阿里封神谈hadoop生态学习之路
在大数据时代,要想个性化实现业务的需求,还是得操纵各类的大数据软件,如:hadoop、hive、spark等。笔者(阿里封神)混迹Hadoop圈子多年,经历了云梯1、ODPS等项目,目前base在E-Mapreduce。在这,笔者尽可能梳理下hadoop的学习之路。
odps是什么?
ODPS(Open Data Processing Service),原是阿里云从 09年开始自研的大规模批量计算引擎,2016 年更名为MaxCompute。2022云栖大会上,阿里云ODPS全新升级为一体化大数据平台,存储、调度、元数据一体化融合 ,从 Processing 升级为 Platform,即 Open Data Platform and Service。提供了离线计算、实时交互式分析、机器学习等可扩展的智能计算引擎,满足用户多元化数据计算需求。
【技术实验】mysql准实时同步数据到Elasticsearch
Elasticsearch作为大数据场景下搜索和分析的引擎,广泛应用于实时数据分析等场景。本文作者梳理了从MySQL准实时同步数据到Elasticsearch的实操步骤,帮助开发者理解和快速上手。
数据仓库介绍与实时数仓案例
1.数据仓库简介 数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。
分布式快照算法: Chandy-Lamport
Spark 的 Structured Streaming 的 Continuous Processing Mode 的容错处理使用了分布式快照(Distributed Snapshot)算法 Chandy-Lamport 算法,那么分布式快照算法可以用来解决什么问题呢?
MaxCompute执行作业慢的原因排查
大家在平时开发过程中经常遇到作业(SQL、MR等)执行慢的原因,今天带大家一起学习自排查方法。 1、wait wait ,job querying 遇到这个提示,就是资源出现了排队,如果你是后付费用户,那就是整个后付费的共享池已经没有富余的资源了,要等前一个作业处理完。
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。
优酷背后的大数据秘密
大家好,我是门德亮,现在在优酷数据中台做数据相关的事情。很荣幸,我正好见证了优酷从没有MaxCompute到有的这样一个历程,因为刚刚好我就是入职优酷差不多5年的时间,我们正好是在快到5年的时候,去做了从Hadoop到MaxCompute的这样一个升级。
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。
Python+大数据计算平台,PyODPS架构手把手教你搭建
在2016年10月的云栖社区在线培训上,来自阿里云大数据事业部的秦续业分享了《双剑合壁——Python和大数据计算平台的结合实战》。他主要介绍了数据分析和机器学习的方法、DataFrame整体架构以及基础API、前端、后端、机器学习的具体实现方法。
【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。
独家专访阿里集团副总裁贾扬清:我为什么选择加入阿里巴巴?
在这次访谈中,贾扬清向我们透露了他加入阿里的原因,并对他目前在阿里主要负责的工作做了详细说明,他不仅回顾了过去 6 年 AI 框架领域发生的变化,也分享了自己对于 AI 领域现状的观察和对未来发展的思考。结合自己的经验,贾扬清也给出了一些针对 AI 方向选择和个人职业发展的建议,对于 AI 从业者来
【转载】时隔一年多,我又用起了 Superset
去年 6 月份在流利说提离职后,leader 问我为什么要走。我说,流利说有很健全的数据处理基础设施,但这不是所有的公司都会有的条件,所以我想看看在一个基建不全的创业公司我是否也可以像现在一样做的好。
[大数据新手上路]“零基础”系列课程--如何将ECS上的Hadoop数据迁移到阿里云数加·MaxCompute
想用阿里云数加·大数据计算服务(MaxCompute),但是现在数据还在hadoop上,怎么办? 别烦恼,跟着我们走,来一次MaxCompute零基础数据迁移之旅~Let’s Go!
