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Flink 的新方向在哪里?这场顶级盛会给出了答案

九月的柏林,比杭州多了一丝清冽,与之相对应的,是如火如荼的2018 Flink Forward Berlin(以下简称FFB)会场。在这个初秋,Apache Flink 核心贡献者、行业先锋、实践专家在这里齐聚一堂,围绕Flink发展现状,生态与未来,共话计算之浪潮。值得一提的是,阿里巴巴作为ApacheFlink主要贡献方,受邀参与此次盛会,并发表演讲。 本文主要来自阿里巴巴研究员量仔和阿里巴巴资深技术专家莫问在2018 Flink Forward Berlin会后的分享。 众所周知,Apache Flink是一款分布式、高性能、高可用、高精确的为数据流应用而生的开源流式处理框架。Flink的核心是在数据流上提供数据分发、通信、具备容错的分布式计算。同时,Flink在流处理引擎上提供了批流融合计算能力,以及SQL表达能力。 Flin

理论与实践:如何从Hadoop迁移到MaxCompute

摘要:MaxCompute大数据计算服务,能提供快速、完全托管的PB级数据仓库解决方案,能够使用户经济且高效地分析处理海量数据。而用户往往之前使用了Hadoop实现大数据计算任务,在选择了阿里云大数据计算服务之后,如何从Hadoop向MaxCompute进行迁移就成为了一个需要面对的问题了。在本文中,阿里云数据技术专家结网就为大家分享了从Hadoop迁移到MaxCompute的理论与实践。 直播视频回看, 传送门! 分享资料下载, 传送门! 更多精彩内容传送门: 大数据计算技术共享计划 — MaxCompute技术公开课第二季 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。 通常而言,将Hadoop迁移到MaxCompute会分为两个主要部分:数据迁移和任务迁移。首先,对于数据迁移而言,可以通过Datax、数据集成以及DataxOnHadoo

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