Google抛弃MapReduce使用Cloud Dataflow

最新推荐文章于 2025-12-01 18:34:51 发布
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#大数据

Cloud Dataflow比原生的Map-Reduce强在哪儿？

 

 

http://www.infoq.com/cn/news/2014/06/google-cloud-dataflow/

 

http://cloud.51cto.com/art/201501/463386.htm

Google决定放弃MapReduce
lucene_guy
09-20 274
[url]http://www.phpchina.com/?action-viewnews-itemid-37229[/url] [url]http://highscalability.com/blog/2010/9/11/googles-colossus-makes-search-real-time-by-dumping-mapreduce.html[/url] 这是西方教育的精髓，勇于...
微服务篇：具有确定性的流处理
2401_83384536的博客
04-17 1115
一些流处理框架允许实现自定义的事件调度器。例如，Apache Samza 让你可以实现 MessageChooser 类。在这个类中，可以基于很多因素来选择处理哪个事件，包括事件流之间的优先级、挂钟时间、事件时间、事件元数据以及事件本身的内容。但是，当你实现自己的事件调度器时应该小心，因为许多自定义调度器实际上具有不确定性，如果需要重新处理事件，则无法产生可复现的结果。
Google在新的内容索引系统中放弃MapReduce
石大文的博客
03-25 1585
有消息表明，Google在新型网络内容索引系统——Caffeine中，将放弃以MapReduce为基础架构的分布式计算平台。 据Google高级主管Eisar Lipkovitz表示，在Caffeine中，Google的后端索引系统将从MapReduce上移除，并向Google新建的分布式数据库平台——BigTable上进行迁移。他表示，谷歌将于下月在USENIX研讨会上提交一项新的文件讨论系统
Google放弃MapReduce ?
智障大师 的专栏
09-24 6370
<br />前两天优快云的大标题有些吓人“google 放弃MapReduce”。<br /> 我找到原文浏览一番，其实并不是google不用MapReduce了，而是google在web indexing中已经放弃了MapReduce。<br /> 看起来很意外，其实大势所趋。<br /> MapReduce说到底是一个batch processing system（批处理系统），“you can't start your next phase of operations until you fi
The Dataflow Model：Google Dataflow 编程模型
shengjk1的博客
02-24 4304
摘要 在日常商业运营中，无边界、乱序、大规模数据集越来越普遍了。（例如，网站日志，手机应用统计，传感器网络）。同时，对这些数据的消费需求也越来越复杂。比如说按事件发生时间序列处理数据，按数据本身的特征进行窗口计算等等。同时人们也越来越苛求立刻得到数据分析结果。然而，实践表明，我们永远无法同时优化数据处理的准确性、延迟程度和处理成本等各个维度。因此，数据工作者面临如何协调这些几乎相互冲突的数据处理...
Flink介绍——实时计算核心论文之Dataflow论文总结
从知识输入到知识输出
04-23 807
Flink介绍——实时计算核心论文之Dataflow论文总结
流计算精品翻译: The Dataflow Model
weixin_34246551的博客
11-25 864
The Dataflow Model: A Practical Approach to Balancing Correctness, Latency, and Cost in Massive Scale, Unbounded, Out of Order Data Processing Dataflow模型： 一种能平衡准确性，延迟程度，处理成本的...
Designing Data-Intensive Applications
wuhuaiyu的专栏
03-02 3310
寻找翻译本书后续章节合作者  微信：18600166191-----------------------------------Designing Data-Intensive Applications The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and MaintainableSystems数据密集应用系统设计高可用，易扩展，好运维系统背后的思想Beijin...
40 | 大规模数据处理未来之路
qq_37756660的博客
07-15 902
