~ DataV 后台21日晚上线，现在暂时还不能用哦 ~ DataV 增加了一个新的数据代理协议，旨在提供更安全的数据查询。它将 SQL 查询字符串和数据库 id 加密后传到这个应用，而后这个应用连接数据库将查询后的结果返回到 DataV 的页面中。 根据新的协议，我做了一个示例应用在githu

DataV开发者版启动公测啦。

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。

伴随着今日阿里云机器学习PAI在云栖大会的重磅发布，快来感受下人工智能的魅力。 一、背景 随着互联网的发展，产生了大量的图片以及语音数据，如何对这部分非结构化数据行之有效的利用起来，一直是困扰数据挖掘工程师的一到难题。

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。

两个扛把子级产品的结合，而且文末有彩蛋。

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？

阿里云Elastisearch集成了可视化工具Kibana，用户可以使用Kibana的开发工具便捷的查询和分析存储在Elastisearch中的数据。除了柱状图、线状图、饼图、环形图等经典可视化功能外，还拥有地理位置分析、数据图谱分析、时序数据分析等高级功能。

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。

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

“用户每天产生的日志量大约在2TB。我们需要将这些海量的数据导入云端，然后分天、分小时的展开数据分析作业，分析结果再导入数据库和报表系统，最终展示在运营人员面前。”墨迹天气运维部经理章汉龙介绍，整个过程中数据量庞大，且计算复杂，这对云平台的大数据能力、生态完整性和开放性提

据IDC报告，预计到2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB)，这一数据量是2013年的10倍。正在“爆炸式”增长的数据的潜在巨大价值正在被发掘，它有可能成为商业世界的“新能源”，变革我们的生产，影响我们生活。当我们面对如此庞大的数据之时，如果我们不能有序、有结构的进行分类组织

 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！

5月MaxCompute新功能发布，精彩技术好文推荐，技术干货下载，6月重要活动抢先知道，尽在5月刊。

MaxCompute（原ODPS）是阿里云自主研发的分布式大数据处理平台。MaxCompute Studio 为开发者提供了良好的开发体验，本文将展开进行介绍。

背景 每年的双十一除了“折扣”，全世界（特别是阿里人）都关注的另一个焦点是面向媒体直播的“实时大屏”（如下图所示）。包括总成交量在内的各项指标，通过数字维度展现了双十一狂欢节这一是买家，卖家及物流小二一起创造的奇迹！ 双十一媒体直播大屏 这一大屏背后需要实时处理海量的庞大电商系统各个模块产生的

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

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。

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。

最近读了阿里的《大数据之路-阿里巴巴大数据实践》，对于其机器学习平台也蛮感兴趣，正好阿里出了本新书《解析阿里云机器学习平台》，顺便读了下，感触也不少，结合最近团队机器学习的一些思考，特别在此分享于你。

阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总页

《逐云》第三期，我们拍了阿里巴巴通用计算平台负责人关涛，记录了他的学生时代，以及为什么从美回国来到阿里巴巴做通用计算平台，以及他对未来的展望。

本手册为阿里云MVP《云计算·大数据：海量日志数据分析与应用》的《数据加工：用户画像》篇而准备。主要阐述在使用大数据开发套件过程中如何将已经采集至MaxCompute上的日志数据进行加工并进行用户画像，学员可以根据本实验手册，去学习如何创建SQL任务、如何处理原始日志数据。

我们提出了Dataflow模型，并详细地阐述了它的语义，设计的核心原则，以及在实践开发过程中对模型的检验。

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。

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！

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。

PyODPS 提供了 DataFrame API 来用类似 pandas 的接口进行大规模数据分析以及预处理，本文主要介绍如何使用 PyODPS 执行笛卡尔积的操作。 笛卡尔积最常出现的场景是两两之间需要比较或者运算。

DT时代，越来越多的企业应用数据步入云端。 Hadoop是当下流行的大数据并行计算体系，横向扩展、生态圈成熟等一直是它的主要特点。 阿里云数加MaxCompute (原名ODPS)是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。

机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分 背景 如果你是做互联网金融的，那么一定听说过评分卡。评分卡是信用风险评估领域常用的建模方法，评分卡并不简单对应于某一种机器学习算法，而是一种通用的建模框架，将原始数据通过分箱后进行特征工程变换，继而应用于线性模型进行建模的一种方法。

本文主要介绍阿里巴巴-搜索事业部算法团队上半年在智能内容生成方向工作的一些实践和思考。

0. 前言 MaxCompute作为阿里云大数据平台的核心计算组件，拥有强大的计算能力，能够调度大量的节点做并行计算，同时对分布式计算中的failover，重试等均有一套行之有效的处理管理机制。 而MaxCompute SQL能在简明的语义上实现各种数据处理逻辑，在集团内外更是广为应用，在其上实现

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。

(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。

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”。

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。

这是MaxCompute有关SQL优化器原理的系列文章之一。我们会陆续推出SQL优化器有关优化规则和框架的其他文章。添加钉钉群“关系代数优化技术”（群号11719083）可以获取最新文章发布动态。 本文的目标是解释Join重排这个特性的基础概念和算法，如果想快速了解并在MaxCompute上使用这个特性，请直接跳到“总结”。

背景 [PyODPS DataFrame]http://pyodps.readthedocs.io/zh_CN/latest/) 提供了类似 pandas 的接口，来操作 ODPS 数据，同时也支持在本地使用 pandas，和使用数据库来执行。

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。

很多农民因为缺乏资金，在每年耕种前会向相关机构申请贷款来购买种地需要的物资，等丰收之后偿还。农业贷款发放问题是一个典型的数据挖掘问题。贷款发放人通过往年的数据，包括贷款人的年收入、种植的作物种类、历史借贷信息等特征来构建经验模型，通过这个模型来预测受贷人的还款能力。

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

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。