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利用Hadoop进行实时数据分析的挑战与解决方案
【8月更文第28天】随着大数据技术的快速发展，企业和组织面临着越来越复杂的实时数据处理需求。Hadoop 作为一种分布式存储和处理大数据的框架，虽然擅长于批处理任务，但在处理实时数据流时存在一定的局限性。为了克服这些限制，Hadoop 经常与其他实时处理框架（如 Apache Kafka 和 Apache Storm）结合使用。本文将探讨如何利用 Hadoop 结合 Kafka 和 Storm 实现近实时的数据处理，并提供相关的代码示例。
FeatHub：流批一体的实时特征工程平台
本次分享中，将介绍 FeatHub，一个由阿里云自研并开源的实时特征平台。我们将介绍 FeatHub 的架构设计，已经完成的工作，以及近期的发展计划。
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实时数据同步与共享：使用Apache Kafka Connect
在现代应用程序开发中，实时数据同步和共享变得越来越重要。而Apache Kafka Connect作为一个可靠的、分布式的数据集成工具，为我们提供了一种简单而强大的方式来实现实时数据的传输和共享。
阿里云Flink-自定义kafka sink partitioner实践及相关踩坑记录
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Apache Flink 零基础入门（一）：基础概念解析
本文是根据 Apache Flink 基础篇系列直播整理而成，由 Apache Flink PMC 戴资力与阿里巴巴高级产品专家陈守元共同分享。Apache Flink 系列入门教程每周更新一期，持续推送。
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深入解析 Kafka Exactly Once 语义设计 & 实现
本篇文章主要介绍 Kafka 如何在流计算场景下保证端到端的 Exactly Once 语义，通过其架构上的设计以及源码分析帮助读者理解背后的实现原理。什么是 Exactly-Once?消息的投递语义主要分为三种：At Most Once: 消息投递至多一次，可能会丢但不会出现重复。At Least Once: 消息投递至少一次，可能会出现重复但不会丢。Exactly Once: 消息投递正好一次
阿里云大数据ACA和ACP题库
来源周周的奇妙编程：https://developer.aliyun.com/profile/pmur6hy3nphhs
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