背靠亿级流量，SPARK2022腾讯先锋打造云游戏互动直播

如何让每年一度的发布会更加深入人心？在今年6月27日的SPARK2022腾讯游戏发布会上，我们就看到了不同往年的一幕：

在今年腾讯游戏发布会官方视频号直播过程中，腾讯先锋为用户提供直播+云游戏的体验方式，让所有在线观看发布会的玩家，都能够在观看直播的同时，一键畅快体验游戏大作。

背靠亿级流量，腾讯先锋云游戏助力2022年腾讯游戏发布会

在环境不断变化的当下，线上传播已成为“发布会”等核心品牌行为的主要传播路径。此次腾讯先锋依靠腾讯游戏和微信视频号的合作，云游戏与亿级流量平台的合作，不仅为发布会带来广泛的关注，也为“云游戏+”，提供了更多可能。

直播+云游戏一键体验的方式，极大缩短了用户体验的距离，在用户保持兴趣的短暂窗口期内，以最便捷的路径与体验方式，提供了高品质的游戏体验。同时也避免了因为跳转、下载等过长的交互行为，而造成的用户流失。同时，借助视频号背靠微信的优势，也将有助于将云游戏的“互动”概念打入最为广泛的受众群体中。

本次发布会上，直播+云游戏一键体验的路径，为未来云游戏+提供了更多想象空间。

启用全新品牌，腾讯先锋云游戏探索更多可能

在今年的腾讯游戏发布会中，腾讯先锋全新品牌宣传片第一次对外发布。

随着宣传片的曝光，腾讯先锋也开始正式启动全新LOGO。新的LOGO整体配色以绿、蓝两种配色为主，辅以明**调，给人一种充满生机、活泼及科技感的感受。

在造型方面，新LOGO由左右两个三角构成的游戏手柄造型。根据官方的说法，这两个三角分别代表了游戏与科技——左侧为游戏现状，右侧技术的光芒从中穿过，寓意云游戏技术突破了游戏技术的边界，来到全新的游戏体验世界。同时，两个三角相交而成的“X”造型，寓意了在新的游戏世界，腾讯先锋将创造无限可能。

腾讯先锋云游戏全新LOGO

事实上，近半年来，腾讯先锋在深耕云游戏，展开广泛合作的同时，也在持续完成其品牌升级工作。2022年初，就正式将名称由“腾讯先游”更名为“腾讯先锋”，并以“打造互动娱乐体验的先锋”及“探索社会价值赋能的先导”作为品牌定位。

此次推出品牌宣传片及全新LOGO，阐述其通过云游戏技术带来全新娱乐互动体验的同时，也表达其将持续探索超级数字场景的决心。

值得注意的是，这部腾讯先锋宣传片的末尾公布了一个令武侠游戏玩家振奋的彩蛋——腾讯游戏首款支持iOS系统的官方云游戏：《云天涯明月刀手游》将于2022年夏天震撼上线，届时，用户只需下载30MB左右的安装包，便可通过苹果设备体验这款武侠大作。

随着《云天涯明月刀手游》的预热和上线，意味着腾讯先锋为推进云游戏iOS跨端体验的产品战略又前进了一步。

数字长城，腾讯先锋云游戏邀您一同踏上数字之旅

今年6月11日，在国家文物局的指导下，由中国文物保护基金会和腾讯基金会协同包括天津大学建筑学院、长城小站等众多长城保护研究专业机构共同推出了“云游长城”系列产品。

“数字长城“是全球首次通过数字技术，实现最大规模文化遗产毫米级高精度、沉浸交互式的数字还原，也是首次采用云游戏的形式体现3A游戏级别的场景和交互。如此高精度和大规模的数字场景使用云游戏的方式呈现，业内是首次。

而腾讯先锋，则为“数字长城“提供了专业的云游戏技术支持。

相信随着腾讯先锋在云游戏技术上的持续深耕，未来必将带给我们更多惊喜。

腾讯先锋云游戏，突破等待，先锋集结！百度搜索“腾讯先锋”，一起探索无限想象的数字世界吧。

Storm与Spark，Hadoop相比是否有优势

Storm优势就在于Storm是实时的连续性的分布式的计算框架,一旦运行起来,除非你将它杀掉,否则它一直处理计算或等待计算的状态Spark和hadoop都做不到

当然它们各自都有其应用场景,各有各的优势可以配合使用

下面我转一份别人的资料,讲的很清楚

Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。

所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架。

Storm是最佳的流式计算框架，Storm由Java和Clojure写成，Storm的优点是全内存计算，所以它的定位是分布式实时计算系统，按照Storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义。

