初识阿里云E-MapReduce ClickHouse,到底有哪些优势?

本文涉及的产品
EMR Serverless StarRocks,5000CU*H 48000GB*H
简介: 本文将从核心能力、主要优势,及典型应用场景为大家继续介绍EMR~

B4F8CCBE-0101-4fc0-9E1A-6FD433E0EA33.png

我们目前正在开展的“云上漫步”第三期:基于EMR离线数据分析活动,能够很好的体验到EMR的各项操作,便于你在实操中了解EMR的优势与特点。同时提交体验反馈还有机会获得实物奖励,点我立即参与


EMR ClickHouse 用户交流群:
lADPJxuMPONilH3NA97NAu4_750_990.jpg


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。
目录
相关文章
|
21天前
|
存储 数据采集 监控
阿里云DTS踩坑经验分享系列|SLS同步至ClickHouse集群
作为强大的日志服务引擎,SLS 积累了用户海量的数据。为了实现数据的自由流通,DTS 开发了以 SLS 为源的数据同步插件。目前,该插件已经支持将数据从 SLS 同步到 ClickHouse。通过这条高效的同步链路,客户不仅能够利用 SLS 卓越的数据采集和处理能力,还能够充分发挥 ClickHouse 在数据分析和查询性能方面的优势,帮助企业显著提高数据查询速度,同时有效降低存储成本,从而在数据驱动决策和资源优化配置上取得更大成效。
119 9
|
2月前
|
存储 分布式计算 数据库
阿里云国际版设置数据库云分析工作负载的 ClickHouse 版
阿里云国际版设置数据库云分析工作负载的 ClickHouse 版
|
4月前
|
SQL 分布式计算 数据处理
|
5月前
|
存储 大数据 关系型数据库
从 ClickHouse 到阿里云数据库 SelectDB 内核 Apache Doris:快成物流的数智化货运应用实践
目前已经部署在 2 套生产集群,存储数据总量达百亿规模,覆盖实时数仓、BI 多维分析、用户画像、货运轨迹信息系统等业务场景。
|
7月前
|
存储 Cloud Native 大数据
国内独家|阿里云瑶池发布ClickHouse企业版:云原生Serverless新体验
全面升级为云原生架构,支持云原生按需弹性Serverless能力,解决了长期困扰用户的集群扩展效率和平滑性问题。
国内独家|阿里云瑶池发布ClickHouse企业版:云原生Serverless新体验
|
7月前
|
存储 容灾 Cloud Native
阿里云ClickHouse企业版正式商业化,为开发者提供容灾性更好、性价比更高的实时数仓
2024年4月23日,阿里云联合 ClickHouse Inc. 成功举办了企业版商业化发布会。阿里云 ClickHouse 企业版是阿里云和 ClickHouse 原厂 ClickHouse. Inc 独家合作的存算分离的云原生版本,支持资源按需弹性 Serverless,帮助企业降低成本的同时,为企业带来更多商业价值。
548 1
|
7月前
|
云安全 运维 安全
阿里云国际站ATT&CK 多产品安全实践
本文根据MITRE ATT&CK的Cloud Matrix攻防知识图谱的·解读,介绍如何在阿里云国际站上通过多产品的组合实践,加强您的云安全防护能力,更好地达到安全运营的效果。
300 1
阿里云国际站ATT&CK 多产品安全实践
|
7月前
|
存储 缓存 运维
阿里云数据库 ClickHouse 云原生版产品解析
ClickHouse 介绍ClickHouse 是一款当前非常流行的开源在线分析型数据库。ClickHouse 主要应用于实时数仓构建、大数据加速分析、宽表日志分析等通用场景,服务于流量漏斗分析,用户行为分析,人群圈选,用户画像,广告投放人群评估、ABTest 、大促分析,CDP/DMP 等业务场景...
214 0
|
2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
119 3
|
6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。
68 1

相关产品

  • 开源大数据平台 E-MapReduce