现代流式计算的基石：Google DataFlow-低调大师

现代流式计算的基石：Google DataFlow

2019-01-23 745

0. 引言

今天这篇继续讲流式计算。毫无疑问，Apache Flink 和 Apache Spark （Structured Streaming）现在是实时流计算领域的两个最火热的话题了。那么为什么要介绍 Google Dataflow 呢？Streaming Systems 这本书在分析 Flink 的火热原因的时候总结了下面两点：

“There were two main reasons for Flink’s rise to prominence:

Its rapid adoption of the Dataflow/Beam programming model, which put it in the position of being the most semantically capable fully open sourc

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云上数据仓库选型指南

前言：云数据仓库是构建在云上的新一代数据仓库解决方案，如何选择符合企业需求的云数据仓库，选择时应考虑哪些关键问题成为很多企业管理者关心的问题。本文参考TDWI以及Forrester的研究报告内容，对云数据仓库选型参考依据进行介绍，希望能对您在云数据仓库选型时有所帮助。正文：云数据仓库的解决方案改变了我们传统的数据平台构建方法。您可以在没有平台技术专家的指导下在几分钟内创建并开始使用数据仓库服务，让企业的数据分析师及其他非技术人员访问并处理大规模的数据以快速获得业务洞察。企业得以在更低的成本下，让使用者专注业务问题而不用过多考虑平台技术的复杂性。同时，现代的云数据仓库服务能够满足更丰富的分析需求，如海量数据ETL、交互式查询、机器学习、非结构化数据处理等，越来越多的企业考虑使用云数据仓库构建自己的数据分析平台。权威市场研究机构For

2019-01-23

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基于Tunnel SDK如何上传复杂类型数据到MaxCompute？首先介绍一下MaxCompute复杂数据类型：复杂数据类型 MaxCompute采用基于ODPS2.0的SQL引擎，丰富了对复杂数据类型类型的支持。MaxCompute支持ARRAY, MAP, STRUCT类型，并且可以任意嵌套使用并提供了配套的内建函数。类型定义方法构造方法 ARRAY array;array> array(1, 2, 3); array(array(1, 2); array(3, 4)) MAP map;map> map(“k1”, “v1”, “k2”, “v2”);map(1S, array(‘a’, ‘b’), 2S, array(‘x’, ‘y)) STRUCT struct;struct< field1:bigint, field2

2019-01-24

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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。

Nacos

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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。

Rocky Linux

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。