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阿里云与Apache Flink商业公司DataArtisans于2017杭州云栖大会达成战略合作并发布

10月12日,Apache Flink商业公司DataArtisans CEO、联合创始人Kostas Tzoumas在云栖大会上宣布和阿里集团达成战略合作伙伴关系,希望能够借助全球最大的云计算公司之一阿里云,服务更多的大数据实时流计算的客户。同时期待通过加强和阿里集团技术合作,进一步优化Flink大数据处理能力,提升Flink在开源社区的影响力, Apache Flink是目前开源最火爆的实时大数据计算引擎。在大数据开源社区,通常把Hadoop和Hive为代表的大数据引擎称之为第一代大数据处理系统,以Spark为代表的称之为第二代大数据处理系统。Apache Flink超越了前述两代大数据系统,其底层架构完全面向实时大数据计算场景,具备低时延、大吞吐、状态管理、集群容错以及exactly-once处理语义等技术特点,这些使得Fli

Spark核心—RDD初探

本文目的 最近在使用Spark进行数据清理的相关工作,初次使用Spark时,遇到了一些挑(da)战(ken)。感觉需要记录点什么,才对得起自己。下面的内容主要是关于Spark核心—RDD的相关的使用经验和原理介绍,作为个人备忘,也希望对读者有用。 为什么选择Spark 原因如下 代码复用:使用Scala高级语言操作Spark,灵活方便,面向对象,函数编程的语言特性可以全部拿来。Scala基本上可以无缝集成java及其相关库。最重要的是,可以封装组件,沉淀工作,提高工作效率。之前用hive + python的方式处理数据,每个处理单元是python文件,数据处理单元之间的交互是基于数据仓库的表格,十分不灵活,很难沉淀常见的工作。 机器学习:Spark可以实现迭代逻辑,可以轻松实现一些常见的机器学习算法,而且spark自带机器学习库mllib和图算法包graphyx,为后面的数据挖掘应用提供了想象空间。 Spark计算性能虽然明显比Hadoop高效,但并不是我们技术选型的主要原因,因为现有基于Hadoop +hive的计算性能已经足够了。 基石哥—RDD 整个s...

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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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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。