入到这个行列。因为大家都看到了国外不少三五人的小团队，因为App而获得不错的报酬，或者吸引了庞大的风险投资资金……

只是，多数的想法都还停留在跟风的阶段，今天国外有什么，那我们就先照着做。国内整个App产品开发，甚至一些大型网站，也只是把App当成一个必 备品，而不是开拓新市场的利器。整体来说，App还停留在很早期的阶段，再加上多数App本身有些生命周期的特性，因此App这件事虽然看起来简单、进入 门槛不高，但实际业务上，可能没有那么容易。

我认为这一切很大程度上是因为，大家对App的产品开发缺乏通透的了解，又想快速的推出App，因此App本身并没有杀手级的创意特点，就算有，也多半昙花一现。因此我就我的观察以及跟同业的交流，整理了一些观点分享给大家：

第一点 现金流与品牌的平衡

对于一个新创的开发团队，现金流尤其重要，因此不少的开发团队都以接外包案子为生，就目前的行情，这的确是不错的收入，同时也增加了练兵的机会。但 这是快钱，就是代工产业，拼到最后就是接案数以及价格，对于团队的品牌没有多大的加分，更没有留下一个属于自己的产品。因此我认为开发团队应该在App数 量以及App品牌上面下点功夫，两条线的策略，一条是以尽可能多数量的App来开创现金流(不一定是接外包)，另一条是开创自有品牌的App，在这两者之 间保持平衡，才有机会找到突破点。

第二点 创意以及内容的搭配

App是一种新的工具，新的媒体，新的呈现方式，那么就不应该用传统互联网的思维来搭建，而应该多一点软件的思维，更多用户体验，软件流程的考量， 甚至是更多结合手机或者平板的特性(照相、LBS、感应器等)，这是创新创意的思维，也是App上市后得以吸引用户及媒体关注的主因。但别忘了山寨者众， 因此光有一个亮点是不够的，很快别人也跟进了，如果没有内容做为后盾，那创意只是昙花一现，因此如何跟内容作结合，影响这个事业的持久性，比如说：电子阅 读、新闻、照片分享、优惠分享等都是案例，而我认为目前还没有较完美的模式以及应用出现，这是创业团队们很好的机会。

第三点 多种App盈利模式的组合

最早的时候，我们都熟悉了每个工具或者游戏一定有一个Lite版也有一个完整版，这就是一种组合，此外还可以考虑第三种模式(In-APP Purchase，应用内付费)，或者是加入CPS导购等等。这些我们也都在摸索当中，不同市场的用户特性不同，必须有不同的做法。比如说在中国，一般用 户习惯免费经济，如何引导，同时，他们可能观念上直接把In-APP当作一种付费的陷阱，又如何应对，这都考验着开发团队的智慧。

第四点 设法让App的生命周期延长

一般来说App的效果如何大概一上线当天就会知道，如果不好的话，就必须立即修改方向，或者开发不同的App。而同时用户反应良好的App也必须想 些方法延伸其生命周期，如同上述第二点所说的内容的搭配。这边要谈的是，除了内容，用户活跃度如何长期经营，我想Apple有所谓的push功能，这是必 须采纳的，随时有提醒的作用。此外，加入分享的功能，比如分享到微博、Facebook或者Email等，也很重要。甚至除了分享的设计之外，如何吸引用 户经常性的愿意转发分享也必须纳入考虑，功能与创意都是一时的，用户活跃度才是关键。

第五点 把App当商品而不是网站

这边我特别要强调的是，网站是一个网，那么这个网除了专之外，更要广，他是一个”面”。但是App应该是一个”点”，或者说一个商品，也就是说必须 够”专”，而不要太广，这会让App太过于复杂而不易使用。另外，如果能够把一个网站的所有功能，都转换成一个个特定的APP，那么除了专业、定制化的优 势之外，更可以形成一种App的规模，这不只对于每个App的行销更容易，也将会有更好的用户体验。

