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来自: 云存储
《Kafka Stream》调研:一种轻量级流计算模式
流计算,已经有Storm、Spark,Samza,包括最近新起的Flink,Kafka为什么再自己做一套流计算呢?Kafka Stream 与这些框架比有什么优势?Samza、Consumer Group已经包装了Kafka轻量级的消费功能,难道不够吗? 花了一些时间阅读[docs](http
Spark搭档Elasticsearch
Spark与elasticsearch结合使用是一种常用的场景,小编在这里整理了一些Spark与ES结合使用的方法。
大数据分布式架构单点故障详解(Hdfs+Yarn+HBase+Spark+Storm)构建HA高可用架构
本文梳理了常见的hadoop生态圈中的组件:Hdfs+Yarn+HBase+Spark+Storm的单点故障问题,出现原因以及单点故障的原理和解决方案(构建HA(High Available)高可用架构)。阅读本文之前,最好了解清楚各组件的架构原理。
用Spark分析Amazon的8000万商品评价(内含数据集、代码、论文)
尽管数据科学家经常通过分布式云计算来处理数据,但是即使在一般的笔记本电脑上,只要给出足够的内存,Spark也可以工作正常(在这篇文章中,我使用2016年MacBook Pro / 16GB内存,分配给Spark 8GB内存)。
XGBOOST原理解析
1.引言最近,因为一些原因,自己需要做一个小范围的XGBoost的实现层面的分享,于是干脆就整理了一下相关的资料,串接出了这份report,也算跟这里的问题相关,算是从一个更偏算法实现的角度,提供一份参考资料吧。
现代流式计算的基石:Google DataFlow
0. 引言 今天这篇继续讲流式计算。毫无疑问,Apache Flink 和 Apache Spark (Structured Streaming)现在是实时流计算领域的两个最火热的话题了。那么为什么要介绍 Google Dataflow 呢?Streaming Systems 这本书在分析 Fli...
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来自: 云存储
结构化大数据分析平台设计
前言  任何线上系统都离不开数据,有些数据是业务系统自身需要的,例如系统的账号,密码,页面展示的内容等。有些数据是业务系统或者用户实时产生的,例如业务系统的日志,用户浏览访问的记录,系统的购买订单,支付信息,会员的个人资料等。
JindoFS: 云上大数据的高性能数据湖存储方案
JindoFS 是EMR打造的高性能大数据存储服务,可以为不同的计算引擎提供不同的存储服务,可以根据应用的场景来选择不同的存储模式。在2019杭州云栖大会大数据生态专场,阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家殳鑫鑫和Intel大数据团队软件开发经理徐铖共同向大家分享了云上大数据的高性能数据湖存储方案JindoFS的产生背景、架构以及与Intel DCPM的性能评测。
流计算精品翻译: The Dataflow Model
我们提出了Dataflow模型,并详细地阐述了它的语义,设计的核心原则,以及在实践开发过程中对模型的检验。
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