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- 数据库
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发表了文章 2020-02-22
使用 Jupyter Notebook 运行 Delta Lake 入门教程
本文通过 jupyter notebook 工具演示了 Delta Lake 的官方教程
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发表了文章 2019-08-15
使用spark-redis组件访问云数据库Redis
本文演示了在Spark Shell中通过spark-redis组件读写Redis数据的场景。所有场景在阿里云E-MapReduce集群内完成，Redis使用阿里云数据库Redis
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发表了文章 2019-04-02
YARN NodeLabel功能以及在EMR弹性伸缩中的应用
YARN Node Label功能最早是在Hadoop 2.6版本中引入，在后续版本中有更多的功能完善。到了Hadoop 2.8.x版本之后，该功能已经比较完整，可以满足日常使用。在本文中，我们需要将Node Label功能应用在EMR弹性伸缩场景中。 其实Node Label特性更准确的叫法是Node Partition，也就是说通过label把YARN集群中的节点分组，每个节点拥有一个l
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发表了文章 2019-03-07
[译]利用贝叶斯推理做硬件故障率的准实时预测
你可能已经不知不觉中在数据科学项中用上了贝叶斯相关技术！如果你还没用上，这个技术可以增强你的数据分析能力。本文会展示这项技术在现实世界中的应用案例：通过传感器收集的流式数据预测硬件故障率。
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发表了文章 2018-01-23
阿里云AnalyticDB数据导出到E-MapReduce实践
阿里云的分析型数据库（AnalyticDB）和E-MapReduce（简称EMR）在大数据场景下非常有用，本文将介绍如何尝试打通两个产品，将通过EMR中自带的开源工具Sqoop来完成这个任务。
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发表了文章 2017-08-01
E-MapReduce HDFS文件快速CRC校验工具介绍
在大数据应用场景下经常有数据文件的迁移工作，如果保障迁移之后数据的完整性是一个很常见的问题。本文就给大家介绍一下在大数据场景下，如何用工具快速对比文件。
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发表了文章 2017-07-24
在E-MapReduce集群内运行Spark GraphX作业
Spark GraphX是一个比较流行的图计算框架，如果你使用了阿里云的E-MapReduce服务，可以很方便的运行图计算的作业。 下面以PageRank为例，看看如何运行GraphX作业
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发表了文章 2017-04-05
开源深度学习库BigDL在阿里云E-MapReduce上的实践
近些年来机器学习中的子领域深度学习成为一个热门的话题。本文要介绍Intel开源的深度学习框架BigDL，它也是在Spark上的一个算法库，提供了全面的深度学习算法支持，包括数值计算（Tensor）和高阶神经网络等。
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发表了文章 2016-12-12
使用E-MapReduce服务处理阿里云文件存储（NAS）的数据
给大家介绍一个使用场景，可以将E-MapReduce的Hadoop作业和文件存储（NAS）结合在一起，发挥分布式存储和分布式计算在一起的威力
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发表了文章 2016-12-05
使用E-MapReduce服务将Kafka数据导入OSS
kafka是一个开源社区常用的消息队列，虽然kafka官方（Confluent公司）提供插件从Kafka直接导入数据到HDFS的connector，但对阿里云对文件存储系统OSS却没有官方的支持。本文会举一个简单的例子，实现kafka的数据写入阿里云OSS。因为阿里云E-MapReduce服...
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2020-02-22
使用 Jupyter Notebook 运行 Delta Lake 入门教程
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2019-08-15
使用spark-redis组件访问云数据库Redis
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2019-04-02
YARN NodeLabel功能以及在EMR弹性伸缩中的应用
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2019-03-07
[译]利用贝叶斯推理做硬件故障率的准实时预测
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2018-01-23
阿里云AnalyticDB数据导出到E-MapReduce实践
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2017-08-01
E-MapReduce HDFS文件快速CRC校验工具介绍
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2017-07-24
在E-MapReduce集群内运行Spark GraphX作业
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2017-04-05
开源深度学习库BigDL在阿里云E-MapReduce上的实践
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2016-12-12
使用E-MapReduce服务处理阿里云文件存储（NAS）的数据
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2016-12-05
使用E-MapReduce服务将Kafka数据导入OSS
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回答了问题
2019-07-17
什么时候e-mapreduce提供impala
现在还未支持，如果希望在E-MapReduce上运行impala，可以通过引导操作安装，请参考云栖社区的文章：https://yq.aliyun.com/articles/58387赞0 踩0 评论0
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