以上几点是我这一年多来从事App产品开发与推广的一些经验谈，我认为这个产业才刚刚起步，未来App这个产业会有什么发展，我想尚难定论，但如果可以有更完整的产品规划以及开发的策略，将会更有机会成功，也希望有更多的朋友一起来参与讨论。

原文出处：三十而栗

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女朋友项目组出去烧烤，剩自己一个人在家独守电脑。查了会资料，看了看电影。

突然，天空一道灵光打到我的脑袋上，电流直击心脏，我得对工作进行个总结了！

先流水账一把：

今年七月毕业，和女朋友一起来到上海，成了海漂中的一员。我们提前三天来到上海，为啥？还能为啥，先找个窝呗。到上海的第二天就把房子定了，第三天签合同，给大洋，拎包到新窝。虽然累了点，但还是比较顺利的。

周一的时候，女朋友一大早就给我做早饭，我吃完饭就赶往公司报道，结果哥早到了一个多小时，等了半个多小时。第一天，做了一些大家都知道的事，比较平淡。

第一个星期还是比较轻松的，了解下公司情况，装装培训期间需要的软件，了解软件开发的流程，以及培训期间要做的事等等。为期一个多月的培训就这么开始了，开始的时候感觉不像网上传的那么恐怖，心中暗自高兴哈。

第二个星期开始，我们需要动手做training project了，氛围一下子就变得紧张很多，更何况哥之前没接触过C#，ASP.NET，就连SQL SERVER都不咋熟悉。那一个悲催叫啊。。。。还好，我前面的两个同事了解的比较多，就天天的问，回来的公交上也在问，真有激情。。。

在这样的氛围中，我们熬到了培训的最后阶段，Leader开始review，我们身边的人也在逐渐的减少。每当Leader开门进来的时候，我心跳立马加速，不由自主的一个“靠”字出口，还假装盯着屏幕在目不转睛的写程序。其实，眼角一直在瞟Leader，心中在祈祷千万不要找我去谈话！

结果，我们小组走了好几个，留下来的很庆幸，也很伤感。

对于这样的培训淘汰机制，哥很有意见！刚毕业大老远的来上海，人生地不熟的，干不到一个月就给Fire了，工作本身没什么，生活咋办？！得重新找工作，又可能得重新找房子，还得吃喝。。。。

熬过了培训，没过几天就进了项目组。先了解了项目组一些我们可以知道的东东，然后就开始分小组了。。偶申请去做Service端开发。

开始的时候感觉项目没啥，挺简单的，做起来的时候又啥不知道。

过了一个星期，能完成一些简单的任务，觉得整个系统还是很复杂的，涉及到很多的技术。

在简单和复杂的来回转换中，我做了三个多月的Service端开发。由于Client那边需要人手，我现在是一边Service，一边Client。

同时，为了俺家领导的毕设，我还在关注着Hadoop和MongoDB的开发，以及大规模的数据处理的知识，时间还是比较紧的哦。。。吼吼~~

总结下：

在项目组快四个月了，感觉学到了很多东西，但是又感觉没学到啥东西。知道了很多技术和思想，但貌似没能力去付诸实践。整日都在做Leader给分的任务，估计考虑我们是新人，分给我们的都比较简单。

我一直在研究整个项目的架构，貌似很简单，但仔细去分析又超出了我的能力范围。处于一种模糊的状态，口头上忽悠人还可以，真让我去搞的话，又搞不来。

需要学习的东西真的很多，而且要做的Professional！

我是一个幸运的人，有个好女人在身边陪伴。

在培训期间，每天回去的都很晚，但是到了家之后看到她，心里就很平静，很惬意。

转正之后，回去的比较早了，每次回到家，饭菜已备齐，很幸福。

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就这样，了解都没去了解一下设计模式，时间飞逝。。。而我任徘徊在很多语言之中。。

