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开源大数据周刊-第56期

阿里云E-Mapreduce实践:

  • 使用hadoop restful api实现对集群信息的统计 本文根据hadoop/spark的RESTful API,实现了对集群基本信息的统计功能,包括HDFS文件系统、job情况、资源队列情况的统计。这些API只提供了基础的数据,具体的统计与分析,还需要基于这些基础数据做一些简单的开发。

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  • 比较Apache Hadoop生态系统中不同的文件格式和存储引擎的性能

    这篇文章提出了在Apache Hadoop生态系统中对比一些当前流行的数据格式和可用的存储引擎的性能:Apache Avro,Apache Parquet,Apache HBase和Apache Kudu空间效率,提取性能,分析扫描以及随机数据查找等领域。这有助于理解它们中的每一个如何(何时)改善你的大数据工作负载的处理能力。

  • Apache Flink 1.3.0正式发布及其新功能介绍

    2017年06月01日儿童节 Apache Flink 社区正式发布了 1.3.0 版本。此版本经历了四个月的开发,共解决了680个issues。Apache Flink 1.3.0 是 1.x.y 版本线上的第四个主要版本,其 API 和其他 1.x.y 使用 @Public 注释的API是兼容的。

  • 拥有数据不再重要,懂得利用才是王道

    大数据时代,手握海量数据已是企业常态。如何充分利用数据并对加以挖掘和利用才是赢在未来的王道。在与数百家企业协作的过程中,英特尔总结了如何通过人工智能、机器学习以及数据挖掘帮助企业通过数据获得真正回报的最佳实践。

  • Spark Shuffle过程分析:Map阶段处理流程

    本文结合具体代码,详细分析了Spark Shuffle过程中Map阶段处理流程。


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阿里云E-Mapreduce团队出品

最后更新:2017-06-09 10:01:41

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