基于云上分布式NoSQL的海量气象数据存储和查询方案
气象数据是一类典型的大数据，具有数据量大、时效性高、数据种类丰富等特点，每天产生的数据量常在几十TB到上百TB的规模，且在爆发性增长。如何存储和高效的查询这些气象数据越来越成为一个难题，本文针对气象领域中海量模式数据的存储和查询问题，分别介绍了传统方案和采用表格存储(TableStore)的方案，并对方案优缺点进行了一些总结。
PAI分布式机器学习平台编程模型演进之路
在云栖计算之旅第5期—大数据与人工智能大会上，来自阿里云大数据事业部的九丰分享了《PAI分布式机器学习平台编程模型演进之路》。他主要介绍了在集团中使用机器学习解决大数据问题时如何通过编程模型的演进逐步解决业务上的痛点。
阿里云大数据利器之-RDS迁移到Maxcompute实现动态分区
当前，很多用户的业务数据存放在传统关系型数据库上，例如阿里云的RDS，做业务读写操作。当数据量非常大的时候，此时传系关系型数据库会显得有些吃力，那么会经常有将mysql数据库的数据迁移到[大数据处理平台-大数据计算服务（Maxcompute，原ODPS）(https://www.aliyun.com/product/odps?spm=5176.doc27800.765261.309.dcjpg2)，利用其强大的存储和计算能力进行各种查询计算，结果再回流到RDS。
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.
SLS机器学习介绍（01）：时序统计建模
时序数据是业务监控中最多方法，双十一大盘、业务监控系统、系统性能平台等都可以看到他的身影。为了更好的在日志服务平台中，针对时序数据进行进行较好的分析和交互，本团队针对单时序数据数据的各种场景，开发了相应的时序数据处理算法，可直接嵌入在标准的MySQL语法中使用，降低了用户对这类算法的使用难度，提供更好的服务。
基于阿里云数加MaxCompute的企业大数据仓库架构建设思路
数加大数据直播系列课程主要以基于阿里云数加MaxCompute的企业大数据仓库架构建设思路为主题分享阿里巴巴的大数据是怎么演变以及怎样利用大数据技术构建企业级大数据平台。
本次分享嘉宾是来自阿里云大数据的技术专家祎休
背景与总体思路
数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、反映历史变化的数据集合用于支持管理决策。
