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拥抱数据洪流:ODPS,从工具到智能基石的认知跃迁
ODPS正从计算工具进化为智能基石,重塑数据价值链条。它不仅是效率引擎,更是决策资产、信任桥梁与预见系统。其创新架构支持存算分离、AI融合计算与隐私保护,助力企业迎接AI革命。未来,ODPS将推动绿色智能,成为组织数字化转型的核心支撑平台。
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2月前
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探索 ODPS:大数据时代的得力助手
在大数据蓬勃发展、 AI 技术席卷各行业的当下,阿里云 ODPS 作为大数据平台体系,凭借其强大的功能和广泛的应用,为众多从业者和企业带来了深远的影响。我有幸深入使用 ODPS,从中收获颇丰。
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2月前
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从数据小白到分析能手:我在 ODPS 的成长之旅
从初出茅庐到独当一面,ODPS 陪我走过了一段特别难忘的旅程。它不仅让我在技术上突飞猛进,还让我对自己更有信心。未来,我肯定还会继续用 ODPS,去挖掘数据里更多的宝藏,创造更多价值。
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2月前
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阿里云ODPS的个人收获思考
在接触阿里云ODPS过程中,我深入了解了MaxCompute和DataWorks等产品。MaxCompute强大的数据处理能力显著提升了我的工作效率,而DataWorks的一站式开发与治理平台简化了数据流程管理。通过实践,我不仅掌握了高效的SQL编写与数据挖掘技巧,还提升了团队协作意识与大数据思维,为未来挑战打下了坚实基础。
在数据浪潮中前行:我与ODPS的实践、思考与展望
在数据驱动决策的时代,企业如何高效处理海量数据成为数字化转型关键。本文结合作者实践,深入解析阿里云自研大数据平台 ODPS 的技术优势与应用场景,涵盖 MaxCompute、DataWorks、Hologres 等核心产品,分享从数据治理到实时分析的落地经验,并展望其在 AI 与向量数据时代的发展前景。
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3月前
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来自: 云存储
OSS大数据分析集成:MaxCompute直读OSS外部表优化查询性能(减少数据迁移的ETL成本)
MaxCompute直读OSS外部表优化方案,解决传统ETL架构中数据同步延迟高、传输成本大、维护复杂等问题。通过存储格式优化(ORC/Parquet)、分区剪枝、谓词下推与元数据缓存等技术,显著提升查询性能并降低成本。结合冷热数据分层与并发控制策略,实现高效数据分析。
基于PAI-FeatureStore的LLM embedding功能,结合通义千问大模型,可通过以下链路实现对物品标题、内容字段的离线和在线特征管理。
本文介绍了基于PAI-FeatureStore和通义千问大模型的LLM embedding功能,实现物品标题、内容字段的离线与在线特征管理。核心内容包括:1) 离线特征生产(MaxCompute批处理),通过API生成Embedding并存储;2) 在线特征同步,实时接入数据并更新Embedding至在线存储;3) Python SDK代码示例解析;4) 关键步骤说明,如客户端初始化、参数配置等;5) 最佳实践,涵盖性能优化、数据一致性及异常处理;6) 应用场景示例,如推荐系统和搜索排序。该方案支持端到端文本特征管理,满足多种语义理解需求。
从MaxCompute到Milvus:通过DataWorks进行数据同步,实现海量数据高效相似性检索
如果您需要将存储在MaxCompute中的大规模结构化数据导入Milvus,以支持高效的向量检索和相似性分析,可以通过DataWorks的数据集成服务实现无缝同步。本文介绍如何利用DataWorks,快速完成从MaxCompute到Milvus的离线数据同步。
构建AI时代的大数据基础设施-MaxCompute多模态数据处理最佳实践
本文介绍了大数据与AI一体化架构的演进及其实现方法,重点探讨了Data+AI开发全生命周期的关键步骤。文章分析了大模型开发中的典型挑战,如数据管理混乱、开发效率低下和运维管理困难,并提出了解决方案。同时,详细描述了MaxCompute在构建AI时代数据基础设施中的作用,包括其强大的计算能力、调度能力和易用性特点。此外,还展示了MaxCompute在多模态数据处理中的应用实践以及具体客户案例,最后提供了体验MaxFrame解决方案的方式。
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