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【Spark Summit East 2017】使用Spark横向扩展关系型数据库

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data;此外,通过Maxcompute及其配套产品,低廉的大数据分析仅需几步,详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。 本讲义出自Cody Koeninger在Spark Summit East 2017上的演讲,扩展了并不一定意味着放弃事务和高效的连接!对于关系型数据库进行横向扩展可以帮助Spark覆盖存储流媒体或批处理计算的功能的实现。

【Spark Summit East 2017】为什么没有人会告诉你如何写一个流应用

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data;此外,通过Maxcompute及其配套产品,低廉的大数据分析仅需几步,详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。 本讲义出自Mark Grover与Ted Malaska在Spark Summit East 2017上的演讲,如果你想开发一个非凡的流应用就不得不考虑以下的问题: 怎么管理补偿? 怎么管理状态? 如何让Spark Streaming工作能够从失败中恢复?能够避免一些失败吗? 如何优雅地关闭流的工作? 如何监控和管理流的工作吗? 怎样才能更好地在流中管理DAG? 什么时候使用检查点,什么时候不用? 为什么在流数据源时需要WAL?

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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