GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源,欢迎大家关注!!! 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉 https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
6月11日,2023开放原子全球开源峰会在北京开幕。本次峰会以“开源赋能,普惠未来”为主题。在高峰论坛上,蚂蚁技术研究院院长、图计算负责人陈文光宣布开源 TuGraph 图计算平台核心成员——工业级流式图计算引擎 TuGraph Analytics。
提起大数据处理引擎,很多人会想到Hadoop或Spark,而在2019年,如果你身处大数据行业却没听说过Flink,那你很可能OUT了!Flink是大数据界冉冉升起的新星,是继Hadoop和Spark之后的新一代大数据处理引擎。2019年初,阿里巴巴以1.033亿美元的价格收购了总部位于德国柏林的初创公司Data Artisans,Data Artisans的核心产品是正是Flink。
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AI 科技评论按,2018 中国计算机大会(CNCC2018)于 10 月 25-27 日在杭州国际博览中心举办,会议由中国计算机学会(CCF)主办,杭州市萧山区人民政府、浙江大学承办,浙江工业大学、浙江工商大学、杭州电子科技大学协办。今年的大会主题是「大数据推动数字经济(Big Data Drives the Digital Economy)」,CNCC 邀请到近 400 位国内外计算机领域知名专家、企业家到会演讲,会议包括 15 个特邀报告、3 个大会论坛,60 个技术论坛,20 场特色活动。
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流图计算,一个基础软件领域攻坚难度极高的分支。行业首个工业级流式图计算引擎 TuGraph-Analytics,与目前世界范围内有记录的、最快的图数据库开源项目 TuGraph DB 来自于一家中国企业,这不仅仅解决了国产基础软件领域的一大难题,健全了开源生态,更重要的是向全球展示了中国的开源力量。
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Flink是一款非常优秀的流式计算框架,而ClickHouse是一款非常优秀的OLAP类引擎,它们是各自所处领域的佼佼者,这一点是毋庸置疑的。Flink除了各种流式计算场景外也必然可以用于流式统计,ClickHouse同样也可以用于流式统计,但我不认为它们是优秀的流式统计工具。XL-Lighthouse在流式统计这个细分场景内足以完胜Flink和ClickHouse。在企业数据化运营领域,面对繁杂的流式数据统计需求,以Flink和ClickHouse以及很多同类技术方案为核心的架构设计不能算是一种较为优秀的解决方案。
实时流式计算,也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。
2022年「11.11」大促热卖中,腾讯云CDN/短信/视频云/通信产品的优惠力度真香!
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今年上半年,AI大模型频频出圈,人工智能仿佛在一夜之间激活了各行业的“任督二脉”,每一次迭代,每一位“新贵”的出现,都聚集了无数闪光灯,一波接着一波地输送热度。
参考:https://suncle.me/2018/04/16/Hadoop-MapReduce-HDFS-Introduction/
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但客户需求场景更多是“t+1”形式,只需对当日、当周、当月数据进行分析,这些诉求仅离线分析就可满足。
无限数据指的是,一种不断增长的,基本上无限的数据集。这些通常被称为“流数据”,而与之相对的是有限的数据集。 无界数据处理,一种持续的数据处理模式,能够通过处理引擎重复的去处理上面的无限数据,是能够突破有限数据处理引擎的瓶颈的。 低延迟,延迟是多少并没有明确的定义。但我们都知道数据的价值将随着时间的流逝降低,时效性将是需要持续解决的问题。
Streaming流式计算这个词被用来表示各种不同的东西。这种缺乏精确性的术语模糊了流式计算的真正含义。设计良好的流式计算系统与任何现有的批处理引擎一样,能够产生正确的、一致的、可重复的结果(技术上更胜一筹)。
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Lambda架构使用了批处理和流处理两种不同的处理方式来处理数据。数据首先通过流处理层进行实时处理,然后再通过批处理层进行离线处理,最后将两种处理结果合并起来得到最终的结果。Lambda架构的优点是可以同时处理实时和历史数据,并且可以保证数据的一致性,但是需要维护两套不同的代码和基础设施。
前段时间跟朋友圈里一个大佬约饭,席间聊到他最近面了一批分布式开发,但总觉着都不太合适,他们都能把概念说上来,可当你问到实质问题的时候又都在顾左右而言它,优秀的分布式人才还真是可遇不可求啊。确实,随着分布式技术的不断发展,不仅是互联网公司, 物联网、移动计算、人工智能等新兴技术领域的布局在向分布式倾斜。哪怕近几年经济增速趋缓,巨头公司们依旧没有停下招兵买马的脚步。但分布式技术人才链却出现了供不应求的情况,说白了还是因为分布式技术的掌握实在是不太容易。 就说我自己吧,那时候虽然接触了一些业务功能开发和基础架构开
最近我在学习流式计算引擎Flink,正在阅读Flink的官方文档、一些技术博客以及《Streaming Processing with Apache Flink》这本书,并试图将一些知识整理下来,形成一个系列。