Storm的适用场景：

1）流数据处理

Storm可以用来处理源源不断流进来的消息，处理之后将结果写入到某个存储中去。

2）分布式RPC。由于Storm的处理组件是分布式的，而且处理延迟极低，所以可以作为一个通用的分布式RPC框架来使用。

SparkSpark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，目的是更快速的进行数据分析。Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发开发，类似于Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark基于Map Reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的Map Reduce的算法。

Spark的适用场景：

1）多次操作特定数据集的应用场合

Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小。

2）粗粒度更新状态的应用

由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如Web服务的存储或者是增量的Web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。

总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。

Hadoop是实现了MapReduce的思想，将数据切片计算来处理大量的离线数据数据。Hadoop处理的数据必须是已经存放在HDFS上或者类似HBase的数据库中，所以Hadoop实现的时候是通过移动计算到这些存放数据的机器上来提高效率。

Hadoop的适用场景：

1）海量数据的离线分析处理

2）大规模Web信息搜索

3）数据密集型并行计算

简单来说：

Hadoop适合于离线的批量数据处理适用于对实时性要求极低的场景

Storm适合于实时流数据处理，实时性方面做得极好

Spark是内存分布式计算框架，试图吞并Hadoop的Map-Reduce批处理框架和Storm的流处理框架，但是Spark已经做得很不错了，批处理方面性能优于Map-Reduce，但是流处理目前还是弱于Storm，产品仍在改进之中

Strom是实时的流计算，而Spark和hadoop的mapreduce都不是实时的，就实时计算这块Strom绝对的优势，但是其他方面Strom是无法代替spark和hadoop的

Storm用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。为Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能 Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发，允许将数据载入内存作反复查询，此外还融合数据仓库，流处理和图形计算等多种计算范式。Spark构建在HDFS

应用场景不同不好比较。一般storm拿来做实时流数据的需求，而spark更适合拿来做离线数据分析。hadoop是生态圈，这里就假设你问的是hadoop核心计算框架mrsprak和mr都适合拿来做离线数据分析，spark是快启动，在数据量不是非常大的时候（TB级别），spark有较明显的优势。

Storm用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。为Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能

Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发，允许将数据载入内存作反复查询，此外还融合数据仓库，流处理和图形计算等多种计算范式。Spark构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合。它的RDD是一个很大的特点。

Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。

Storm 实施处理

Spark 内存计算

Hadoop 批处理

Hadoop 生态圈比较强大

Spark是新生力量，有望取代Hadoop或者被纳入Hadoop阵营

spark与hadoop的比较我就不多说了，除了对硬件的要求稍高，spark应该是完胜hadoop（Map/Reduce）的。storm与spark都可以用于流计算，但storm对应的场景是毫秒级的统计与计算，而spark（stream）对应的是秒级的。这是主要的差别。一般很少有对实时要求那么高的场景（哪怕是在电信领域），如果统计与计算的周期是秒级的话，spark的性能是要优于storm的。

传统杂志相比电子阅读相比是否有优势

跟传统的纸质杂志相比网络杂志的成本远远低于传统杂志，只要有一个网络杂志制作就能做出成千上万的网络杂志，以及无限的复制。而传统杂志的成本则相对网络杂志来说就要高一点。

2   相对于纸质杂志来说网络杂志更加好管理，永久保存、不占空间、携带方便、容易传输。

3   3网络杂志的扩展速度和广度远高于纸质杂志，网络杂志只要发布在网上，之要几个小时就有成千上万的阅读量以及访问量。

4   现在的社会是电子化、智能化、网络化的时代，刚好迎合了时代潮流的发展，这叫顺势发展，遵守时代规律。

5   与纸质杂志相比，网络杂志所包含的信息量更大，有纸质的图文，还有纸质没有的和美妙的背景音乐。

6   同样有，纸质版的是静态的，只是死死的一张图，而电子杂志里的图像可以360度旋转，看清图像的每一个细节；还可以直接动态更换图像的颜色，实现更加真实的视觉效果；而纸质杂志完全无法实现。

