大数据凉了?No,流式计算浪潮才刚刚开始!
更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”(ID:ai-front)大规模数据处理的演化历程
大数据如果从 Google 对外发布 MapReduce 论文算起,已经前后跨越十五年,我打算在本文和你蜻蜓点水般一起浏览下大数据的发展史,我们从最开始 MapReduce 计算模型开始,一路走马观花看看大数据这十五年关键发展变化,同时也顺便会讲解流式处理这个领域是如何发展到

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下:比拼生态和未来,Spark和Flink哪家强?
前文对 Spark 和 Flink的引擎做了对比。对用户来说引擎并不是考虑数据产品的唯一方面。开发和运维相关的工具和环境,技术支持,社区等等,对能不能在引擎上面做出东西来都很重要。这些构成了一个产品的生态。可以说引擎决定了功能和性能的极限,而生态能让这些能力真正发挥出作用。 概 况 Spark 是最活跃的 Apache 项目之一。从 2014 年左右开始得到广泛关注。Spark 的开源社区一度达到上千的活跃贡献者。最主要推动者是 Databricks,由最初的 Spark 创造者们成立的公司。今年 6 月的 Spark+AI 峰会参加人数超过 4000。 Spark 因为在引擎方面比 MapReduce 全面占优,经过几年发展和 Hadoop 生态结合较好,已经被广泛视为 Hadoop MapReduce 引擎的取代者。 Fli
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携程基于Flink的实时特征平台
本文来自7月26日在上海举行的 Flink Meetup 会议,分享来自于刘康,目前在大数据平台部从事模型生命周期相关平台开发,现在主要负责基于flink开发实时模型特征计算平台。熟悉分布式计算,在模型部署及运维方面有丰富实战经验和深入的理解,对模型的算法及训练有一定的了解。 本文主要内容如下: 在公司实时特征开发的现状基础上,说明实时特征平台的开发背景、目标以及现状 选择Flink作为平台计算引擎的原因 Flink的实践:有代表性的使用示例、为兼容Aerospike(平台的存储介质)的开发以及碰到的坑 当前效果&未来规划 一、在公司实时特征开发的现状基础上,说明实时特征平台的开发背景、目标以及现状 1、原实时特征作业的开发运维; 1.1、选择实时计算平台:依据项目的性能指标要求(latency,throughput等),在已有的实时计算
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