golang 框架中有哪些新特性支持大数据处理？

// 创建一个 Flink 流运行时环境
runtime := flink.NewFlinkRuntime()

// 定义一个处理流数据的函数
func myHandler(ctx flink.Context, data string) {
    // 处理数据
    fmt.Println(data)
}

// 创建一个数据流
source := flink.NewSource(func(ctx flink.Context) (string, error) {
    return "Hello, Go!", nil
})

// 使用处理器处理数据流
stream := source.Process(runtime, myHandler)

// 运行数据流
stream.Run()

// 创建一个 Beam 管道
p := beam.NewPipeline()

// 创建一个读入数据的来源
source := beam.Create(p, "a", "b", "c")

// 使用 Map 转换处理数据
mapFn := func(s string) string {
    return strings.ToUpper(s)
}
mapped := beam.Map(p, mapFn, source)

// 打印处理后的数据
beam.ParDo0(p, func(str string) {
    fmt.Println(str)
}, mapped)

// 运行管道
beam.Run(p)

// 创建一个 Bigtable 客户端
client, err := bigtable.NewClient(ctx, projectID, instanceID)
if err != nil {
    return err
}
defer client.Close()

// 获取一个表
table := client.Open(tableID)

// 插入一些数据
mutator := bigtable.NewMutation()
mutator.SetCell("cf1", "field1", "value1", 0)
rowKey := "user-1"
err = table.Apply(ctx, rowKey, mutator)
if err != nil {
    return err
}

// 读取一些数据
scanner := table.ReadRows(ctx, bigtable.RowRange{Start: rowKey, End: rowKey + "\x00"})
for {
    row, err := scanner.Next()
    if err == iterator.Done {
        break
    }
    if err != nil {
        return err
    }
    value, err := row["cf1"]["field1"].Value()
    if err != nil {
        return err
    }

    fmt.Println(string(value))
}

// 创建一个 SparkContext
sc := spark.NewSparkContext(conf)

// 创建一个 Spark RDD
data := sc.WholeTextFiles("path/to/file")

// 处理数据
words := data.FlatMap(func(filename string, text string) []string {
    return strings.Split(text, " ")
})
counts := words.Map(func(word string) (string, int) {
    return word, 1
}).ReduceByKey(func(a, b int) int { return a + b })

// 打印结果
counts.Collect().ForEach(func(kv KeyValue) { fmt.Println(kv.Key, kv.Value) })