7   电子杂志版面里的文字模块、图文模块、影音模块可以自由移动自由组合，而纸质杂志更换版面需要经过复杂的程序。

8   电子杂志版面里的文字模块、图文模块、影音模块可以自由移动自由组合，而纸质杂志更换版面需要经过复杂的程序。

9   纸质杂志制作是必须要专业人士来排版制作，一般的人根本无法参与；而制作电子杂志时，只要安装一个网络杂志制作iebook超级精灵，在花上一点熟悉的时间就能马上制作网络杂志，要求低，只要会电脑的人就能制作。

10  纸质杂志的载体要消耗纸张、彩墨等材料，而电子杂志不再需要这些，秉承了地球、环保、绿色的环保理念。

mapreduce应该是指MapReduce吧，是一种编程模式，用于大规模数据的并行计算。 Spark作为名词是火花的意思，作为动词是产生，触发，发出火星，强烈赞同，正常运转的意思 Yarn做为名词是纱线，故事的意思，作为动词是讲故事的意思。

在注册成为AdobeCreativeCloud的会员之后，用户可以下载并安装AdobeCS6应用程序和两款新的HTML5产品——AdobeMuse和AdobeEdgepreview。

CreativeCloud还集成了Adobe极具创意的平板电脑应用程序，比如说PhotoshopTouch，这使得用户可以在云端同步和存储文件，然后在设备端进行访问。

用户还可以非常方便的在iOS或安卓APP商店上发布自己开发的APP，进行网站发布并托管。

另外，CreativeCloud的用户还可以获得应用程序更新，比如在最新CSpoint-product功能作为CS重要更新的一部分被发布之前，用户就可以使用该功能。

第一阶段：熟练的掌握Scala语言

1，Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala,;

2， 虽然说现在的Spark可以采用多语言Java、Python等进行应用程序开发，但是最快速的和支持最好的开发API依然并将永远是Scala方式的API，所以你必须掌握Scala来编写复杂的和高性能的Spark分布式程序;

3， 尤其要熟练掌握Scala的trait、apply、函数式编程、泛型、逆变与协变等;

第二阶段：精通Spark平台本身提供给开发者API

1， 掌握Spark中面向RDD的开发模式，掌握各种transformation和action函数的使用;

2， 掌握Spark中的宽依赖和窄依赖以及lineage机制;

3， 掌握RDD的计算流程，例如Stage的划分、Spark应用程序提交给集群的基本过程和Worker节点基础的工作原理等

第三阶段：深入Spark内核

此阶段主要是通过Spark框架的源码研读来深入Spark内核部分：

1， 通过源码掌握Spark的任务提交过程;

2， 通过源码掌握Spark集群的任务调度;

3， 尤其要精通DAGScheduler、TaskScheduler和Worker节点内部的工作的每一步的细节;

第四阶级:掌握基于Spark上的核心框架的使用

Spark作为云计算大数据时代的集大成者，在实时流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面具有显著的优势，我们使用Spark的时候大部分时间都是在使用其上的框架例如Shark、Spark Streaming等：

1， Spark Streaming是非常出色的实时流处理框架，要掌握其DStream、transformation和checkpoint等;

2， Spark的离线统计分析功能，Spark 100版本在Shark的基础上推出了Spark SQL，离线统计分析的功能的效率有显著的提升，需要重点掌握;

3， 对于Spark的机器学习和GraphX等要掌握其原理和用法;

第五阶级:做商业级别的Spark项目

通过一个完整的具有代表性的Spark项目来贯穿Spark的方方面面，包括项目的架构设计、用到的技术的剖析、开发实现、运维等，完整掌握其中的每一个阶段和细节，这样就可以让您以后可以从容面对绝大多数Spark项目。

第六阶级：提供Spark解决方案

1， 彻底掌握Spark框架源码的每一个细节;

2， 根据不同的业务场景的需要提供Spark在不同场景的下的解决方案;

3， 根据实际需要，在Spark框架基础上进行二次开发，打造自己的Spark框架;

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