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下一代智能数据工厂,阿里云发布全新DataWorks

大数据的开发能力已经成为企业的核心竞争力之一, 企业对数据资产的管理、加工、利用的诉求也越来越强烈。 9月5日,阿里云发布了DataWorks V2版本, 可提升数据开发的效率并简化数据操作,为企业提供了安全可靠的一站式大数据智能云研发平台。 众所周知,企业在构建自有大数据体系开展研发工作时,通常面临着诸多难题,例如技术栈臃肿导致上手门槛高、系统维护成本高等问题,且数据质量难以保证。此次发布的阿里云DataWorks V2版是全球唯一支持在web页面上即可完成数据研发全流程的大数据开发平台,可以有效帮助企业规避上述问题。 据介绍,阿里巴巴集团拥有完善的大数据计算基础能力,如离线计算引擎MaxCompute、流计算引擎Flink以及机器学习PAI平台。而DataWorks则是对上述基础能力整体进行了封装,并承担了大数据相关的技术流程与管理

SparkStreaming+Kafka

摘自 : Spark踩坑记——Spark Streaming+Kafka SpringStreaming+Kafka 1.SpringStreaming+Kafka 接受数据和发送数据 (1)SparkStreaming 接受kafka方式 (2)Spark 发送数据至Kafka中 2.Spark streaming+Kafka调优 2.1 批处理时间设置 2.2 合理的Kafka拉取量 2.3 缓存反复使用的Dstream(RDD) 2.4 设置合理的GC 2.5 设置合理的CPU资源数 2.6设置合理的parallelism 2.7使用高性能的算子 SpringStreaming+Kafka 1.SpringStreaming+Kafka 接受数据和发送数据 (1)SparkStreaming 接受kafka方式 基于Received的方式 基于DirectKafkaStreaming DirectKafkaStreaming 相比较 ReceiverKafkaStreaming - 简化的并行:在Receiver的方式中我们提到创建多个Receiver之后利用union来合并成一...

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