2017双11狂欢节的闪电️特效大屏模板+全新的 3D地球(2018)组件，在DataV中正式和大家见面了。

兰州拉面都拥抱大数据了，此刻我只想问，黄焖鸡、麻辣烫和沙县小吃，你们还在等什么？

细心的朋友们可能会发现DataV的编辑器右侧多出了一个“交互”tab，有没有好奇它是做什么的？ 接下来就由小编带领大家一探究竟 配置 入门篇 首先来回顾一下什么是回调id，在DataV中回调id是指某个组件在响应用户操作或者自动触发更新时向别的组件传递的参数，这个参数可以在别的组件中用于数据查询时的动态变量。

空格APP上线仅仅60天就获得1亿A轮融资，同时依靠阿里云只用了两个礼拜就实现了APP上线。空格技术合伙人刘博本次分享主要介绍了阿里云在空格内的应用经验包括服务端整体架构的搭建和搜索、推荐和数据平台业务场景下的实践探索。

Flink SQL 是于2017年7月开始面向集团开放流计算服务的。虽然是一个非常年轻的产品，但是到双11期间已经支撑了数千个作业，在双11期间，Blink 作业的处理峰值达到了5+亿每秒，而其中仅 Flink SQL 作业的处理总峰值就达到了3亿/秒。

阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总页

前言Spark是非常流行的大数据处理引擎，数据科学家们使用Spark以及相关生态的大数据套件完成了大量又丰富场景的数据分析与挖掘。Spark目前已经逐渐成为了业界在数据处理领域的行业标准。但是Spark本身的设计更偏向使用静态的资源管理，虽然Spark也支持了类似Yarn等动态的资源管理器，但是这些资源管理并不是面向动态的云基础设施而设计的，在速度、成本、效率等领域缺乏解决方案。

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

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

以前一篇博客，从宏观描述了云梯1当时整体生态，年底了，笔者再梳理下软件栈，主要以开源软件为主，闭源不谈。大数据发展至今，开源软件层出不穷，也去解决了不同的问题，笔者试图去弄清楚这些，分门别类，后面也可以参照下。由于笔者知识面有限，难免会出现一些偏颇，不全，不正确，还请指正。后面也会有很多新的软件出现

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。

Amazon Redshift数据迁移到MaxCompute

通过简单的几步配置，教你如何快速实现MaxCompute的数据可视化

问题概述 使用阿里云rds for MySQL数据库（就是MySQL5.6版本），有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。

最近在做DMP，负责设计一套标签管理系统。在对现有标签进行整理的过程中，整理出了这套东西。 0. 标签的定义：标签分类学(Taxonomy) 对于标签(tag)，很难列出一个公认的定义，指明这个概念的种差与属概念。所以为了把握这个概念，就需要采取定义另一种办法：分类与枚举。 我们要解决的第一个

案例说明 本案例主要是介绍如何通过数加MaxCompute+大数据开发套件两个产品实现简单的网站数据统计分析。 适用人群 MaxCompute初学者，特别是无大数据开发基础但有数据库使用基础。 案例侧重 数据库工程师快速上手MaxCompute进行大数据开发，简单了解在MaxCompute做大数据ETL过程，同时了解一些MaxCompute SQL和常用数据库SQL的基本区别。

当前，很多用户的业务数据存放在传统关系型数据库上，例如阿里云的RDS，做业务读写操作。当数据量非常大的时候，此时传系关系型数据库会显得有些吃力，那么会经常有将mysql数据库的数据迁移到[大数据处理平台-大数据计算服务（Maxcompute，原ODPS）(https://www.aliyun.com/product/odps?spm=5176.doc27800.765261.309.dcjpg2)，利用其强大的存储和计算能力进行各种查询计算，结果再回流到RDS。

根据《MaxCompute（原ODPS）开发入门指南——计量计费篇》的了解，大家清楚了MaxCompute可以做什么，计费模式如何，想必大家也开通了MaxCompute想进行一次POC，但是大家遇到第一个问题一定是我的数据如何上云？

文章转载：小白杨1990 如今，阿里云的产品可谓是多种多样，纷繁复杂。面对各种各样的技术和产品，ECS、RDS、OSS…等等一系列的东西，很容易让人找不到头绪，尤其是刚刚开始接触网站建设的朋友。阿里云湖北授权服务中心武汉捷讯结合阿里云官网的资料，针对建站相关的内容为大家整理一些阿里云典型的应用场景