如何轮播 DataV 大屏
如何轮播 DataV 大屏 当你使用 DataV 制作了足够多的大屏时,一定会冒出一个需求:轮流播放大屏页面,不要怕,一分钟就可以搞定 安装 Chrome 插件 TabCarousel 首先安装神器插件 TabCarousel 使用 安装完成之后,地址栏右侧会出现这么个小图标 。
现代流式计算的基石:Google DataFlow
0. 引言 今天这篇继续讲流式计算。毫无疑问,Apache Flink 和 Apache Spark (Structured Streaming)现在是实时流计算领域的两个最火热的话题了。那么为什么要介绍 Google Dataflow 呢?Streaming Systems 这本书在分析 Fli...
[ETL实践指南]基于Kettle的MaxCompute插件实现数据上云
本文用到的 阿里云数加-大数据计算服务MaxCompute产品地址:https://www.aliyun.com/product/odps 简介 Kettle是一款开源的ETL工具,纯java实现,可以运行于Windows, Unix, Linux上运行,提供图形化的操作界面,可以通过拖拽控件的方式,方便地定义数据传输的拓扑。
OpenSearch:轻松构建大数据搜索服务
随着互联网数据规模的爆炸式增长,如何从海量的历史、实时 数据中快速获取有用信息,变得越来越具有挑战性。搜索是获取信息最高效的途径之一,因此也是各类网站、应用的基础标配功能。开发者想在自己的产品中实现搜索功能一般都是基于某个开源搜索系统(如ElasticSearch、Solr、Sphinx
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。
Flume+Kafka+Flink+Redis构建大数据实时处理系统:实时统计网站PV、UV展示
1.大数据处理的常用方法 大数据处理目前比较流行的是两种方法,一种是离线处理,一种是在线处理,基本处理架构如下: 在互联网应用中,不管是哪一种处理方式,其基本的数据来源都是日志数据,例如对于web应用来说,则可能是用户的访问日志、用户的点击日志等。
混合云模式下 MaxCompute + Hadoop 混搭大数据架构实践
2019杭州云栖大会大数据企业级服务专场,由斗鱼大数据高级专家张龙带来以 “混合云模式下 MaxCompute+Hadoop 混搭大数据架构实践” 为题的演讲。本文讲述了从 Apache Hadoop 阶段到 Cloudera CDH 阶段斗鱼大数据架构的发展历程。提出了上云过程中斗鱼遇到的问题和跳战,包括数据安全、数据同步以及迁移任务。概括了混合云模式给斗鱼带来资源效率更高和资源成本更低的变化。
互联网下半场的角逐,玩转轻资产的大数据服务 | 阿里云栖开发者沙龙大数据专场(北京站)干货集锦
MaxCompute(原ODPS)是一项大数据计算服务,它能提供快速、完全托管的PB级数据仓库解决方案,使您可以经济并高效的分析处理海量数据。欢迎加入钉钉交流群11782920。
搜索双链路实时计算体系@双11实战
该文章来自阿里巴巴技术协会(ATA)精选集 0. 前言 何为双链路实时计算体系?微观实时计算链路 a) 最细粒度商品/店铺/用户数据的实时 b) 底层模型的实时宏观实时计算链路 相比微观实时,宏观实时的对象粒度更粗,更上层 a) 以实时效果为目标,基于bandit learning的实
梨视频:基于阿里云E-MapReduce搭建视频推荐系统的实践
梨视频由前澎湃新闻掌门人邱兵创立。 在上线之前,它就获得了黎瑞刚华人文化近1亿美元投资,旗下《微辣》栏目总播放量已经超过4亿,并在上线1个月后获得“年度视频新媒体”大奖。 这样一款脱胎于传统媒体的创业型短视频软件,在视频领域异军突起,不仅让内人士在感叹梨视频内容生产力之强大的同时,也诧异于是谁在
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
凑单算法——基于Graph Embedding的bundle mining
本文描述如何在凑单场景突破找相似、发现惊喜的同时做到成交翻倍,实现体验和数据上的双赢。
MaxCompute/DataWorks权限问题排查建议
MaxCompute/DataWorks权限问题排查建议 __前提:__MaxCompute与DataWorks为两个产品,在权限体系上既有交集又要一定的差别。在权限问题之前需了解两个产品独特的权限体系。
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!
