SQL抽象层,降低实时开发的门槛。 流计算SQL的原理其实很简单,就是在SQL和底层的流计算引擎 ...
离线和实时大数据开发实战 目 录 前言 第一篇 数据大图和数据平台大图 第 章 数据大图 . 数据流程 . . 数据产生 . . 数据采集和传输 . . 数据存储处理 . . 数据应用 . 数据技术 . . 数据采集传输主要技术 . . 数据处理主要技术 . . 数据存储主要技术 . . 数据应用主要技术 . 数据相关从业者和角色 . . 数据平台开发 运维工程师 . . 数据开发 运维工程师 . ...
2019-01-10 18:48 0 1046 推荐指数:
SQL抽象层,降低实时开发的门槛。 流计算SQL的原理其实很简单,就是在SQL和底层的流计算引擎 ...
从采集系统中收集了大量的原始数据后,数据只有被整合和计算,才能被用于洞察商业规律,挖掘潜在信息,从而实现大数据价值,达到赋能于商业和创造价值的目的; 面对海量的数据和复杂的计算,阿里的数据计算层包括两大体系:数据存储及计算平台(离线计算凭他 MaxCompute、实时计算平台 ...
1、Hive出现背景 Hive是Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的。它是建立在Hadoop体系架构上的一层SQL抽象,使得数据相关人员使用他们最为熟悉的SQL语言就可以进行海量数据的处理、分析和统计工作, 而不是必须掌握Java等编程语言和具备开发 ...
国内某大数据供应商 岗位要求1、本科以上学历,计算机及相关专业毕业。2、对大数据处理有强烈兴趣,掌握至少一种主流开源技术方案,如Hadoop、Spark、Flink、Hbase,ES,kafka等,熟悉开源组件开发、系统调优、高可用等技术。3、具备1-3年以上Java开发经验,掌握Python ...
1、数据平台 2、离线数据平台整体架构 参考资料:《离线和实时大数据开发实战》 ...
2.6 spark实战案例:实时日志分析 2.6.1 交互流程图 2.6.2 客户端监听器(java) 2.6.3 sparkStream实时数据接收(python) 2.6.4 sparklSQL、RDD结算、结构化搜索 ...
1、实时数据平台整体架构 实时数据平台的支撑技术主要包含四个方面:实时数据采集(如Flume),消息中间件(如Kafka), 流计算框架(如Storm, Spark, Flink和Beam),以及数据实时存储(如列族存储的HBase) 实时数据平台最为核心的技术 ...
总结《SparkStreaming实时流式大数据处理实战》 一、初始spark 1. 初始sparkstreaming 1.1 大数据处理模式 1. 一种是原生流处理(Native)的方式,即所有输入记录会一条接一条地被处理,storm 和 flink 2. 另一种是微批处理(Batch ...