Flink Batch SQL 1.10 实践
1.10可以说是第一个成熟的生产可用的Flink Batch SQL版本，它一扫之前Dataset的羸弱，从功能和性能上都有大幅改进，以下我从架构、外部系统集成、实践三个方面进行阐述。
基于 Tracing 数据的拓扑关系生成原理
背景
随着互联网架构的流行，越来越多的系统开始走向分布式化、微服务化。如何快速发现和定位分布式系统下的各类性能瓶颈成为了摆在开发者面前的难题。借助分布式追踪系统的调用链路还原能力，开发者可以完整地了解一次请求的执行过程和详细信息。
Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通：第九节 Spark SQL运行流程解析
1.整体运行流程
使用下列代码对SparkSQL流程进行分析，让大家明白LogicalPlan的几种状态，理解SparkSQL整体执行流程
// sc is an existing SparkContext.
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
// this is used to implic
里程碑 | Apache RocketMQ 正式开源分布式事务消息
近日，Apache RocketMQ 社区正式发布4.3版本。此次发布不仅包括提升性能，减少内存使用等原有特性增强，还修复了部分社区提出的若干问题，更重要的是该版本**开源了社区最为关心的分布式事务消息**，而且实现了对外部组件的零依赖。接下来，本文将详细探秘RocketMQ事务消息的设计原理以及实现机制。
大数据实战之spark安装部署
楔子
我是在2013年底第一次听说Spark，当时我对Scala很感兴趣，而Spark就是使用Scala编写的。一段时间之后，我做了一个有趣的数据科学项目，它试着去预测在泰坦尼克号上幸存。
mqtt推送介绍
<span style="font-family:Arial; font-size:14px; line-height:26px">方案1、</span><span style="font-family:Arial; font-size:14px; line-height:26px">使用GCM服务（Google Cloud Messaging）</span><br style="font
为什么用Yarn来做Docker容器调度引擎
这篇文章是在一个微信群里和人聊天，然后整理出来的文字。当时Hulu推出了基于Yarn的Docker调度引擎。我正好那段时间也实现了一个类似的，经过交流，发现最后的实现基本是一致的。然而业界用的较多的是Mesos,这篇文章就是为了解释为什么选择用Yarn而不是Mesos来做。
