【Hadoop Summit Tokyo 2016】现代化企业级数据仓库：数据湖泊-低调大师

【Hadoop Summit Tokyo 2016】现代化企业级数据仓库：数据湖泊

2017-02-28 566

本讲义出自CHARLES SEVIOR在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要分享了面对企业级数据仓库向着数据量剧增、实时处理数据的需求增加以及数据分析的需求不断涌现的情况，如何定制个性化以及增强的现代化企业级数据仓库服务成为了一项巨大的挑战，而面对这样的挑战使用数据湖泊技术成为了一种新的解决方案。

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[Spark]Spark Streaming 指南三 DStreams

离散流或者DStreams是Spark Streaming提供的基本抽象，它代表一个连续的数据流。从源中获取输入流，或者是输入流通过转换算子生成的处理后的数据流。在内部，DStreams由一系列连续的 RDD组成。这是Spark对不可变，分布式数据集的抽象（更多细节参见Spark编程指南）。 DStream中的每个RDD包含来自特定间隔的数据，如下图所示：对DStream应用的任何操作都会转换为DStream隐含的RDD的操作。例如，在指南一示例将行数据流转换单词数据流例子中，flatMap操作应用于lines这个DStreams的每个RDD，生成words这个DStreams的 RDD。过程如下图所示：这些隐含RDD转换操作由Spark引擎计算。 DStream操作隐藏了大部分细节，并为开发人员提供了更高级别的API以方便使用。这些操作将在后面的章节中详细讨论。

2017-03-01

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本讲义出自Graham Gear在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要分享了数据工程开发管道的相关内容并介绍了持续部署的Hadoop数据分析平台Cloudera。

2017-03-01

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