大规模数据处理实战
蔡元楠
硅谷资深工程师
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大规模数据处理实战
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FAQ第三期 | Apache Beam基础答疑

适用于分布式数据处理的场景
集群设计
并行处理数据的优化
错误处理机制
Bundle处理
通用的DoFn
编写Transform的编程模型DoFn类
Transform的概念和使用方法
基本的数据结构的coder
默认的输入方式
Register机制
Beam的编程模型
Flink作为底层Runner
Beam在数据处理框架中的角色
Beam和Spark的关系
论文分享
Apache Beam的诞生历程
第28讲
第26讲
第25讲
第24讲
第23讲
第22讲
FAQ第三期:Apache Beam基础答疑

该思维导图由 AI 生成,仅供参考

你好,我是蔡元楠。
这里是“FAQ 第三期:Apache Beam 基础答疑”。这一期主要是针对上周结束的模块四——Apache Beam 的基础知识部分进行答疑,并且做了一些补充。
如果你对文章的印象不深了,可以先点击题目返回文章复习。当然,你也可以继续在留言中提出疑问。希望我的解答对你有所帮助。

22 | Apache Beam 的前世今生

在第 22 讲中,我分享了 Apache Beam 的诞生历程。留言中渡码、coder 和 Milittle 都分享了自己了解的技术变迁、技术诞生历史。
而 JohnT3e 则是分享了我在文章中提到的几个论文的具体内容。他分享的论文是非常好的补充材料,也希望你有时间的话可以下载来看一看。我把链接贴在了文章里,你可以直接点击下载浏览。
Morgan 在第 22 讲中提问:Beam 和 Spark 是什么关系?
我的回答是,Spark 可以作为 Beam 的一个底层 Runner 来运行通过 Beam SDK 所编写的数据处理逻辑。相信在读完第 23 讲的内容后,Morgan 会对这个概念有一个更好的认识。

23 | 站在 Google 的肩膀上学习 Beam 编程模型

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  • 解释
  • 总结

本文是“FAQ第三期:Apache Beam基础答疑”,主要回答了读者在Apache Beam基础知识部分提出的问题。文章首先介绍了Apache Beam的诞生历程,并解答了关于Apache Beam和Spark的关系、Beam在数据处理框架中的角色等问题。其次,对于Beam的Register机制、Transform的概念和使用方法、PCollection的处理方式等进行了详细解答。文章还涉及了Beam的错误处理机制、并行处理机制以及集群设计等方面的问题。通过对读者提出的问题进行深入解答,文章展现了Apache Beam在大数据处理领域的重要性和应用价值。同时,作者还引用了读者的提问,展示了读者对Apache Beam的关注和疑惑。整体而言,本文内容丰富,涵盖了Apache Beam的基础知识,并通过问答的形式使读者更好地理解了Apache Beam的相关概念和应用场景。

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全部留言(2)

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  • Milittle
    感谢老师

    作者回复: 🤝

    2019-07-09
  • JohnT3e
    感谢老师的解答
    2019-07-03
    4
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