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本文介绍用户自建gateway连接阿里云EMR的一种方案
本文介绍如何在E-MapReduce中通过Tablestore Spark Streaming Source将TableStore中的数据实时导入到Delta Lake中。 背景介绍 近些年来HTAP(Hybrid transaction/analytical processing)的热度越来越高,通过将存储和计算组合起来,既能支持传统的海量结构化数据分析,又能支持快速的事务更新写入,是设计数据密集型系统的一个成熟的架构。
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本文将介绍如何在E-MapReduce中实时流式的处理Tablestore中的数据。 场景设计 随着互联网的发展,企业中积累的数据越来越多,数据的背后隐藏着巨大的价值,在双十一这样的节日中,电子商务企业都会在大屏幕上实时显示订单总量,由于订单总量巨大,不可能每隔一秒就到数据库中进行一次SQL统计,此时就需要用到流计算,而传统的方法都是需要借助Kafka消息队列来做流式计算,数据订单需要写入数据库与Kafka中,Spark Streaming 消费来自Kafka中的订单信息。
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本文介绍阿里云 AnalyticDB for PostgreSQL(原HybridDB for PostgreSQL) 产品,即 MPP 数据仓库服务,其列存储 meta scan机制,及其对 分析场景的性能提升。
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信息摘要: EMR 提供Hadoop 2.8.5,方便开发者使用新版Hadoop功能。适用客户: 所有客户版本/规格功能: EMR-3.18.0及以后版本,Hadoop升级为2.8.5,开发者可以方便地使用新版Hadoop的功能。
信息摘要: EMR 升级到 EMR-3.22.0,包含多项重大更新及新增组件。适用客户: 所有客户版本/规格功能: EMR-3.22.0 发布多项重大更新,新增包括 Kudu、OpenLDAP,Spark新增支持 delta datasource。
前言 如果您还没有听说过资源编排服务(ROS),那么恭喜您,本文将带您走进一个新的世界,学习资源管理的新姿势。 当您在使用E-MapReduce(EMR)时,是否想过使用OpenAPI或者是SDK来创建实例?是否为太多的参数感到困扰,为不一样的参数名称形态看到困惑?尤其是要通过代码管理整个实例的生命周期感到烦恼? 但您本不该为此烦恼,不是吗? 其实您只是想创建若干个资源,您不想关心应该调用
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