Spark Operator浅析
Spark Operator浅析
本文介绍Spark Operator的设计和实现相关的内容.
Spark运行时架构
经过近几年的高速发展,分布式计算框架的架构逐渐趋同. 资源管理模块作为其中最通用的模块逐渐与框架解耦,独立成通用的组件.
Structured Streaming VS Flink
Flink是标准的实时处理引擎，而且Spark的两个模块Spark Streaming和Structured Streaming都是基于微批处理的，不过现在Spark Streaming已经非常稳定基本都没有更新了，然后重点移到spark sql和structured Streaming了。
开源大数据周刊-第21期
本周关注：大数据教育、翻译行业应用，大数据与管理的关系、hadoop与mpp的关系、Facebook 60T+的spark应用
5分钟迅速搭建云上Lambda大数据分析架构
主要介绍基于 Tablestore 的数据变更实时捕获订阅能力，实现云上Lambda 架构的轻量化实现数据的实时和离线处理。演示模拟了一个电商订单场景，通过流计算实现订单大屏的场景，做到海量订单实时注入的同时，进行10s的订单统计聚合以及交易金额统计并做实时的大屏幕展示
开源大数据周刊-第2期
第二期准备了一些本周好的大数据技术的文章；列了近期一些大数据会议；业务方面还是大数据+各种各样的点，没有过多的列出；大数据融资领域还是融资不断；E-Mapreduce团队计划下周发布VPC方案，敬请期待；Aliyun-emapreduce-demo发布在github上，敬请关注。
开源大数据周刊-第14期
大数据人才状况；大数据平台相关：数据采集、数据指标的量化、大数据平台建设的选型；性能优化相关：hive、hbase、jvm gc的优化；
SparkSQL Catalyst解析
Catalyst Optimizer是SparkSQL的核心组件(查询优化器)，它负责将SQL语句转换成物理执行计划，Catalyst的优劣决定了SQL执行的性能。
开源大数据周刊-第50期
本周刊的内容包括人工智能在软件和硬件上的最新进展，以及Kylin、Kudu等开源软件的实践和实现原理分析
