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2024年11月

  • 11.18 14:53:30
    回答了问题 2024-11-18 14:53:30
  • 11.18 14:36:36
    发表了文章 2024-11-18 14:36:36

    Structured Streaming和Flink实时计算框架的对比

    本文对比了Structured Streaming和Flink两大流处理框架。Structured Streaming基于Spark SQL,具有良好的可扩展性和容错性,支持多种数据源和输出格式。Flink则以低延迟、高吞吐和一致性著称,适合毫秒级的流处理任务。文章详细分析了两者在编程模型、窗口操作、写入模式、时间语义、API和库、状态管理和生态系统等方面的优劣势。
  • 发表了文章 2024-11-18

    Structured Streaming和Flink实时计算框架的对比

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  • 回答了问题 2024-11-18

    FFA 2024 大会门票免费送!AI时代下大数据技术未来路在何方?

    我想到现场 随着AI技术的快速发展,大数据技术的不断提升,在我浅薄的认知中,我觉得未来会有几个重要的发展方向:1、智能化的组件运维:智能化组件运维是指利用人工智能技术和自动化工具,优化和提升基础设施运维管理效率和效果;一方面可以减少人工监控和运维的效率,另外一方面可以通过预先计算的方式找出当前组件在未来大数据下存在的子问题(当然也是我们近期一直在积极推进的工作)。其中比较重要的子方向包括:智能监控与预警;自动化运维(部署和交付);知识库自动化(自动更新和维护,提供快速的故障解决方案和操作指导);数据驱动的决策支持(组件性能优化的最优解);组件自愈能力(自动修复和动态调整);组件安全性(自动识别和响应潜在的安全威胁)。2、智能化的数据处理:智能化的数据处理是指利用人工智能(AI)、机器学习(ML)和自动化技术,提升数据收集、清洗、分析和应用的效率与准确性。这一过程不仅提高了数据处理的速度,还能为企业决策提供更深刻的洞察。其中包括:自动化数据收集、智能化数据清洗、智能化的数据分析、以及最后增强的数据可视化。3、跨领域的数据融合:结合来自不同来源(社交媒体、传感器、交易系统等)的数据,提供更全面的分析视角。
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