欢迎加入阿里云 HBase+Spark技术交流群

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
简介: 为了让营造一个针对云HBase的技术交流平台,我们特别新建了交流群

首选欢迎各位同学使用云HBase产品,地址为:https://cn.aliyun.com/product/hbase?spm=5176.51065.416540.50.EgxJI1
为了让营造一个针对云HBase+Spark的技术交流平台,我们特别新建了交流群:
目前国内HBase+Spark没有较大的社区及交流群体,但是很多公司都有HBase及Spark的应用,阿里云云HBase技术团队愿意补充这一块,共同探讨HBase+Spark及其生态的问题。

社群

技术交流钉钉大群 阿里云 HBase+Spark社区 【强烈推荐!】 群内每周进行群直播技术分享及问答

目录
相关文章
|
5月前
|
分布式计算 运维 搜索推荐
立马耀:通过阿里云 Serverless Spark 和 Milvus 构建高效向量检索系统,驱动个性化推荐业务
蝉妈妈旗下蝉选通过迁移到阿里云 Serverless Spark 及 Milvus,解决传统架构性能瓶颈与运维复杂性问题。新方案实现离线任务耗时减少40%、失败率降80%,Milvus 向量检索成本降低75%,支持更大规模数据处理,查询响应提速。
271 57
|
3月前
|
人工智能 分布式计算 DataWorks
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。
139 4
|
3月前
|
分布式计算 运维 监控
Fusion 引擎赋能:流利说如何用阿里云 Serverless Spark 实现数仓计算加速
本文介绍了流利说与阿里云合作,利用EMR Serverless Spark优化数据处理的全过程。流利说是科技驱动的教育公司,通过AI技术提升用户英语水平。原有架构存在资源管理、成本和性能等痛点,采用EMR Serverless Spark后,实现弹性资源管理、按需计费及性能优化。方案涵盖数据采集、存储、计算到查询的完整能力,支持多种接入方式与高效调度。迁移后任务耗时减少40%,失败率降低80%,成本下降30%。未来将深化合作,探索更多行业解决方案。
163 1
|
6月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
286 79
|
7月前
|
存储 分布式计算 物联网
美的楼宇科技基于阿里云 EMR Serverless Spark 构建 LakeHouse 湖仓数据平台
美的楼宇科技基于阿里云 EMR Serverless Spark 建设 IoT 数据平台,实现了数据与 AI 技术的有效融合,解决了美的楼宇科技设备数据量庞大且持续增长、数据半结构化、数据价值缺乏深度挖掘的痛点问题。并结合 EMR Serverless StarRocks 搭建了 Lakehouse 平台,最终实现不同场景下整体性能提升50%以上,同时综合成本下降30%。
581 58
|
7月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 大数据
阿里云 EMR Serverless Spark 在微财机器学习场景下的应用
面对机器学习场景下的训练瓶颈,微财选择基于阿里云 EMR Serverless Spark 建立数据平台。通过 EMR Serverless Spark,微财突破了单机训练使用的数据规模瓶颈,大幅提升了训练效率,解决了存算分离架构下 Shuffle 稳定性和性能困扰,为智能风控等业务提供了强有力的技术支撑。
341 15
|
7月前
|
SQL 分布式计算 Serverless
基于阿里云 EMR Serverless Spark 版快速搭建OSS日志分析应用
基于阿里云 EMR Serverless Spark 版快速搭建OSS日志分析应用
154 0
|
10月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第27天】在大数据时代,数据湖技术凭借其灵活性和成本效益成为企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术的核心组件,通过HDFS存储数据和Spark进行高效计算,实现了数据处理的优化。本文探讨了Hadoop与Spark的最佳实践,包括数据存储、处理、安全和可视化等方面,展示了它们在实际应用中的协同效应。
442 2
|
10月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第26天】本文详细探讨了Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用,通过具体案例展示了两者的最佳实践。Hadoop的HDFS和MapReduce负责数据存储和预处理,确保高可靠性和容错性;Spark则凭借其高性能和丰富的API,进行深度分析和机器学习,实现高效的批处理和实时处理。
392 1