上个星期看到同事的桌子上放了本《大话设计模式》，好奇下，就搜了下，发现评价挺好，就买了本。

到手的时候，看了第一章，感觉醍醐灌顶，看到书在07年就出了，更是相见恨晚。

现在一直惦记着看这本书，就是天天上班莫太多时间去看。。

我对设计模式的理解，就是“一种程序得架构方案”，让程序结构更合理，以提高代码的可用性、可维护性和可扩展性。

其实在软件设计人员中，唾弃设计模式的可能很少，盲目夸大设计模式功用的反而更多。言必谈“模式”，并不能使你成为优秀的架构师。真正出色的设计师，懂得判断运用模式的时机。还有一个问题是，很多才踏入软件设计领域的人员，往往对设计模式很困惑。对于他们来说，由于没有项目的实际经验，OO 的思想也还未曾建立，设计模式未免过于高深了。其实，即使是非常有经验的程序员，也不敢夸口对各种模式都能合理应用。[--摘自wayfare的设计之道]

吼吼，没有项目的实际经验，OO 的思想也还未曾建立，说的就是哥啊。。。

高手路过，请指点小弟一二，当感激涕零。。。

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当数据以成百上千TB不断增长的时候，我们需要一种独特技术来应对这种前所未有的挑战。

大数据分析迎来大时代

全球各行各业的组织机构已经意识到，最准确的商务决策来自于事实，而不是凭空臆想。这也就意味着，他们需要在内部交易系统的历史信息之外，采用基于 数据分析的决策模型和技术支持。互联网点击数据、传感数据、日志文件、具有丰富地理空间信息的移动数据和涉及网络的各类评论，成为了海量信息的多种形式。

极具挑战性的是，传统的数据库部署不能处理数TB数据，也不能很好的支持高级别的数据分析。在过去十几年中，大规模并行处理（MPP）平台和列存储 数据库开启了新一轮数据分析史上的革命。而且近年来技术不断发展，我们开始看到，技术升级带来的已知架构之间的界限变得更加模糊。更为重要的是，开始逐步 出现了处理半结构化和非结构化信息的NoSQL等平台。

大数据分析迎来大时代

本文中，我们将向大家介绍迄今为止，包括EMC的Greenplum、Hadoop和MapReduce等提供大数据分析的产品。此外，惠普前段时 间收购实时分析平台Vertica、IBM独立的基于DB2智能分析系统和Netezza的相关产品。当然，也有微软的Parallel Data Warehouse、SAP旗下公司Sybase的Sybase IQ数据仓库分析工具等。下面，就让我们来了解业界大数据分析的这十二大产品：

1.模块化EMC Appliance处理多种数据类型

2010年EMC收购了Greenplum，随后，利用EMC自身存储硬件和支持复制与备份功能的Greenplum大规模并行处理（MPP）数据 库，推出了EMC Greenplum Data Computing Appliance (DCA)。通过与SAS和MapR等合作伙伴，DCA扩大了对Greenplum的数据库支持 。

支持大数据分析的EMC Appliance

今年5月，EMC推出了自己的Hadoop软件工具，而且该公司还承诺，今年秋季发布的模块化DCA将支持Greenplum SQL/关系型数据库，Hadoop部署也能在同样的设备上得到支持。借助Hadoop，EMC能够解决诸如网络点击数据、非结构数据等真正大数据分析的 困难。模块化的DCA也能够在同样的设备上支持长期保留的高容量的存储模块，从而满足监测需求。

2.Hadoop和MapReduce提炼大数据

Hadoop是一个开放源码的分布式数据处理系统架构，主要面向存储和处理结构化、半结构化或非结构化、真正意义上的大数据（通常成百上千的TB甚 至PB级别数据）应用。网络点击和社交媒体分析应用，正在极大地推动应用需求。Hadoop提供的MapReduce（和其他一些环境）是处理大数据集理 想解决方案。

