阿里封神谈hadoop生态学习之路
在大数据时代,要想个性化实现业务的需求,还是得操纵各类的大数据软件,如:hadoop、hive、spark等。笔者(阿里封神)混迹Hadoop圈子多年,经历了云梯1、ODPS等项目,目前base在E-Mapreduce。在这,笔者尽可能梳理下hadoop的学习之路。
【转载】时隔一年多,我又用起了 Superset
去年 6 月份在流利说提离职后,leader 问我为什么要走。我说,流利说有很健全的数据处理基础设施,但这不是所有的公司都会有的条件,所以我想看看在一个基建不全的创业公司我是否也可以像现在一样做的好。
品《阿里巴巴大数据实践-大数据之路》一书(上)
7月有人推荐阿里巴巴刚出的这本书《阿里巴巴大数据实践-大数据之路》,到亚马逊一看才是预售状态,拍下直到8月才拿到。 翻看目录一看,欢喜的很,正好出差两天就带在身边,由于在机场滞留超过12个小时,就把它读完了。
干货:解码OneData,阿里的数仓之路。
据IDC报告,预计到2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB),这一数据量是2013年的10倍。正在“爆炸式”增长的数据的潜在巨大价值正在被发掘,它有可能成为商业世界的“新能源”,变革我们的生产,影响我们生活。当我们面对如此庞大的数据之时,如果我们不能有序、有结构的进行分类组织
现代流式计算的基石:Google DataFlow
0. 引言 今天这篇继续讲流式计算。毫无疑问,Apache Flink 和 Apache Spark (Structured Streaming)现在是实时流计算领域的两个最火热的话题了。那么为什么要介绍 Google Dataflow 呢?Streaming Systems 这本书在分析 Fli...
[ETL实践指南]基于Kettle的MaxCompute插件实现数据上云
本文用到的 阿里云数加-大数据计算服务MaxCompute产品地址:https://www.aliyun.com/product/odps 简介 Kettle是一款开源的ETL工具,纯java实现,可以运行于Windows, Unix, Linux上运行,提供图形化的操作界面,可以通过拖拽控件的方式,方便地定义数据传输的拓扑。
Flume+Kafka+Flink+Redis构建大数据实时处理系统:实时统计网站PV、UV展示
1.大数据处理的常用方法 大数据处理目前比较流行的是两种方法,一种是离线处理,一种是在线处理,基本处理架构如下: 在互联网应用中,不管是哪一种处理方式,其基本的数据来源都是日志数据,例如对于web应用来说,则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。
JindoFS解析 - 云上大数据高性能数据湖存储方案
JindoFS 是云原生的文件系统,可以提供OSS 超大容量以及本地磁盘的性能
回顾 | Kafka x Flink Meetup 与世界人工智能大会大数据 AI 专场精彩回顾(附PPT下载)
8 月最后一天,由 Apache Kafka 与 Apache Flink 联合举办的 Meetup 深圳站圆满落幕,现场站无虚席,来自 Confluent 、中国农业银行 、虎牙直播、数见科技以及阿里巴巴的五位技术专家带来了丰富精彩的分享,全场干货满满!
MaxCompute上如何处理非结构化数据
0. 前言 MaxCompute作为阿里云大数据平台的核心计算组件,拥有强大的计算能力,能够调度大量的节点做并行计算,同时对分布式计算中的failover,重试等均有一套行之有效的处理管理机制。 而MaxCompute SQL能在简明的语义上实现各种数据处理逻辑,在集团内外更是广为应用,在其上实现
3天撸完一个团队半年的项目,单客户数据动辄几百万的行业也玩云?