基于Alluxio系统的Spark DataFrame高效存储管理技术
介绍越来越多的公司和组织开始将Alluxio和Spark一起部署从而简化数据管理,提升数据访问性能。Qunar最近将Alluxio部署在他们的生产环境中,从而将Spark streaming作业的平均性能提升了15倍,峰值甚至达到300倍左右。
HIVE MapJoin异常问题处理总结
HIVE被很广泛的使用,使用过程中也会遇到各种千奇百怪的问题。这里就遇到的MapJoin Local 内存不足的问题进行讨论,从问题描述、mapjion原理以及产生该问题的原因,解决方案做一下介绍,最后对该问题进行了进一步的思考,希望对解决该类问题的朋友有所帮助。
【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。
机器学习PAI全新功效——实时新闻热点Online Learning实践
(本实验会用到流式机器学习算法,正处于邀测状态,需要申请开通)PAI地址:https://data.aliyun.com/product/learn流式机器学习算法申请:https://data.aliyun.com/paionlinelearning打开新闻客户端,往往会收到热点新闻推送相关的内容。
倒计时1天!相约杭州云栖,相遇数据智能
2016杭州云栖大会盛大开启,与阿里云大数据一起相约杭州云栖,相遇数据智能!我们精心准备了四大智能看点,等你用一颗大数据的心,鞠一捧智能的“水”。
分布式存储系统
本次分享内容主要包括三部分:(一)分布式存储系统应该具备的能力;(二)阿里云分布式存储系统盘古的介绍;(三)分布式系统技术展望。
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。
首次揭秘|为6.4亿人次出行提供无线网络的技术架构
借助“互联网+大数据+机场”三轮驱动,掌慧纵盈每年为6.4亿人次出行提供无线网络连接服务。 随着业务的拓展,随之后来的挑战是数据量的暴增。 2016年,掌慧纵盈(股票代码:835736)通过阿里云产品,率先构建了业界领先的大数据平台。 本文阐述了一家物联网企业的业务架构和数据架构,以及技术选型
iphoneX都面世了,你的数据仓库还停留在诺基亚时代吗?
刚刚过去的苹果秋季发布会上,万众瞩目的iPhoneX 手机亮相。十年前,首代iPhone开启了颠覆键盘功能机的序幕,十年过去了,智能触屏手机已经彻底普及。 关注个人智能手机升级的IT人士,是否也了解你的企业数仓有没有跟上潮流趋势呢?是否升级到弹性分布式系统。
玩转阿里云EMR三部曲-中级篇 集成自有服务
利用EMR引导操作可以使用自定义脚本安装任意自有服务和环境,隔离计算和生产资源,并在极致成本控制下最大化并发和可扩展性。完整的自定义设计可以满足任意自有服务构建的集成需要。
【玩转数据系列四】听说啤酒和尿布很配?本期教你用协同过滤做推荐
数据挖掘的一个经典案例就是尿布与啤酒的例子。尿布与啤酒看似毫不相关的两种产品,但是当超市将两种产品放到相邻货架销售的时候,会大大提高两者销量。很多时候看似不相关的两种产品,却会存在这某种神秘的隐含关系,获取这种关系将会对提高销售额起到推动作用,然而有时这种关联是很难通过理性的分析得到的。这时候我们需
海量数据实时计算利器Tec
引子 在刚刚过去的2015年双11大促中,搜索事业部的实时计算和在线学习系统Pora经受住了前所未有的双11巨量用户行为消息的冲击,在流入实时消息量持续超过300w/s,甚至峰值飙升至501w/s的压力下始终保持了端到端秒级实时效果,助力相关的搜索和推荐实时业务取得了很好的效果。 Pora如何能
基于Spark Streaming 进行 MySQL Binlog 日志准实时传输
基本架构 RDS -> SLS -> Spark Streaming -> Spark HDFS 上述链路主要包含3个过程: 如何把 RDS 的 binlog 收集到 SLS。 如何通过 Spark Streaming 将 SLS 中的日志读取出来,进行分析。
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。
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。