大資料和雲端計算技術週報（第0期）
Q1：為什麼要搞一個週報：
A1：受眾多社群日報、週報的啟發（如灣區日報，ES日報等等），所以大資料和雲端計算技術社群經過眾多討論，也決定搞一個週報。目的很簡單，營造分享的氣氛，同時參與的同學能從中學到東西。
Q2:為什麼是第0期，不是從1開始嗎？
A2:程式設計師寫程式碼不是上來就int i=0嗎，從0開始也挺好。
Q3:準備搞多久？
A3:能堅持多久算多，怎麼樣也應該半年以上沒問題。我們現在已經有8位編輯了（分別是：劉濤、薛述強、劉彬、劉超、程鵬、董言、呂西金、朱潔），希望更多有興趣的同學加入我們。
Q4：想加入這個活動的，怎麼加入？
A4：微信聯絡群主就可以了，長期堅持有驚喜。：）
以下是正文，限於眾編輯水平有限，不保證大家都喜歡。
HBase雖然能夠通過MapReuduce對它表中的資料進行分散式計算，但是某些簡單的相加和聚合操作，比如求和與計數，要是能夠把它們放到服務端直接計算，便可省去巨大的通訊開銷，從而直接提升掃描效能。官方對協處理器的介紹如下：
https://blogs.apache.org/hbase/entry/coprocessor_introduction
HBase提供以下三種方法來呼叫協處理器提供的服務，如何部署、執行以及除錯，這篇文章具有很好的參考價值。
https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hbase-coprocessor2/index.html
HBase協處理可以應用於二級索引，在插入資料之前通過協處理器來實現索引欄位在索引表的儲存，刪除資料之前通過協處理刪除索引表的索引，該方案來自華為貢獻於社群。
https://github.com/Huawei-Hadoop/hindex
2FlinkApache Flink 是一個面向分散式資料流處理和批量資料處理的開源計算平臺，它能夠基於同一個Flink執行時（Flink Runtime），提供支援流處理和批處理兩種型別應用的功能。
Apache Kylin是一個開源的分散式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查詢介面及多維分析（OLAP）能力以支援超大規模資料。本文將從kylin的架構設計與原理入手，介紹kylin的核心模組與架構體系
4JAVA RPC
如果公司對效率有極高的要求建議使用 Dubbo，相對比 RPC 的效率會比 HTTP 高很多；如果團隊不想對技術架構做大的改造建議使用 Dubbo，Dubbo 僅僅需要少量的修改就可以融入到內部系統的架構中。但如果技術團隊喜歡挑戰新技術，建議選擇 Spring Cloud，Spring Cloud 架構體系有有趣很酷的技術。
5應用架構今年剛上線就成功經受雙11網購狂潮的網聯平臺，是國內金融資訊化建設的又一重要系統，將對包括支付寶、微信支付在內的整個支付體系產生關鍵影響，其分散式架構應用了諸多最新的雲端計算和大資料技術，值得深入研究。
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