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Spark比拼Flink：下一代大数据计算引擎之争
下一代大数据计算引擎 自从数据处理需求超过了传统数据库能有效处理的数据量之后，Hadoop 等各种基于 MapReduce 的海量数据处理系统应运而生。从 2004 年 Google 发表 MapReduce 论文开始，经过近 10 年的发展，基于 Hadoop 开源生态或者其它相应系统的海量数据处理已经成为业界的基本阿里云、腾讯云、华为云服务器四大性能测试比拼（附详细数据）
近期世界杯的开幕让大家开始关注直播业务背后几家云厂商的实力。低延迟、高音质、高画质是所有视频主对直播业务的基本诉求，这就需要公有云具备强大的云端编解码能力，以及更大的带宽资源和网络质量。 至于真实情况如何呢？我们测评了为本次世界杯提供云服务的阿里云、腾讯云、华为云SQLServer 高并发下的 【表变量，临时表，公共表表达式】的性能比拼（HIS3）
标题：一次高并发下的sql分析,及最终解决方法： 现象：pagelatch_ch,pagelatch_ex 资源等待多 1. 对bulk insert 的使用方式改造，1000条以上的数据才会用bulk insert （数据条目少的时候使用insert 命令） 2. order 中使用了大量的表变量，对tempdb 的性能要求比较高，经常出现 pagelatch_Hadoop Spark：全面比拼（架构、性能、成本、安全）
每年，市场上都会出现种种不同的数据管理规模、类型与速度表现的分布式系统。在这些系统中，Hadoop和Spark是获得最大关注的两个。然而该怎么判断哪一款适合你? 如果想批处理流量数据，并将其导入HDFS或使用Spark Streaming是否合理?如果想要进行机器学习和预测建模，Mahout或MLLib会Hadoop Spark：全面比拼（架构、性能、成本、安全.
每年，市场上都会出现种种不同的数据管理规模、类型与速度表现的分布式系统。在这些系统中，Hadoop和Spark是获得最大关注的两个。然而该怎么判断哪一款适合你? 如果想批处理流量数据，并将其导入HDFS或使用Spark Streaming是否合理?如果想要进行机器学习和预测建模，Mahout或MLLib会更好地比拼生态和未来，Spark和Flink哪家强？
前文对 Spark 和 Flink 的引擎做了对比。对用户来说引擎并不是考虑数据产品的唯一方面。开发和运维相关的工具和环境，技术支持，社区等等，对能不能在引擎上面做出东西来都很重要。这些构成了一个产品的生态。可以说引擎决定了功能和性能的极限，而生态能让这些能力真正发挥出作用。 概