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[Elastic] Waterdrop:构建在Spark之上的简单高效数据处理系统

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发表于 2018-11-6 09:14:19 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 168主编 于 2018-11-6 11:54 编辑

霍晨,新浪网数据分析平台数据研发工程师,先后从事Elasticsearch、Spark相关运维开发工作。
目前主要负责数据分析平台ETL工具以及数据平台开发。

QQ截图20181106092312.jpg

大数据时代,随着Spark等工具的出现,数据处理能力在逐渐提升。
但是Spark本身的开发和运维具有一定的成本,为此我们开源了Waterdrop,通过配置文件的形式配置Spark任务,企图降低Spark的使用门槛,减小开发和运维成本
- 什么是waterdrop
- Waterdrop架构介绍
- Waterdrop VS Spark
- Waterdrop VS Logstash
- Waterdrop的优势
- Waterdrop使用场景
- Roadmap

构建在Spark之上的简单高效数据处理系统.PDF (8.62 MB, 下载次数: 0, 售价: 5 金钱)
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