【玩转数据系列十】利用阿里云机器学习在深度学习框架下实现智能图片分类
伴随着今日阿里云机器学习PAI在云栖大会的重磅发布,快来感受下人工智能的魅力。 一、背景 随着互联网的发展,产生了大量的图片以及语音数据,如何对这部分非结构化数据行之有效的利用起来,一直是困扰数据挖掘工程师的一到难题。
数据仓库介绍与实时数仓案例
1.数据仓库简介 数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。
分布式快照算法: Chandy-Lamport
Spark 的 Structured Streaming 的 Continuous Processing Mode 的容错处理使用了分布式快照(Distributed Snapshot)算法 Chandy-Lamport 算法,那么分布式快照算法可以用来解决什么问题呢?
阿里云MaxCompute(大数据)公开数据集---带你玩转人工智能
目前阿里云大数据产品已经免费向全部用户开放了多种公用数据集。开放的数据类别包括:股票价格数据,房产信息,影视及其票房数据。
优酷背后的大数据秘密
大家好,我是门德亮,现在在优酷数据中台做数据相关的事情。很荣幸,我正好见证了优酷从没有MaxCompute到有的这样一个历程,因为刚刚好我就是入职优酷差不多5年的时间,我们正好是在快到5年的时候,去做了从Hadoop到MaxCompute的这样一个升级。
吴刚专访--大数据和 MaxCompute 技术和故事
2019大数据技术公开课第一季《技术人生专访》来袭,本季将带领开发者们探讨大数据技术,分享不同国家的工作体验。本文整理自阿里巴巴计算平台事业部高级技术专家吴刚的专访,将为大家介绍Apache ORC开源项目、主流的开源列存格式ORC和Parquet的区别以及MaxCompute选择ORC的原因。
Kibana:数据分析的可视化利器
阿里云Elastisearch集成了可视化工具Kibana,用户可以使用Kibana的开发工具便捷的查询和分析存储在Elastisearch中的数据。除了柱状图、线状图、饼图、环形图等经典可视化功能外,还拥有地理位置分析、数据图谱分析、时序数据分析等高级功能。
Python+大数据计算平台,PyODPS架构手把手教你搭建
在2016年10月的云栖社区在线培训上,来自阿里云大数据事业部的秦续业分享了《双剑合壁——Python和大数据计算平台的结合实战》。他主要介绍了数据分析和机器学习的方法、DataFrame整体架构以及基础API、前端、后端、机器学习的具体实现方法。
【玩转数据系列六】文本分析算法实现新闻自动分类
新闻分类是文本挖掘领域较为常见的场景。目前很多媒体或是内容生产商对于新闻这种文本的分类常常采用人肉打标的方式,消耗了大量的人力资源。本文尝试通过智能的文本挖掘算法对于新闻文本进行分类。无需任何人肉打标,完全由机器智能化实现。
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
阿里云MaxCompute 2019-5月刊
5月MaxCompute新功能发布,精彩技术好文推荐,技术干货下载,6月重要活动抢先知道,尽在5月刊。
流计算StreamCompute
背景 每年的双十一除了“折扣”,全世界(特别是阿里人)都关注的另一个焦点是面向媒体直播的“实时大屏”(如下图所示)。包括总成交量在内的各项指标,通过数字维度展现了双十一狂欢节这一是买家,卖家及物流小二一起创造的奇迹! 双十一媒体直播大屏 这一大屏背后需要实时处理海量的庞大电商系统各个模块产生的
[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。
大数据阿里云产品的简单介绍理解
很多人问,大数据是什么。一个时尚的技术名词,一个互联网时代的标志。给人高端大气上档次的感觉,很多公司不说自己有大数据都不好意思跟别人谈业务。那我就谈谈我的一些看法来结合阿里云的数加大数据产品比较粗俗的介绍下大数据到底是什么。
混合云模式下 MaxCompute + Hadoop 混搭大数据架构实践