如图1-1所示,传统单体数据架构(Monolithic Architecture)最大的特点便是集中式数据存储,企业内部可能有诸多的系统,例如Web业务系统、订单系统、CRM系统、ERP系统、监控系统等,这些系统的事务性数据主要基于集中式的关系性数据库(DBMS)实现存储,大多数将架构分为计算层和存储层。
大数据做了这许多年,有没有问过自己,大数据中,工作量最大和技术难度最高的,分别是什么呢? 01 大数据时代 我每天都在思考,思考很重要,是一个消化和不断深入的过程。 正如下面的一句话: 我们从出生开始如果没思考过人生本身这件事情,一切按照社会的习惯前行,那人生是没有意义的。因为你连人生都没有想过。 那么延生出来,我们有没有想过大数据本身? 大数据到底是在做什么,为什么我做了这么多年的大数据,总是做不完呢? 大数据本质是: 随着科学技术发展,更多的数据能够被存储了,能被分析了。所以有了大数据的概念。 机器学习
在当代数据量激增的时代,各种业务场景都有大量的业务数据产生,对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理,成为当下大多数公司所面临的问题。随着雅虎对hadoop的开源,越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线,例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准。但是随着数据的不断增长,新技术的不断发展,人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性。相对于传统的数据处理模式,流式数据处理有着更高的处理效率和成本控制能力。Flink 就是近年来在开源社区不断发展的技术中的能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。
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大数据介绍 hadoop3.2.1 根据官网开启之旅 storm 实时计算 纯流式计算 无头无尾 已经过时 Spark Streaming 非纯流式计算 有桶的概念 Flink 纯流式计算框架 无头无尾 用户画像 => 什么样的人喜欢购买什么样的东西 产品聚类 => 类似产品形成一类
到底什么是大数据?大数据与数据统计有什么区别?如果不理解大数据的承载底层技术,很难讲清楚。因此作为解决方案经理,技术与业务都是作为方案不可缺少的组成部分。今天我们来看一下大数据之流式计算。
大家的钱包都还好吗? 上个月的账单还未还清 双十一又又又来势汹汹 虽已接近尾声,但也带来最后的狂欢 钻研了数日名目繁多的剁手套路 熬了数个通宵双眼通红的尾款人们 是否也在懊恼错过了心仪好物或零点秒杀福利 双十一,不能没有“AI” 今年,腾讯云AI也不负大家热情 重磅推出了「AI特惠购」 在这里 与AI新技术相遇,与全年真低价相遇! 半价折扣、1元购、邀新赢大礼、抽奖应有尽有 跟着买,不迷路 腾讯云AI没套路 具体来说↓↓↓ AI专场特惠:6折起 AI专场推出的特惠购产品包括: 人像变换 7
导读:本文将告诉你Flink是什么,以及为什么Flink会成为下一代大数据处理框架的标准。
做技术本身工具性非常强,然而除了掌握必须依赖的技术工具,技术人对其他维度的工具常常视而不见。事实是我们需要在技术架构、思维模式、管理技巧、商业意识等维度进行全方位修炼,才能突破瓶颈,实现能力升级,进而抓住机遇,走出一条职业成长的通天大道。 《技术人修炼之道:从程序员到百万高管的72项技能》是第一本全方位讲解IT技术人技能的著作,书中介绍了大量的模型、策略、方法,是可以“开箱即用”的,对于解决日常工作中的难题非常有帮助。 本周《技术人修炼之道》电子书,限时特惠,10个名额,仅需9.9元! ▼ (扫描下方二维
那么延生出来,我们有没有想过大数据本身? 大数据到底是在做什么,为什么我做了这么多年的大数据,总是做不完呢?
开箱即用的云端全托管 ELK 服务,集成 X-Pack 特性,独有高性能自研内核、自治索引、集群巡检等优势能力,轻松构建日志分析、信息检索、数据分析等业务。
内容来源:2018 年 5 月 5 日,小米HBase研发工程师吴国泉在“ACMUG & CRUG 2018 成都站”进行《大数据时代系统体系架构和对比:存储与计算》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
Kafka在0.10版本推出了Stream API,提供了对存储在Kafka内的数据进行流式处理和分析的能力。
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Flink具有先进的架构理念,拥有诸多的优秀特性以及完善的编程接口,Flink的优势有以下几点:
我们正在加速迈入以开放、共享、协作、智能为特征的数字化时代,以云计算、大数据、人工智能、区块链、物联网、5G、虚拟现实等为代表的新一代信息技术蓬勃发展,正以前所未有的速度和力量,改变着生产、生活方式,推动着商业模式与技术的深度融合。 在数字化时代的当下,银行业务更新换代速度加快,业务需求研发迭代周期大大缩短,应用变更变得非常频繁。金融行业的安全、稳定给客户带来的信任,支撑着所有金融业务,这个产品的构建需要强大的技术实力。 博文视点学院联合浙江网商银行,带来视频课《金融级IT架构:数字银行的云原生架构解密》视
Spark 2.0 将流式计算也统一到DataFrame里去了,提出了Structured Streaming的概念,将数据源映射为一张无线长度的表,同时将流式计算的结果映射为另外一张表,完全以结构化的方式去操作流式数据,复用了其对象的Catalyst引擎。
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Spark 2.0相比老版本变化很大,已经发布了预览版本。原始的英文版databricks的博客:https://databricks.com/blog/2016/05/11/apache-spark
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