1.数据仓库简介 数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。

去年 6 月份在流利说提离职后，leader 问我为什么要走。我说，流利说有很健全的数据处理基础设施，但这不是所有的公司都会有的条件，所以我想看看在一个基建不全的创业公司我是否也可以像现在一样做的好。

本文介绍如何在E-MapReduce上使用Kafka Connect实现同步RDS binlog数据

最近读了阿里的《大数据之路-阿里巴巴大数据实践》，对于其机器学习平台也蛮感兴趣，正好阿里出了本新书《解析阿里云机器学习平台》，顺便读了下，感触也不少，结合最近团队机器学习的一些思考，特别在此分享于你。

本文描述如何在凑单场景突破找相似、发现惊喜的同时做到成交翻倍，实现体验和数据上的双赢。

Amazon Redshift数据迁移到MaxCompute

在 2017 年上半年以前，TalkingData 的 App Analytics 和 Game Analytics 两个产品，流式框架使用的是自研的 td-etl-framework。该框架降低了开发流式任务的复杂度，对于不同的任务只需要实现一个 changer 链即可，并且支持水平扩展，性能尚可，曾经可以满足业务需求。

最近在做日志采集相关的开发，了解了flume原理和实现，转载一篇文章，一起学习。

本文主要是对数据库查询优化器的一个综述，包括查询优化器分类、查询优化器执行过程和CBO框架Calcite。

大数据平台的成熟使得更多种类的非结构化、半结构化的数据分析成为可能其中应用非常广泛的一种场景就是日志分析。在日志类型数据的清洗转换过程中把IP地址转换为归属地又是极为常见的一种场景。

small is beautiful，small is powerful

先说Hadoop 什么是Hadoop？ Hadoop是一个开源、高可靠、可扩展的分布式大数据计算框架系统，主要用来解决海量数据的存储、分析、分布式资源调度等。Hadoop最大的优点就是能够提供并行计算，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

回顾大数据技术领域大事件，最早可追溯到06年Hadoop的正式启动，而环顾四下，围绕着数据库及数据处理引擎，业内充斥着各种各样的大数据技术。在云栖社区2017在线技术峰会大数据技术峰会上，阿里云大数据计算平台架构师林伟做了题为《MaxCompute的大脑：基于代价的优化器》的分享，为大家分享阿里巴巴大数据计算服务的大脑——基于代价的优化器的设计和架构。

相信很多企业版用户已经发现编辑器出现了一个新功能「数据过滤器」，然而打开这个功能之后，又不知道怎么用。今天我们就来简单入门一下这个新功能。

MaxCompute（原ODPS）是一项大数据计算服务，它能提供快速、完全托管的PB级数据仓库解决方案，使您可以经济并高效的分 析处理海量数据。欢迎加入钉钉交流群11782920。

学习MaxCompute SQL和UDF的checklist

YARN中集成了CGroups的功能，使得NodeManger可以对container的CPU的资源使用进行控制，比如可以对单个container的CPU使用进行控制，也可以对NodeManger管理的总CPU进行控制。

我们知道Kafka提供一套非常完善的Metrics数据，覆盖Broker，Consumer，Producer，Stream以及Connect。E-MapReduce通过Ganglia收集了Kafka Broker metrics信息，可以很好地监控Broker运行状态。

大家在使用大数据计算服务MaxCompute时，最头疼就是我现在已有的数据如何快速上云？我的日志数据如何采集到MaxCompute上？等等。。。具体详见《MaxCompute（原ODPS）开发入门指南——数据上云篇》。

地图数据（散点、呼吸气泡、飞线等）不显示问题：经纬度放反、API返回结果或者SQL查询结果与组件所需数据格式不匹配、数据过滤器、跨域问题。

看到很多用户经常会问如何对分组内进行排序。官方文档：https://help.aliyun.com/document_detail/34994.html?spm=5176.doc27891.6.611.

在使用 MaxCompute之前，唱吧使用自建体系来存储处理各端收集来的日志数据，包括请求访问记录、埋点数据、服务器业务数据等。但随着每天处理数据量的增长，积累的历史数据越来越多，来自其他部门同事的需求越来越复杂，自建体系逐渐暴露出了能力上的短板。

4月新功能发布，精彩技术好文推荐，5月线上线下活动抢先知道，尽在4月刊。

基于Blink为新商业调控打造实时大数据交互查询服务 从IT到DT、从电商到新商业，阿里巴巴的每个细胞都存在大数据的DNA，如何挖掘大数据的价值成为抢占未来先机的金钥匙！传统的大数据开发主要基于离线计算平台MaxCompute（ODPS）进行天级别、小时级别的批量数据分析，但近些年随着618、99.