2019杭州云栖大会大数据企业级服务专场,由斗鱼大数据高级专家张龙带来以 “混合云模式下 MaxCompute+Hadoop 混搭大数据架构实践” 为题的演讲。本文讲述了从 Apache Hadoop 阶段到 Cloudera CDH 阶段斗鱼大数据架构的发展历程。提出了上云过程中斗鱼遇到的问题和跳战,包括数据安全、数据同步以及迁移任务。概括了混合云模式给斗鱼带来资源效率更高和资源成本更低的变化。
【内含分享PPT/视频/文章】阿里云MVP学院MaxCompute技术闭门会线上首播 | 2019大数据技术公开课第二季
数据的价值是解释业务还是预测业务?是支撑业务还是驱动业务?企业级计算服务的核心问题是什么?企业级计算平台要解决的核心问题是什么?商业和技术的平衡点在哪里? 一起直播学习,让数据真正驱动业务。
如何在Aliyun E-MapReduce集群上使用Zeppelin和Hue
目前Aliyun E-MapReduce支持了zeppelin和hue,在Aliyun E-MapReduce集群上可以很方便的使用zeppelin和hue。本文将详细介绍如何在Aliyun E-MapReduce玩转Zeppelin和Hue!
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!
HIVE MapJoin异常问题处理总结
HIVE被很广泛的使用,使用过程中也会遇到各种千奇百怪的问题。这里就遇到的MapJoin Local 内存不足的问题进行讨论,从问题描述、mapjion原理以及产生该问题的原因,解决方案做一下介绍,最后对该问题进行了进一步的思考,希望对解决该类问题的朋友有所帮助。
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
Flink SQL 功能解密系列 —— 流式 TopN 挑战与实现
TopN 是统计报表和大屏非常常见的功能,主要用来实时计算排行榜。流式的 TopN 不同于批处理的 TopN,它的特点是持续的在内存中按照某个统计指标(如出现次数)计算 TopN 排行榜,然后当排行榜发生变化时,发出更新后的排行榜。
机器学习PAI全新功效——实时新闻热点Online Learning实践
(本实验会用到流式机器学习算法,正处于邀测状态,需要申请开通)PAI地址:https://data.aliyun.com/product/learn流式机器学习算法申请:https://data.aliyun.com/paionlinelearning打开新闻客户端,往往会收到热点新闻推送相关的内容。
倒计时1天!相约杭州云栖,相遇数据智能
2016杭州云栖大会盛大开启,与阿里云大数据一起相约杭州云栖,相遇数据智能!我们精心准备了四大智能看点,等你用一颗大数据的心,鞠一捧智能的“水”。
SQL优化器原理 - Join重排
这是MaxCompute有关SQL优化器原理的系列文章之一。我们会陆续推出SQL优化器有关优化规则和框架的其他文章。添加钉钉群“关系代数优化技术”(群号11719083)可以获取最新文章发布动态。 本文的目标是解释Join重排这个特性的基础概念和算法,如果想快速了解并在MaxCompute上使用这个特性,请直接跳到“总结”。
阿里怎么发工资?自研薪酬管理系统首次曝光
作者:墨逐 人力资源管理系统是用集中的数据将几乎所有的人力资源相关的信息(组织、招聘、薪资、绩效、审批等)统一管理起来,是企业运行必不可少的管理软件。国际上知名的有Oracle PeopleSoft、SAP 和Workday HCM,世界500强公司有超过一半都在使用。
玩转阿里云EMR三部曲-中级篇 集成自有服务
利用EMR引导操作可以使用自定义脚本安装任意自有服务和环境,隔离计算和生产资源,并在极致成本控制下最大化并发和可扩展性。完整的自定义设计可以满足任意自有服务构建的集成需要。
基于Spark Streaming 进行 MySQL Binlog 日志准实时传输
基本架构 RDS -> SLS -> Spark Streaming -> Spark HDFS 上述链路主要包含3个过程: 如何把 RDS 的 binlog 收集到 SLS。 如何通过 Spark Streaming 将 SLS 中的日志读取出来,进行分析。
MaxCompute上你从未体验过的数据分析和机器学习过程
