阿里封神谈hadoop生态学习之路
在大数据时代，要想个性化实现业务的需求，还是得操纵各类的大数据软件，如：hadoop、hive、spark等。笔者（阿里封神）混迹Hadoop圈子多年，经历了云梯1、ODPS等项目，目前base在E-Mapreduce。在这，笔者尽可能梳理下hadoop的学习之路。
《Kafka Stream》调研：一种轻量级流计算模式
流计算，已经有Storm、Spark，Samza，包括最近新起的Flink，Kafka为什么再自己做一套流计算呢？Kafka Stream 与这些框架比有什么优势？Samza、Consumer Group已经包装了Kafka轻量级的消费功能，难道不够吗？
花了一些时间阅读[docs](http
分布式快照算法: Chandy-Lamport
Spark 的 Structured Streaming 的 Continuous Processing Mode 的容错处理使用了分布式快照（Distributed Snapshot）算法 Chandy-Lamport 算法，那么分布式快照算法可以用来解决什么问题呢？
大数据学习~Hadoop初识三Yarn模式
我们都知道在如今的Hadoop中主要有三个重要的执行管理器。一个HDFS,一个MapReduce,还有就是我们今天要看的 YARN。
2.0以前的Hadoop
在2.0以前的hadoop中是没有Yarn这个模式管理的。
JindoFS: 云上大数据的高性能数据湖存储方案
JindoFS 是EMR打造的高性能大数据存储服务，可以为不同的计算引擎提供不同的存储服务，可以根据应用的场景来选择不同的存储模式。在2019杭州云栖大会大数据生态专场，阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家殳鑫鑫和Intel大数据团队软件开发经理徐铖共同向大家分享了云上大数据的高性能数据湖存储方案JindoFS的产生背景、架构以及与Intel DCPM的性能评测。