MapReduce能将大数据问题分解成多个子问题，将它们分配到成百上千个处理节点之上，然后将结果汇集到一个小数据集当中，从而更容易分析得出最后的结果。

MapReduce结构图

Hadoop可以运行在低成本的硬件产品之上，通过扩展可以成为商业存储和数据分析的替代方案。它已经成为很多互联网巨头，比如AOL、 eHarmony（美国在线约会网站）、易趣、Facebook、Twitter和Netflix大数据分析的主要解决方案。也有更多传统的巨头公司比如 摩根大通银行，也正在考虑采用这一解决方案。

3.惠普Vertica电子商务分析

今年二月被惠普收购的Vertica，是能提供高效数据存储和快速查询的列存储数据库实时分析平台。相比传统的关系数据库，更低的维护和运营成本， 就可以获得更快速的部署、运行和维护。该数据库还支持大规模并行处理（MPP）。在收购之后，惠普随即推出了基于x86硬件的HP Vertica。通过MPP的扩展性可以让Vertica为高端数字营销、电子商务客户（比如AOL、Twitter、 Groupon）分析处理的数据达到PB级。

惠普Vertica实时分析平台

其实，早在惠普收购之前，Vertica就推出有包括内存、闪存快速分析等一系列创新产品。它是首个新增Hadoop链接支持客户管理关系型数据的产品之一，也是首个基于云部署风险的产品平台之一。目前，Vertica支持惠普的云服务自动化解决方案。

4.IBM提供运维和分析数据仓库

去年，IBM推出了基于DB2的Smart Analytic System（图中左侧），那么它为何还要收购另外的Netezza方案平台呢？因为前者是具备高扩展性企业数据仓库的平台，可以支持成千上万的用户和各 类应用操作。比如，呼叫中心通常拥有大量的雇员需要快速回拨客户的历史通话记录。Smart Analytic System提供了整合信息的DB2数据库，预配置Cognos BI软件模块，可以在IBM Power System（RISC或者X86架构）上运行。

Smart Analytic System及Netezza

Netezza致力于为数字化营销公司、电信、和其他挖掘成百上千TB甚至PB级别数据的公司，提供高可扩展分析应用的解决方案。IBM的 Netezza TwinFin数据仓库设备，支持大规模并行处理，可以在一天时间内部署完毕。Netezza支持多种语言和方式进行数据库分析，其中包括Java、C、 C++、Python和MapReduce。与此同时，它还支持如SAS，IBM SPSS使用的矩阵操作方法和R编程语言。IBM Netezza最近增加了一个高容量长期存档设备以满足更多要求。

5.Infobright减少DBA工作量和查询时间

Infobright列存储数据库，旨在为数十TB级别数据提供各类分析服务。而这一块也正是甲骨文和微软SQL Server的核心市场之一。InfoBright还表示，建立在MySQL基础之上的数据库也提供了另外一种选择，它专门针对分析应用、低成本简化劳动 力工作、交付高性能的服务进行设计。

列存储数据库能够自动创建索引，而且无需进行数据分区和DBA调整。相比传统数据库，它可以减少90%的人工工作量，而且由 于其采用高数据压缩，在数据库许可和存储等方面的开支也可以减少一半。

Knowledge Grid查询引擎

InfoBright最新的4.0版本产品，新增了一个DomainExpert的功能。企业用户可以借此忽略不断重复的那些数据，比如邮箱地址 、URL和IP地址。与此同时，公司还可以增加与呼叫记录、业务交易或者地理位置信息相关的数据。Kowledge Grid查询引擎则可以帮助过滤那些静态数据而只关注那些变化的数据。也就是说，它可以帮助节省数据查询的时间，因为那些无关的数据无需进行解压缩和筛 选。

6.Kognitio提供三倍速度和虚拟多维数据集

Kognitio是一家本身不生产硬件产品的数据库厂商，它看到了客户对快速部署的广泛兴趣和市场需求，推出了在惠普、IBM硬件产品上预配置有WX2数据库的Lakes、Rivers和Rapids解决方案。

