E-MapReduce 数据湖 Meetup 8.7上海站延期

本文涉及的产品
EMR Serverless StarRocks,5000CU*H 48000GB*H
简介: 由于疫情防控的原因,原定 8 月 7 日的 E-MapReduce 数据湖 Meetup 延期。

      在过去的两周里,国内疫情局势面临新的挑战。根据疫情防控政策,考虑到老师和同学们的安全,原定于上海的 8 月 7 日 E-MapReduce 数据湖 Meetup 无法如期开幕,确定延期,具体变更时间将根据疫情防控工作进展另行通知。

     

      对于这一变化给各位带来的不便,我们深表歉意,后续进展我们会第一时间在阿里云E-MapReduce交流群进行通知,欢迎同学们扫码加入~



▼ 扫码加入EMR钉钉交流群

image.png

相关实践学习
基于EMR Serverless StarRocks一键玩转世界杯
基于StarRocks构建极速统一OLAP平台
快速掌握阿里云 E-MapReduce
E-MapReduce 是构建于阿里云 ECS 弹性虚拟机之上,利用开源大数据生态系统,包括 Hadoop、Spark、HBase,为用户提供集群、作业、数据等管理的一站式大数据处理分析服务。 本课程主要介绍阿里云 E-MapReduce 的使用方法。
相关文章
|
存储 SQL Cloud Native
高能预警! E-MapReduce 数据湖 Meetup · 上海站重磅来袭
8月7日,阿里云 E-MapReduce 数据湖首场 Meetup 重磅上线。来自 Intel、Cloudera、阿里巴巴的七位技术专家齐聚上海,为你带来超多数据湖干货和行业新动态~
高能预警! E-MapReduce 数据湖 Meetup  · 上海站重磅来袭
阿里云ACE×E-MapReduce 数据湖 Meetup 上海站来啦!
8月7日,阿里云E-MapReduce数据湖Meetup上海站来啦!本场Meetup由阿里云E-MapReduce与阿里ACE同城会联合举办。此次Meetup,社区邀请了来自阿里巴巴、intel、cloudera的7位资深技术专家,分享了超多关于云原生数据湖的内容,全方位解析数据湖治理等难题,以及正式启动E-MapReduce极客挑战赛。
314 0
阿里云ACE×E-MapReduce 数据湖 Meetup 上海站来啦!
|
存储 机器学习/深度学习 SQL
使用 E-MapReduce 构建云上数据湖
本篇来自于阿里巴巴E-MapReduce(简称为EMR)产品经理子关,分享云上使用E-MapReduce快速构建企业数据湖的落地方案以及客户最佳实践。
使用 E-MapReduce 构建云上数据湖
|
6月前
|
分布式计算 Hadoop
Hadoop系列 mapreduce 原理分析
Hadoop系列 mapreduce 原理分析
79 1
|
6月前
|
存储 分布式计算 负载均衡
【大数据技术Hadoop+Spark】MapReduce概要、思想、编程模型组件、工作原理详解(超详细)
【大数据技术Hadoop+Spark】MapReduce概要、思想、编程模型组件、工作原理详解(超详细)
220 0
|
1月前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
Hadoop-10-HDFS集群 Java实现MapReduce WordCount计算 Hadoop序列化 编写Mapper和Reducer和Driver 附带POM 详细代码 图文等内容
Hadoop-10-HDFS集群 Java实现MapReduce WordCount计算 Hadoop序列化 编写Mapper和Reducer和Driver 附带POM 详细代码 图文等内容
88 3
|
5月前
|
分布式计算 Hadoop Java
Hadoop MapReduce编程
该教程指导编写Hadoop MapReduce程序处理天气数据。任务包括计算每个城市ID的最高、最低气温、气温出现次数和平均气温。在读取数据时需忽略表头,且数据应为整数。教程中提供了环境变量设置、Java编译、jar包创建及MapReduce执行的步骤说明,但假设读者已具备基础操作技能。此外,还提到一个扩展练习,通过分区功能将具有相同尾数的数字分组到不同文件。
63 1
|
5月前
|
数据采集 SQL 分布式计算
|
6月前
|
分布式计算 Hadoop Java
Hadoop MapReduce 调优参数
对于 Hadoop v3.1.3,针对三台4核4G服务器的MapReduce调优参数包括:`mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies`设为10以加速Shuffle,`mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent`和`mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent`分别设为0.8以减少磁盘IO。
70 1
|
6月前
|
分布式计算 并行计算 搜索推荐
Hadoop MapReduce计算框架
【5月更文挑战第10天】HadoopMapReduce计算框架
51 3