大数据之路：阿里巴巴大数据实践——元数据与计算管理
本内容系统讲解了大数据体系中的元数据管理与计算优化。元数据部分涵盖技术、业务与管理元数据的分类及平台工具，并介绍血缘捕获、智能推荐与冷热分级等技术创新。元数据应用于数据标签、门户管理与建模分析。计算管理方面，深入探讨资源调度失衡、数据倾斜、小文件及长尾任务等问题，提出HBO与CBO优化策略及任务治理方案，全面提升资源利用率与任务执行效率。
SparkSQL 入门指南：小白也能懂的大数据 SQL 处理神器
在大数据处理的领域，SparkSQL 是一种非常强大的工具，它可以让开发人员以 SQL 的方式处理和查询大规模数据集。SparkSQL 集成了 SQL 查询引擎和 Spark 的分布式计算引擎，使得我们可以在分布式环境下执行 SQL 查询，并能利用 Spark 的强大计算能力进行数据分析。
分布式×多模态：当ODPS为AI装上“时空穿梭”引擎
本文深入探讨了多模态数据处理的技术挑战与解决方案，重点介绍了基于阿里云ODPS的多模态数据处理平台架构与实战经验。通过Object Table与MaxFrame的结合，实现了高效的非结构化数据管理与分布式计算，显著提升了AI模型训练效率，并在工业质检、多媒体理解等场景中展现出卓越性能。
阿里云数据传输服务使用场景
阿里云数据传输服务（DTS）的核心优势在于其支持多种数据传输方式（迁移、同步、订阅），能够满足企业在数据库迁移、灾备、实时数仓构建、业务解耦等场景下的需求。无论是优化用户体验、降低使用成本，还是实现跨账号任务授权，DTS均提供了完整的解决方案