大数据架构如何做到流批一体？-低调大师

大数据架构如何做到流批一体？

2019-06-30 754

阿里妹导读：大数据与现有的科技手段结合，对大多数产业而言都能产生巨大的经济及社会价值。这也是当下许多企业，在大数据上深耕的原因。大数据分析场景需要解决哪些技术挑战？目前，有哪些主流大数据架构模式及其发展？今天，我们都会一一解读，并介绍如何结合云上存储、计算组件，实现更优的通用大数据架构模式，以及该模式可以涵盖的典型数据处理场景。

大数据处理的挑战

现在已经有越来越多的行业和技术领域需求大数据分析系统，例如金融行业需要使用大数据系统结合 VaR(value at risk) 或者机器学习方案进行信贷风控，零售、餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策，各种 IOT 场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据，各大科技公司需要建立大数据分析中台等等。

抽象来看，支撑这些场景需求的分析系统，面临大致相同的技术挑战：

业务分析的数据范围横跨实时数据和

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中间件性能挑战赛上线了两大黑科技，是高手就盘它！！

本届挑战赛的评测环节完全使用了云上的产品和服务，是一场真正意义上的云端赛事。可能有人会说：这有什么了不起？其实不然，纵观每届挑战赛，这还是第一次完全抛弃了阿里集团内部的专有系统而完全拥抱公共云，这是具有里程碑意义的一次改变。正因如此，本届比赛才得以用到更多云原生的产品和服务，选手能够在比赛中使用性能测试 PTS ，以及一个完全隐藏在挑战赛评测系统背后的全新产品 - Web 应用托管服务（Web+）。性能测试 PTS，访问这里。Web 应用托管服务（Web+），访问这里。黑科技一：阿里云性能测试 PTS 相信参加了去年比赛以及在本地构建过评测环境的选手一定对 wrk 有所认知，wrk 作为一款现代HTTP 基准测试工具，能够在多核 CPU 上运行时产生显著负载，同时结合lua脚本能够定制化统计压测结果，但 wrk 在去年的评测时也存在

2019-07-01

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浅析基于 Serverless 的前后端一体化框架

概述 Serverless 是一种“无服务器架构”模式，它无需关心程序运行环境、资源及数量，只需要将精力聚焦到业务逻辑上的技术。基于 Serverless 开发 web 应用，架构师总是试图把传统的解决方案移植到 Serverless 上，虽然可以做到既拥有 Serverless 新技术带来的红利，又能维持住传统开发模式的开发体验。但是，Serverless 技术带来的改变可能不止这些，可能是颠覆整个传统 web 应用开发模式的革命性技术。开发模式业务应用的开发模式发展是从一体到分裂为前后端，再到前后端融合为一体过程。注意：后面所说的后端特指后端业务逻辑。早期，一体没有前后端的概念，那时候的应用都是单机版，所有的业务逻辑都写一起，开发人员不需要关心网络请求，这个时期的工程师完全专注于业务代码的开发。随着业务规模的增长，也暴露了很多问

2019-07-01

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Oracle Database，又名Oracle RDBMS

Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

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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。