Spring WebFlux框架

Spring 5于2017年9月发布了通用版本（GA）。从Spring 5开始，提供了全新的Web开发框架：以Reactor为基础的WebFlux框架。这预示着Spring开始全面拥抱Reactive Programming。在此之前，SpringWeb开发主要是以Spring MVC为主，现在Spring WebFlux已经与SpringMVC具有同等的地位。

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自成立以来，Facebook一直是网络攻击的目标。他们积极抵御恶意软件和防止欺诈，并且他们在这方面的努力经常见诸报端。然而，可以很公平地说，Facebook面临的实际威胁更加严峻。

当面对威胁时，知识就是力量。很多企业都认识到威胁分析和安全分析的重要性，它们不仅可以帮助阻止当前威胁，还可以提高事件响应。最近，Facebook宣布通过其ThreatData框架进军大数据安全分析领域。

在本文中，我们将讨论什么是ThreatData框架，它是如何工作的以及为什么企业应该知道它的存在，还有信息安全专业人员可以从中学到什么来更好地管理企业面临的威胁。

大数据 | Spark Streaming框架有什么特点？

Spark Streaming是构建在Spark上的实时计算框架，且是对Spark Core API的一个扩展，它能够实现对流数据进行实时处理，并具有很好的可扩展性、高吞吐量和容错性。Spark Streaming具有如下显著特点。

大数据处理的新趋势，流处理和批处理是非常重要的两个概念，而基于流处理和批处理的大数据处理框架，Flink和Spark，也是常常被大家拿来做比较的对象。

而在实时流数据处理上，Flink性能似乎更加强劲，那么Flink为什么比Spark快呢，今天我们就来聊聊这个话题。

Spark和Flink都是针对于实时数据处理的框架，并且两者也都在实际的工作当中表现出色，但是如果要深究两者在大数据处理的区别，我们需要从Spark和Flink的引擎技术开始讲起。

数据治理大数据湖仓一体开源框架分为4部分:

1、数据源

业务库数据、用户日志、系统日志、爬虫数据

2、构建集群

Hadoop,HDFS,Yarn

3.1 数据采集

2015年10月19日——领先的独立软件提供商Informatica专注于提供一切有关数据的变革创新。Informatica于近日发布了Informatica大数据管理框架，作为一套完善的混合数据管理框架，该产品能够管理所有类型的大数据。

根据2015年7月29日发布Gartner数据整合工具魔力象限报告的作者Eric Thoo和Lakshmi Randall的意见，“商业智能数据获取、分析及数据存储，这意味着将数据从运营系统中提取出来，进行转化和融合，并且传递到整合过的数据架构中以进行分析。数据的多样性及背景在融合的环境中正在快速扩张，例如非SQL数据库、Hadoop、内存DBMS、逻辑数据仓库架构以及终端用户进行数据整合的能力(数据准备的一部分)，已经逐渐成为信息架构的一部分。”

《大数据和人工智能交流》头条号向广大初学者新增C 、Java 、Python 、Scala、javascript 等目前流行的计算机、大数据编程语言，希望大家以后关注本头条号更多的内容。

（一）Spark简介

在大数据处理当中，核心的数据分析处理环节，衍生出了非常多的框架组件工具，基于不同场景下的需求，给出了更多可选的技术方案。比如说在交互式查询场景下，Impala就是一个不可忽视的重要选择。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲Impala框架入门的一些基础知识。

CDA数据分析师 出品

1、 MapReduce计算框架简介

Mapreduce 是hadoop项目中的分布式运算程序的编程框架，是用户开发"基于hadoop的数据分析应用"的核心框架，Mapreduce 程序本质上是并行运行的。分布式程序运行在大规模计算机集群上，可以并行执行大规模数据处理任务，从而获得巨大的计算能力。谷歌公司最先提出了分布式并行编程模型MapReduce，Hadoop MapReduce是它的开源实现。