对大数据框架有浓厚兴趣,对阿里云产品使用,运维排查有经验,odps,dataworks,开放搜索等 喜欢技术分享交流
暂时未有相关通用技术能力~
阿里云技能认证
详细说明Maxcompute常见问题的总结,方便广大用户可以快速排查问题
Maxcompute常见问题汇总
#总则:数据同步会尽量走内网连接。 ##一、关于测试连通 1,目前vpc测试连通性支持的数据源是 rds数据源,其他数据源vpc网络正在排期,金融云网络暂时不支持测试连通性。 2,跨区域内网测试连通性支持的是 rds 数据源,其他数据源也在规划中;云mongo和redis数据源内网跨区域经典网络是可以连通的 3,ecs自建数据源,实际上不用关心自建数据源的类型。
目前,实时计算越来越被广泛应用,比如 实时ETL、实时报表、实时大屏展示等一些监控预警和在线系统的场景。企业对计算速度和消息更新速度要求越来越高。开源框架中,Storm,Sparks,Flink等在企业生产中大量投入使用,但是开发相对复杂,需要对接各种框架api、sdk等,另外人力成本相对较高。
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。
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。
实时业务处理的需求越来越多,也有各种处理方案,比如storm,spark等都可以。那以数据流的方向可以总结成数据源-数据搜集-缓存队列-实时处理计算-数据展现。本文就用阿里云产品简单实现了一个实时处理的方案。
实时业务处理的需求越来越多,也有各种处理方案,比如storm,spark等都可以。那以数据流的方向可以总结成数据源-数据搜集-缓存队列-实时处理计算-数据展现。本文就用阿里云产品简单实现了一个实时处理的方案。
small is beautiful,small is powerful !
small is beautiful,small is powerful
看到很多用户经常会问如何对分组内进行排序。官方文档:https://help.aliyun.com/document_detail/34994.html?spm=5176.doc27891.6.611.
在大数据开发套件中是可以实现mongo同步到Maxcompute。 数据集成文档:https://help.aliyun.com/document_detail/47677.html?spm=5176.7750354.6.599.jGn50I 后端是通过华东1区的调度资源进行数据的调度传输。
跨区域云mongo同步到odps配置流程
如果您是一个大数据开发工程师并且使用过hadoop的hive框架,那么恭喜您,阿里云的大数据计算服务-Maxcompute,您已经会了90%。这篇文章就来简单对比下Maxcompute和hive的异同,来方便刚开始使用Maxcompute的用户,从hive秒速迁移到Maxcompute的使用上。
数据同步报错
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。