上：Spark VS Flink – 下一代大数据计算引擎之争，谁主沉浮？
> **导读**： 做大数据绝对躲不过的一个热门话题就是实时流计算，而提到实时流计算，就不得不提 Spark 和 Flink。Spark 从 2014 年左右开始迅速流行，刚推出时除了在某些场景比 Hadoop MapReduce 带来几十到上百倍的性能提升外，还提出了用一个统一的引擎支持批处理、流处理、交互式查询、机器学习等常见的数据处理场景。凭借高性能和全面的场景支持，Spark 早已成为
MaxCompute UDF配置汇总
MaxCompute UDF为数据开发人员提供了较SQL更加灵活的数据处理方式，使得在数据处理过程中，不再只是局限在SQL提供的能力，可以根据自己的需求对功能进行定制，也可以引入其他优秀的程序包简化开发的难度和工作量。
带你看懂大数据采集引擎之Flume&采集目录中的日志
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一、Flume的介绍：
Flume由Cloudera公司开发，是一种提供高可用、高可靠、分布式海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于采集数据；同时，flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方的能力，如果能用一句话概括Flume，那么Flume是实时采集日志的数据采集引擎。
笔记整理：数据处理方式Data Processing
1.批处理Batch Processing
定义：将任务成批地提交给系统，由系统自动完成后再输出结果。
举个例子，住在UIC新小镇的人去旧小镇上课，学校没造诺亚方舟，没办法哗啦一下送过去，只能用几辆大巴，将我们一批批送过去。
阿里云服务器大数据实例规格族d1ne和d1特点及具体型号介绍
本文介绍阿里云服务器大数据型实例规格族d1ne和d1实例规格族的特点，具体型号，适用场景等基本参数，并列出了具体的实例规格。
大数据网络增强型实例规格族 d1ne
规格族特点
I/O优化实例
支持IPv6
仅支持SSD云盘和高效云盘
实例配备大容量、高吞吐SATA HDD本地盘，辅以最大35 Gbit/s实例间网络带宽
处理器与内存配比为1:4，为大数据场景设计
处理器：2.
Flink 网络传输优化技术
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作为工业级的流计算框架，Flink 被设计为可以每天处理 TB 甚至 PB 级别的数据，所以如何高吞吐低延迟并且可靠地在算子间传输数据是一个非常重要的课题。
