阿里云MaxCompute(大数据)公开数据集---带你玩转人工智能
目前阿里云大数据产品已经免费向全部用户开放了多种公用数据集。开放的数据类别包括:股票价格数据,房产信息,影视及其票房数据。
吴刚专访--大数据和 MaxCompute 技术和故事
2019大数据技术公开课第一季《技术人生专访》来袭,本季将带领开发者们探讨大数据技术,分享不同国家的工作体验。本文整理自阿里巴巴计算平台事业部高级技术专家吴刚的专访,将为大家介绍Apache ORC开源项目、主流的开源列存格式ORC和Parquet的区别以及MaxCompute选择ORC的原因。
【玩转数据系列十五】机器学习PAI为你自动写歌词,妈妈再也不用担心我的freestyle了(提供数据、代码)
背景 最近互联网上出现一个热词就是“freestyle”,源于一个比拼rap的综艺节目。在节目中需要大量考验选手的freestyle能力,freestyle指的是rapper即兴的根据一段主题讲一串rap。
【玩转数据系列六】文本分析算法实现新闻自动分类
新闻分类是文本挖掘领域较为常见的场景。目前很多媒体或是内容生产商对于新闻这种文本的分类常常采用人肉打标的方式,消耗了大量的人力资源。本文尝试通过智能的文本挖掘算法对于新闻文本进行分类。无需任何人肉打标,完全由机器智能化实现。
通过Flink实时构建搜索引擎的索引
1.背景介绍 搜索引擎的出现大大降低了人们寻找信息的难度,已经深入到生活与工作的方方面面,简单列举几个应用如下: 互联网搜索,如谷歌,百度等; 垂直搜索,如淘宝、天猫的商品搜索; 站内搜索,各个内容网站提供的站内搜索服务; 企业内部搜索,员工查询企业内部信息; 广告投放,根据投放上下文检索出对应的广告主和广告内容; 搜索引擎的关键是让用户找到其所需信息,其整体架构如下: 从图示可知,一个搜索引擎从大的方面来看主要包括两部分,一部分是提供在线的搜索服务,一部分要把原始数据已离线的方式建立索引,建立索引是信息可搜索的前提。
品《阿里巴巴大数据实践-大数据之路》一书(下)
今天继续谈阿里的这本书,包括数据服务平台、数据挖掘平台、数据建模、数据管理及数据应用,希望于你有启示。 1、数据服务平台 数据服务平台可以叫数据开放平台,数据部门产出海量数据,如何能方便高效地开放出去,是我们一直要解决的难题,在没有数据服务的年代,阿里的数据开放的方式简单、粗暴,一般是直接将数据导出给对方,我想,现在大多公司的开放应该也是如此吧,虽然PaaS喊了这么多年,但真正成就的又有几个? 即使如阿里,在数据开放这个方向上的探索和实践,至今也有7个年头了,任何关于数据开放毕其功于一役的做法都将失败,任何一次数据开放的改进都是伴随着对于业务理解的深入而成长起来的。
JindoFS解析 - 云上大数据高性能数据湖存储方案
JindoFS 是云原生的文件系统,可以提供OSS 超大容量以及本地磁盘的性能
如何在Aliyun E-MapReduce集群上使用Zeppelin和Hue
目前Aliyun E-MapReduce支持了zeppelin和hue,在Aliyun E-MapReduce集群上可以很方便的使用zeppelin和hue。本文将详细介绍如何在Aliyun E-MapReduce玩转Zeppelin和Hue!
回顾 | Kafka x Flink Meetup 与世界人工智能大会大数据 AI 专场精彩回顾(附PPT下载)
8 月最后一天,由 Apache Kafka 与 Apache Flink 联合举办的 Meetup 深圳站圆满落幕,现场站无虚席,来自 Confluent 、中国农业银行 、虎牙直播、数见科技以及阿里巴巴的五位技术专家带来了丰富精彩的分享,全场干货满满!
