流计算独享模式正式邀测

2018-06-20 777

流计算 - 不止于流

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流计算&独享模式

  阿里云流计算(Alibaba Cloud StreamCompute，Powered by Blink)是一个一站式、高性能、稳定、易用的流式大数据处理平台，通过它，您可以快速搭建具有亿级QPS处理能力的流式大数据系统。

  近期流计算发布了一种新的售卖模式：独享模式。独享模式中，同时开放了一些针对数据湖场景的新功能：

ETL - 数据清洗，数据同步
数据分析

数据湖

  Data Lake并不是一个新的概念，早在2011年就被提出，作为数仓的补充。

  数据湖是一个中心化的存储，能够存储任意规模的结构化与半结构化数据。数据湖中的数据，不必经过结构化过程，即可进行各种类型的分析，如可视化，大数据处理，实时数据分析和机器学习。

数仓&数据湖

  与数仓相比，数据湖中数据有以

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效率提升50倍，轻松处理大数据

阿里云流计算正式上线——新用户免费试用一个月日前，阿里云宣布流计算(Aliyun StreamCompute，Powered by Blink)正式发布商业化版本。阿里云流计算是运行在阿里云平台上的流式大数据分析平台，提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具，实现对网站数据、工业化数据、物联网数据等各种场合进行实时的数据监控、分析和处理。流计算典型架构解决痛点阿里云流计算可以提供BlinkSQL协助用户简单轻松完成流式计算逻辑的处理。同时，受限于SQL代码功能有限无法满足某些特定场景的业务需求，阿里云流计算提供全功能的UDF函数，帮助用户完成业务定制化的数据处理逻辑。在流数据分析领域用户直接使用BlinkSQL+UDF即可完成大部分流式数据分析处理逻辑，目前的流计算更擅长于做流式数据分析、统计、处理。主

2018-06-21

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版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/beliefer/article/details/80468207 任何优秀的软件或服务都会提供一些配置参数，这些配置参数有些是内置的，有些则是可以由用户配置的。对于熟悉Java的开发人员来说，对JVM进行性能调优是一个经常需要面对的工作，这个过程常常伴随着各种JVM参数的调整与测试。之所以将这些参数交给具体的开发人员去调整，是因为软件或者服务的提供者也无法保证给定的默认参数是最符合用户应用场景与软硬件环境的。一个简单的例子：当用户的QPS发生变化时，对于Web服务的JVM来说也应当相应调整内存的大小或限制。 Spark作为一款优秀的计算框架，也配备了各种各样的系统配置参数（例如：spark.master，spark.app.name，spark.driver.memory，spark.executor.memory等）。通过这些配置参数可以定义应用的名称、使用的部署模式、调度模式、executor数量、executor的内核数、driver或executor的内存大小、采用的内存...

2018-06-21

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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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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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

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。