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深入理解Flink核心技术

Flink项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多的人关注Flink项目。本文将深入分析Flink一些关键的技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统的开发者也能有所裨益。 注:本文假设读者对MapReduce,Spark及Storm等大数据处理系统有基本了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念。36大数据(http://www.36dsj.com/) Flink简介 Flink的核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布,数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎,Flink提供了诸多更高抽象层的API以方便用户编写分布式任务: 1. DataSet API, 对静态数据进行批处理操作,将静态数据抽象成分布式的数据集,用户可以方便的采用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行各种操作,支持Java,Scala和Python。 2. DataStream API,对数据流进行流处理操作,将流式的数据抽象成分布式的数据流,用户可以方便的采用Flink提供的各种操作符对分布式数据...

看大片 深入理解Spark的概念和编程方式

第一次听闻Spark是2013年年末,当时笔者对Scala(Spark的编程语言)感兴趣。一段时间之后做了一个有趣的数据科学项目,试图预测泰坦尼克号上的生还情况(Kaggle竞赛项目,通过使用机器学习预测泰坦尼克号上哪些乘客具备更高的生还可能性)。通过该项目可以更深入地理解Spark的概念和编程方式。 在本文Introduction to Apache Spark with Examples and Use Cases,作者RADEK OSTROWSKI将通过Kaggle竞赛项目“预测泰坦尼克号上的生还情况”带大家深入学习Spark。 以下为译文 第一次听闻Spark是2013年年末,当时笔者对Scala(Spark的编程语言)感兴趣。一段时间之后做了一个有趣的数据科学项目,试图预测泰坦尼克号上的生还情况(Kaggle竞赛项目,通过使用机器学习预测泰坦尼克号上哪些乘客具备更高的生还可能性)。通过该项目可以更深入地理解Spark的概念和编程方式,强推荐想要精进Spark的开发人员拿该项目入手。 如今Spark在众多互联网公司被广泛采用,例如Amazon、eBay和Yahoo等。许多公司拥...

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