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【Spark Summit East 2017】FIS:加速FinTech数字智能

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Aaron Colcord在Spark Summit East 2017上的演讲,在2017年,60%的美国人都将成为电子银行用户,面对随着银行经验越来越丰富,忠实用户也越来越多的挑战,所以不得不充分利用手中的数据构建可靠的、可行的数据分析来提高用户体验,面对数据量和数据速度,企业业务的复杂性以及过时的技术所带来的巨大挑战,FIS使用Spark和Databricks为千上万的金融机构提供了与客户建立更好的关系的能力。

【Spark Summit East 2017】分布式实时流处理:Why and How

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Petr Zapletal在Spark Summit East 2017上的演讲,最近一段时期,流处理的需求增加了很多,需要将不同来源快速增长的大量数据进行处理限制了很多的传统的数据处理基础设施,而很多的开源软件平台开始出现解决这个问题,然而相同的问题会有不同的解决方案,本讲义就探讨了如何对于分布式实时流进行处理。

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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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