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25 亿条/秒消息处理!Flink 又双叒叕被 Apache 官方提名

3 月 26 日,Apache 官方博客宣布其成立 21 周年,博客中对 Apache 之道、Apache 大型项目的应用以及 Apache 基金会里程碑事件进行了盘点。其中 Apache Flink 在 2019 年阿里巴巴双 11 场景中突破实时计算消息处理峰值达到 25 亿条/秒的记录被 Apache 官方博客收录。

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Flink Batch SQL 1.10 实践

1.10可以说是第一个成熟的生产可用的Flink Batch SQL版本,它一扫之前Dataset的羸弱,从功能和性能上都有大幅改进,以下我从架构、外部系统集成、实践三个方面进行阐述。

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Spring Batch 4.2 新特性

Spring Batch 4.2 的发行版主要增强了下面的改进: 使用 Micrometer 来支持批量指标(batch metrics)支持从 Apache Kafka topics 读取/写入(reading/writing) 数据支持从 Apache Avro 资源中读取/写入(reading/writing) 数据改进支持文档使用 Micrometer 的批量指标 本发行版本介绍了可以让你通过使用 Micrometer 来监控你的批量作业。

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Spring Batch JSON 支持

Spring Batch 4.1 开始能够支持 JSON 格式了。这个发布介绍了一个新的数据读(item reader)能够读取一个 JSON 资源,这个资源按照下面的格式: [ { "isin": "123", "quantity": 1, "price": 1.

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Spring Batch 批量处理策略

为了帮助设计和实现批量处理系统,基本的批量应用是通过块和模式来构建的,同时也应该能够为程序开发人员和设计人员提供结构的样例和基础的批量处理程序。 当你开始设计一个批量作业任务的时候,商业逻辑应该被拆分一系列的步骤,而这些步骤又是可以通过下面的标准构件块来实现的: 转换应用程序(Conversion Applications):针对每一个从外部系统导出或者提供的各种类型的文件,我们都需要创建一个转换应用程序来讲这些类型的文件和数据转换为处理所需要的标准格式。

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Spring Batch 基本的批处理指导原则

下面是一些关键的指导原则,可以在构批量处理解决方案可以参考: 请记住,通常皮脸处理体系结构将会影响在线应用的体系结构,同时反过来也是一样的。在你为批量任务和在线应用进行设计架构和环境的时候请尽可能的使用公共的模块。

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Spring Batch 介绍

在企业应用的关键环境中,通常有需要很多应用来来处理大量的应用。这商业操作包括了自动化,并且负责的处理程序来对大量数据进行高效的处理,通常这些程序不需要人工进行干预。这些事件包括有基于时间周期产生的操作(例如,月末统计计算,通知或者消息通知,或者定期处理那些业务逻辑非常复杂,并且数据量非常大的操作(例如,保险的保额确定或者保险费率的调整),也有可能是从内部或者外部抓取到的数据的格式化,通常这些数据需要进行格式化,校验,并且通过事务来整合到自己的数据库中。

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增大Batch训练神经网络:单GPU、多GPU及分布式配置的实用技巧

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Spring Batch

# 背景介绍 一直以来,open source的项目和社区为企业级应用提供了大量的web-based和SOA messaging-based的框架,而对批处理(batch processing)关注的较少,因为缺少标准和可重用的批处理框架,导致企业内部出现了大量的一次性的(one-off)和闭门造车(in-house)的批处理解决方案(1688的task就是典型代表)。 鉴于此,[Spri

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