【赵渝强老师】Yarn的资源调度策略
Yarn作为资源和任务调度平台，支持多个应用程序同时运行，如MapReduce、Spark和Flink等。Yarn的资源调度方式主要包括FIFO Scheduler（先来先服务）、Capacity Scheduler（容量调度）和Fair Scheduler（公平调度）。FIFO Scheduler按任务提交顺序调度；Capacity Scheduler通过队列管理资源，支持多租户共享；Fair Scheduler则根据任务权重动态分配资源，确保公平性。
【赵渝强老师】基于大数据组件的平台架构
本文介绍了大数据平台的总体架构及各层的功能。大数据平台架构分为五层：数据源层、数据采集层、大数据平台层、数据仓库层和应用层。其中，大数据平台层为核心，负责数据的存储和计算，支持离线和实时数据处理。数据仓库层则基于大数据平台构建数据模型，应用层则利用这些模型实现具体的应用场景。文中还提供了Lambda和Kappa架构的视频讲解。
Java 8引入了流处理和函数式编程两大新特性
Java 8引入了流处理和函数式编程两大新特性。流处理提供了一种声明式的数据处理方式，使代码更简洁易读；函数式编程通过Lambda表达式和函数式接口，简化了代码书写，提高了灵活性。此外，Java 8还引入了Optional类、新的日期时间API等，进一步增强了编程能力。这些新特性使开发者能够编写更高效、更清晰的代码。
风险数据集市整体架构及技术实现
【11月更文挑战第11天】在当今大数据时代，风险数据集市作为金融机构的核心基础设施之一，扮演着至关重要的角色。它不仅为银行、保险等金融机构提供了全面、准确的风险数据支持，还帮助这些机构实现了风险管理的精细化和智能化。本文将深入探讨一种基于大数据Lambda架构设计的风险数据集市整体架构，并详细介绍其底层实现原理及实现方式。
存算分离与计算向数据移动：深度解析与Java实现
【11月更文挑战第10天】随着大数据时代的到来，数据量的激增给传统的数据处理架构带来了巨大的挑战。传统的“存算一体”架构，即计算资源与存储资源紧密耦合，在处理海量数据时逐渐显露出其局限性。为了应对这些挑战，存算分离（Disaggregated Storage and Compute Architecture）和计算向数据移动（Compute Moves to Data）两种架构应运而生，成为大数据处理领域的热门技术。