数据库开放权限太危险,又不想写API。DataV给你另外一个选择。
~ DataV 后台21日晚上线,现在暂时还不能用哦 ~ DataV 增加了一个新的数据代理协议,旨在提供更安全的数据查询。它将 SQL 查询字符串和数据库 id 加密后传到这个应用,而后这个应用连接数据库将查询后的结果返回到 DataV 的页面中。 根据新的协议,我做了一个示例应用在githu
大数据环境下该如何优雅地设计数据分层
发个牢骚,搞大数据的也得建设数据仓库吧。而且不管是传统行业还是现在的互联网公司,都需要对数据仓库有一定的重视,而不是谈一句自己是搞大数据的就很厉害了。数据仓库更多代表的是一种对数据的管理和使用的方式,它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。
MaxCompute执行作业慢的原因排查
大家在平时开发过程中经常遇到作业(SQL、MR等)执行慢的原因,今天带大家一起学习自排查方法。 1、wait wait ,job querying 遇到这个提示,就是资源出现了排队,如果你是后付费用户,那就是整个后付费的共享池已经没有富余的资源了,要等前一个作业处理完。
阿里云MaxCompute(大数据)公开数据集---带你玩转人工智能
目前阿里云大数据产品已经免费向全部用户开放了多种公用数据集。开放的数据类别包括:股票价格数据,房产信息,影视及其票房数据。
现代流式计算的基石:Google DataFlow
0. 引言 今天这篇继续讲流式计算。毫无疑问,Apache Flink 和 Apache Spark (Structured Streaming)现在是实时流计算领域的两个最火热的话题了。那么为什么要介绍 Google Dataflow 呢?Streaming Systems 这本书在分析 Fli...
JindoFS: 云上大数据的高性能数据湖存储方案
JindoFS 是EMR打造的高性能大数据存储服务,可以为不同的计算引擎提供不同的存储服务,可以根据应用的场景来选择不同的存储模式。在2019杭州云栖大会大数据生态专场,阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家殳鑫鑫和Intel大数据团队软件开发经理徐铖共同向大家分享了云上大数据的高性能数据湖存储方案JindoFS的产生背景、架构以及与Intel DCPM的性能评测。
【内含分享PPT/视频/文章】阿里云MVP学院MaxCompute技术闭门会线上首播 | 2019大数据技术公开课第二季
数据的价值是解释业务还是预测业务?是支撑业务还是驱动业务?企业级计算服务的核心问题是什么?企业级计算平台要解决的核心问题是什么?商业和技术的平衡点在哪里? 一起直播学习,让数据真正驱动业务。
新版发布功能上线,新增「大屏快照」功能!
新版发布功能上线,新增「大屏快照」功能! 发布分享 链接设置 分享链接 打开「发布分享」按钮之后,会随机生成一个分享链接,此链接每次打开之后都会变更,上一次的分享链接随即失效且不能恢复到历史分享链接。
DL应用:query生成和query推荐
引言 在机器翻译、图片描述、语义蕴涵、语音识别和文本摘要中,序列到序列的问题已经有太多大牛研究了,也取得了很多突破。谷歌的Attention is all you need[1],舍弃并超越了主流的rnn与cnn序列建模框架,刷出了新的state of the art,这种大胆创新的精神值得我们学习。
大数据workshop:《云数据·大计算:海量日志数据分析与应用》之《数据加工:用户画像》篇
本手册为阿里云MVP《云计算·大数据:海量日志数据分析与应用》的《数据加工:用户画像》篇而准备。主要阐述在使用大数据开发套件过程中如何将已经采集至MaxCompute上的日志数据进行加工并进行用户画像,学员可以根据本实验手册,去学习如何创建SQL任务、如何处理原始日志数据。
基于Alluxio系统的Spark DataFrame高效存储管理技术
介绍越来越多的公司和组织开始将Alluxio和Spark一起部署从而简化数据管理,提升数据访问性能。Qunar最近将Alluxio部署在他们的生产环境中,从而将Spark streaming作业的平均性能提升了15倍,峰值甚至达到300倍左右。
回顾 | Kafka x Flink Meetup 与世界人工智能大会大数据 AI 专场精彩回顾(附PPT下载)
8 月最后一天,由 Apache Kafka 与 Apache Flink 联合举办的 Meetup 深圳站圆满落幕,现场站无虚席,来自 Confluent 、中国农业银行 、虎牙直播、数见科技以及阿里巴巴的五位技术专家带来了丰富精彩的分享,全场干货满满!
