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    干货 | 携程多语言平台-Shark系统的高可用演进之路

    内部Shark自身支持的业务场景和业务端越来越多,Shark应用架构也越来越复杂。...但提供稳定的服务能力一直是Shark的首要目标,从Shark诞生以来,服务端主要进行过大概两轮优化升级,分别为缓存建设和文件冗余方案。...两次升级都是结合了shark自身的业务特点进行针对性的方案设计。 三、演进 在介绍服务端系统演进之前,先介绍一下shark目前整体的应用架构。...四、结语 Shark多语言系统是一个复杂的面向多端提供多语言内容解决方案的系统平台,本文只是大致描述了Shark平台的服务端和java-sdk端遇到的问题和演进方向,具体实现细节和详细的业务逻辑并未过多的描述...Shark当前为多语言中台中重要的一员,后续Shark的方向主要为提升多语言翻译效率和支持更多的机器翻译场景。

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    Shark,Spark SQL,Spark上的Hive以及Apache Spark上的SQL的未来

    在今天的Spark峰会上,我们宣布我们正在结束Shark的开发,并将我们的资源集中到Spark SQL,这将为现有Shark用户提供一个超棒的Shark的功能。...SQLon Spark的未来 SharkShark项目在3年前开始时,Hive(在MapReduce上)是SQL on Hadoop的唯一选择。...Shark成为Hadoop系统中第一个交互式SQL,是唯一一个基于一般运行时(Spark)构建的。...Shark的想法很快被接受,甚至启发了加速Hive的一些主要工作。 从Shark到Spark SQL Shark构建在Hive代码库上,并通过交换Hive的物理执行引擎部分来实现性能提升。...虽然这种方法使Shark用户加快了Hive查询,但Shark继承了Hive的一个庞大,复杂的代码库,使得难以优化和维护。

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