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    流计算平台深度评测:谁才是算子库之王?腾讯云Oceanus凭何突围?

    面对Apache Flink、Spark Streaming等开源框架,企业更倾向选择具备完善算子支持的云服务商。...当前主流厂商中: Apache Flink社区版:提供基础算子(窗口/聚合/连接器),需手动扩展 AWS Kinesis:内置200+预置连接器,但深度定制成本高昂 Google Dataflow:强化机器学习算子...$349-$599 无 大型企业 Google Dataflow Google 40+ Beam模型支持、BigQuery...生态,提供: 基础算子:12类标准算子(窗口/聚合/Join等) 行业算子:金融反欺诈规则引擎、IoT时序分析插件 AI算子:TensorFlow/PyTorch模型推理组件 扩展能力:支持Java/Scala...企业级生产力工具 智能诊断:自动识别数据倾斜、热点Key等问题 全链路监控:毫秒级延迟指标采集 混合云架构:支持本地Flink集群与公有云无缝协同 结语 在流计算技术快速迭代的今天,企业选择平台不仅是购买一项服务

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    大数据最新技术:快速了解分布式计算:Google Dataflow

    问题导读 1.Dataflow当前的API支持什么语言? 2.相比原生的map-reduce模型,Dataflow哪些优点?...5.生态系统: BigQuery作为存储系统是Dataflow的一个补充,经过Dataflow清洗和处理过的数据,可以在BigQuery中存下来,同时Dataflow也可以读取BigQuery以进行表连接等操作...Spark: 1) Spark也有可以构建复杂的pipeline做一代码优化和任务调度的好处,但目前还需要程序员来配置资源分配。...2) Spark在设计分布式数据集API时,模拟了Scala集合的操作API,使得额外的语法学习成本比Dataflow要低。...4) 分布式计算中除了Batch和Streaming,Graph也是一个重要的问题,Spark在这方面有GraphX,Dataflow在未来也会将处理Graph处理(Pregel)这块整合进去。

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    Apache Hudi 0.15.0 版本发布

    Bundle包更新 新的 Spark Bundle 包 我们通过两个新 Bundle 包扩展了对 Spark 3.5 的 Hudi 支持: • Spark 3.5 和 Scala 2.12:hudi-spark3.5...-bundle_2.12[5] • Spark 3.5 和 Scala 2.13:hudi-spark3.5-bundle_2.13[6] Scala 2.13 的新实用程序包 除了为 Spark 3.5...引擎支持 Spark 3.5 和 Scala 2.13 支持 此版本添加了对 Spark 3.5 的支持和 Scala 2.13 的支持;使用 Spark 3.5 的用户可以使用基于 Scala 版本的新...使用元数据表进行 BigQuery 同步优化 现在如果启用了元数据表,BigQuery Sync 会从元数据表加载一次所有分区,以提高文件列表性能。...使用分区 s3 方案重新创建表可解决此问题。我们添加了 AWS Glue Catalog 同步 (HUDI-7362[15]) 中 Hudi 表分区使用 s3 方案的修复。

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    构建端到端的开源现代数据平台

    由于面向 BI 的栈的潜力有限,我们随后见证了“第二次浪潮”:由于 Hadoop 生态系统(允许公司横向扩展其数据平台)和 Apache Spark(为大规模高效的内存数据处理打开了大门)。...• 数据集成:不出所料我们需要将数据输入至平台,而以前配置和实现连接器的繁琐任务现在已通过现代数据栈解决。...因此完成了 ELT 架构的 EL 部分),我们需要在它之上构建管道来转换,以便我们可以直接使用它并从中提取价值和洞察力——这个过程是我们 ELT 中的 T,它以前通常由不易管理的大的查询 SQL 或复杂的 Spark...• 数据监控(可选):更多数据意味着更多潜在的数据质量问题。...它有非常丰富的 API[32],强制执行元数据模式[33],并且已经有很长的连接器列表[34]。

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    详细对比后,我建议这样选择云数据仓库

    “两个月内,我们可以通过绿色和红色指标来判断该地区是否达到了销售目标和业绩目标,”必胜客亚太区数字体验经理 Pin Yiing Gork 表示,“我们也能深入了解了任何潜在的问题,并确定了需要解决的问题...在无代码环境下,用户可以通过构建 ETL/ELT 流程,摄取近 100 个本地连接器的数据。...从 T-SQL、Python 到 Scala 和 .NET,用户可以在 Azure Synapse Analytics 中使用各种语言来分析数据。...BigQuery 提供了一个流 API,用户可以通过几行代码来调用。Azure 提供了一些实时数据摄取选项,包括内置的 Apache Spark 流功能。...每一个云数据仓库提供商都非常重视安全性问题,但是用户在决定使用哪一个提供商时,应该注意一些技术上的差异。

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    一文掌握 Apache SeaTunnel 构建系统与分发基础架构

