所谓“常在江湖走，哪有不湿鞋”，IT和互联网的江湖，每天都在上演着电影剧情般的变化。而在CU和ITPUB，来自江湖的游侠、豪客、隐士、高手，凭借三寸之舌，仗剑天涯。今天“i神评”第三十二期，带你看看IT最热门事件！又是黑科技，诺基亚明年测试新型无线通信技术pCellDebian 放弃兼容 Linux Standard Base 会导致Linux走上UNIX分化之路 ？中国网页搜索引擎百度的安全技术实力引发外界质疑，就在前几天，国内爆出了“全家桶”安全丑闻。日前，美国一家安全公司称，百度开发的另外一个SDK（开发包工具）存有安全漏洞，给黑客留下了后门，黑客可以在安卓手机上上传恶意程序，并且执行程序。 bug和后门是两个不同的概念，百度这个属于后门啊！百度的反映是慢的要死，我接入的就是百度的sdk，问题出了快半年了，说解决了，最后说解决了，完了接入之后还是老样子，我就呵呵。我安卓手机用的eset手机杀毒软件，扫描说百度输入法和贴吧是什么蠕虫病毒，systemMonitor.A变种,是什么意思？互相攻击对方，猎豹清理大师扫描说百度卫士不安全，让我下载其他软件呢我直接就把猎豹卸载了，净扯淡了。bat里面迟早b会没掉。并且现在已经差不多可以改为jat了。百度，呵呵。360搜索还是360的一小块业务。就蚕食了百度大概 1/3的流量。。。北京时间11月2日晚间消息，诺基亚通信(Nokia Networks)宣布，明年将测试新型无线数据系统pCell。pCell是一种全新的信号传输技术，由Artemis公司发明，其最大特点是在人群密集的地方也不会发生网络堵塞。当前移动运营商提供的信号都是基于Cell网络技术，信号塔上的天线发射出很强的信号，覆盖一整片的区域，并且被该区域内所有的手机共享。Cell技术的局限性是：在总带宽一定的情况下，接入的移动设备越多，每个设备分配到的网速就越慢。因此，在人群密集的地方经常会出现网速慢或连不上网的情况。而pCell则不同，它可以在每个移动设备上都形成“私有信号”。每个pCell个体都会分配到整个网络的带宽，而不受接入设备数量的影响。 我能默默的说一下安卓早有这样的软件了吗？本来是用在大型人群密集场所，但是却在香港站中事件中发挥了作用。说实话想法是好的，但是真算不上什么新科技。这本来就是通讯的特征。Debian 放弃兼容 Linux Standard Base 会导致Linux走上UNIX分化之路？为了促进发行版之间的兼容性,Linux Standards Base（LSB）定义了一系列服务和应用级ABI标准，让第三方程序能在兼容LSB的发行版上运行。LSB第一个版本在2001年发布，它由Linux基金会的一个工作组维护，最新标准是今年6月发布的LSB 5.0。Debian是最大的Linux发行版，开发者认为维护LSB兼容性耗费精力太多而所得好处又太少，因此宣布放弃兼容LSB，只保留init系统使用的lsb-base包和用于查询发行版身份的 lsb-release包。Gnu/Debian Linux作为自由发行版本之一，在社区拥有非常重要的地位，很多发行版都是基于Debian作为基础版本进行发布。如果Debian放弃LSB标准，是否意味着Linux发行版之间的差异化将会越来越大。 虽然是新人，还是比较喜欢debian的，稳定性的确好些。这里替debian说句吧，其实现在已经分化的很厉害了，即使没这个事情，也是在渐渐分化。即使分化了，linux还是linux，只要不是为了钱就行。钱会抑制技术的发展。Linux发展应该像社会一样，要有个信仰，有个各方共同信服的目标，有个能协调各方利益的教主，就像Linux内核一样，再怎么争吵，最终还要李纳斯说了算，有些事情有简单多了——其实跟社会形态相同，是集权制还是共和制，各有各的优缺点；众多的发行版，就像内阁一样，在争夺利益而已。但是不管是什么社会制度，信仰不能缺失，就像英国女王一样。但是对于目前的形势看，女王很难出现。随着大数据概念的普及以及大数据技术的逐渐成熟，越来越多来自不同领域的大小企业开始拥抱大数据。大数据时代真正即将到来。而选择大数据将遭遇的第一个问题就是技术选型。面对由Hadoop、Spark、Hive、HBase、Storm、Kafka、Flume等等众多开源工具构成的生态系统，技术人员往往感到迷茫。Spark作为数据处理技术中的新贵，因其性能高、开发效率高、高容错等优点越来越受到技术人员的关注，但是Spark也存在一些缺点，例如还不够稳定、任务调度还不够完善、scala语言学习成本较高等等。关于Spark，你有什么看法呢？ shuffle的时候中间数据放到内存，放不下才写文件。同时spark的抽象程度更高，不仅仅只有map和reduce。spark是个生态系统，hadoop也是一个生态系统，不存在谁取代谁，只能说spark会取代mr。其他如hdfs，yarn都是通用的。Spark不会替代Hadoop，我觉得Spark框架的底层存储可以选用HDFS，也可以用其他的。但是Spark 运行的模式里有Standalone，Yarn，Mesos。 其中Yarn也是Hadoop的组件。而且Hadoop组件很多。不是那么随便可以替代的。
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