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阿里巴巴为什么选择Apache Flink?

本文作者:王峰(花名:莫问) 导读:伴随着海量增长的数据,数字化时代的未来感扑面而至。不论是结绳记事的小数据时代,还是我们正在经历的大数据时代,计算的边界正在被无限拓宽,而数据的价值再也难以被计算。时下,谈及大数据,不得不提到热门的下一代大数据计算引擎Apache Flink(以下简称Flink)。本文将结合Flink的前世今生,从业务角度出发,向大家娓娓道来:为什么阿里选择了Flink? 本文主要整理自阿里巴巴计算平台事业部资深技术专家莫问在云栖大会的演讲。 合抱之木,生于毫末 随着人工智能时代的降临,数据量的爆发,在典型的大数据的业务场景下数据业务最通用的做法是:选用批处理的技术处理全量数据,采用流式计算处理实时增量数据。在绝大多数的业务场景之下,用户的业务逻辑在批处理和流处理之中往往是相同的。但是,用户用于批处理和流处理的两套计算

DKHadoop大数据平台架构详解

大数据的时代已经来了,信息的爆炸式增长使得越来越多的行业面临这大量数据需要存储和分析的挑战。Hadoop作为一个开源的分布式并行处理平台,以其高拓展、高效率、高可靠等优点越来越受到欢迎。这同时也带动了hadoop商业版的发行。这里就通过大快DKhadoop为大家详细介绍一下hadoop大数据平台架构内容。 目前国内的商业发行版hadoop除了大快DKhadoop以外还有像华为云等。虽然发行方不同,但在平台架构上相似,这里就以我比较熟悉的dkhadoop来介绍。 1、 大快Dkhadoop,可以说是集成了整个HADOOP生态系统的全部组件,并对其进行了深度优化,重新编译为一个完整的更高性能的大数据通用计算平台,实现了各部件的有机协调。因此DKH相比开源的大数据平台,在计算性能上有了非常高的提升。这一点也是个人觉得dkhadoop比我之前使用的另外一个商业发行版的要好的,国内的大部分商业发行版hadoop可以说都是二次包装,dkhadoop做的好的就是敢在原生态的基础上进行开发。 2、 大快DKhadoop中间件技术把大数据集群配置简化成三种节点,这样不仅简化了集群的管理运维,还...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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