【玩转数据系列三】利用图算法实现金融行业风控
本文将针对阿里云平台上图算法模块来进行实验。图算法一般被用来解决关系网状的业务场景。与常规的结构化数据不同,图算法需要把数据整理成首尾相连的关系图谱。图算法更多的是考虑边和点的概念。阿里云机器学习平台上提供了丰富的图算法组件,包括K-Core、最大联通子图、标签传播聚类等。
Flink SQL 功能解密系列 —— 流式 TopN 挑战与实现
TopN 是统计报表和大屏非常常见的功能,主要用来实时计算排行榜。流式的 TopN 不同于批处理的 TopN,它的特点是持续的在内存中按照某个统计指标(如出现次数)计算 TopN 排行榜,然后当排行榜发生变化时,发出更新后的排行榜。
阿里云 MaxCompute 2019-11 月刊
Tableau官方支持MaxCompute数据源,MaxCompute提供了对SQL查询任务结果的动态脱敏功能, 数据迁移工具全新发布等精彩内容尽在 11月刊,欢迎阅读。
解决大数据难题 阿里云MaxCompute获科技大奖
据介绍,MaxCompute(大规模分布式的数据计算平台)是国内最早自研的大数据计算平台之一,主要应用于大规模数据处理场景。目前,这项源自浙江、解决世界级难题的成果已拥有EB(百京)级别的数据存储能力、百PB(千兆)级的单日计算能力。
阿里怎么发工资?自研薪酬管理系统首次曝光
作者:墨逐 人力资源管理系统是用集中的数据将几乎所有的人力资源相关的信息(组织、招聘、薪资、绩效、审批等)统一管理起来,是企业运行必不可少的管理软件。国际上知名的有Oracle PeopleSoft、SAP 和Workday HCM,世界500强公司有超过一半都在使用。
JindoFS概述:云原生的大数据计算存储分离方案
JindoFS 是一套新的云原生的数据湖解决方案。在 JindoFS 之前,云上客户主要使用 HDFS 和 OSS/S3 作为大数据存储。HDFS 是 Hadoop 原生的存储系统,10 年来,HDFS 已经成为大数据生态的存储标准,但是我们也可以看到 HDFS 虽然不断优化,但是 JVM 的瓶颈也始终无法突破。
在 Apache Spark 中利用 HyperLogLog 函数实现高级分析
预聚合是高性能分析中的常用技术,通过预先聚合降低纬度,从而在查询时大幅减少计算量,提升响应速度。本文介绍了 spark-alchemy 这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能,并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。
【入门指南】使用阿里云Elasticsearch搭建ELK日志系统
本文介绍了基于阿里云Elasticsearch搭建ELK日志系统的基本步骤,并对kibana和ES的日志检索和分析做简要介绍,可作为新手入门指导。
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.
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。
EMR Spark Relational Cache的执行计划重写
作者:王道远,花名健身, 阿里巴巴计算平台EMR技术专家。 背景 EMR Spark提供的Relational Cache功能,可以通过对数据模型进行预计算和高效地存储,加速Spark SQL,为客户实现利用Spark SQL对海量数据进行即时查询的目的。
MaxCompute 项目子账号做权限管理
场景: 一个企业使用多款阿里云产品,MaxCompute是其中一个产品,用的是同个主账号,主账号不是由使用MaxCompute的大数据同学管理, 大数据同学使用的是子账号。大数据同学日常需要给MaxCompute项目 操作新增子账号(add user),新的子账号授权(grant xx on project/table)等操作,即日常权限管理。
关于 Chrome (谷歌浏览器)升级到 80 后可能产生的影响以及解决方案
### 背景 Google 将在2020年**2月4号**发布的 Chrome 80 版本(schedule:[https://www.chromestatus.com/features/schedule](https://www.
史上超强阵容!大数据及人工智能领域顶级盛会,Flink Forward Asia 2019 不容错过!
Flink Forward 大数据、人工智能领域的顶级大会,旨在汇集一流人才共同探讨大数据、云计算、人工智能、机器学习等领先技术,2019 Flink Forward Asia 重磅开启,征集议题中!
如何正确使用 Flink Connector?
本文主要分享 Flink connector 相关内容,分为以下三个部分的内容:第一部分会首先介绍一下 Flink Connector 有哪些。第二部分会重点介绍在生产环境中经常使用的 kafka connector 的基本的原理以及使用方法。第三部分答疑,对社区反馈的问题进行答疑。
Apache Flink 漫谈系列(04) - State
实际问题 在流计算场景中,数据会源源不断的流入Apache Flink系统,每条数据进入Apache Flink系统都会触发计算。如果我们想进行一个Count聚合计算,那么每次触发计算是将历史上所有流入的数据重新新计算一次,还是每次计算都是在上一次计算结果之上进行增量计算呢?答案是肯定的,Apache Flink是基于上一次的计算结果进行增量计算的。
数据保护伞—为MaxCompute平台数据安全保驾护航
数据安全是大数据发展道路上的重要挑战之一,数据,作为企业的核心资产,80%以上的核心信息是以结构化数据存储,包含个人身份证号、银行账号、电话、客户数据、医疗、交易、薪资等极其重要又敏感的信息。一旦发生数据篡改、盗取、滥用等安全事件,将给企业带来经济和声誉上的双重打击,造成的后果将不堪设想。
【X-Pack解读】阿里云Elasticsearch X-Pack 监控组件功能详解
阿里云Elasticsearch集成了Elastic Stack商业版的X-Pack组件包,包括安全、告警、监控、报表生成、图分析、机器学习等组件,用户可以开箱即用。本文将对X-Pack 的监控组件功能进行详细解读。
北京云栖大会MaxCompute又出大招,Python UDF抢先体验!
