开源大数据供应商 Talend 已经推出了自己的数据集成平台5.5 版本。超快的速度是这个新版本的突出功能，它可以将Hadoop 的性能在原有基础上增加45%。
公司几乎试验了alend 5.5版的大数据平台为“传输所有Hadoop分布上的最高性能的最新的集成平台”。该公司称，根据22个标准 TPC-H 测试结果显示，新版本能够将Hadhoop的性能和可扩展性提高45%。
当然，速度提升的部分功劳还要归功于Talend Data Mapper——这是一个数据映射工具，现在主要是在Hadoop集群流里支持多字节文件。
除了性能增强，Talend 5.5 利用Apache Spark来实时提供大规模的数据分析。公司表示，增强的这一功能主要负责一项特别的、有吸引力的任务，如欺诈检测和传感器的数据处理，这些都需要在正确的时间给正确的人提供分析和建议。
根据公司表示，Talend 5.5 所使用的开源组件现在都可以从 Talend 网站上获取，其相关的商业产品都可以在三个星期之内获得。
原文链接：http://code.csdn.net/news/2820118
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我们想了个办法：把海量数据分成小块，让一台机器处理一小块数据，所有的机器同时工作。最后把结 果汇总起来。这就是“并行计算”。hadoop中的MapReduce就是专门用来做分布式计算的并行处理框架。hadoop就是用来解决大数据的存储和计算的。
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重谈下MapReduce框架中用户经常使用的一些接口或类的详细内容。了解这些会极大帮助你实现、配置和优化MR任务。当然javadoc中对每个class或接口都进行了更全面的陈述，这里只是一个指引教程。
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