    关键构建属性包括Java版本(java.version)、Scala版本(scala.version)以及各种依赖版本。...二进制组装包括:启动JAR包:针对Flink、Spark和SeaTunnel引擎的特定引擎启动模块连接器依赖项:打包在connectors/目录中的所有连接器JAR包运行时库:starter/logging...plugin - mapping.properties文件作为所有可用连接器的中央注册表。...连接器分发策略连接器与SeaTunnel核心二进制文件分开分发,以减小下载大小并允许选择性安装。构建系统将每个连接器及其依赖项打包为独立的JAR包。...阴影模块会创建常见依赖项的重定位版本,以避免SeaTunnel在Flink或Spark集群上运行时出现类路径冲突。

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    Spark生态系统的顶级项目

    commonly-used languages: R, SQL, Python, Scala, Java 然而,会有一些额外的项目不是官方生态系统的一部分,而且在某些情况下已经(或正在成为)自己的能力或必须添加的创新...Spark Cassandra连接器负责将Spark与Cassandra连接的配置。这是以前可能是通过自己的一些辛苦工作,或使用Spark Hadoop API。 3....Zepellin是从基础架构建立与Spark,Scala和相关技术的联系,而不依赖于Jupyter。值得注意的是,它允许直接和容易地将代码执行结果作为嵌入式iframe发布在托管博客或网站中。...您可以使用SQL,Scala等创建漂亮的数据驱动,交互式和协作文档。 ? Zeppelin解释器允许额外的语言插件。...当前支持的语言包括Scala(带Spark),Python(带Spark),Spark SQL,Hive,Markdown和Shell。 4.

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    10个用于人工智能的开源工具框架

    多种执行模式,包括Spark MLContext,Spark Batch,Hadoop Batch,Standalone和JMLC(Java机器学习连接器)。...SystemML的最新版本(1.0.0)支持:Java 8 +,Scala 2.11 +,Python 2.7 / 3.5 +,Hadoop 2.6+和Spark 2.1+。...SystemML的Java机器学习连接器(JMLC) Java机器学习连接器(JMLC)API是一种编程接口,用于以嵌入方式与SystemML交互。...数学上富有表现力的Scala DSL 支持多个分布式后端(包括Apache Spark) 用于CPU / GPU / CUDA加速的模块化原生求解器 Apache Mahout目前实现了包括协作过滤(CF...Lopez的论文,“工程中变分问题的神经网络”,加泰罗尼亚技术大学,2008年。 OpenNN将数据挖掘方法实现为一组函数。

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    Spark快速大数据分析

    一、Spark数据分析导论 1.Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台,扩展了MapReduce计算模型,支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理 2.包括Spark Core、Spark...,输入的每一行都会成为RDD的一个元素,也可以将多个完整文件一次性读取为一个pair RDD 2.JSON数据是将数据作为 文本文件读取,然后使用JSON解析器对RDD中的值进行映射操作,在Java和Scala...SQL 1.三大功能: 可能从各种结构化数据源中读取数据 不仅支持在Spark程序内使用SQL语句进行数据查询,也支持外部工具中通过标准数据库连接器(JDBC/ODBC)连接Spark SQL进行查询...支持与常规的Python/Java/Scala代码高度整合,包括RDD与SQL表、公开的自定义SQL函数接口等 2.提供了SchemaRDD,是存放Row对象的RDD,每个Row对象代表一行记录,可以利用结构信息更加高效地存储数据...包含许多机器学习算法,把数据以RDD的形式表示,然后在分布式数据集上调用各种算法 2.机器学习算法根据训练数据(training data)使得表示算法行为的数学目标最大化,并以此来进行预测或作出决定,解决问题包括分类

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    存储 2000 亿个实体:Notion 的数据湖项目

    此外,S3 已被证明可以存储大量数据,并以低成本支持 Spark 等数据处理引擎。 2 - 选择处理引擎 Notion 工程团队选择 Spark 作为主要的数据处理引擎。...• 存在一个用户友好的 PySpark 框架,用于轻量级用例和高级 Scala Spark,用于高性能和繁重的数据处理。 • 能够以分布式方式处理大规模数据。...1 - CDC 连接器和 Kafka 他们为每个 Postgres 主机设置了一个 Debezium CDC 连接器,并将其部署在 AWS EKS 集群中。...3 - Spark 数据处理设置 他们将 PySpark 用于大多数数据处理作业,因为它的学习曲线较短且可供团队成员使用。对于树遍历和非规范化等任务使用了 Scala Spark。...• 接下来创建一个 Spark 作业,从 S3 读取数据并将其写入 Hudi 表格式。

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    Spark源码编译与调试全攻略:手把手搭建专属阅读与实验环境

    2025年,越来越多的企业开始针对自身业务特点对Spark进行定制化改造,比如添加新的数据源连接器、优化Shuffle机制以适应超大规模集群,甚至集成自定义的机器学习算法。...数据源连接: 支持Parquet、JSON、JDBC等格式读写,通过DataSource V2接口可扩展自定义连接器。...Eclipse则需要安装Scala IDE插件以支持Spark项目中的Scala代码。无论选择哪一款,确保IDE已更新到最新稳定版本,以避免兼容性问题。...在spark-source-code/core/src/main/scala/org/apache/spark/executor目录下,找到Executor.scala文件。...关注Spark官方列出的第三方项目库,如MLlib的扩展库、数据源连接器以及监控工具,这些项目展示了如何基于Spark进行二次开发。

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