首页 文章 精选 留言 我的
优秀的个人博客,低调大师

微信关注我们

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/690566

转载内容版权归作者及来源网站所有!

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

【大数据】阿里巴巴的大规模数据流处理系统

随着阿里系的应用几乎覆盖了移动互联网的全行业,阿里巴巴开始致力于搭建世界一流的计算引擎。 在2015年,阿里巴巴开始将视线转向Flink,发现表现不错,于是开始将其投入到计算引擎的测试中,并定义内部名称为Blink。在随后的一年克服了稳定性和可靠性的问题;而到了2017年,就开始专注于Blink各组件性能的提升,包括SQL的功能及平台。 在Blink的生态系统中,自下而上分别是资源管理及存储、Blink运行引擎、数据流API及数据集API、统一的SQL API。在SQL API之上,阿里开发了两个平台,一个是SQL平台,允许用户使用SQL编译,或部署SQL任务;另一个平台是机器学习平台,这个平台是纯图形化UI,用户可以在界面上拖动任务或组件,以达到配置和连接的目的。有了这两大平台,就足以支撑阿里系上述的所有互联网产品。 阿里为何选择SQL作为整个平台的底层接口(Blink的上层接口)呢?SQL有以下5大特点: 通用性:各种平台的开发人员都熟悉SQL 易于理解:更易描述业务逻辑 性能优化:SQL系统的核心优化器能使任务更快捷地执行 稳定性:甚至可以平滑替换运行引擎 统一性:即可用户Bat...

Spark2.4.0源码分析之WorldCount FinalRDD构建(一)

Spark2.4.0源码分析之WorldCount FinalRDD构建(一) 更多资源 github: https://github.com/opensourceteams/spark-scala-maven-2.4.0 主要内容描述 Spark dataSet执行计算转成FinalRDD FinalRdd从第一个RDD到最到一个RDD的转化过程 RDD之间的依赖引用关系 ShuffleRowRDD默认分区器为HashPartitioning,实际new Partitioner,分区个数为200 FinalRDD 层级 FileScanRDD [0] MapPartitionsRDD [1] MapPartitionsRDD [2] MapPartitionsRDD [3] MapPartitionsRDD [4] MapPartitionsRDD [5] MapPartitionsRDD [6] ShuffledRowRDD [7] MapPartitionsRDD [8] MapPartitionsRDD [9] FinalRDD DAG Visualization 时序图 ht...

相关文章

发表评论

资源下载

更多资源
优质分享App

优质分享App

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。

Mario

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Apache Tomcat

Apache Tomcat

Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

JDK

JDK

JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。