奇安信集团作为一家网络安全公司是如何基于 Flink 构建 CEP 引擎实时检测网络攻击？其中面临的挑战以及宝贵的实践经验有哪些？本文主要内容分为以下四个方面： 1. 背景及现状 2. 技术架构 3. 产品及运维 4. 未来发展与思考

阿里云EMR-3.13.0版本的SparkSQL支持自适应执行功能，用来解决Reduce个数的动态调整/数据倾斜/执行计划的动态优化问题。

MaxCompute2.0(原Odps)：通过性能评测，MaxCompute2.0离线计算比同类产品Hive2.0 on Tez性能优势快约90%以上；MaxCompute2.0从新一代执行引擎到编译引擎、基于代价的优化器全流程针对性能提升做出了卓越改进。        本次评测侧重于已发

转载自dachuan源代码是最好的文档 随着双十一数据量的暴增，之前用distinct去重可以简单处理的场景，现在消耗的时间成倍增长。如果用了multiple distinct，那就更要警惕，因为多重去重本身会带来数据量的成倍增长，很可能10分钟的任务，在双十一期间会跑上几个小时都没有结果。 这

什么是DT时代？         在2015年中国（深圳）IT领袖峰会上，马云发表演讲：过去7年我们从互联网创业到互联网产业，很快进入互联网经济，而且正在从IT走向DT时代，也许昨天称为IT领袖峰会，未来要称DT领袖峰会，DT不仅仅是技术提升，而是思想观念的提升。

摘要：在2017杭州云栖大会机器学习平台PAI专场上，阿里巴巴研究员、阿里云机器学习平台PAI负责人林伟为大家分享了人工智能的发展历史以及阿里云机器学习平台PAI的简单情况和特性。   本文内容根据嘉宾演讲视频以及PPT整理而成。

转载自xingbao各位好，这是介绍阿里云伏羲(fuxi)调度器系列文章的第二篇，今天主要介绍调度模型和FIFO\FAIR调度策略 一、FuxiMaster简介 FuxiMaster和Yarn非常相似，定位于分布式系统中资源管理与分配的角色：一个典型的资源分配流程图如下所示： 作为调度器，目前F

本文提供了一种对深度学习模型量化压缩以及加速推理的方法

本手册为云栖大会Workshop《云计算·大数据：海量日志数据分析与应用》的《数据采集：日志数据上传》篇而准备。主要为保障各位学员在workshop当天能够顺畅进行动手实操，那么本节为学员掌握阿里云数据采集的操作和使用。

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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Graph组件功能进行详细解读。

如何从海量的历史、实时数据中快速获取有用信息，令搜索变得越来越具挑战性。OpenSearch是阿里云推出的一款云搜索服务，本文将介绍OpenSearch的发展历程、基本功能、以及实现原理和架构，以实际应用场景为例讲述应用实践过程。

MaxCompute 的数据上传接口（Tunnel）定义了数据 block 的概念：一个 block 对应一个 http request，多个 block 的上传可以并发而且是原子的，一次同步请求要么成功要么失败，不会污染其他的 block。这种设计对于服务端来讲十分简洁，但是也把记录状态做 fa.

文章将从网络流控的概念与背景、TCP的流控机制、Flink TCP-based 反压机制（before V1.5）、Flink Credit-based 反压机制 （since V1.5）、总结与思考等几个方面进行分享。

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你可能已经不知不觉中在数据科学项中用上了贝叶斯相关技术！如果你还没用上，这个技术可以增强你的数据分析能力。本文会展示这项技术在现实世界中的应用案例：通过传感器收集的流式数据预测硬件故障率。

rophet基本覆盖了携程所有业务线，监控指标的数量达到10K+，覆盖了携程所有订单、支付等重要的业务指标。Prophet将时间序列的数据作为数据输入，以监控平台作为接入对象，以智能告警实现异常的告警功能，并基于Flink实时计算引擎来实现异常的实时预警，提供一站式异常检测解决方案。

案例与解决方案汇总页：阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总 1. 概述 异常检测（anomaly detection）指的是对不符合预期模式或数据集（英语：dataset）中其他项目的项目、事件或观测值的识别。