摘要：大数据计算服务(MaxCompute，原名ODPS)是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。MaxCompute向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。

2018年1月10日，MaxCompute禁止Full Scan功能开放。对于新创建的project默认情况下执行sql时，针对该project里的分区表不允许全表扫描，必须有分区条件指定需要扫描的分区。

一、 MaxCompute是什么 你的OSS数据是否作堆积在一旁沉睡已久存储成本变为企业负担你是否想唤醒沉睡的数据驱动你的业务前行MaxCompute可以帮助你高效且低成本的解决这些问题通过对海量数据进行分析和计算来实现勾勒用户画像、提升营销转化、挖掘产品优化方向、预测业务发展等丰富的业务场景。

本文PPT来自阿里云数据事业部高级专家薛明/艺卓于10月15日在2016年杭州云栖大会上发表的《MaxCompute大数据生态集成和开发工具》。

随着MaxCompute（ODPS）2.0的上线，新增的非结构化数据处理框架也推出一系列的介绍文章，包括 MaxCompute上如何访问OSS数据, 基本功能用法和整体介绍，侧重介绍读取OSS数据进行计算处理； 本文：MaxCompute(ODPS)上处理非结构化数据的Best Practice。

1 准备工作 1.1 开通MaxCompute服务 参考使用MaxCompute的准备工作 1.2 开通Datahub服务 进入Datahub Web控制台，创建project（注意：首次使用的用户需要申请开通） 1.3 安装Docker环境 Docker官方说明了在不同操作系统下安装Docker的方法，您可以点击此处查看。

随着大数据技术的蓬勃发展，现在关于大数据技术在各行各业的实践也如火如荼。 那么当大数据技术遇到光伏行业会产生何样的化学反应呢？ 下面就和大家一起分享一下袋鼠云是如何使用阿里云数加平台和机器学习平台助力光伏行业的。

2月21日下午，美国权威科学杂志《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review)发布2017年全球十大突破性技术榜单。在与Google、微软、IBM等科技巨头的较量中，阿里巴巴分别入选“强化学习”和“刷脸支付”两大突破性技术榜单。

前情提要 人工智能千千万，没法落地都白干。自从上次老司机用神经网络训练了热狗识别模型以后，群众们表示想看一波更加接地气，最好是那种能10分钟上手，一辈子受用的模型。这次，我们就通过某著名电商公司的公开数据集，在阿里云大数据生态之下快速构建一个基于协同过滤的推荐系统！ 推荐系统大家都不陌生，早就已经和大家的生活息息相关。

秋日杲杲，大数据技术公开课第五季开播！本季主题 “云数据仓库 MaxCompute 最佳实践之数据上云”。10.22日-11.12日，每周二 19:00，一起学习大数据。

网聚宝基于阿里云数加及基础云服务等产品，向客户提供全域大数据SaaS应用，向二次开发者、集成商及合作伙伴提供PaaS API以及DaaS API，从而为客户、合作伙伴、集成商、二次开发者进行全面的大数据赋能。

本文向您详细介绍如何使用DataWorks数据同步功能，将Kafka集群上的数据迁移到阿里云MaxCompute大数据计算服务。

好多同学在使用MaxCompute时，对产品的应用限制并不了解。这里，我们将给出MaxCompute产品的详细应用限制列表。如有遗漏，还请大家补充： 命名规范：原则上，项目(Project)，表(Table)，函数(Function)，资源(Resource)，分区(Partition

“最早是新业务要做，但是买服务器来不及，管理员没到位，而且新业务的成本很高，是否能成功也是未知，因此明源决定采用阿里云，等资金和人到位再搬到自己内部。然而就是这种误打误撞，却让明源抓住了一个很好的机会走在了正确的轨道上。

阿里云Elasticsearch集成了Elastic Stack商业版的X-Pack组件包，包括安全、告警、监控、报表生成、图分析、机器学习等组件，用户可以开箱即用。本文将对X-Pack 的报告组件功能进行详细解读。

DataWorks基于MaxCompute作为核心的计算、存储引擎，提供了海量数据的离线加工分析、数据挖掘的能力。通过DataWorks，可对数据进行数据传输、数据转换等相关操作，从不同的数据存储引入数据，对数据进行转化处理，最后将数据提取到其他数据系统。

数字经济时代，互联网改变着我们生活的方方面面，同时也在改变着商业世界的运营法则。而随着云计算、移动互联网、人工智能、大数据新一代技术的应用和发展，以及传统行业转型升级的日益深化，二者之间的关系变得愈发紧密。