2019年1月18日，由阿里巴巴MaxCompute开发者社区和阿里云栖社区联合主办的“阿里云栖开发者沙龙大数据技术专场”走近北京联合大学，本次技术沙龙上，阿里巴巴资深技术专家钱正平为大家分享了大数据技术背景下图数据的应用前景，以及阿里巴巴在图数据的建模、查询和系统优化等方面做出的初步探索。

2017年3月18日， 2017大数据标准化论坛在北京成功召开。本次论坛由工业和信息化部信息化和软件服务业司和国家标准化管理委员会工业标准二部指导，中国电子技术标准化研究院和全国信标委大数据标准工作组共同主办。

本文主要谈了一些分布式计算框架方面的心得。

背景 EMR Spark提供的Relational Cache功能，可以通过对数据模型进行预计算和高效地存储，加速Spark SQL，为客户实现利用Spark SQL对海量数据进行即时查询的目的。Relational Cache的工作原理类似物化视图，在用户提交SQL语句时对语句进行分析，并选出可用的预计算结果来加速查询。

本文全面总结了大数据项目组在亲听项目以及全链路debug项目上进行的实时流处理需求梳理，架构选型，以及达成效果 一、背景介绍 1.1亲听项目 亲听项目专注于帮助用户收集、展示、监控和处理用户体验问题，是保证产品的主观评价质量的利器，关于其具体功能可参考在ata搜索"亲听"查看系列文章。

Apache Phoenix是构建在HBase上的SQL中间层，它可以让开发者使用SQL语言对HBase进行相关操作，E-MapReduce在emr-2.0.0版本开始支持集群预装Phoenix，本文对此进行了介绍。

Resolver简介 在学习使用MaxCompute-Graph计算模型时，resolver是一个不容易理解的概念。在MaxCompute帮助文档 https://help.aliyun.com/document_detail/27903.

数加大数据直播系列课程，主要以基于阿里云数加MaxCompute的企业大数据仓库架构建设思路为主题，分享阿里巴巴的大数据是怎么演变以及怎样利用大数据技术构建企业级大数据平台。 本次分享嘉宾是来自阿里云大数据的技术专家祎休！ 演讲1：背景与总体思路 演讲2：架构及模型设计

2019年1月18日，由阿里巴巴MaxCompute开发者社区和阿里云栖社区联合主办的“阿里云栖开发者沙龙大数据技术专场”走近北京联合大学，本次技术沙龙上，人人车大数据平台负责人吴水永从人人车数据平台的整体架构、如何基于阿里云打造一个轻盈的数据平台以及人人车企业基于阿里云技术开发的BI数据报表平台等三个方面进行了精彩分享。

MaxCompute依托于阿里云的飞天基础架构，与今天业界常见的依托虚拟机技术 + 开源引擎的云原生方案有很大的不同。 随着联合计算平台的推出，MaxCompute 从可以无缝集成 Spark，到今天可以通过提供标准的 Kubernetes 拥抱更加丰富的开源生态，一直秉承“保持自研优势，拥抱开源生态”的原则，走出了一条与众不同的实践之路。

9月27日，阿里云宣布大数据计算服务MaxCompute将于10月10日在澳大利亚正式开服。通过MaxCompute强大的计算能力，阿里云将为澳大利亚市场提供更多的人工智能产品，助力当地企业智能化升级。

众所周知 Flink 是当前广泛使用的计算引擎，Flink 使用 checkpoint 机制进行容错处理[1]，Flink 的 checkpoint 会将状态快照备份到分布式存储系统，供后续恢复使用。在 Alibaba 内部我们使用的存储主要是 HDFS，当同一个集群的 Job 到达一定数量后，会对 HDFS 造成非常大的压力，本文将介绍一种大幅度降低 HDFS 压力的方法 -- 小文件合并。

Hash Clustering通过允许用户在建表时设置表的Shuffle和Sort属性，进而MaxCompute根据数据已有的存储特性，优化执行计划，提高效率，节省资源消耗。 对于Hash Clustering整体带来的性能收益，我们通过标准的TPC-H测试集进行衡量。

阿里云E-Mapreduce实践: 使用hadoop restful api实现对集群信息的统计 资讯 全球因Hadoop服务器配置不当导致的数据泄露或达5120TB 网络犯罪分子近期开始针对配置不当的 Hadoop Clusters 与 CouchDB 服务器展开攻击活动。

在过去的两年内，MaxCompute进行了翻天覆地的重构，从1.0版本全面升级到了2.0版本。而大家或许对于MaxCompute 2.0的一些新特性并不了解，在本文中，MaxCompute技术专家秋鹏就为大家详细介绍MaxCompute 2.0的新特性。

