Laforge、Rocher谈：Groovy、Grails和Java的未来
在本次访谈中，来自SpringSource的Graeme Rocher 和 Guillaume Laforge与我们讨论了Grails框架及Groovy语言的现在和将来。Rocher讲述了Grails 1.4【现已更名为2.0，具体信息参见这里】及其增强功能，比如对GORM的改进。Laforge则谈到了Groovy 1.8, 其中包括新的DSL表达能力。他们还谈到了Java未来的变化对他们项目的影响。
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SOA Agents：当网格遇上SOA
网格技术可提升SOA实现的可伸缩性、高可用性和吞吐量。在这篇文章中，Boris Lublinsky解释了网格计算是如何被运用于SOA整体架构中的，并介绍了在服务实现中利用网格的编程模型。他同时还介绍了一种支持该建议架构的实验性网格实现。
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使用NoSQL技术进行博客观点分析
各家公司越来越愿意使用社交化媒体来了解客户对他们产品的看法。这表现为一种挑战，即需要有一种针对非结构化内容的分析技术，来解释博客中的观点。InfoQ找机会采访了Subramanian Kartik，以了解他的团队正在开发的博客观点分析项目。
Apache Hadoop 1.0.0支持Kerberos验证，支持Apache HBase，提供针对HDFS的RESTful API
海量数据框架Apache Hadoop怀胎六年终于瓜熟蒂落发布1.0.0版本。本次发布的核心特性包括支持Kerberos身份验证，支持Apache HBase，以及针对HDFS的RESTful API。InfoQ就此次发布请Apache Hadoop项目的VP——Arun Murthy回答了几个问题。
大数据: 发展还是变革？
近日，凯捷咨询公司（Cap Gemini）的史蒂夫·琼斯对NoSQL/大数据是万能药的说法提出了质疑，而众厂商却想让我们对这种说法深信不疑。他指出，在有些情况下，内存关系型数据库系统可能才是最佳解决方案，而对于典型的IT部门来说，诸如Map Reduce这样的技术太难于理解了。他最后总结道：有时候，大数据可能只是一场大骗局（Big Con）。
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Amazon Web Services (AWS)团队公布了一系列资源，瞄准科学社区对高性能计算的需要。AWS特别强调：在Amazon云环境中，他们的“spot价格体系”市场可以提供价格优惠的海量规模计算能力。
Percolator：大数据集增量更新系统
Google员工Daniel Peng和Frank Dabek发表了一篇名为《使用分布式事务和提醒触发进行大规模增量数据处理（Large-scale Incremental Processing Using Distributed Transactions and Notifications）》的论文，解释了数据库为何无法满足Google索引系统的存储和吞吐量需求，以及如何实现现有索引系统，使之能在数千台机器上存储几十PB数据，并每天处理几十亿次更新。
Cloudant发布了基于Java的CouchDB视图服务器
CouchDB背后的公司Cloudant刚发布了针对CouchDB的Java视图服务器。这意味着不仅仅是Erlang和解释性语言如Javascript或者Python可以用于Map-Reduce工作，基于JVM的语言也可以用于Map-Reduce工作。