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MaxCompute与OSS非结构化数据读写互通(及图像处理实例)

0. 前言 MaxCompute作为阿里巴巴集团内部绝大多数大数据处理需求的核心计算组件,拥有强大的计算能力,随着集团内外大数据业务的不断扩展,新的数据使用场景也在不断产生。在这样的背景下,MaxCompute(ODPS)计算框架持续演化,而原来主要面对内部特殊格式数据的强大计算能力,也正在一步步的通过新增的非结构化数据处理框架,开放给不同的外部数据。 我们相信阿里巴巴集团的这种需求,也代表着业界大数据领域的最前沿实践和走向,具有相当的普适性。在之前我们已经对MaxCompute 2.0新增的非结构化框架做过整体介绍,描述了在MaxCompute上如何处理存储在OSS上面的非结构化数据,侧重点在怎样从OSS读取各种非结构化数据并在MaxCompute上进行计算。 而一个完整数据链路,读取和计算处理之后,必然也会涉及到非结构化数据的 写出。 在这里我们着重介绍一下从MaxCompute往OSS输出非结构化数据,并提供一个具体的在MaxCompute上进行图像处理的实例, 来展示从【OSS->MaxCompute->OSS】的整个数据链路闭环的实现。 至于对于KV NoSQL类...

如何拆分你的微服务架构?

如今,市场环境纷繁复杂,瞬息万变,现代企业为了更好地生存,需要有极强的适应能力。快速而轻松地迎接改变,成为了一个优质企业的特征之一,同时企业还要求技术团队构建更科学的架构,搭建成本更低的平台,这就使得这些团队越来越倾向于使用微服务架构来应对以上要求。 微服务的做法有利于软件组件和数据的分散化,将一个整体分解成更小、更容易改变的部分,分散仅帮助团队加快工程进度,而不会牺牲系统的安全性。要想让这种架构工作得很好,需要改变工作方式。 微服务架构的设计,其实是为了使团队能够在执行工作的人之间分配决策权力,向更多成员直接推行决策权,允许他们以更自由的方式生产。微服务架构使用正确的话,将产生更好和更快的变化。但是如果你的架构错误,那么一系列坏的决定可能会降低转化率,甚至会损害你的业务。 我们讲决策权分配,即是说微服务架构的拆分实际上就是在寻求正确的

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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。

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