TechTarget特邀编辑。毕业于北京邮电大学网络技术研究院。熟悉软件开发测试的各个环节和流程，对操作系统，数据库，计算机网络等有较为深入的理解。现就职于中国电子科技集团公司下属研究所，从事软件研发工作。热衷于英文的学习交流，平时喜欢户外运动，音乐，电影。
随着企业接受大数据，管理层会假设员工规模会减少。而那些非必要的技术人员应该做什么呢?一个答案就是：将其转换为技术顾问，与业务部门进行协作。
起初可能只是少数专家拥有必要的知识和技能；但是随着企业实施更多的应用程序并加入更多的用户，那么整个团队就必然会参与到对大数据的支持中来。
Apache Spark是什么？如果你从事大数据分析方面的工作，你是否会希望了解Spark？希望通过本文可以帮助回答这些持续萦绕在你脑海中挥之不去的问题。
良好的数据库设计是系统和应用程序设计的一部分。很多的业务需求，如数据可用性，清理处理，还有应用性能都可以利用特定的数据库设计加以解决。
分布式环境通常是与数据库服务器相分离的。而DBA的工作就是监视这些环境并配置和优化数据库服务器以满足多种需求。大数据的出现加剧了DBA的问题。
在大数据爆炸式发展中，有一件最根本的任务被遗忘了，这也是对于DBA来说最为重要的任务：备份和恢复。
随着我们可以访问的数据越来越多，企业已经开始将大数据存储到企业数据仓库（EDW）中。它要求数据库管理员（DBA）和相关支持人员对数据仓库架构进行重新设计。
DBA团队主管会根据DBA资源的水平来分配固定的工作，以便分配足够的时间来应对那些灵活度较高的重要工作，如生产方面的问题和突发事件。
虽然有应用SLA的保障，但事务运行时间的延长总会让DBA担心DB2数据库是不是出了什么问题。本文提供一些方法可供DBA使用以缓解这些问题。
MySQL是最受DBA欢迎的数据库之一，易用性和高性能是MySQL数据库的标志。然而，高人气使得MySQL成为很多恶意个人和组织攻击的目标。
