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今天推荐的内容包括：Hadoop对Spark的正面比拼报告、美国国会考量加密货币规则与法规、在业务中引入云测试自动化的五项助益和数据科学家有必要采取DevOps实践的五个理由等。

一、Hadoop对Spark：正面比拼报告

原文标题：Hadoop vs. Spark: A Head-to-Head Comparison

每一年，市场上都持续出现各类拥有不同数据管理规模、类型与速度表现的分布式系统。在这类方案当中，Hadoop与Spark无疑是最令人瞩目的两款。然而，二者到底孰强孰弱?在今天的文章中，我们将立足多项指标对二者展开讨论。

1. 架构

2. 性能

3. 成本

4. 安全性

5. 机器学习

二、美国国会考量加密货币规则与法规

原文标题：U.S. Congress considers cryptocurrency rules and regulations

受到全球加密货币投资热潮的影响，美国立法者正考虑制定新的规则以对这种新兴资产类型施以更为严格的政府监管。由于担心针对加密货币的投资性交易行为，部分立法者甚至希望证券交易委员会能够介入其中并出台约束性规则。

1. 警钟已经响起

2. 证券还是商品?

三、在业务中引入云测试自动化的五项助益

原文标题：5 Benefits of Using Cloud Test Automation for your Business

时至今日，云计算已经在很大程度上改变了企业的运作方式。根据Forrester的调查结果，全球超过半数企业至少依靠一套公有云平台以推动数字化转型并提升客户满意度。而在这波浪潮当中，云测试自动化也在QA专业人士中引发高度关注。下面，我们将立足于此，探讨在业务中引入云测试自动化方案的五项助益。

1. 多环境/设备/平台支持

2. 有效实现实时协作

3. 提升应用程序部署效果

4. 成本效益测试

5. 通过自动化提升效率

四、数据科学家有必要采取DevOps实践的五个理由

原文标题：5 Reasons Data Scientists Should Adopt DevOps Practices

从历史角度讲，企业软件开发团队一直很难在确保代码正常运行的同时，将其顺利引入生产流程当中。DevOps的出现促进了开发人员与IT运营体系间的协作水平，并逐步将这一目标转化为现实。同样的，对于数据科学家以及数据科学团队所面临的类似挑战，DevOps也能够起到同样的帮助作用。

1. 实现更理想的结果一致性与可靠性

2. 实现更为一致的流程

3. 提升质量

4. 冲破组织障碍

5. 提升安全性