杭州 Meetup| Apache Kyuubi & Celeborn,助力 Spark 拥抱云原生

本文涉及的产品
EMR Serverless StarRocks,5000CU*H 48000GB*H
EMR Serverless Spark 免费试用,1000 CU*H 有效期3个月
简介: 10月14日13:00-17:30,Apache Kyuubi & Celeborn 社区将在杭州举办「Apache Kyuubi & Celeborn (Incubating) 助力 Spark 拥抱云原生」Meetup,欢迎报名参会!

Apache Spark 作为如今大数据离线计算领域事实标准,被广泛应用。Apache Celeborn (Incubating)是大数据引擎统一中间数据服务,除了支持 Shuffle,未来还会支持 Spilled data,帮助计算节点解除对大容量本地盘的依赖。这是在阿里云上诞生的第一个 Apache 孵化项目。2022 年 10 月正式进入 Apache 孵化器,截至目前我们积累了1200+的 Commits, 56 个 Contributors,540+的 Star,也希望更多感兴趣的开发者参与共建。


Apache  Kyuubi 是一个 Apache 顶级项目,由网易数帆大数据团队发起开源,现在全球有超过 140 位代码贡献者。Kyuubi 是一个分布式、多租户网关,用于在 Lakehouse 上提供 Serverless SQL,支持 Spark、Flink、Hive、Trino、Doris 等主流引擎。通过 Kyuubi,用户可以基于一个平台、一份数据、纯 SQL 实现完成所有业务处理,获得与 RDBMS 一样的体验。


10月14日13:00-17:30,Apache Kyuubi & Celeborn 社区将在杭州举办「Apache Kyuubi & Celeborn (Incubating) 助力 Spark 拥抱云原生」Meetup,本次 Meetup 邀请到阿里云、网易数帆、Cisco、丁香园、Shopee 等技术大咖深入探讨交流基于 Apache Kyuubi & Celeborn 的技术实践,助力 Spark 拥抱云原生!


欢迎感兴趣的小伙伴报名免费参会,报名后可免费领取电子书《Spark 实践合集》!


立即报名


活动议程


活动议程海报 fin (2).png

目录
相关文章
|
分布式计算 大数据 数据处理
Apache Spark:提升大规模数据处理效率的秘籍
【4月更文挑战第7天】本文介绍了Apache Spark的大数据处理优势和核心特性,包括内存计算、RDD、一站式解决方案。分享了Spark实战技巧,如选择部署模式、优化作业执行流程、管理内存与磁盘、Spark SQL优化及监控调优工具的使用。通过这些秘籍,可以提升大规模数据处理效率,发挥Spark在实际项目中的潜力。
989 0
|
分布式计算 大数据 Apache
Apache Spark & Paimon Meetup · 北京站,助力 LakeHouse 架构生产落地
2024年11月15日13:30北京市朝阳区阿里中心-望京A座-05F,阿里云 EMR 技术团队联合 Apache Paimon 社区举办 Apache Spark & Paimon meetup,助力企业 LakeHouse 架构生产落地”线下 meetup,欢迎报名参加!
391 59
|
分布式计算 大数据 Apache
利用.NET进行大数据处理:Apache Spark与.NET for Apache Spark
【10月更文挑战第15天】随着大数据成为企业决策和技术创新的关键驱动力,Apache Spark作为高效的大数据处理引擎,广受青睐。然而,.NET开发者面临使用Spark的门槛。本文介绍.NET for Apache Spark,展示如何通过C#和F#等.NET语言,结合Spark的强大功能进行大数据处理,简化开发流程并提升效率。示例代码演示了读取CSV文件及统计分析的基本操作,突显了.NET for Apache Spark的易用性和强大功能。
316 1
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据处理框架在零售业的应用:Apache Hadoop与Apache Spark
【8月更文挑战第20天】Apache Hadoop和Apache Spark为处理海量零售户数据提供了强大的支持
280 0
|
分布式计算 大数据 数据处理
Apache Spark在大数据处理中的应用
Apache Spark是大数据处理的热门工具,由AMPLab开发并捐赠给Apache软件基金会。它以内存计算和优化的执行引擎著称,提供比Hadoop更快的处理速度,支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习。Spark架构包括Driver、Master、Worker Node和Executor,核心组件有RDD、DataFrame、Dataset、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX。文章通过代码示例展示了Spark在批处理、交互式查询和实时数据处理中的应用,并讨论了其优势(高性能、易用性、通用性和集成性)和挑战。【6月更文挑战第11天】
466 6
|
分布式计算 Serverless 数据处理
EMR Serverless Spark 实践教程 | 通过 Apache Airflow 使用 Livy Operator 提交任务
Apache Airflow 是一个强大的工作流程自动化和调度工具,它允许开发者编排、计划和监控数据管道的执行。EMR Serverless Spark 为处理大规模数据处理任务提供了一个无服务器计算环境。本文为您介绍如何通过 Apache Airflow 的 Livy Operator 实现自动化地向 EMR Serverless Spark 提交任务,以实现任务调度和执行的自动化,帮助您更有效地管理数据处理任务。
468 0
|
分布式计算 Spark 大数据
深入探究Apache Spark在大数据处理中的实践应用
【6月更文挑战第2天】Apache Spark是流行的开源大数据处理框架,以其内存计算速度和低延迟脱颖而出。本文涵盖Spark概述、核心组件(包括Spark Core、SQL、Streaming和MLlib)及其在数据预处理、批处理分析、交互式查询、实时处理和机器学习中的应用。通过理解Spark内部机制和实践应用,可提升大数据处理效率,发挥其在各行业的潜力。
|
消息中间件 分布式计算 关系型数据库
使用Apache Spark从MySQL到Kafka再到HDFS的数据转移
使用Apache Spark从MySQL到Kafka再到HDFS的数据转移
226 0

推荐镜像

更多