MaxCompute上如何处理非结构化数据
0. 前言 MaxCompute作为阿里云大数据平台的核心计算组件,拥有强大的计算能力,能够调度大量的节点做并行计算,同时对分布式计算中的failover,重试等均有一套行之有效的处理管理机制。 而MaxCompute SQL能在简明的语义上实现各种数据处理逻辑,在集团内外更是广为应用,在其上实现
【玩转数据系列三】利用图算法实现金融行业风控
本文将针对阿里云平台上图算法模块来进行实验。图算法一般被用来解决关系网状的业务场景。与常规的结构化数据不同,图算法需要把数据整理成首尾相连的关系图谱。图算法更多的是考虑边和点的概念。阿里云机器学习平台上提供了丰富的图算法组件,包括K-Core、最大联通子图、标签传播聚类等。
机器学习PAI全新功效——实时新闻热点Online Learning实践
(本实验会用到流式机器学习算法,正处于邀测状态,需要申请开通)PAI地址:https://data.aliyun.com/product/learn流式机器学习算法申请:https://data.aliyun.com/paionlinelearning打开新闻客户端,往往会收到热点新闻推送相关的内容。
阿里云大数据计算平台的自动化、精细化运维之路
作者简介: 范伦挺 阿里巴巴 基础架构事业群-技术专家 花名萧一,2010年加入阿里巴巴,现任阿里巴巴集团大数据计算平台运维负责人。团队主要负责阿里巴巴各类离在线大数据计算平台(如MaxCompute、AnalyticDB、StreamComput
阿里怎么发工资?自研薪酬管理系统首次曝光
作者:墨逐 人力资源管理系统是用集中的数据将几乎所有的人力资源相关的信息(组织、招聘、薪资、绩效、审批等)统一管理起来,是企业运行必不可少的管理软件。国际上知名的有Oracle PeopleSoft、SAP 和Workday HCM,世界500强公司有超过一半都在使用。
JindoFS概述:云原生的大数据计算存储分离方案
JindoFS 是一套新的云原生的数据湖解决方案。在 JindoFS 之前,云上客户主要使用 HDFS 和 OSS/S3 作为大数据存储。HDFS 是 Hadoop 原生的存储系统,10 年来,HDFS 已经成为大数据生态的存储标准,但是我们也可以看到 HDFS 虽然不断优化,但是 JVM 的瓶颈也始终无法突破。
海量数据实时计算利器Tec
引子 在刚刚过去的2015年双11大促中,搜索事业部的实时计算和在线学习系统Pora经受住了前所未有的双11巨量用户行为消息的冲击,在流入实时消息量持续超过300w/s,甚至峰值飙升至501w/s的压力下始终保持了端到端秒级实时效果,助力相关的搜索和推荐实时业务取得了很好的效果。 Pora如何能
基于Spark Streaming 进行 MySQL Binlog 日志准实时传输
基本架构 RDS -> SLS -> Spark Streaming -> Spark HDFS 上述链路主要包含3个过程: 如何把 RDS 的 binlog 收集到 SLS。 如何通过 Spark Streaming 将 SLS 中的日志读取出来,进行分析。
标签分类理论
最近在做DMP,负责设计一套标签管理系统。在对现有标签进行整理的过程中,整理出了这套东西。 0. 标签的定义:标签分类学(Taxonomy) 对于标签(tag),很难列出一个公认的定义,指明这个概念的种差与属概念。所以为了把握这个概念,就需要采取定义另一种办法:分类与枚举。 我们要解决的第一个
从数砖开源 Delta Lake 说起
Spark AI 北美峰会的第一天,坊间传闻被证实,Databrics(俗称数砖,亦称砖厂)的杀手锏 Delta 产品特性作为 Delta Lake 项目开源!会前,笔者有幸同砖厂的两位大佬李潇和连城做了个线下交流,谈到 Delta 时被告知会有相关重磅在大会上宣布,但却没想到是开源出去。
MaxCompute问答整理之9月
本文是基于本人对MaxCompute产品的学习进度,再结合开发者社区里面的一些问题,进而整理成文。希望对大家有所帮助。
MaxCompute(原ODPS)开发入门指南——数据上云篇
根据《MaxCompute(原ODPS)开发入门指南——计量计费篇》的了解,大家清楚了MaxCompute可以做什么,计费模式如何,想必大家也开通了MaxCompute想进行一次POC,但是大家遇到第一个问题一定是我的数据如何上云?
EMR Spark Relational Cache的执行计划重写
作者:王道远,花名健身, 阿里巴巴计算平台EMR技术专家。 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。
关于 Chrome (谷歌浏览器)升级到 80 后可能产生的影响以及解决方案
### 背景 Google 将在2020年**2月4号**发布的 Chrome 80 版本(schedule:[https://www.chromestatus.com/features/schedule](https://www.
阿里云数加产品家族图首次亮相
数加就是阿里云专业搞大数据各种神器的产品大家族其实技术型产品也没辣么难懂,一层各种形式计算完给到二层做数据展现&算法加工,三层通过各种算法延展粗各种数据应用.您买间屋也行,买一层可以,要是高兴买整栋楼都随您意!