2017/12/20 北京云栖大会上阿里云MaxCompute发布了最新的功能Python UDF。 小编第一时间申请到了公测资格,下面就为大家做个简单演示,通过DataWorks注册MaxCompute Python UDF(字符串大小写转换),完成数据处理。
Flink SQL 功能解密系列 —— 数据去重的技巧和思考
去重逻辑在业务处理中使用广泛,大致可以分两类:DISTINCT去重和FIRST_VALUE主键去重,两者的区别是DISTINCT去重是对整行数据进行去重,比如tt里面数据可能会有重复,我们要去掉重复的数据;FIRST_VALUE是根据主键进行去重,可以看成是一种业务层面的去重,但是真实的业务场景使用也很普遍,比如一个用户有多次点击,业务上只需要取第一条。
深度语义模型以及在淘宝搜索中的应用
传统的搜索文本相关性模型,如BM25通常计算Query与Doc文本term匹配程度。由于Query与Doc之间的语义gap, 可能存在很多语义相关,但文本并不匹配的情况。为了解决语义匹配问题,出现很多LSA,LDA等语义模型。
如何在E-MapReduce中玩转OSS
在E-MapReduce中,用户可以将OSS作为Hadoop/Spark的可选数据源之一。但是在实际使用时,我们发现Hadoop读写OSS的性能不令人满意。为了解决这个问题,E-MapReduce团队对Hadoop的底层实现进行了优化,使得OSS数据源能够更好地适配Hadoop/Spark。
大数据上云那些事儿:(一)上云工具之爬虫(Scrapy)数据
在如今互联网环境下,网络上的各种业务数据,如新闻,社交网站,交易类数据等各种各样的数据越来越多被应用到企业的数据运营中,这些数据一般都数据量巨大,是最适合用MaxCompute来进行分析和加工的一类数据,尤其可以利用MaxCompute的机器学习能力来完成一些数据挖掘的业务场景,本文就介绍如何利用开源的Scrapy爬虫框架来爬取新闻网站的数据到MaxCompute中。
阿里巴巴大数据实践之数据建模
随着DT时代互联网、智能设备及其他信息技术的发展,数据爆发式增长,如何将这些数据进行有序、有结构地分类组织和存储是我们面临的一个挑战。 为什么需要数据建模 如果把数据看作图书馆里的书,我们希望看到它们在书架上分门别类地放置;如果把数据看作城市的建筑,我们希望城市规划布局合理;如果把数据看作电脑文件和文件夹,我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式,而不是糟糕混乱的桌面,经常为找一个文件而不知所措。
使用Ranger对Hive数据进行脱敏
Ranger支持对Hive数据的脱敏处理(Data Masking),它对`select`的返回结果进行脱敏处理,对用户屏蔽敏感信息。
时序数据库场景下的Elasticsearch(一):技术特点简介
本文介绍了时间序列数据的特点和主流的技术分类,以及Elasticsearch在时序数据库场景下的技术特点。
年服务人次3300万+,网鱼网咖的大数据挑战及架构
从98年成立至今的18年中,网鱼累计签约门店已接近900家,已拥有超过830万会员,2016年网鱼网咖共服务了3300多万人次,服务范围覆盖全国100多个城市,现在网鱼网咖已走出国门,在加拿大、澳大利亚、新加坡等国家开设多家门店。
Apache Flink : Checkpoint 原理剖析与应用实践
本文将分享 Flink 中 Checkpoint 的应用实践,包括四个部分,分别是 Checkpoint 与 state 的关系、什么是 state、如何在 Flink 中使用 state 和 Checkpoint 的执行机制
阿里云数加合作伙伴-袋鼠云获A轮融资,成立一年半获三轮投资超亿元
创投市场再次风起。2017年7月,袋鼠云宣布,获得来自戈壁创投主投、元璟资本跟投的A轮融资,相对于当前冷淡的投资市场,此举也再次引发了行业对大数据、云计算技术创新企业的关注。据袋鼠云CEO陈吉平(花名:拖雷)介绍,获得的资金将投入到三个方面:数据智能产品研发、高端数据智能人才的引进和培养、袋鼠云品牌打造和市场推广。
大规模深度学习优化技术在PAI平台中的应用及实践
工业界和学术界也先后推出了用于Deep Learning建模用途的多种开源工具和框架,这里详细解读下阿里云推出的PAI(Platform of Artificial Intelligence)。其致力于通过系统与算法协同优化的方式,来有效解决Deep Learning训练工具的使用效率问题,目前PAI集成了TensorFlow、Caffe、MXNet这三款流行的Deep Learning框架,并针对这几款框架做了定制化的性能优化支持,以求更好的解决用户建模的效率问题。
【物流大数据实践】基于阿里云Maxcompute实现物流跟踪
摘要: 目前我国物流业保持较快增长,但还是存在一些问题:物流成本高、效率低,条块分割严重(自营物流、规模小、技术落后、标准不统一)、基础设施相对滞后(物流基础设施之间不衔接、不配套),对订单创建到用户签收整套完整流程缺乏完善的监控和预警手段.
基础平面地图——地图数据(散点、呼吸气泡、飞线等)不显示问题
地图数据(散点、呼吸气泡、飞线等)不显示问题:经纬度放反、API返回结果或者SQL查询结果与组件所需数据格式不匹配、数据过滤器、跨域问题。
中国唯一,阿里云进入Forrester大数据服务榜单
日前,全球权威调研机构Forrester发布《2018年一季度云端数据仓库》报告。报告对大数据服务商的主要功能、区域表现、细分市场和典型客户等进行了全面评估,最终AWS、阿里云、Google、微软四大巨头杀入全球一线阵营。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流,这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动,还有未来。