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深度剖析阿里巴巴对Apache Flink的优化与改进

本文主要从两个层面深度剖析:阿里巴巴对Flink究竟做了哪些优化? 取之开源,用之开源 一、SQL层 为了能够真正做到用户根据自己的业务逻辑开发一套代码,能够同时运行在多种不同的场景,Flink首先需要给用户提供一个统一的API。在经过一番调研之后,阿里巴巴实时计算认为SQL是一个非常适合的选择。在批处理领域,SQL已经经历了几十年的考验,是公认的经典。在流计算领域,近年来也不断有流表二象性、流是表的ChangeLog等理论出现。在这些理论基础之上,阿里巴巴提出了动态表的概念,使得流计算也可以像批处理一样使用SQL来描述,并且逻辑等价。这样一来,用户就可以使用SQL来描述自己的业务逻辑,相同的查询语句在执行时可以是一个批处理任务,也可以是一个高吞吐低延迟的流计算任务,甚至是先使用批处理技术进行历史数据的计算,然后自动的转成流计算任务处理

大数据方面核心技术有哪些?新人必读

大数据技术的体系庞大且复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架,主要分为下面几个方面:数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。 一、数据采集与预处理 对于各种来源的数据,包括移动互联网数据、社交网络的数据等,这些结构化和非结构化的海量数据是零散的,也就是所谓的数据孤岛,此时的这些数据并没有什么意义,数据采集就是将这些数据写入数据仓库中,把零散的数据整合在一起,对这些数据综合起来进行分析。数据采集包括文件日志的采集、数据库日志的采集、关系型数据库的接入和应用程序的接入等。在数据量比较小的时候,可以写个定时的脚本将日志写入存储系统,但随着数据量的增长,这些方法无法提供数据安全保障,并且运维困难,需要更强壮的解决方案。 Flume NG作为实时日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据,同时,对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方(比如文本,HDFS,Hbase等)。Flume NG采用的是三层架构:Agent层...

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