MaxCompute SQL-列转行和行转列
1. 假设我们在MaxCompute中有两张表,其中一张表是存用户基本信息,另一张表是存用户的地址信息等,表数据假设如下: user_basic_info: id name 1 a 2 b 3 c
SQL优化器原理 - 查询优化器综述
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。
数据保护伞—为MaxCompute平台数据安全保驾护航
数据安全是大数据发展道路上的重要挑战之一,数据,作为企业的核心资产,80%以上的核心信息是以结构化数据存储,包含个人身份证号、银行账号、电话、客户数据、医疗、交易、薪资等极其重要又敏感的信息。一旦发生数据篡改、盗取、滥用等安全事件,将给企业带来经济和声誉上的双重打击,造成的后果将不堪设想。
【大数据技巧】MaxCompute中实现IP地址归属地转换
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。
阿里巴巴飞天大数据架构体系与Hadoop生态系统
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。
DataV账号间屏幕拷贝功能指南
账户间的拷屏功能就是这么低调地上线了。虽然操作非常简单,但是会涉及到一个用户识别码的新概念,拷屏过程中也会有一定的规则,所以还是向各位介绍具体操作。
DataV FAQ
Q:数据库连接不成功 A:需要您开通数据库的公网IP,目前并不支持白名单。或者您可以通过我们提供的[代理工具]来连接到DataV
通过ZeppelinHub viewer来分享zeppelin的notebook和报表数据
最近有使用E-MapReduce的同学咨询如果将zeppelin中的表表数据进行共享。这里就介绍一下在Aliyun E-MapReduce的集群中使用ZeppelinHub来进行notebook和报表的分享。
阿里巴巴高级技术专家章剑锋:大数据发展的 8 个要点
章剑锋(简锋),开源界老兵,Apache Member,曾就职于 Hortonworks,目前在阿里巴巴计算平台事业部任高级技术专家,并同时担任 Apache Tez、Livy 、Zeppelin 三个开源项目的 PMC ,以及 Apache Pig 的 Committer。
阿里云大学精品课程:深入理解阿里云数加大数据开发套件Data IDE-基本知识
基于阿里云数加·MaxCompute构建大数据仓库的开发工具利器Data IDE《MaxCompute(原ODPS)开发入门指南——数据开发工具篇》,那么基于Data IDE进行数据开发想必也遇到一些不少的困惑,就自己在培训过程中的一些经验或者说阿里集团内的踩坑之路与大家在此分享,也欢迎拍砖。
运维场景下的实时计算应用
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 运维场景主要有下面几个需求: 整体系统运行指标计算与可视化,可参考:数据仓库介绍与实时数仓案例 问题排查与全链路DEBUG,可参考:【阿里内部应用】基于Blink构建搜索全链路debug系统快速定位搜索问题、【阿里内部应用】基于Bli.
E-MapReduce上如何采集Kafka客户端Metrics
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。
数加平台如何通过Serverless 架构实现普惠大数据
Serverless 架构旨在将应用开发者从底层基础设施的运维中解放出来,更加专注于业务价值的实现上,这种思想对于大数据应用尤其适用,数据科学家更需要投入到数据价值的探索和挖掘上。本文讲述了数据平台如何利用Serverless 的架构来降低大数据应用的门槛,真正的实现普惠大数据。
阿里集团搜索中台TisPlus
阿里集团搜索中台TisPlus 搜索中台的发展 从阿里很多技术产品的发展路径来看都遵循着技术驱动、产品驱动、数据驱动三个阶段,那阿里巴巴的搜索技术的发展也基本基于上述的发展路径。
MaxCompute(原ODPS)开发入门指南——数据开发工具篇
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》。
【大数据新手上路】“零基础”系列课程--Flume收集网站日志数据到MaxCompute
概述:大数据时代,谁掌握了足够的数据,谁就有可能掌握未来,而其中的数据采集就是将来的流动资产积累。 任何规模的企业,每时每刻都在产生大量的数据,但这些数据如何归集、提炼始终是一个困扰。而大数据技术的意义确实不在于掌握规模庞大的数据信息,而在于对这些数据进行智能处理,从中分析和挖掘出有价值的
【技术实验】Elasticsearch 做数据库系列之一:表结构定义
Elaticsearch 有非常好的查询性能和查询语法,在一定场景下可以替代RDBMS做为OLAP。《Elasticsearch 做数据库系列》系列文章通过类比SQL的概念,实验并学习Elasticsearch聚合DSL的语法和语义,并用 python 实现一个翻译器,能够使用 SQL 来完成 Elasticsearch 聚合DSL一样的功能。
2017云栖大会·杭州峰会:《在线用户行为分析:基于流式计算的数据处理及应用》实验环境准备
2017云栖大会·杭州峰会:《在线用户行为分析:基于流式计算的数据处理及应用》实验环境准备
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流,这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动,还有未来。