数加就是阿里云专业搞大数据各种神器的产品大家族其实技术型产品也没辣么难懂，一层各种形式计算完给到二层做数据展现&算法加工，三层通过各种算法延展粗各种数据应用.您买间屋也行，买一层可以，要是高兴买整栋楼都随您意！

MaxCompute作为阿里云大数据平台的核心计算组件，承担了集团内外大部分的分布式计算需求。

概述 在人工智能领域存在这样的现象，很多用户有人工智能的需求，但是没有相关的技术能力。另外有一些人工智能专家空有一身武艺，但是找不到需求方。这意味着在需求和技术之间需要一种连接作为纽带。 今天PAI正式对外发布了“AI市场”以及“PAI自定义算法”两大功能，可以帮助用户5分钟将线下的spark算法或是pyspark算法发布成算法组件，并且支持组件发布到AI市场供更多用户使用。

MaxCompute SQL不支持对数据的Update和Delete操作，但是实际工作中可能确实有一些场景需要这样处理，怎么办呢？本文就各种场景下的的解决方法做一个说明。 特别提醒大家，在工作中为避免误操作，尽量避免直接对数据进行直接的修改和删除，建议是创建一张新的表，把结果表进过加工后写入新的表

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。

引言 在很多领域，如股市走向分析, 气象数据测控，网站用户行为分析等，由于数据产生快，实时性强，数据量大，所以很难统一采集并入库存储后再做处理，这便导致传统的数据处理架构不能满足需要。流计算的出现，就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题。

相信很多企业版用户已经发现编辑器出现了一个新功能「数据过滤器」，然而打开这个功能之后，又不知道怎么用。今天我们就来简单入门一下这个新功能。

MaxCompute（原ODPS）是阿里云自主研发的分布式大数据处理系统。

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。

通过demo分析istio的网络转发流程，从而对istio实现原理有更为直观的认识。本文先介绍了涉及到的相关概念和背景知识，然后对具体应用进行分析。背景知识概念分散，参考文章较多，敬请谅解。

有很多同学希望把 DataV 创建的数据可视化大屏整合到自己的网站中，我们很早就提供了这样的支持。 但是如果限定权限则成为了一个问题。 如你嵌入到自己网站中的大屏，可能不希望被别人提取出来，自己打开。

想在1天内快速搞定实时业务数据大屏吗？想用最短路径逆袭成为数据可视化大神吗？想在除了PRD外什么都没有的情况下，体验职场真人版绝境求生吗？

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.

                        阿里集团搜索中台TisPlus 搜索中台的发展     从阿里很多技术产品的发展路径来看都遵循着技术驱动、产品驱动、数据驱动三个阶段，那阿里巴巴的搜索技术的发展也基本基于上述的发展路径。

本文根据阿里云MVP第五期嘉宾Elastic技术专家曾勇分享话题《Elasticsearch在智能运维领域的应用》整理。介绍了Elasticsearch在智能运维领域的技术原理和应用实践，如非监督型机器学习在自动的异常检测、高级关联和分类、早期故障预测等方面的应用。

MAPJOIN 当一个大表和一个或多个小表做JOIN时，最好使用MAPJOIN，性能比普通的JOIN要快很多。 另外，MAPJOIN 还能解决数据倾斜的问题。 MAPJOIN的基本原理是：在小数据量情况下，SQL会将用户指定的小表全部加载到执行JOIN操作的程序的内存中，从而加快JOIN的执行速度。

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(二维码在文章末尾)。

hive是hadoop集群最常用的数据分析工具，只要运行sql就可以分析海量数据。初学者在使用hive时，经常会遇到各种问题，不知道该怎么解决。 本文是hive实践系列的第一篇，以E-MapReduce集群环境为例，介绍常见的hive执行异常，定位和解决方法，以及hive日志查看方法。

Elastic公司的“ELK”是目前最火的日志分析三剑客，其中ElasticSearch负责日志的索引，Logstash负责日志的收集，Kibana负责日志的展示和分析。Elastic与阿里云达成了合作伙伴关系，推出“阿里云 Elasticsearch”服务，提供了开箱即用的Elasticsearch和Kibana环境。