大家在使用E-MapReduce的时候，都想对E-MapReduce的集群环境细节有些了解。这里根据实践，总结一下E-MapReduce集群环境与应用启动与停止，供大家在实际使用中进行参考。

在这个初夏，MaxCompute与大数据开发者们共同开启 “因计算，共成长” 分享季。 第一季《MaxCompute开发实战，爽爽不油腻》，共四次主题分享，每周二 18:30-19:00 “MaxCompute开发者交流钉钉群” 在这里等你。

报表的数据源如何组织？数据链路是怎样？怎样快捷方便的拿到数据？

一个ElasticSearchDemo，讲解如何使用Jsoup爬取歌词数据写入阿里云Elasticsearch，并搭建Web框架实现歌词的全文检索。

Spark GraphX是一个比较流行的图计算框架，如果你使用了阿里云的E-MapReduce服务，可以很方便的运行图计算的作业。 下面以PageRank为例，看看如何运行GraphX作业

概述 Kubernetes自推出以来，以其完善的集群配额、均衡、故障恢复能力，成为开源容器管理平台中的佼佼者。从设计思路上，Spark以开放Cluster Manager为理念，Kubernetes则以多语言、容器调度为卖点，二者的结合是顺理成章的。

关于 PyFlink 的博客我们曾介绍过 PyFlink 的功能开发，比如，如何使用各种算子(Join/Window/AGG etc.)，如何使用各种 Connector(Kafka, CSV, Socket etc.)，还有一些实际的案例。

小叽导语：正如Google的高级搜索副总裁Amit Singhal在介绍知识图谱时提到的：“The world is not made of strings , but is made of things.” 大千世界，万物相联，借助知识图谱，实现了搜索领域的things, not strings。

1. 本文背景 很多行业的信息系统中，例如金融行业的信息系统，相当多的数据交互工作是通过传统的文本文件进行交互的。此外，很多系统的业务日志和系统日志由于各种原因并没有进入ELK之类的日志分析系统，也是以文本文件的形式存在的。

本文主要从Ververica由来开始谈起，着重讲了Ververica Platform的四个核心插件App Manager、Libra Service、Stream Ledger、Gemini，以及阿里巴巴实时计算云原生版本相关特性及典型应用场景。

本文PPT来自阿里云iDST视觉计算技术专家慕开于10月15日在2016年杭州云栖大会上发表的《云端大规模视频分析：MaxCompute在视觉计算中的应用》。

通过《MaxCompute安全管理-基础篇》了解到MaxCompute和DataWorks的相关安全模型、两个产品安全方面的关联，以及各种安全操作后，本篇主要给出一些安全管理案例，给安全管理的成员作为参考。

        作为搜索的用户，我觉得最关心的是两个方面：一是召回的结果是否符合预期，二是召回结果的排序是否符合预期。OpenSearch作为一个搜索服务提供平台，在这两个方面我们提供了一定机制方便用户定制自己的召回和排序逻辑。

Flink入坑指南系列文章，从实际例子入手，一步步引导用户零基础入门实时计算/Flink，并成长为使用Flink的高阶用户。本文属个人原创，仅做技术交流之用，笔者才疏学浅，如有错误，欢迎指正。 什么是view（视图）：视图无非就是存储在数据库中并具有名字的 SQL 语句，或者说是以预定义的 SQL 查询的形式存在的数据表的成分。

2019年1月18日，由阿里巴巴MaxCompute开发者社区和阿里云栖社区联合主办的“阿里云栖开发者沙龙大数据技术专场”走近北京联合大学，本次技术沙龙上，阿里巴巴高级技术专家吴永明为大家分享了MaxCompute，基于Serverless的高可用大数据服务，以及MaxCompute低计算成本背后的秘密。

本文中，来自阿里云搜索推荐技术团队的三秋为大家介绍了阿里云智能推荐AIRec产品的技术架构、核心功能，并与大家分享了使用阿里云智能推荐AIRec的实际案例以及技术场景。

很多开发者希望利用Lightning的特性开发数据应用，本文将结合示例介绍Java和Python如何连接访问Lightning进行应用开发。内容包括通过Java的JDBC、druid方式连接访问Lightning，Python通过pyscopg2、pyodbc访问Lightning。

[阿里云E-MapReduce动态] E-MapReduce 2.3.1镜像主版本发布基础镜像CentOS 6.5内核版本升级到2.6.32-642；并支持job failover 资讯 2017年数据领域的八大发展趋势 在2017年数据社区将会有大量的机会出现，并伴随一些危机性的挑战，

之前我们介绍过在 PyODPS DataFrame 中使用三方包。对于二进制包而言，MaxCompute 要求使用包名包含 cp27-cp27m 的 Wheel 包。但对于部分长时间未更新的包，例如 oss2 依赖的 crcmod，PyPI 并未提供 Wheel 包，因而需要自行打包。