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实时离线融合在唯品会的进展:在实时技术、数据、业务中寻找平衡

实时大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析,利用大数据技术高效的快速完成分析,达到近似实时的效果,更及时的反映数据的价值和意义。 所有人都能理解数据的时效性对于数据的价值至关重要。以唯品会为例,唯品会已经有一整套非常成熟的离线数据仓库系统。这套系统对于业务有非常大的指导意义,但目前碰到的问题是如何将各种计算、报表加速,从原来天级别、小时级别,加速到近实时来。 这是我们开始实时离线融合这个项目的缘由。该工作我们是从 2016 年下半年开始的,到目前为止它仍然只是一个半成品,因此这里面包含的很多内容并不是最终的结论,在多数情况下,它仅仅是以唯品会的特点为基础,而不一定能无缝地适用于其他公司产品。我们希望抛砖引玉,对大家有所俾益。 1. 时效性与大数据 第一个问题是:什么是实时(real-time)? 什么是离线(offline)?很多时候,我

大数据系列之并行计算引擎Spark介绍

Spark: Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。 Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。 Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。 尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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