云原生大数据计算服务 MaxCompute

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大数据之路:阿里巴巴大数据实践——元数据与计算管理
本内容系统讲解了大数据体系中的元数据管理与计算优化。元数据部分涵盖技术、业务与管理元数据的分类及平台工具,并介绍血缘捕获、智能推荐与冷热分级等技术创新。元数据应用于数据标签、门户管理与建模分析。计算管理方面,深入探讨资源调度失衡、数据倾斜、小文件及长尾任务等问题,提出HBO与CBO优化策略及任务治理方案,全面提升资源利用率与任务执行效率。
大数据之路:阿里巴巴大数据实践——事实表设计
事实表是数据仓库核心,用于记录可度量的业务事件,支持高性能查询与低成本存储。主要包含事务事实表(记录原子事件)、周期快照表(捕获状态)和累积快照表(追踪流程)。设计需遵循粒度统一、事实可加性、一致性等原则,提升扩展性与分析效率。
大数据之路:阿里巴巴大数据实践——OneData数据中台体系
OneData是阿里巴巴内部实现数据整合与管理的方法体系与工具,旨在解决指标混乱、数据孤岛等问题。通过规范定义、模型设计与工具平台三层架构,实现数据标准化与高效开发,提升数据质量与应用效率。
SparkSQL 入门指南:小白也能懂的大数据 SQL 处理神器
在大数据处理的领域,SparkSQL 是一种非常强大的工具,它可以让开发人员以 SQL 的方式处理和查询大规模数据集。SparkSQL 集成了 SQL 查询引擎和 Spark 的分布式计算引擎,使得我们可以在分布式环境下执行 SQL 查询,并能利用 Spark 的强大计算能力进行数据分析。
Java 大视界 -- Java 大数据在智能体育赛事运动员体能监测与训练计划调整中的应用(200)
本篇文章聚焦 Java 大数据在智能体育赛事中对运动员体能监测与训练计划的智能化应用。通过构建实时数据采集与分析系统,结合机器学习模型,实现对运动员体能状态的精准评估与训练方案的动态优化,推动体育训练迈向科学化、个性化新高度。
Java 大视界 -- Java 大数据在智能政务公共资源交易数据分析与监管中的应用(202)
本篇文章深入探讨了 Java 大数据在智能政务公共资源交易监管中的创新应用。通过构建高效的数据采集、智能分析与可视化决策系统,Java 大数据技术成功破解了传统监管中的数据孤岛、效率低下和监管滞后等难题,为公共资源交易打造了“智慧卫士”,助力政务监管迈向智能化、精准化新时代。
分布式×多模态:当ODPS为AI装上“时空穿梭”引擎
本文深入探讨了多模态数据处理的技术挑战与解决方案,重点介绍了基于阿里云ODPS的多模态数据处理平台架构与实战经验。通过Object Table与MaxFrame的结合,实现了高效的非结构化数据管理与分布式计算,显著提升了AI模型训练效率,并在工业质检、多媒体理解等场景中展现出卓越性能。
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