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专访阿里王峰:Hadoop生态下一代计算引擎-streaming和batch的统一
Hadoop于2006年1月28日诞生,至今已有10年,它改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程,加速了大数据的发展,形成了自己的极其火爆的技术生态圈,并受到非常广泛的应用。在2016年Hadoop十岁生日之际,InfoQ策划了一个Hadoop热点系列文章,为大家梳理Hadoop这十年的变化
Structured Streaming VS Flink
Flink是标准的实时处理引擎,而且Spark的两个模块Spark Streaming和Structured Streaming都是基于微批处理的,不过现在Spark Streaming已经非常稳定基本都没有更新了,然后重点移到spark sql和structured Streaming了。
探秘Hadoop生态10:Spark架构解析以及流式计算原理
导语 spark 已经成为广告、报表以及推荐系统等大数据计算场景中首选系统,因效率高,易用以及通用性越来越得到大家的青睐,我自己最近半年在接触spark以及spark streaming之后,对spark技术的使用有一些自己的经验积累以及心得体会,在此分享给大家。
【Spark Summit East 2017】pySpark时间序列分析新方向
本讲义出自David Palaitis在Spark Summit East 2017上的演讲,主要介绍了无论是物联网(loT),财务数据分析,还是时间序列分析都需要合适工具和技术,目前很明显缺少Pandas和pySpark栈的相关软件。
Spark 动态资源分配(Dynamic Resource Allocation) 解析
Spark 默认采用的是资源预分配的方式。这其实也和按需做资源分配的理念是有冲突的。这篇文章会详细介绍Spark 动态资源分配原理。
5分钟迅速搭建云上Lambda大数据分析架构
主要介绍基于 Tablestore 的数据变更实时捕获订阅能力,实现云上Lambda 架构的轻量化实现数据的实时和离线处理。演示模拟了一个电商订单场景,通过流计算实现订单大屏的场景,做到海量订单实时注入的同时,进行10s的订单统计聚合以及交易金额统计并做实时的大屏幕展示
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