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数据没洗干净，分析全白干：聊聊大数据里的“洗澡水”工程
数据没洗干净，分析全白干：聊聊大数据里的“洗澡水”工程
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融衍生品定价中的创新方法与实践（166）
本文围绕 Java 大数据机器学习模型在金融衍生品定价中的应用展开，分析定价现状与挑战，阐述技术原理与应用，结合真实案例与代码给出实操方案，助力提升金融衍生品定价的准确性与效率。
Java 大数据在智能教育在线实验室设备管理与实验资源优化配置中的应用实践
本文探讨Java大数据技术在智能教育在线实验室设备管理与资源优化中的应用。通过统一接入异构设备、构建四层实时处理管道及安全防护双体系，显著提升设备利用率与实验效率。某“双一流”高校实践显示，设备利用率从41%升至89%，等待时间缩短78%。该方案降低管理成本，为教育数字化转型提供技术支持。
Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据可视化在城市地下管网管理与风险预警中的应用（275）
本文系统阐述 Java 与大数据可视化技术在城市地下管网管理中的应用，涵盖数据采集、三维建模、风险预警及性能优化，结合真实案例提供可落地的技术方案。
Java 大视界 -- Java 大数据在智能教育学习社区用户互动分析与社区活跃度提升中的应用（274）
本文系统阐述 Java 大数据技术在智能教育学习社区中的深度应用，涵盖数据采集架构、核心分析算法、活跃度提升策略及前沿技术探索，为教育数字化转型提供完整技术解决方案。
一体系数据平台的进化：基于阿里云 EMR Serverless Spark 的持续演进
本文介绍了一体系汽配供应链平台如何借助阿里云EMR Serverless Spark实现从传统Hadoop平台向云原生架构的迁移。通过融合高质量零部件供应与创新互联网科技，一体系利用EMR Serverless Spark和DataWorks构建高效数据分析体系，解决大规模数据处理瓶颈。方案涵盖实时数据集成、Lakehouse搭建、数仓分层设计及BI/ML应用支持，显著提升数据处理性能与业务响应速度，降低运维成本，为数字化转型奠定基础。最终实现研发效率提升、运维压力减轻，并推动AI技术深度整合，迈向智能化云原生数据平台。
Spark RDD 及性能调优
RDD（弹性分布式数据集）是Spark的核心抽象，支持容错和并行计算。其架构包括分区、计算函数、依赖关系、分区器及优先位置等关键组件。操作分为转换（Transformations）与行动（Actions），提供丰富的API支持复杂数据处理。
执行模型涵盖用户代码到分布式执行的全流程，通过DAG调度优化任务划分与资源分配。内存管理机制动态调整存储与执行内存，提升资源利用率。
性能调优涉及资源配置、执行引擎优化及数据处理策略。Catalyst优化逻辑计划，Tungsten提高运行效率，而合理分区与缓解数据倾斜可显著改善性能。这些特性共同确保Spark在大规模数据处理中的高效表现。
从 o11y 2.0 说起，大数据 Pipeline 的「多快好省」之道
本文介绍了阿里云可观测家族核心产品SLS在o11y 2.0背景下的数据Pipeline演进。文章从“多、快、好、省”四个方面总结了升级带来的变化：提供三种形态的服务以适配不同场景需求；通过SPL引擎和分布式架构显著提升性能，延迟控制在秒级内；优化体验，降低学习成本并支持渐进式低代码开发；大幅降低成本，包括计算费用、存储分片费用及资源管理成本。此外，还详细探讨了如何通过过滤、字段抽取等操作优化跨地域带宽成本。最后指出，基于SPL的可观测Pipeline在实时高性能与灵活扩展等方面具有明显优势，并将持续增强其能力。
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