Lakes能够以低成本、10TB数据存储和每个模块48个运算核心提供大容量存储服务。电信或金融服务公司，可以使用这种配置来扫描大量的分支结 构的各种信息记录。Rivers则提供了容量和速度之间的平衡，预配置为2.5TB存储容量，它的每个模块拥有48个运算核心。而追求查询性能的 Rapids，其预配置提供有96个运算核心，每个模块仅仅为1.5TB。该产品方案主要针对金融公司在算法交易或者其他高性能要求方面的需求。

Kognitio基于内存运算的数据仓库和数据分析

今年， Kognitio新增了一个虚拟化OLAP风格的Pablo分析引擎。它提供了灵活的、为企业用户进行分析的解决方案。用户可升级选用WX2构建一个虚拟 多维数据集。因此，WX2数据库中任何一个维度的数据都可在内存中用于快速分析。这种分析的前端接口是我们常见的Microsoft Excel。

7.微软SQL Server新增PDW功能

今年年初微软发布的SQL Server R2 Parallel Data Warehouse（PDW，并行数据仓库），一改以往SQL Server部署时间需要花 费两年半时间的历史，它可以帮助客户扩展部署数百TB级别数据的分析解决方案。支持这一产品的包括有合作伙伴惠普的硬件平台。发布之初，虽然微软官网提供 有让利折扣，但PDW售价仍超过13000美元/TB（用户和硬件访问量）。

SQL Server PDW

和很多产品一样，PDW使用了大规模并行处理来支持高扩展性，但微软进入这一市场实属“姗姗来迟”，而且在一定程度上说，数据仓库分析和内存分析计 算市场落下了后腿。目前，微软寄希望于其整体数据库平台在市场上带来的差异化竞争力。这意味着，所有沿袭了基于微软平台的数据和数据管理，将被广泛应用在 信息集成领域——Reporting and Analysis Services，而这一切都基于SQL Server数据库。

微软在今年10月12日通过推出Apache Hadoop和相关的SQL Azure Hadoop服务，宣布进入大数据领域。Azure服务将在2011年底亮相，而相应的本地配套软件要在明年上半年推出，现在也不清楚微软是否会与其他硬 件合作伙伴或者相关大数据设备厂商合作。

8.甲骨文讲述Engineered Systems的故事

甲骨文表示，Exadata（图中左侧）是迄今以来发布的产品中最为成功的产品，自从2008年推出以来，已经拥有超过1000名客户。而 engineered system使得甲骨文11g数据库，可以支持基于X86的数据处理和磁盘存储层，其闪存缓存也使得可以实现超快速查询处理。

它既可应用在任意事务环境中，也可以应用在数据仓库（但不能同时进行）。Exadata的混合柱状压缩能够实现列存储数据库的某些高效率特点，提供高达10:1的压缩比，而大部分行存储数据库的平均压缩比为4:1。

甲骨文在9月通过宣布Oracle SuperCluster（图中右侧），扩展了engineered systems产品家族。它采用了最新的Sun Sparc T-4芯片。SuperCluster支持全机架/半机架配置，而且用户可以在半机架容量基础上进行扩容。满额配置提供有1200个CPU线程，4TB内 存，97TB至198TB磁盘存储，8.66TB闪存。

甲骨文大数据分析系统设施

甲骨文声称，SuperCluster事务处理和数据仓库性能相比传统服务器架构能分别带来10倍和50倍速度提升。但作为一个专有的Unix机 器，甲骨文想通过SuperCluster，在面向x86硬件的数据仓库部署迁移大潮中力挽狂澜。甲骨文的Exadata和Exalogic都基于x86 架构而且运行Linux系统。

在十月召开的Oracle OpenWorld中，甲骨文宣布将新增一个分布式pache Hadoop软件和相关的大数据设备。甲骨文也计划推出一个独立的基于开源BerkeleyDB产品的NoSQL。

9.ParAccel大打列存储、MPP和数据库分析组合拳

ParAccel是ParAccel Analytic Database（PADB）的开发厂商——提供快速、选择性查询和列存储数据库，并基于大规模并行处理优势特点的产品。该公式表示，其平台支持一系列针对各种复杂、先进应用的工作负载报告和分析。

