# 开源大数据平台 E-MapReduce #
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现代流式计算的基石：Google DataFlow
0. 引言
今天这篇继续讲流式计算。毫无疑问，Apache Flink 和 Apache Spark （Structured Streaming）现在是实时流计算领域的两个最火热的话题了。那么为什么要介绍 Google Dataflow 呢？Streaming Systems 这本书在分析 Fli...
基于Alluxio系统的Spark DataFrame高效存储管理技术
介绍越来越多的公司和组织开始将Alluxio和Spark一起部署从而简化数据管理，提升数据访问性能。Qunar最近将Alluxio部署在他们的生产环境中，从而将Spark streaming作业的平均性能提升了15倍，峰值甚至达到300倍左右。
通过ZeppelinHub viewer来分享zeppelin的notebook和报表数据
最近有使用E-MapReduce的同学咨询如果将zeppelin中的表表数据进行共享。这里就介绍一下在Aliyun E-MapReduce的集群中使用ZeppelinHub来进行notebook和报表的分享。
Apache Spark中国技术交流社区历次直播回顾（持续更新）
Apache Spark中国技术交流社区，由阿里巴巴开源大数据技术团队成立，持续输出spark相关技术直播、原创文章、精品翻译，钉钉群内千人交流学习，欢迎加入。钉钉入群 https://qr.dingtalk.com/action/joingroup?code=v1,k1,jmHATP9Tk+okK7QZ5sw2oWSNLhkt2lCRvfHRdW7XhUQ=&_dt_no_comment=1&origin=11 更多视频和ppt资料请入群获得。
浅谈 Spark 的多语言支持
Spark架构和设计上的优秀毋庸置疑，从一出道便抢了 Hadoop 的 C 位。在开源大数据的黄金十年一时风头无两，在当下人工智能时代仍然能够与时俱进，通天之处不遑多言，美中不足之处也有不少。小的方面，比如调度模型跟 MapReduce 这种计算范式过于耦合，Spark 最近引入 Barrier 调度模式就是为了支持深度学习这种新的计算类型，所幸在于对框架的改动不会伤筋动骨；有些缺陷则不然，影响全局，调整起来绝非易事。
列式存储系列（二）: Vertica
本文就 Vertica 的数据模型、存储、执行引擎以及这几个方面与 C-Store 的区别进行了简单的介绍。总的来说，Vertica 是一个纯正的列式存储数据库，为此，Vertica 设计实现了 projection 这一数据模型，并围绕该模型设计实现了一套大数据分析管理引擎。
使用Apache Arrow助力PySpark数据处理
Apache Arrow从Spark 2.3版本开始被引入，通过列式存储，zero copy等技术，JVM 与Python 之间的数据传输效率得到了大量的提升。本文主要介绍一下Apache Arrow以及Spark中的使用方法。
Virgin Hyperloop One如何使用Koalas将处理时间从几小时降到几分钟--无缝的将pandas切换成Apache Spark指南
Virgin Hyperloop One（超级高铁公司）是一家从事超级高铁研究的公司，致力于能让高铁达到飞机的速度并且拥有更低的成本。为了能够制造一个商业的系统，我们需要收集并且分析非常大量的各种不同的数据，包括各种运行测试数据，多种模拟数据，技术设施数据，甚至社会经济数据等等。
列式存储系列（一）C-Store
列式存储系列（一）概述
序
本文是列式存储系列的第一篇。在这个系列中，我们将介绍几个典型的列式存储系统。这些列式系统的出现都有各自的时代背景。在介绍这些系统的同时，我们也尽量介绍一下它们的背景，以便大家有一个更宏观的认识，理解这个系统为什么会出现，它要解决的问题，以及它如何影响后来类似系统的发展。
【译】Hadoop发生了什么？我们该如何做？
许多组织都关注Hadoop生态系统的最新发展，并承受着展示数据湖价值的压力。对于企业来说，至关重要的是确定如何在Hadoop失败后成功地实现应用程序的现代化，以及实现这一目标的最佳策略。Hadoop曾经是最被炒作的技术，如今属于人工智能。当心炒作周期，有一天你可能不得不为它的影响负责。
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