11月21日云栖精选夜读：如何扛住1.8亿/秒的双11数据洪峰？阿里流计算技术全揭秘-低调大师

　大数据时代已经到来，金融数据、电商数据、社交数据、游戏数据…….这些数据的规模、结构、增长的速度都给传统数据存储和处理技术带来巨大考验。Hadoop的简单方便、可扩展性和健壮性让其在大数据处理方面占尽优势，其主要适合的应用场景有： 1) 搜索引擎，Doug Cutting设计Hadoop的初衷，就是为了针对大规模的网页快速建立索引。 2) 大数据存储，利用Hadoop的分布式存储能力，例如数据备份、数据仓库等。 3) 大数据处理，利用Hadoop的分布式处理能力，例如数据挖掘、数据分析等。 4) 科学研究，Hadoop是一种分布式的开源框架，对于分布式计算有很大程度地参考价值。目前，Hadoop已经成长为一个庞大的体系，只要和海量数据相关的领域，都有Hadoop的身影。预计到2020年，每年产生的数字信息中将会有1/3的内容驻留在云平台中或借助云平台处理。我们需要对这些数据进行分析处理，以获取更多有价值的信息。那么我们如何高效地存储管理这些数据、如何分析这些数据呢？这时可以选用Hadoop系统。当然，这上面仅仅是部分而已，不多赘述。本文转自大数据躺过的坑博客园...

2017-11-21

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简介 Spark的 RDD、DataFrame 和 SparkSQL的性能比较。 2方面的比较单条记录的随机查找 aggregation聚合并且sorting后输出使用以下Spark的三种方式来解决上面的2个问题，对比性能。 Using RDD’s Using DataFrames Using SparkSQL 数据源在HDFS中3个文件中存储的9百万不同记录每条记录11个字段总大小 1.4 GB 实验环境 HDP 2.4 Hadoop version 2.7 Spark 1.6 HDP Sandbox 测试结果原始的RDD 比 DataFrames 和 SparkSQL性能要好 DataFrames 和 SparkSQL 性能差不多使用DataFrames 和 SparkSQL 比 RDD 操作更直观 Jobs都是独立运行，没有其他job的干扰 2个操作 Random lookup against 1 order ID from 9 Million unique order ID's GROUP all the different products with their...

2017-11-21

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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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Spring

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。