使用EMR Spark Relational Cache跨集群同步数据-低调大师

使用EMR Spark Relational Cache跨集群同步数据

2019-06-04 743

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使用Relational Cache加速EMR Spark数据分析

背景

Relational Cache是EMR Spark支持的一个重要特性，主要通过对数据进行预组织和预计算加速数据分析，提供了类似传统数据仓库物化视图的功能。除了用于提升数据处理速度，Relational Cache还可以应用于其他很多场景，本文主要介绍如何使用Relational Cache跨集群同步数据表。
通过统一的Data Lake管理所有数据是许多公司追求的目标，但是在现实中，由于多个数据中心，不同网络Region，甚至不同部门的存在，不可避免的会存在多个不同的大数据集群，不同集群的数据同步需求普遍存在，此外，集群迁移，搬站涉及到的新老数据同步也是一个常见的问题。数据同步的工作通常是一个比较痛苦的过程，迁移工具

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DataSimba系列之计算引擎篇

随着移动互联网、云计算、物联网和大数据技术的广泛应用，现代社会已经迈入全新的大数据时代。数据的爆炸式增长以及价值的扩大化，将对企业未来的发展产生深远的影响，数据将成为企业的核心资产。如何处理大数据，挖掘大数据的价值，让大数据为企业的发展保驾护航，将是未来信息技术发展道路上关注的重点。传统的数据处理方式通常是将数据导入至专门的数据分析工具中，这样会面临两个问题：1、如果源数据非常大时，往往数据的移动就要花费较长时间。2、传统的数据处理工具往往是单机模型，面对海量数据时，数据处理的时间也是一个很大的问题。通常我们对数据的实时性要求并没有那么高，但是对数据能不能及时产出却是有强烈要求的。因此产生了一系列的基于大数据技术的计算引擎，来满足日渐增长的数据量以及复杂的业务场景。下面主要介绍下DataSimba支持的一些计算引擎以及DataSimba是如何选择相应的计算引擎去解决不同的业务场景。计算引擎计算引擎最主要的应用场景就是传统的ETL过程，如电信领域的KPI、KQI的计算。单据经过探针采集上来后，按照一定的规则转换成原始单据，根据业务需求，按周期（分钟、小时、天）等粒度计算成业...

2019-06-05

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点击报名云栖开发者沙龙介绍阿里云栖技术沙龙是“云栖社区”主办的线下技术沙龙品牌，希望通过技术干货分享来打通线上线下专家和开发者的连接。沙龙每期将定位不同的技术方向，逐步覆盖云计算，大数据，前端，PHP，android，AI，运维，测试等技术领域，并会穿插一些特别专场（开源专场，女性开发者专场，开发者成长专场等）。我们希望它将是一个开发者的聚集地，每一期都是一个开发者的大Party！时间： 6月29日 14:00——18:00 地址：北京快手总部（上地西路6号） W座3层309会议室演讲主题及嘉宾 Topic1：快手HBase在千亿级用户特征数据分析中的应用与实践快手每天产生数百亿用户特征数据，分析师需要在跨30-90天的数千亿特征数据中，任意选择多维度组合(如:城市=北京&性别=男)，秒级分析用户行为。针对这一需求,

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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。