今天要分享的内容是专栏的最后一讲。相信通过整个专栏的系统学习，你已经掌握了大规模数据处理的基础概念与设计模式。同时，也相信，专栏中对现实世界中常见的大规模数据处理架构的深入探讨，可以在解决现实难题时为你提供一些思路。但我更希望的是，通过模块六中对大规模数据处理在未来的应用与展望讲解，让你吃下一颗定心丸，那就是，大规模数据处理技术是在放眼未来的几十年中都依然会是炙手可热的一项技术，不会被淘汰。
【硬刚大数据之学习路线篇】2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
07-25 4340
????欢迎关注博客主页：https://blog.youkuaiyun.com/u013411339 ????欢迎点赞 ???? 收藏 ⭐留言 ???? ，欢迎留言交流！ ????本文由【王知无】原创，首发于 优快云博客！ 声明：本篇博客在我之前发表的文章基础上进行了大量更新，旨在给大数据领域的新人提供一份相识的，未来天花板较高的学习路线。 在原文的基础上，新增了大数据最火热方向的详细学习路径，例如Flink和Spark的详细学习路径。 并且在面试部分进行了整理，将过去我个人面试超过2000+人次的经历进行了系统
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Spring Ai Alibaba DataAgent 元数据标注能力集成
a_ittle_pan的博客
11-26 1467
dataagent 项目需要解决**"库表数据检索精准性不足"**的问题。通过元数据标注补充库表的业务含义、结构信息、技术属性等描述，让检索能基于业务域、场景、表结构等维度筛选匹配。columns所有自定义字段的键名必须以custom_"custom_business_owner": "订单业务团队"A: 不可以。自定义字段的值类型限制为：字符串、数字、布尔值、数组（字符串或数字）。如果需要复杂结构，建议使用可选模块扩展。
后端在分布式中的Apache Kafka
2509_93945680的博客
11-28 411
比如我们有一次做促销活动，突然流量暴涨，临时加了几台消费者实例，Kafka自动把分区负载均衡过去，系统愣是没抖一下。另外，Kafka的消息持久化机制也靠谱，数据在磁盘上存着，就算消费者宕机了，重启后还能从上次的位置继续读，不怕数据玩失踪。另外，Kafka的监控也得跟上，光靠默认配置容易漏掉性能瓶颈。举个例子，我们项目里把用户点击事件塞进Kafka主题，下游的风控服务和数据分析服务各取所需，谁也不用等谁，效率直接翻倍。总之，技术选型得量体裁衣，先把Kafka的核心机制摸透，再往架构里套，才能少走弯路。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
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摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
解决Flink中ApacheCommonsCLI版本冲突
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weixin_51976489的博客
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flink集群运行checkpoint报错： org.apache.commons.cl i.CommandLine.hasOption(Lorg/apache/commons/cli/ Option;)Z这个错误通常是由于 Apache Commons CLI 依赖版本冲突引起的。
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云原生大数据分析平台设计与实践
2501_94162433的博客
11-27 308
Java 拥有成熟的分布式计算框架（如 Hadoop、Spark）和稳定的类型系统，适合处理核心业务逻辑和数据管道管理。通过容器化部署、微服务架构和多语言协作，平台可以在保证高可用性和高性能的同时，实现灵活扩展和高效运维。掌握云原生大数据分析平台的设计与实践，将帮助开发者构建高效、可扩展和智能化数据平台，满足大数据、人工智能、物联网及金融科技等复杂场景的需求。在保证性能和稳定性的基础上，通过智能调度和自动化运维，实现平台创新和持续迭代，为企业技术发展提供坚实保障。
高可用架构设计：故障自愈与集群容错
递归尽头是星辰
11-26 854
拆解高可用核心！覆盖 CAP 理论、FMEA 分析、存储集群容错、服务熔断全知识点，含 Redis 主从切换、Sentinel 熔断实战代码 + 配置说明～
Google Cloud上使用Hadoop MapReduce分析推文
资源摘要信息:"Google Cloud MapReduce是Google Cloud平台上用于运行Hadoop MapReduce作业的服务。它允许用户利用Google强大的计算资源来处理大数据分析任务。该文件描述了如何在Google Cloud上部署一个MapReduce...
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