自97年成立至今已接近20年,在前十六七年 明源云主要跑在传统ERP软件轨道上,4年前世界变了,云计算&移动互联网来了,两个最大的行业变量,如果不做出改变就可能被颠覆。因此,明源云决定开辟新战场,用互联网的方式来做地产行业。
【最全合集】一文看尽 2019杭州云栖大会 MaxCompute 技术分享
本文汇集2019杭州云栖大会上MaxCompute的主题分享,内容涵盖MaxCompute技术关键进展及展望,超大规模企业级计算引擎,分布式智能调度执行框架,列式存储引擎,MaxCompute生态,大数据平台的安全风控以及混合云模式下 MaxCompute + Hadoop 混搭大数据架构实践等内容,从底层技术到最佳实践,内容广泛而深入,希望能让读者有所收获。
Apache Spark 3.0 将内置支持 GPU 调度
如今大数据和机器学习已经有了很大的结合,在机器学习里面,因为计算迭代的时间可能会很长,开发人员一般会选择使用 GPU、FPGA 或 TPU 来加速计算。在 Apache Hadoop 3.1 版本里面已经开始内置原生支持 GPU 和 FPGA 了。
【X-Pack解读】阿里云Elasticsearch X-Pack 安全组件功能详解
阿里云Elasticsearch集成了Elastic Stack商业版的X-Pack组件包,包括安全、告警、监控、报表生成、图分析、机器学习等组件,用户可以开箱即用。接下来小编将在【X-Pack解读】系列里解读各个Elasticsearch X-Pack 组件功能。
(ElasticsSearch学习)歌词检索Demo的实现:二. 搭建spring boot+spring data+jest+elasticsearch环境,实现歌词的全文检索
一个ElasticSearchDemo,讲解如何使用Jsoup爬取歌词数据写入阿里云Elasticsearch,并搭建Web框架实现歌词的全文检索。 本文主要讲解如何使用Spring Boot快速搭建Web框架,结合Spring Data 和 Jest 快速实现对阿里云ElasticSearch的全文检索功能。
数据保护伞—为MaxCompute平台数据安全保驾护航
数据安全是大数据发展道路上的重要挑战之一,数据,作为企业的核心资产,80%以上的核心信息是以结构化数据存储,包含个人身份证号、银行账号、电话、客户数据、医疗、交易、薪资等极其重要又敏感的信息。一旦发生数据篡改、盗取、滥用等安全事件,将给企业带来经济和声誉上的双重打击,造成的后果将不堪设想。
阿里巴巴大数据技术关键进展及展望
2019杭州云栖大会大数据技术专场,由阿里云通用计算平台负责人关涛带来以 “阿里巴巴大数据技术关键进展及展望” 为主题的演讲。本文首先讲解了从阿里巴巴的角度看待大数据领域的客户价值迁移,概览了核心技术的发展点,最后针对如何构建智能化大数据平台的相关工作进行了介绍,从引擎优化到 “自动驾驶”,并列举了几个典型案例。
【X-Pack解读】阿里云Elasticsearch X-Pack 监控组件功能详解
阿里云Elasticsearch集成了Elastic Stack商业版的X-Pack组件包,包括安全、告警、监控、报表生成、图分析、机器学习等组件,用户可以开箱即用。本文将对X-Pack 的监控组件功能进行详细解读。
【大数据技巧】MaxCompute中实现IP地址归属地转换
大数据平台的成熟使得更多种类的非结构化、半结构化的数据分析成为可能其中应用非常广泛的一种场景就是日志分析。在日志类型数据的清洗转换过程中把IP地址转换为归属地又是极为常见的一种场景。
Flink SQL 功能解密系列 —— 数据去重的技巧和思考
去重逻辑在业务处理中使用广泛,大致可以分两类:DISTINCT去重和FIRST_VALUE主键去重,两者的区别是DISTINCT去重是对整行数据进行去重,比如tt里面数据可能会有重复,我们要去掉重复的数据;FIRST_VALUE是根据主键进行去重,可以看成是一种业务层面的去重,但是真实的业务场景使用也很普遍,比如一个用户有多次点击,业务上只需要取第一条。
DII—算法服务利器
随着集团内各种离线处理、实时反馈、在线学习和分析系统的发展壮大,为算法同学使用数据提供了更多的手段和玩法,能够从数据中挖掘出更多的宝藏。但是仅仅产出数据是不够的,他们需要将数据结合算法在线服务的方式应用到业务中去,才能真正产生价值。从搜索事业部的现状来看,算法的作用方式主要有两种,一种是嵌入引擎内.