ParAccel大数据解决方案

内置的分析算法可以为分析师提供高级数学运算、数据统计、和数据挖掘等各种功能，同时，它还提供一个开放的API，可以扩展数据库的各种数据处理能力和第三方分析应用。

Table functions被用来传送和接收第三方和采用C、C++等编写的定制算法的数据结果。ParAccel与Fuzzy Logix——一家提供各种描述统计学、统计实验模拟和模式识别功能库功能的服务商。此外， Table functions还支持MapReduce和广泛应用在金融服务的700多种分析技术。

10.Sybase推进IQ列存储数据库

SAP旗下的Sybase是列存储数据库管理系统的首批厂商，而且目前仍然是拥有2000多个客户的畅销厂商。今年夏天推出了Sybase IQ 15.3版本，该版本产品能够处理更多数据和更多数据类型，也能胜任更多查询，当然这主要得益于其包含了一个名叫PlexQ 的大规模并行处理功能。

基于MPP大规模并行处理的PlexQ分布式查询平台，通过将任务分散到网格配置中的多台计算机，加速了高度复杂的查询。有报道说，它能提供比现有的IQ部署快12倍的交付能力。

Sybase IQ

为了支持不同的分析，15.3版本的产品增加了分布式处理功能，来执行PlexQ网格中跨CPU的查询服务。为了确保实现最快速度的查询，PlexQ包含了一个逻辑服务器——让管理员对PlexQ网格的物理服务器组成虚拟群集，以便优化分析工作负载、用户需求和应用程序。

Sybase IQ和其他大多数的支持MPP功能的产品之间区别主要在于，它采用了全共享的方式。全共享的缺点是CPU会争相访问共享存储（通常是SAN），而这会降低 查询性能。不过Sybase坚持认为，从优化查询的角度来说全共享会更加灵活，因为所有的CPU 都会访问所有的数据。所以，我们可以对某个特定的查询尽可能多（或者少）地分配计算资源。

11.Teradata从EDWs跨入大规模分析领域

一旦成为企业级数据仓库（EDW）的宣传者，近年来Teradata就已经放松了扩展Teradata数据库产品家族的步伐。该公司的高性能、高容量产品被广泛采用和复制，因为其中包括了很多企业工作量管理的功能模块，包括虚拟OLAP（三维立体式）分析模型 。

Teradata在数据库分析领域不断推陈出新，但在结构化数据、半结构化数据和大部分非结构化数据领域几乎没有很大成果。这也就是为什么该公司要 收购Aster Data——一家提供SQL-MapReduce框架的公司。MapReduce处理拥有广泛的市场需求，因为存在着大量的互联网点击数据、传感数据和社 交媒体内容。

Teradata平台产品家族

Teradata日前宣布了一项Aster Data MapReduce产品的计划，它建立在以往产品同样的硬件平台之上，而且在Teradata和Aster Data之间新增了两种集成方法。通过收购，Teradata打破了在数据仓储业被认为最广泛、最具扩展性的界限。

12.1010data提供基于云计算大数据分析

正如标题所说，1010data能够提供基于云计算的大数据分析平台。很大数据库平台供应商提供基于云的沙箱测试和开发环境， 但1010data的管理数据库服务，主要针对将整个工作负载迁移到云的全过程。

该服务支持一种提供“丰富而又高级的内置分析功能”，其中包括有预测分析。其一大卖点是服务包括了数据建模和设计、信息集成和数据转换。

1010data提供基于云计算大数据分析

其客户包括有对冲基金、全球各大银行、证券交易商，零售商和包装消费品公司。

何谓大数据？

大数据，也就是国外常说的Big Data。IBM把大数据概括成了三个V，即大量化（Volume）、多样化（Variety）和快速化（Velocity）。这些特点也反映了大数据所潜藏的价值（Value），我们也可以认为，四个V高度概括了大数据的基本特征。

业界比较一致对大数据的定义是：大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。

本文来自：中关村在线

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