利用阿里云EMR生态定制化集群，实现数据仓库满足商业/运营的查询需求，并提供横向扩展提升性能的空间，结合多样服务达到数据交互查询及统一数据源下的最佳成本控制。

流式计算一个很常见的场景是基于事件时间进行处理，常用于检测、监控、根据时间进行统计等系统中。使用Spark Streaming SQL可以很方便的对事件数据中的时间字段进行处理，本文通过讲解一个统计用户在过去5秒钟内点击网页次数的案例，介绍如何使用Spark Streaming SQL对事件时间进行操作。

本地大数据服务是否进入消失倒计时？云平台大数据服务最终到底会趋向多云、混合云还是单一公有云？集群规模增大，上云成本将难以承受是误区还是事实？InfoQ 将就上述问题对阿里云智能通用计算平台负责人关涛进行了专访。

本文将介绍 CBO，它充分考虑了数据本身的特点（如大小、分布）以及操作算子的特点（中间结果集的分布及大小）及代价，从而更好的选择执行代价最小的物理执行计划，即 SparkPlan。

什么是大数据？什么是计算？什么是超大规模的大数据计算？ 答案是MaxCompute，具备单日600PB计算力的企业级大数据计算平台。MaxCompute一天的信息处理量相当于全球最大图书馆-美国国会图书馆藏书储存信息量的2250倍，可以为全球70亿人每人存储30张高清照片。

MaxCompute是ET大脑供血系统极其重要的组成部分，如果没有MaxCompute，今天我们将没办法给大家讲述任何一个成功的故事。

通过demo分析istio的网络转发流程，从而对istio实现原理有更为直观的认识。本文先介绍了涉及到的相关概念和背景知识，然后对具体应用进行分析。背景知识概念分散，参考文章较多，敬请谅解。

Elastic公司的“ELK”是目前最火的日志分析三剑客，其中ElasticSearch负责日志的索引，Logstash负责日志的收集，Kibana负责日志的展示和分析。Elastic与阿里云达成了合作伙伴关系，推出“阿里云 Elasticsearch”服务，提供了开箱即用的Elasticsearch和Kibana环境。

2017/12/20 北京云栖大会上阿里云MaxCompute发布了最新的功能Python UDF，万众期待的功能终于支持啦，我怎么能不一试为快，今天就分享如何通过Studio进行Python udf开发。

2017/12/20 北京云栖大会上阿里云MaxCompute发布了最新的功能Python UDF。 小编第一时间申请到了公测资格，下面就为大家做个简单演示，通过DataWorks注册MaxCompute Python UDF（字符串大小写转换），完成数据处理。

阿里云Elastisearch集成了可视化工具Kibana，用户可以使用Kibana的开发工具便捷的查询和分析存储在Elastisearch中的数据。除了柱状图、线状图、饼图、环形图等经典可视化功能外，还拥有地理位置分析、数据图谱分析、时序数据分析等高级功能。

MaxCompute (ODPS) ( __注1__ )是阿里云自主研发的具有业界领先水平的分布式大数据处理平台, 尤其在集团内部得到广泛应用，支撑了多个BU的核心业务。 ODPS2.0除了持续优化性能外，也致力于提升SQL语言的用户体验和表达能力，提高广大ODPS开发者的生产力。

MaxCompute（原ODPS）是阿里云自主研发的具有业界领先水平的分布式大数据处理平台, 尤其在集团内部得到广泛应用，支撑了多个BU的核心业务。 MaxCompute除了持续优化性能外，也致力于提升SQL语言的用户体验和表达能力，提高广大ODPS开发者的生产力。

实时业务处理的需求越来越多，也有各种处理方案，比如storm，spark等都可以。那以数据流的方向可以总结成数据源-数据搜集-缓存队列-实时处理计算-数据展现。本文就用阿里云产品简单实现了一个实时处理的方案。

本文主要以阿里云大航杯“智造扬中”电力AI大赛 数据为背景，讲述博主自己的比赛经历以及数加平台和机器学习pai的使用经验

数加·大数据开发套件目前支持任务调度周期有五种：天、周、月、分钟、小时。本文将介绍这五种周期的配置和调度形态。 调度规则——调度任务是否能运行起来要满足的条件： 上游任务实例是否都运行成功。若所有上游任务实例都运行成功则触发任务进入等待时间状态。

本次分享内容主要包括三部分：（一）分布式存储系统应该具备的能力；（二）阿里云分布式存储系统盘古的介绍；（三）分布式系统技术展望。

本文结合EMR集群，讲述了如何利用yarn capacity scheduler在EMR集群上实现大集群的多租户的集群资源quota限制与管控。

摘要：3月5日，第十二届全国人民代表大会第五次会议在北京人民大会堂开幕，两会期间的“部长通道”是每年两会的一个亮点，李克强总理多次强调要让部长们当“第一新闻发言人”，积极回应舆论关切，给社会各界一个稳定预期。

“令人惊喜的是，利用阿里云的数加平台，我们差不多一个多月就搭建好了大数据平台，并且可以通过图形化的界面快速的开发，几个开发人员很快的掌握，甚至我们把阿里云的开发端给了业务部门，他们一些稍微资深一点的业务人员也可以使用，所以我们初步估计了一下，给我们节省的价值至少是千万级的。

MaxCompute作为阿里云大数据平台的核心计算组件，承担了集团内外大部分的分布式计算需求。

如果要人们评选当今最受关注话题的top10榜单，雾霾一定能够入选。如今走在北京街头，随处可见带着厚厚口罩的人在埋头前行，雾霾天气不光影响了人们的出行和娱乐，对于人们的健康也有很大危害。本文通过爬取并分析北京一年来的真实天气数据，挖掘出二氧化氮是跟雾霾天气（这里指的是PM2.5）相关性最强的污染物，从

心脏病是人类健康的头号杀手。全世界1／3的人口死亡是因心脏病引起的，而我国，每年有几十万人死于心脏病。 所以，如果可以通过提取人体相关的体侧指标，通过数据挖掘的方式来分析不同特征对于心脏病的影响，对于预测和预防心脏病将起到至关重要的作用。本文将会通过真实的数据，通过阿里云机器学习平台搭建心脏病预测案

  阿里云发布了许多产品，今天让我们来了解下大数据计算服务MaxCompute这款产品吧。     什么是MaxCompute呢?   MaxCompute是由阿里云自主研发，是阿里巴巴自主研发的海量数据处理平台。提供针对TB/PB级数据、实时性要

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逻辑回归是一种广泛使用的分类算法，它属于线性分类器。 在逻辑回归中，目标是找到最佳的权重参数θ，使得预测结果尽可能接近实际的类别标签。 广义线性回归是逻辑回归的理论基础，它考虑了不同类型的因变量分布，包括伯努利分布（对应二分类问题）。指数族分布是这类模型的一个共同特征，而逻辑回归就是其中的特定情况。在梯度下降过程中，我们沿着损失函数的梯度方向更新权重，以找到损失最小的解。通过这种方式，逻辑回归可以学习到数据集的最佳分类超平面。 在代码实现中，我们可以使用Python的scikit-learn库来实现逻辑回归，并观察损失函数在权重空间中的形状。

实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架，广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器，提供了一套全面的解决方案，以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点，使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。