阿里云ODPS的个人收获思考
在接触阿里云ODPS过程中，我深入了解了MaxCompute和DataWorks等产品。MaxCompute强大的数据处理能力显著提升了我的工作效率，而DataWorks的一站式开发与治理平台简化了数据流程管理。通过实践，我不仅掌握了高效的SQL编写与数据挖掘技巧，还提升了团队协作意识与大数据思维，为未来挑战打下了坚实基础。
在数据浪潮中前行：我与ODPS的实践、思考与展望
在数据驱动决策的时代，企业如何高效处理海量数据成为数字化转型关键。本文结合作者实践，深入解析阿里云自研大数据平台 ODPS 的技术优势与应用场景，涵盖 MaxCompute、DataWorks、Hologres 等核心产品，分享从数据治理到实时分析的落地经验，并展望其在 AI 与向量数据时代的发展前景。
SQL血缘分析实战！数据人必会的3大救命场景
1. 开源工具：Apache Atlas（元数据管理）、Spline（血缘追踪）
2. 企业级方案：阿里DataWorks血缘分析、腾讯云CDW血缘引擎
3. 自研技巧：在ETL脚本中植入版本水印，用注释记录业务逻辑变更
📌 重点总结：
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。