PyODPS,拥有对于Python用户传统的数据分析和机器学习愉快的体验,包括了DataFrame框架和机器学习模块,它们类似于pandas+scikit-learn,能用它们进行数据分析、绘图、机器学习等等。
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。
【玩转数据系列七】有娃的注意了,机器学习教您如何提高孩子学习成绩
母亲是老师反而会对孩子的学习成绩造成不利影响?能上网的家庭,孩子通常能取得较好的成绩?影响孩子成绩的最大因素居然是母亲的学历?本文通过机器挖掘算法和中学真实的学生数据为您揭秘影响中学生学业的关键因素有哪些。
【转载文章】记录一次MySQL两千万数据的大表优化解决过程,提供三种解决方案
问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死。严重影响业务。
标签分类理论
最近在做DMP,负责设计一套标签管理系统。在对现有标签进行整理的过程中,整理出了这套东西。 0. 标签的定义:标签分类学(Taxonomy) 对于标签(tag),很难列出一个公认的定义,指明这个概念的种差与属概念。所以为了把握这个概念,就需要采取定义另一种办法:分类与枚举。 我们要解决的第一个
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。
阿里大航杯AI电力大赛比赛分享及数加平台,机器学习pai使用经验
本文主要以阿里云大航杯“智造扬中”电力AI大赛 数据为背景,讲述博主自己的比赛经历以及数加平台和机器学习pai的使用经验
MaxCompute模板与样例
代码模板和示例是用户熟悉新产品和提高开发效率的有效方式,studio提供了一系列的开发模板和代码实例。用户可以通过这些功能,快速熟悉MaxCompute,玩转大数据下的程序开发。
阿里云数加助力东润环能开启新能源大数据时代
北京东润环能科技股份有限公司(以下简称“东润环能”)是一家从事新能源电力领域的数据信息服务公司,该司开创之初,提供了新能源发电功率预测系统、电网调度管理与支持系统、新能源城市规划与咨询服务等基础性产品,并逐步打造三大新能源互联网智慧服务生态圈平台,包括新能源投资开发生态圈第一平台、绿色电力交易与智.
Flink Checkpoint 问题排查实用指南
本文会统一聊一聊 Flink 中 Checkpoint 异常的情况(包括失败和慢),以及可能的原因和排查思路。
DCN(Deep & Cross Network)模型在手淘分类地图CTR预估上的应用
一:背景 分类地图业务是指手淘首页首屏的"分类"入口,目前整个产品已经有300万左右日活跃用户和6000多万pv, 目前产品业务点较多,本文重点介绍点击品类词后的商品二跳页模块,具体如下图所示:当用户点击相应的品类词图片后,则会进入该类目下的商品集合。
阿里云 MaxCompute 2020-1 月刊
您好,MaxCompute 2020.1月刊如期而至,在疫情肆虐的日子里,祝福每一位开发者,平安健康,一切顺利。
SQL优化器原理 - Auto Hash Join
在MaxCompute中,Join操作符的实现算法之一名为"Hash Join",其实现原理是,把小表的数据全部读入内存中,并拷贝多份分发到大表数据所在机器,在 map 阶段直接扫描大表数据与内存中的小表数据进行匹配。
Flink SQL 功能解密系列 —— 流计算“撤回(Retraction)”案例分析
通俗讲retract就是传统数据里面的更新操作,也就是说retract是流式计算场景下对数据更新的处理方式。
Mars——基于张量的统一分布式计算框架
很高兴在这里宣布我们的新项目:Mars,一个基于张量的统一分布式计算框架。我们已经在 Github 开源:https://github.com/mars-project/mars 。 背景 Python Python 是一门相当古老的语言了,如今,在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域,Python 越来越受欢迎。
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。