专访20年技术老兵云郎:16年峰回路,每一步都是更好的沉淀
从技术研发到产品经理,3次峰回路转,这条路,他走了16年 一个懂技术的产品,更有底气和研发“叫板” 一个具备产品思维的技术,更明白未来的方向
基于OGG Datahub插件将Oracle数据同步上云
一、背景介绍 随着数据规模的不断扩大,传统的RDBMS难以满足OLAP的需求,本文将介绍如何将Oracle的数据实时同步到阿里云的大数据处理平台当中,并利用大数据工具对数据进行分析。 OGG(Oracle GoldenGate)是一个基于日志的结构化数据备份工具,一般用于Oracle数据
【大数据开发套件调度配置实践】——不同周期任务依赖配置
大数据开发过程中常遇到不同运行周期的任务进行依赖,常见**天任务依赖小时任务**、**小时任务依赖分钟任务**。那么如何通过大数据开发套件开发这两种场景呢? 本文将从这两个场景出发,结合调度依赖/参数/调度执行等,介绍不同周期调度依赖的最佳操作实践。
阿里巴巴高级技术专家章剑锋:大数据发展的 8 个要点
章剑锋(简锋),开源界老兵,Apache Member,曾就职于 Hortonworks,目前在阿里巴巴计算平台事业部任高级技术专家,并同时担任 Apache Tez、Livy 、Zeppelin 三个开源项目的 PMC ,以及 Apache Pig 的 Committer。
Spark中的资源调度
本文对Spark的资源调度的进行了介绍,涉及到4个维度的调度,包括SparkApplication/pool/TaskSetManager/Task。
大规模深度学习优化技术在PAI平台中的应用及实践
工业界和学术界也先后推出了用于Deep Learning建模用途的多种开源工具和框架,这里详细解读下阿里云推出的PAI(Platform of Artificial Intelligence)。其致力于通过系统与算法协同优化的方式,来有效解决Deep Learning训练工具的使用效率问题,目前PAI集成了TensorFlow、Caffe、MXNet这三款流行的Deep Learning框架,并针对这几款框架做了定制化的性能优化支持,以求更好的解决用户建模的效率问题。
MaxCompute/DataWorks 数据集成与开发实践
摘要:在2017杭州云栖大会阿里云数加DataWorks专场上,阿里云产品专家代俊峰(花名:普阳)为大家分享了如何借助阿里云数加DataWorks工具进行数据集成和开发,分享了如何借助DataWorks实现从数据处理手工作坊到数据加工工厂的跨越转变。
基础平面地图——地图数据(散点、呼吸气泡、飞线等)不显示问题
地图数据(散点、呼吸气泡、飞线等)不显示问题:经纬度放反、API返回结果或者SQL查询结果与组件所需数据格式不匹配、数据过滤器、跨域问题。
中国唯一,阿里云进入Forrester大数据服务榜单
日前,全球权威调研机构Forrester发布《2018年一季度云端数据仓库》报告。报告对大数据服务商的主要功能、区域表现、细分市场和典型客户等进行了全面评估,最终AWS、阿里云、Google、微软四大巨头杀入全球一线阵营。
MaxCompute(原ODPS)开发入门指南——计量计费篇
近期介绍大量数据上云用户关于MaxCompute的一些问题,现就MaxCompute产品线的一些工具栈可以和大家进行交流,也欢迎大家拍砖和来扰,一起学习一起进步!也希望能够在帮助到大家!
唱吧基于 MaxCompute 的大数据之路
在使用 MaxCompute之前,唱吧使用自建体系来存储处理各端收集来的日志数据,包括请求访问记录、埋点数据、服务器业务数据等。但随着每天处理数据量的增长,积累的历史数据越来越多,来自其他部门同事的需求越来越复杂,自建体系逐渐暴露出了能力上的短板。
iGraph架构演进之三战
前言 iGraph是搜索事业部工程团队打造的实时在线图存储与查询的系统,提供大规模图数据的存储、查询、更新和计算服务,目前承载了集团多个部门5000+表的数据,双11期间proxy入口峰值流量1106w qps、实时数据峰值更新506w qps,是名副其实的在线数据航空母舰。
赋能平台、提效工具、场景化应用,地产大数据玩转有诀窍
在2017在线峰会——票选最美云上大数据暨大数据技术峰会上,来自明源云的刘峥分享了整个的地产行业的趋势以及探索应用实践。他主要从行业趋势和应用实践两个方面进行了分享。他详细的分享了数据管理平台DMP平台的基础层、画像层、算法层、展示层的架构设计,并通过应用场景诠释了大数据在地产行业的作用。
MaxCompute 2.0—从ODPS到MaxCompute
本文PPT来自大数据计算平台开发负责人关涛于10月15日在2016年杭州云栖大会上发表的《MaxCompute 2.0—从ODPS到MaxCompute》。
MaxCompute2.0性能评测:更强大、更高效之上的更快速
MaxCompute2.0(原Odps):通过性能评测,MaxCompute2.0离线计算比同类产品Hive2.0 on Tez性能优势快约90%以上;MaxCompute2.0从新一代执行引擎到编译引擎、基于代价的优化器全流程针对性能提升做出了卓越改进。 本次评测侧重于已发
阿里小二的日常工作要被TA们“接管”了!
昨天有人偷偷告诉我说 阿里巴巴其实是一家科技公司! 我想了整整一夜 究竟是谁走漏了风声 那么重点来了,阿里到底是如何在内部的办公、生活中,玩转“黑科技”的呢? AI取名:给你专属的“武侠”花名 花名是阿里巴巴独特的文化,也是阿里员工独一无二的“身份”。
阿里巴巴搜索无状态服务的秒级弹性调度
目前阿里巴巴搜索的分布式服务一般都是基于Hippo+Carbon来调度的,包括部署、扩缩容、名字服务注册。如下图: 集群
我们的集群规模不断地在加大, 与此同时我们却有着不同的感受,明显感觉到了各种任务的运行效率都在变低,其中AllOrNothing这类任务表现尤为明显
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流,这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动,还有未来。