内容简介:据微软官方开源博客介绍,Data Accelerator 的一些方法可以更容易地在 Apache Spark 上构建流式传输管道:
微软开源了一个原为内部使用的大规模数据处理项目 Data Accelerator 。自 2017 年开发以来,该项目已经大规模应用在各种微软产品工作管道上。
据微软官方开源博客介绍,Data Accelerator 的一些方法可以更容易地在 Apache Spark 上构建流式传输管道:
- 即插即用 :轻松设置输入源和输出接收器,以便在几分钟内建立管道。Data Accelerator 支持从 Eventhub 和 IoThub 取数据,并支持将数据下载到 Azure blob、CosmosDB、Eventhub 等。
- 无代码体验 :无需编写任何代码即可设置警报和数据处理。通过规则设计器体验,您可以指定简单和聚合的数据处理,标记和警报。
- SQL 查询 :在 SQL 中编写复杂的处理——无需在 Scala 中工作。内置的可扩展性模型还支持用户定义的函数并利用 Azure 功能,例如,用于 ML 中流。
- 实时查询 :通过针对传入数据样本运行,在几秒钟内验证您的查询,从而节省设置和测试管道处理的工作时间。
Data Accelerator 不仅仅是 EventHub 和数据库之间的管道。它允许用户在继续流式传输的同时重塑传入的事件,然后将同一事件的不同部分路由到不同的数据存储,同时提供健康监控和整个管道状态的警报。
Data Accelerator 还提供配置 UI 和规则/查询设计器体验,使用户无需编写任何代码即可启动和运行。
此外,任何进行流数据处理的人通常都需要使用滑动窗口处理数据,或处理延迟到达数据,或者随时间累积数据。Data Accelerator 支持并简化了这些高级功能的使用。
最后,微软提到,Data Accelerator 支援 dev-test 循环的快速验证周期,其中查询针对本地采样的事件运行在部署之前就能迭代修正到可用,这可以节省大量测试工作管道处理的时间。
以上所述就是小编给大家介绍的《微软开源大规模数据处理项目 Data Accelerator》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
猜你喜欢:- Twitter开源了流数据处理引擎Heron
- Logstash 7.6.1 发布,开源服务端数据处理流程
- Logstash 7.7.0 发布,开源服务端数据处理流程
- Logstash 6.1.2 发布,开源服务端数据处理流程
- Logstash 7.8.0 发布,开源服务端数据处理流程
- Logstash 6.2.1 发布,开源服务端数据处理流程
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
UML基础与Rose建模教程
人民邮电出版社 / 人民邮电出版社 / 2006-1 / 36.00元
《UML基础与Rose建模教程》全面,详细地介绍了 UML 的基础知识和Rational Rose的使用方法,并通过4个综合性的案例,展示了使用UML和Rose进行软件建模的具体方法和步骤。全书共分20章,前4章是基础部分,介绍了UML和Rose的基础知识;第5章到第13章是《UML基础与Rose建模教程》的重点,介绍了UML的9种图和组成元素,以及相关的建模技术,并在每章的最后介绍了各种图在Ro......一起来看看 《UML基础与Rose建模教程》 这本书的介绍吧!