阿里云大数据计算服务MaxCompute通过灵活性、简单性和创新为您企业的业务环境带来了变革，但是您企业是否通过其实现了原本预期的节省成本的目标呢?本文中，我们将为广大读者诸君介绍优化您企业MaxCompute开销的一些关键性的策略。

gig基于对latency的负反馈控制，实现了坏节点屏蔽、服务预热、异构集群负载均衡、自动降级等功能，大大提高了阿里搜索线上服务的稳定性。

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。

我们的集群规模不断地在加大， 与此同时我们却有着不同的感受，明显感觉到了各种任务的运行效率都在变低，其中AllOrNothing这类任务表现尤为明显

为了验证一些老证件上的身份证号码到底是不是本人，今天为大家提供一个15位身份证号码转换成18位的MaxCompute的UDF，下载地址见附件。 效果如下： MaxCompute UDF代码如下： /*** * 身份证号码构成：6位地址编码+8位生日+3位顺序码

昨天，DataWorks推出了PYODPS任务类型，集成了Maxcompute的Python SDK，可在DataWorks的PYODPS节点上直接编辑Python代码操作Maxcompute，也可以设置调度任务来处理数据，提高数据开发效率。

概述 DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。

摘要：ofo小黄车大数据BI系统负责人龙利民为大家分享了ofo的上云体验，重点分享了MaxCompute的应用实践，最后对阿里云提出了自己的建议需求。 关于ofo小黄车 共享经济不仅与技术相关，它还关乎人类共同命运，关乎可持续发展。

传统的运维人员通常只面对几十或者上百台的服务器，但在大规模分布式集群中，运维人员面临工作任务明显不同。本文分别阐述服务器数量激增，要求提升全局掌控能力，如何实现系统的自我保护和自动化恢复，大规模与精细化平衡，以及需要开发和运维更加紧密合作等方面，通过对真实数据进行分析和预测，将判断失误概率降到最低。

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。   由于 MaxCompute是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。

最重要的是采用阿里云数加，东润环能将所有精力都放在业务上，节省了自建机房在学习成本、开发成本、管理成本、投入机房资源和运维成本的总成本，“相比自建Hadoop物理集群，使用阿里云数加MaxCompute的总成本有较大降低，应用开发效率有很大提高。”东润环能技术研发部总监王云如是说。

阿里云MVP曾勇撰写的《ELK运维监控入门实战》系列，以Elasticsearch中文社区网站运维监控体系搭建作为案例，讲解了ELK监控系统的相关原理和技术实现，可作为对ELK感兴趣的同学的入门级文章。本篇作为第一篇，介绍了项目背景和技术架构。

本文描述了使用深度学习算法在淘宝环境中怎么给用户提供个性化服饰搭配的一些探索。

对一个互联网产品来说，典型的风控场景包括：注册风控、登陆风控、交易风控、活动风控等，而风控的最佳效果是防患于未然，所以事前事中和事后三种实现方案中，又以事前预警和事中控制最好。 这要求风控系统一定要有实时性。

10月14日，2017杭州云栖大会·阿里云大数据计算服务（MaxCompute）专场，阿里巴巴计算平台架构师林伟分享了主题《MaxCompute2.0的NewSQL演进之路》，介绍阿里云大数据计算服务MaxCompute 2.0在NewSQL上所做的优化和实践工作。

峰值期间，汇合营销每天需要收集、分析和存储20多亿条的访客浏览轨迹；同时，还需要根据用户需求在亿级日志表中做秒级查询。

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。

聊什么 在《Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览》中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式，介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的，那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢？在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统.

“数加对于创业公司来说是一个非常好的平台，可以在有限的投入下，充分地享受到阿里云已经有的技术和经验，站在巨人肩膀上，从而少走弯路。针对海量数据进行处理，也是一个特别有优势的地方。

csv 中的第一行表示字段名，第二行表示字段值 比如你要实现下列静态数据： [ { "x": "1月", "y": 2, "s": "蒸发量" }, { "x": "1月", "y": 2.

摘要 在互联网高度发达的今天，ipad、手机等智能终端设备随处可见，运行在其中的APP、网站也非常多，如何采集终端数据进行分析，提升软件的品质非常重要，例如PV/UV统计、用户行为数据统计与分析等。虽然场景简单，但是数据量大，对系统的吞吐量、实时性、分析能力、查询能力都有较高的要求，搭建起来并不容易。

实际问题 在流计算场景中，数据会源源不断的流入Apache Flink系统，每条数据进入Apache Flink系统都会触发计算。那么在计算过程中如果网络、机器等原因导致Task运行失败了，Apache Flink会如何处理呢？在 《Apache Flink 漫谈系列 - State》一篇中我们介绍了 Apache Flink 会利用State记录计算的状态，在Failover时候Task会根据State进行恢复。

机构测算，2016年中国公有云市场份额为150亿元左右，阿里云占据将近40%市场份额，一骑绝尘。