Tablestore+Delta Lake(快速开始)
本文介绍如何在E-MapReduce中通过Tablestore Spark Streaming Source将TableStore中的数据实时导入到Delta Lake中。
背景介绍
近些年来HTAP(Hybrid transaction/analytical processing)的热度越来越高，通过将存储和计算组合起来，既能支持传统的海量结构化数据分析，又能支持快速的事务更新写入，是设计数据密集型系统的一个成熟的架构。
阿里巴巴高级技术专家章剑锋：大数据发展的 8 个要点
章剑锋（简锋），开源界老兵，Apache Member，曾就职于 Hortonworks，目前在阿里巴巴计算平台事业部任高级技术专家，并同时担任 Apache Tez、Livy 、Zeppelin 三个开源项目的 PMC ，以及 Apache Pig 的 Committer。
菜鸟的Hadoop快速入门
一、相关概念
1、大数据
大数据是一门概念，也是一门技术，是以Hadoop为代表的大数据平台框架上进行各种数据分析的技术。
大数据包括了以Hadoop和Spark为代表的基础大数据框架，还包括实时数据处理，离线数据处理，数据分析，数据挖掘和用机器算法进行预测分析等技术。
Spark中的资源调度
本文对Spark的资源调度的进行了介绍，涉及到4个维度的调度，包括SparkApplication/pool/TaskSetManager/Task。
MapReduce 不适合处理实时数据的原因剖析
1.概述
Hadoop已被公认为大数据分析领域无可争辩的王者，它专注与批处理。这种模型对许多情形（比如：为网页建立索引）已经足够，但还存在其他一
些使用模型，它们需要来自高度动态的来源的实时信息。为了解决这个问题，就得借助Twitter推出得Storm。Storm不处理静态数据，但它处理预