大数据≠大样本：基于Spark的特征降维实战（提升10倍训练效率）
本文探讨了大数据场景下降维的核心问题与解决方案，重点分析了“维度灾难”对模型性能的影响及特征冗余的陷阱。通过数学证明与实际案例，揭示高维空间中样本稀疏性问题，并提出基于Spark的分布式降维技术选型与优化策略。文章详细展示了PCA在亿级用户画像中的应用，包括数据准备、核心实现与效果评估，同时深入探讨了协方差矩阵计算与特征值分解的并行优化方法。此外，还介绍了动态维度调整、非线性特征处理及降维与其他AI技术的协同效应，为生产环境提供了最佳实践指南。最终总结出降维的本质与工程实践原则，展望未来发展方向。
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。
Fusion 引擎赋能：流利说如何用阿里云 Serverless Spark 实现数仓计算加速
本文介绍了流利说与阿里云合作，利用EMR Serverless Spark优化数据处理的全过程。流利说是科技驱动的教育公司，通过AI技术提升用户英语水平。原有架构存在资源管理、成本和性能等痛点，采用EMR Serverless Spark后，实现弹性资源管理、按需计费及性能优化。方案涵盖数据采集、存储、计算到查询的完整能力，支持多种接入方式与高效调度。迁移后任务耗时减少40%，失败率降低80%，成本下降30%。未来将深化合作，探索更多行业解决方案。
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。
Java 语言基础概念与常识之主要特点解析
Java是一种广泛应用于企业级开发、移动应用（如Android）、大数据处理及云计算等领域的编程语言。其核心特点包括跨平台性（一次编写，到处运行）、面向对象设计、自动垃圾回收、多线程支持和高性能表现。Java通过JVM实现跨平台，具备强大的健壮性和安全性，同时拥有丰富的标准库与活跃的开发者社区。本文深入解析Java的技术优势及其在电商系统、大数据处理和云计算中的实际应用，并提供相关面试资料供学习参考。
构建AI时代的大数据基础设施-MaxCompute多模态数据处理最佳实践
本文介绍了大数据与AI一体化架构的演进及其实现方法，重点探讨了Data+AI开发全生命周期的关键步骤。文章分析了大模型开发中的典型挑战，如数据管理混乱、开发效率低下和运维管理困难，并提出了解决方案。同时，详细描述了MaxCompute在构建AI时代数据基础设施中的作用，包括其强大的计算能力、调度能力和易用性特点。此外，还展示了MaxCompute在多模态数据处理中的应用实践以及具体客户案例，最后提供了体验MaxFrame解决方案的方式。
流批一体向量化引擎Flex
本文整理自蚂蚁集团技术专家刘勇在Flink Forward Asia 2024上的分享，聚焦流批一体向量化引擎的背景、架构及未来规划。内容涵盖向量化计算的基础原理（如SIMD指令）、现有技术现状，以及蚂蚁在Flink 1.18中引入的C++开发向量化计算实践。通过Flex引擎（基于Velox构建），实现比原生执行引擎更高的吞吐量和更低的成本。文章还详细介绍了功能性优化、正确性验证、易用性和稳定性建设，并展示了线上作业性能提升的具体数据（平均提升75%，最佳达14倍）。最后展望了未来规划，包括全新数据转换层、与Paimon结合及支持更多算子和SIMD函数。
Apache Spark详解
Apache Spark 是一个开源、分布式计算引擎，专为大规模数据处理设计。它以高速、易用和通用为核心目标。通过内存计算、DAG 执行引擎和惰性求值等特性，大幅提升数据处理效率。其核心组件包括 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 和 GraphX，支持批处理、实时流处理、机器学习和图计算。Spark 提供统一编程模型，支持多语言（Scala/Java/Python/R），并拥有强大的 Catalyst 优化器和类型安全的 Dataset API，广泛应用于大数据分析和处理场景。